La traduction automatique en 2018, révolution ou désillusion ?
Quelle prodigieuse invention que le champ de traduction du TARDIS. En effet, dans la nouvelle série de 2005 de Doctor Who, le TARDIS permet de comprendre n’importe quel langage.
Le fameux TARDIS de Doctor Who (série BCC)
Nous sommes évidemment bien loin de telle prouesse. Pourtant, le secteur de la traduction est en train de se digitaliser et de proposer des solutions de plus en plus alléchantes. Ainsi, nous entendons parler de traduction automatique venant révolutionner le domaine. Pourtant, on se souvient bien de Justin Trudeau, Premier Ministre canadien, dont la traduction en 2016 fut un réel fiasco. Voici le fameux extrait :
Toile de Fond vous propose aujourd’hui de faire une incursion dans le milieu de la traduction.
La traduction révolutionnée par Internet
Le marché de la traduction
Il y a aujourd’hui plus de 6000 différentes langues parlées dans le monde. Avec 200 pays et plus de 7 milliards de personnes sur notre globe, la traduction est un secteur en constante progression. Le marché de la traduction se situerait à 45 milliards de dollars en 2020 avec une croissance annuelle aux alentours de 6%. Ce marché représenterait plus de 640 000 traducteurs ou interprètes et plus de 18 000 de sociétés.
Ce marché en pleine expansion connait une véritable révolution technologique avec l’apparition d’Internet et l’usage de nouvelles technologies.
Internet et ses solutions
La traduction automatique
Nous avons tous utilisé un jour ou l’autre Reverso, WordReference, Linguee.com ou encore Google Translate. Il y a encore quelques années, bon nombre de traductions laissaient à désirer, elles étaient approximatives. Les programmes se sont entre temps fortement améliorés. Créé en 2006, Google Translate traduit plus de 100 milliards de mots par jour pour plus de 500 millions d’utilisateurs. C’est ce qu’on appelle la traduction automatique.
Exemple de traduction automatique réalisée par Reverso
De façon simple, la traduction automatique est une traduction effectuée par ordinateur, sans intervention humaine. Ce processus existe depuis les années 1950 et repose sur trois systèmes :
- Basé sur les règles : le programme associe règles grammaticales, linguistiques et dictionnaires de mots courants. Ils sont souvent améliorés par l’ajout de dictionnaires de langage spécifiques, comprenant les terminologies utilisées dans certains secteurs ou disciplines.
- Basé sur les statistiques : le programme ne connait pas de règle linguistique, il analyse des banques de données importantes pour chaque langue. Il permet des traductions plus fluides mais souvent moins cohérentes.
- Basée sur les algorithmes neuronaux (NMT) : cette nouveauté permet aux moteurs de traduire par le biais de plusieurs processeurs qui sont reliés comme les neurones d’un cerveau. Ce système est de plus en plus utilisé car il permet des traductions de plus grande qualité. Il s’agit d’un apprentissage supervisé : la machine propose une réponse puis reçoit la solution. Elle ajuste ensuite son traitement.
Pourtant, ces solutions restent limitées. La machine traduit nos propos grâce à des algorithmes d’Intelligence Artificielle et une volumineuse banque de données de texte déjà traduits.
Cependant, il est impossible pour la machine de traduire de l’humour ou des phrases bien trop compliquées.
L’homme reste plus fiable que la machine
L’International Interpretation and Translation Association et l’université de Sejong en Corée du Sud ont récemment organisé une compétition de traduction. Quatre professionnels ont été confrontés à Google Translate, Systran et l’application Papago de Naver. Ils devaient traduire quatre textes littéraires et non littéraires de l’anglais vers le coréen et du coréen vers l’anglais en moins de 50 minutes.
Bien que les programmes aient été 5 fois plus rapides, ils ont obtenu un score de 28 points sur la qualité de la traduction. Les humains ont remporté la bataille avec un score de 49 points sur 60. Ces programmes peuvent suffire sur des traductions banales et quotidiennes. Cependant, des textes business, littéraires ou tout simplement longs, vont nécessiter un traducteur humain.
En effet, une langue a son propre humour, ses codes éthiques et sociétaux, elle évolue au fil du temps. Le texte s’inscrit dans un contexte et peut nécessiter un langage familier ou au contraire soutenu. Ces niveaux de complexité sont trop élevés pour la machine.
La technologie, support clé des traducteurs
Les sociétés de traduction ont bien cerné l’utilité de ces technologies comme avantage concurrentiel. Leurs clients nécessitent des traductions toujours plus rapides et de qualité. C’est notamment le cas de Textmaster qui utilise les technologies de traduction pour améliorer la rapidité et l’efficacité de ses traductions.
Cette agence de traduction complètement numérique se base sur une complémentarité humains/machine pour offrir des traductions de qualité dans plus de 50 langues, et ceci en un temps minimal. La qualité humaine repose sur leurs traducteurs experts exclusivement natifs qui sont notés systématiquement après une traduction. Pour améliorer cette efficacité, TextMaster a développé Memento™ qui sauvegarde les précédentes traductions réalisées et identifie les répétitions. Cela permet aux clients de modifier une partie de leurs fichiers en temps réel et ce à moindre coût.
L’agence propose aussi des intégrations directement aux interfaces de vos clients. Cette API permet ainsi d’économiser du temps et d’automatiser le processus.
L’expertise humaine combinée à la technologie digitale permet ainsi à l’agence de livrer les commandes en moins de 24h en moyenne.
Il ne faut donc pas croire qu’il y a une guerre entre traducteurs automatiques et professionnels humains. Au contraire, il y a une réelle complémentarité, les seconds pouvant ainsi gagner en qualité, compétitivité et réactivité. La technologie de mémoire de traduction de TextMaster en est un exemple concret. Si vous souhaitez en savoir plus je vous invite à découvrir leur site Internet où tout est clairement expliqué.
Mais, Aurélien, n’as-tu pas entendu parler des Intelligences Artificielles (IA) qui ont appris une langue sans dictionnaire ? Qu’en est-il des oreillettes Pilot et des autres produits de ce genre ?
Intelligence Artificielle et gadgets technologiques, le futur de la traduction ?
Le Machine Learning des Intelligences Artificielles linguistiques
Plusieurs Intelligences Artificielles bilingues pouvant apprendre une nouvelle langue sans utiliser un dictionnaire existant et sans aide humaine ont été développées ces derniers temps. C’est notamment ce qu’ont réussi à faire indépendamment Mikel ARTETXE, ingénieur informaticien à l’universalisons de San Sebastian, et Guillaume LAMPLE, ingénieur français travaillant dans le département de l’IA de Facebook.
Pour se faire, ils ont développé une 4ème méthode : l’apprentissage automatique non supervisé. Pour se faire, ils repèrent les mots qui sont associés ensembles (fourchette, couteau par exemple), quelle que soit la langue. La machine va alors avoir un mapping de l’ensemble de ces connexions. L’Intelligence Artificielle va ensuite comparer chaque mapping dans chaque langue et ainsi obtenir son dictionnaire bilingue. C’est ce qu’on appelle le « Machine Learning ».
L’Intelligence Artificielle autodidacte ?
A l’heure actuelle, cette IA peut traduire des phrases complètes. Pour se faire, elle utilise deux techniques :
- La back translation : la machine traduit approximativement la phrase puis la traduit à nouveau dans sa langue d’origine. Si le résultat n’est pas identique, le réseau va ajuster son système de traduction.
- Le denoising : l’IA va ajouter ou retirer des mots et la traduire à nouveau. Le but : l’IA apprend à proposer une structure simplifiée et non pas un simple « copier coller » de la phrase.
Le progrès est certes incroyable par rapport à ce qui faisait auparavant. Cependant, les deux systèmes ont récolté chacun un score de 15 pour l’anglais/français, français/anglais là où Google Translate possède un score de 40 et les traducteurs humains un score de 50. C’est donc 3 fois moins fiable qu’un expert.
Les gadgets technologiques
Certaines sociétés proposent des gadgets permettant de briser les barrières linguistiques. Les oreillettes The Pilot, Google Pixel Buds ou encore Travis Translator.
Google Pixel Buds
Les Google Pixel Buds suscitaient beaucoup d’attentes depuis leur annonce. Pour un prix de 179€, ces écouteurs sont connectés à votre smartphone. Vous demandez de l’aide à Google pour traduire une phrase et celui-ci la traduit. Il le fait à haute voix si vous parlez ou vous transmet via l’oreillette si vous « recevez » la phrase. Le service propose une traduction dans 40 langues. Cependant, la traduction reste approximative car il n’y a que peu d’intonation lors de la lecture des traductions. De plus, la machine peut mal comprendre les propos selon la vitesse de prononciation, l’accent ou autres facteurs humains. Le bruit environnant vient aussi biaiser le résultat.
Travis Translator
Travis Translator se présente comme le premier traducteur vocal universel au monde. Il a réussi sa campagne de financement Indiegogo avec plus de 3500 investisseurs pour un total de 630 000 dollars. Il repose sur un système d’intelligence Artificielle, d’apprentissage dynamique et d’une technologie de reconnaissance vocale qui se veut avancée. Son but est de traduire instantanément et précisément les conversations. La reconnaissance vocale permet à Travis de traduire votre voix, vous permettant ainsi de vous concentrer sur votre interlocuteur. Sur le papier, cela semble prometteur, pourtant sa note est de 2.7 étoiles sur 4 sur Facebook sur 153 avis. Bien que certains semblent satisfaits, beaucoup mettent en avant « l’absurdité des traductions » et la lenteur d’exécution.
The Pilot
Les oreillettes The Pilot de Waverly Labs ont levées plus de 4 millions de dollars sur indiegogo. Elles sont reliées en bluetooth à un téléphone. Une oreille est pour soi, l’autre pour l’interlocuteur. Quand vous parlez, l’autre entend la version traduite et vice versa. Cela ne marche évidemment que si la personne a aussi une oreillette, oubliez donc les traductions pour des groupes. De plus, il y a un temps d’attente entre la phrase prononcée et sa version traduite. Le bruit ambiant entraine aussi des difficultés de traduction. Leur prix de vente est de 114€.
Je ne vais pas vous faire ici un listing de toutes les solutions actuellement proposées. SwiftScribe, MymanuClick ou encore Translate One2One, ce marché est en pleine expansion et, à terme, va sans aucun doute révolutionner un certain nombre d’industries et améliorer les interactions humaines.
Cependant, la plupart de ces technologies laissent un goût amer car elles ne répondent pas encore aux attentes des utilisateurs. De plus, leur coût reste élevé. Cependant, il est important de rapeler que l’Intelligence Artificielle évolue car elle apprend. Il est donc probable que d’ici quelques années, la machine se rapproche fortement de l’Homme grâce au Machine Learning. Mais peut-on réellement se passer d’experts linguistiques pour des traductions littéraires, humoristiques ou très techniques ? Le niveau de complexité en termes d’us et coutumes, d’intonation et de spécificités linguistiques reste très (trop ?) élevé. C’est un des défis majeurs que devront affronter les concepteurs d’Intelligence Artificielle pour accéder à une traduction automatique de qualité.
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Merci à Rémy Hérault pour l’image à la une de l’article.
Sources :
http://www.tradutec.com/fr/a-propos-de-tradutec/actualites/311-les-chiffres-de-la-traduction-professionnelle-en-2017
https://www.generation-nt.com/homme-intelligence-artificielle-traduction-actualite-1939636
https://fr.textmaster.com/agence-traduction/
https://newrepublic.com/article/132148/language-barrier-actually-fall-within-next-10-years
