Qu'est-ce que la traduction automatique ? Comment ça fonctionne et ses applications

700 langues et 300 systèmes d'écriture ; la traduction automatique est plus importante que vous ne le pensez.

La traduction automatique a simplifié la communication et la collaboration dans plusieurs industries en évaluant la variété des accents et du vocabulaire des langues régionales.

La traduction automatique utilise des logiciels de réseaux neuronaux artificiels, qui analysent le texte séquentiel, les images, ou l'audio et traduisent la langue.

Qu'il s'agisse de transcrire des formalités légales, de générer des sous-titres vidéo ou de cibler de nouveaux segments démographiques pour une nouvelle campagne marketing, la traduction automatique peut dynamiser vos flux de travail linguistiques et faire de vous un expert multilingue.

Cette technologie sophistiquée a dépassé la simple traduction mot à mot et comprend désormais la grammaire et le sens afin d'interpréter l'intention d'une langue à une autre.

La traduction automatique est mise en œuvre à grande échelle dans divers secteurs tels que la santé, le droit, la banque, la finance et l'informatique. Non seulement elle localise le contenu dans une langue personnalisée, mais elle convertit également les données vocales ou vidéo en nouveau texte pour une meilleure compréhension.

Types de traduction automatique

Dans la traduction automatique, deux composants principaux doivent fonctionner ensemble : la langue d'entrée, que l'algorithme encode, et la langue cible qu'il décode. Plusieurs options existent pour mettre en œuvre ce processus.

Traduction automatique statistique (SMT)

Alors que l'apprentissage automatique se développait au début des années 2000, la traduction statistique a commencé à se mettre en place. Aujourd'hui, ces outils spécialisés sont formés sur de grands ensembles de données bilingues et suivent des techniques de modélisation statistique pour comprendre la distribution des données et mapper l'entrée à une catégorie possible.

Cette méthode est basée sur des probabilités et des probabilités et utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour déterminer les traductions en fonction des précédentes. Cependant, la traduction statistique peut entraîner des résultats inexacts car la machine ne peut pas toujours comprendre les indices contextuels et les significations dans le texte original et elle traduit des phrases entières plutôt que des mots individuels.

L'exemple principal de traduction automatique statistique est Google Translate, qui a été lancé en 2016 et a dérivé des informations des requêtes d'entrée avec une analyse statistique pour prédire la sortie dans une langue différente.

Traduction automatique basée sur des règles (RBMT)

La forme originale de traduction automatique, cette technique remonte aux années 1950 lorsque les traducteurs humains devaient entrer manuellement plusieurs dictionnaires de langues et structures grammaticales dans les ordinateurs pour tenter une traduction précise.

La traduction basée sur des règles découle de règles linguistiques et grammaticales spécifiques définies dans les langues d'entrée et de sortie pour traduire les mots. Les mots individuels sont appariés les uns aux autres comme un équivalent exact, ce qui peut rendre plus difficile la création d'une sortie significative.

Bien que vous puissiez revoir la sortie pour la grammaire et le contexte en utilisant cette technique, vous manquez de nuances. La plupart de ces traductions nécessitent des modifications humaines avant utilisation.

Traduction automatique neuronale

Grâce aux développements de l'IA, la traduction par réseau neuronal est désormais la technique standard pour ce type de travail. La traduction automatique neuronale s'intègre souvent avec des outils d'apprentissage profond qui possèdent les capacités de gérer des dépendances à long terme. Elle implique des réseaux neuronaux comme les modèles seq2seq, les modèles de transformateurs ou même les réseaux neuronaux récurrents pour dériver des poids à partir de phrases plutôt que de mots isolés et utiliser "l'état caché" pour prédire un nouveau contenu.

Ce type de traduction automatique nécessite peu d'intervention humaine une fois que la machine a terminé l'entraînement en apprentissage profond. Il ajoute également de nouvelles langues aussi proches que possible de la compréhension humaine.

Malgré le score de précision élevé que les traductions par réseau neuronal profond offrent, il y a encore besoin d'une supervision humaine pour éditer la sortie. Ainsi, cette technique n'est pas encore au point où elle peut complètement remplacer un traducteur humain.

Traduction automatique hybride

La méthode hybride utilise plusieurs techniques à la fois pour générer une traduction automatique précise. Cette approche commence généralement par une traduction automatique basée sur des règles ou statistique, avant le traducteur secondaire.

Dans le but de surmonter les inexactitudes qu'une seule source peut créer, cette approche de réglage fin fonctionne bien avec des ressources limitées. Cependant, de nombreuses entreprises ont répondu aux problèmes de précision en utilisant des traductions automatiques par réseau neuronal pour une alternative fiable car elle ne nécessite qu'un seul outil.

Comment fonctionne la traduction automatique moderne

L'apprentissage profond pour la traduction automatique demande aux ordinateurs de travailler avec un réseau neuronal qui reproduit le cerveau humain aussi fidèlement que possible. Mais comment cela se passe-t-il ?

La langue d'entrée passe par plusieurs nœuds interconnectés pour générer la sortie traduite. Plutôt que de décomposer des mots individuels pour la traduction, l'ordinateur examine chaque phrase dans son ensemble pour saisir le contexte et le sens complets avant de traduire le texte.

En tant que développement plus récent dans la technologie de l'IA, les grands modèles de langage (LLM) sont les réseaux neuronaux qui peuvent comprendre les motifs dans le langage et les utiliser pour dériver le contexte d'une phrase écrite ou parlée.

Une technique connue sous le nom de "self-attention" permet à ces outils de se concentrer sur des parties individuelles d'une phrase, tout en tenant compte du sens global de la phrase. Ces outils de traduction modernes évaluent les mots individuels et comment ils se rapportent les uns aux autres et à la phrase complète avant de la traduire dans la langue de sortie.

Composants clés de la traduction automatique

L'architecture interne des outils de traduction automatique dépend de la distribution de probabilité des catégories pour les données d'entrée et de sortie. Elle combine la valeur dérivée, les étapes temporelles des mots et les ensembles de données pré-entraînés pour arriver à une conclusion pour la sortie. Voici les composants clés d'un outil de traduction automatique :

• Architecture encodeur-décodeur : Tout d'abord, l'outil d'apprentissage automatique convertit les jetons d'entrée en vecteurs et stocke leur valeur à une étape temporelle spécifique. Ce processus est également connu sous le nom d'encodage positionnel. Les mots jusqu'à la position [t-1] sont convertis en vecteurs et stockés contre leur position dans la phrase.
• Mécanisme d'attention : "L'attention" fait référence à l'accent ou à la priorité accordée à des mots spécifiques en raison d'une association plus significative avec la sortie. L'attention est appliquée pour suivre le même ordre de phrase ou protocole d'entrée pour garder le sens du texte intact après l'avoir localisé dans une langue différente.
• Tokenisation : Dans la traduction automatique, les phrases sont décomposées en jetons et le sentiment de chaque jeton est analysé pour générer des phrases grammaticalement correctes. Cela garantit que la sortie suit le même écosystème émotionnel et contextuel que l'entrée.
• Données d'entraînement : Qu'elles soient étiquetées ou non, les outils de traduction automatique sont formés avec des données d'entraînement de haute qualité pour prédire la bonne catégorie future pour l'entrée et la faire correspondre avec la catégorie de sortie. Les modèles de traduction automatique sont formés sur de grands ensembles de données bilingues ou multilingues contenant des paires de textes pré-entraînées.

Avantages de la traduction automatique

Les avancées dans les outils de traduction modernes ont ajouté de nombreux avantages à ce type de travail, tant pour un usage personnel que professionnel.

• Accessibilité accrue. La traduction automatique supprime les barrières linguistiques dans le monde entier. Beaucoup de ces outils traduisent également le texte en plusieurs langues à la fois, ce qui permet aux entreprises ou aux individus de parler à des audiences multilingues. Ces machines bénéficient également involontairement aux malvoyants car la synthèse vocale permet aux utilisateurs de vocaliser des actions.
• Réduction des coûts. La vitesse élevée et la précision des traductions automatiques signifient que les entreprises peuvent traduire n'importe quoi pour beaucoup moins cher qu'un salaire de traducteur humain. Les humains doivent encore éditer et corriger le texte, mais les machines ont pris en charge une grande partie du travail en amont, ce qui permet d'économiser de l'argent.
• Vitesse et volume accrus. Les traducteurs automatiques peuvent interpréter des millions de mots et de phrases instantanément. Ils suivent une technique de "parallélisme" pour générer plusieurs échantillons de traductions.
• Évolutivité améliorée. L'un des plus grands avantages de la traduction automatique est que l'apprentissage non supervisé continue chaque fois qu'une nouvelle traduction est ajoutée à la machine, ce qui signifie que les traductions s'améliorent constamment. L'apprentissage autonome signifie que les sorties de traduction peuvent être mises à l'échelle à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent.

Défis de la traduction automatique

Bien que la traduction automatique réduise le temps supplémentaire que les entreprises doivent consacrer aux services de traduction, elle présente quelques limitations :

• Ambiguïté contextuelle : Comme les outils de traduction automatique comprennent le sens d'un mot ou d'une phrase en fonction de sa fréquence, ils peuvent analyser les mêmes mots utilisés dans différents contextes de manière unidimensionnelle.
• Expressions idiomatiques : Les outils d'apprentissage automatique ne peuvent pas trouver de réponses ou d'étiquettes appropriées pour les expressions exclamatives ou idiomatiques utilisées dans l'ensemble de données d'entrée. Cela conduit à une sortie bruyante ou mal structurée.
• Langues à faible ressource : Les dialectes locaux ou les langues maternelles des pays peu peuplés ne sont pas idéaux pour la traduction automatique en raison du manque de données d'entraînement. Comme l'algorithme n'a pas assez de données à extraire, il peut ne pas générer de réponses contextuelles.
• Variations de syntaxe et de grammaire : Les différentes langues ont leurs propres règles grammaticales ou constructions de phrases qui ne seront pas claires pour le modèle de traduction automatique. Dans ces cas, le modèle peut les analyser de manière générique.
• Terminologie spécifique au domaine : Les domaines techniques comme le droit, la médecine ou l'automobile peuvent utiliser un jargon ou des termes spécifiques au domaine que le modèle ne peut pas traduire avec précision.

Applications de la traduction automatique

Pour des traductions simples, comme des textes d'instructions ou des conversations simples, les entreprises de divers secteurs ont trouvé des applications significatives.

Communications internes et externes

Les entreprises avec une main-d'œuvre dispersée dans de nombreux pays ont parfois du mal à envoyer des communications à l'échelle de l'entreprise. Si les compétences linguistiques varient d'un bureau à l'autre, la traduction automatique fournit un soutien pour s'assurer que tout le monde comprend les communications internes instantanément. Cela simplifie tout, des supports de formation et de l'intégration des employés aux présentations et cérémonies de l'entreprise.

Les communications externes avec les clients, la presse ou d'autres personnes revêtent la même importance. Lorsque les entreprises travaillent à l'international, un traducteur à portée de main en tout temps est incroyablement utile. La traduction automatique peut traduire le contenu existant que l'entreprise a envoyé à de nouveaux endroits, tels que des articles de blog ou d'autres supports marketing.

Contenu réglementé et restreint

Certaines industries, comme le droit et la santé, peuvent être soumises à des réglementations strictes concernant qui verra le contenu. Avoir un traducteur humain impliqué peut nécessiter de grandes quantités de documents juridiques comme des accords de non-divulgation (NDA) qui peuvent prendre du temps à rédiger et à finaliser. Lorsque les entreprises sont pressées par le temps, le soutien de la traduction automatique peut soulager une partie de la pression.

Cependant, la machine a des limites en termes de ce qu'elle peut ingérer. Certaines informations confidentielles ne sont pas divulguées à la machine pour des raisons légales ou éthiques. Mais dans de nombreux cas, les informations dans les industries réglementées, comme les brevets, les poursuites ou les avertissements sur les médicaments, sont traduites dans d'autres langues via la traduction automatique.

Analyse de données

Les machines peuvent traiter les données infiniment plus rapidement que le cerveau humain. En conséquence, les entreprises qui traduisent de grandes quantités de texte chaque jour peuvent utiliser ces outils pour gagner un temps considérable.

Par exemple, une entreprise de voyages souhaite recueillir des données sur l'analyse des sentiments des clients qui ont participé à leurs visites. En utilisant la traduction automatique, l'entreprise peut comprendre les avis et témoignages des clients du monde entier pour mieux comprendre leurs pensées ou frustrations.

Service client

Si votre entreprise a des clients situés dans le monde entier, leur répondre dans leur propre langue dans un délai raisonnable est essentiel pour fidéliser et établir la confiance avec votre audience. Un traducteur automatique fonctionne en temps réel pour les problèmes de service client et peut automatiser de nombreuses réponses par e-mail et chat, ce qui améliore l'expérience client sans avoir à embaucher des employés supplémentaires.

Localisation de contenu

Avec la traduction automatique, vous pouvez concevoir des supports marketing, des e-mails ou des publicités dans les principales langues internationales. Ces outils sont alimentés par des ensembles de données régionaux diversifiés et offrent une puissance de calcul graphique élevée (GPU) pour localiser de longs fils de contenu en une seule fois.

Localiser les flux de travail de contenu et toucher une communication d'audience supplémentaire peut vous faire passer pour une entreprise très empathique et inclusive et réduire le besoin d'un intermédiaire linguistique.

Juridique et santé

La traduction automatique est également essentielle pour transcrire des documents juridiques, des convocations, des lettres d'affaires ou des assignations à comparaître dans différentes langues pour différents clients. Dans le secteur de la santé, la traduction automatique peut catégoriser les dossiers des patients, extraire des informations critiques des tests et traduire les diagnostics pour différentes maladies.

Dans ces deux secteurs, la traduction automatique peut affiner le travail administratif et permettre aux patients ou clients de lire les documents ou rapports nécessaires dans leur propre langue. Ces outils utilisent également les grands modèles de langage (LLM) pour ajouter ou optimiser le contenu à n'importe quelle étape.

Éducation

La traduction automatique aide à un apprentissage des langues plus rapide en fournissant une réponse instantanée dans une langue différente à l'étudiant. Elle permet également aux éducateurs de concevoir des programmes, des devoirs ou des examens dans une langue régionale ou de convertir du texte écrit en audio parlé plus facile à comprendre. Cela conduit à une meilleure concentration et attention des étudiants, ce qui leur permet de réussir leurs évaluations et de passer au niveau suivant de l'apprentissage des langues.

Por Favor, ce n'était pas si difficile.

Les machines ne peuvent pas encore remplacer les traducteurs humains, mais elles peuvent optimiser la majeure partie du travail de traduction en temps réel et en grands volumes sans coûts supplémentaires. Profitez au maximum de ce que la technologie vous offre : une grande efficacité et des traductions de haute qualité que ces outils vous fournissent.

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