Alors, la NMT, c’est quoi au juste?

La NMT (Neural Machine Translation), ou traduction automatisée neuronale, est la dernière tendance en matière de traduction automatisée. À la base de cette nouvelle technologie, des réseaux neuronaux pour traduire automatiquement des textes vers d’autres langues, sans intervention humaine. Le système peut ensuite être amélioré (machine learning en anglais) pour obtenir de meilleurs résultats au fil du temps. Les résultats obtenus surpassent nettement ceux offerts par les technologies précédentes (RBMT ou rule-based machine translation, et SMT, ou statistical machine translation) et certaines traductions se rapprochent de la traduction professionnelle pour certaines paires de langues, dont le français vers l’anglais, par exemple.

Dans ce modèle, les phrases sont considérées comme une seule unité; ceci diffère des autres modèles MT où l’unité est le mot. Résultat? Amélioration significative de la grammaire, du style, de la fluidité et de la cohérence. Basé sur l’apprentissage automatique, le moteur de traduction neuronale peut apprendre continuellement et ainsi améliorer encore la qualité des traductions produites. Jusqu’où se poursuivra cet apprentissage?

Et la qualité dans tout cela?

Depuis les balbutiements de Google Translate en 2006, la traduction automatisée a plutôt mauvaise presse, et avec raison. Les anciens systèmes basés sur des règles ou les modèles statistiques offraient des résultats décevants. Toutefois, avec l’accélération des progrès dans le domaine de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, la nouvelle place de la TA est celle d’un outil du traducteur, au même titre que les outils de traduction assistée par ordinateur et les vérificateurs de grammaire. Une chose est certaine toutefois : le traducteur a le dernier « mot » sur la traduction finale. La technique dans laquelle le traducteur révise et corrige chaque phrase s’appelle la « postédition ». Des contrôles de qualité et des correcteurs orthographiques intégrés, associés à cette révision minutieuse, garantissent l’excellente qualité des traductions réalisées à l’aide de NMT, tout à fait équivalentes à une traduction exclusivement humaine.

Qu’est-ce que j’y gagne comme client?

Grâce à l’intelligence artificielle, les entreprises de traduction qui sont assez avancées technologiquement, et qui saisissent l’occasion, peuvent désormais proposer des options de livraison le jour même et le lendemain. Si la traduction d’un document de 15 pages prenait avant une demi-semaine à un traducteur, elle peut désormais se faire en moins d’une journée, révision, relecture et mise en page incluses. Ou en quelques heures, dans le cas d’une petite équipe de traducteurs. C’est une véritable révolution!

Cette productivité accrue libère également du temps pour d’autres tâches, telles qu’une meilleure planification de votre identité linguistique et de votre marque. Vos lexiques et vos glossaires peuvent être améliorés et des guides de style détaillés peuvent être créés pour guider les traducteurs devenus postéditeurs. Ou pourquoi ne pas prendre un peu de ce temps pour traduire plus de contenu, comme ce catalogue de produits volumineux que vos clients ne cessent de demander dans leur langue.

Alors, dois-je m’attendre à payer moins cher?

Les divers investissements informatiques nécessaires à la mise en œuvre de solutions infonuagiques avancées de traduction automatisée et d’autres outils de traduction assistée par ordinateur sont considérables. Certains d’entre eux sont basés sur des licences et doivent être payés chaque année, tandis que d’autres sont payables à l’utilisation. L’amélioration continue et rapide des systèmes de NMT exige des connaissances spécialisées et l’embauche de personnel possédant de nouvelles compétences. Les agences de traduction, comme toutes les autres entreprises, ont également des coûts fixes tels que les bureaux, les ordinateurs, les factures d’électricité et autres frais qui ne peuvent être optimisés. Il faut aussi tenir compte du coût de la formation des employés à ces nouvelles fonctions, car les programmes universitaires actuels comprennent très peu d’options pour apprendre la postédition.

À court terme, il faut s’attendre à ce que les prix et la qualité restent les mêmes et que la production s’accélère. Nous ne sommes plus à la veille d’un bouleversement majeur des professions langagières. Il est en train de se produire. Pour le meilleur et pour le pire.

On vous a bien eu! Cet article a été postédité d’une langue à l’autre à l’aide d’un moteur de traduction neuronale dernier cri. Difficile d’identifier l’original, n’est-ce pas? Nous sommes d’accord.

Génial, vous avez appris beaucoup de nouveaux mots aujourd’hui! Si votre fournisseur de services linguistiques ne vous comprend plus, venez nous voir. C’est avec plaisir que nous vous aiderons.

Deep Blue est un ordinateur développé par IBM. Deep Blue a remporté son premier match contre un champion du monde le 10 février 1996, en battant Garry Kasparov dans le premier match d’un match en six parties.

 

Après avoir fréquenté HEC Montréal, Laurent décroche un baccalauréat ès sciences de l’Université de Montréal. Parlant couramment l’espagnol, l’anglais et le français, il fonde OXO en 2011 puis Traductions Laurent Chevrette (TLC) en 2014 afin de participer aux avancées technologiques rapides de l’industrie. Son expérience unique comprend plus de 10 ans d’expérience en traduction, la gestion de millions de mots par semaine et l’intégration de l’intelligence artificielle de manière sûre et efficace pour les petites et grandes entreprises. On le trouve aussi sur les pistes de ski ou en plongée.