La traduction facilite les échanges entre les différentes cultures. C’est un mélange complexe de compétences linguistiques, culturelles et techniques. Ces dernières années, l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) a bouleversé la scène de la traduction, en introduisant des outils innovants et élargissant les horizons de ce domaine. Avec en tête de gondole : Chat GPT !
L’IA se concentre sur la création de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui, traditionnellement, nécessitent l’intelligence humaine, comme comprendre le langage, apprendre de nouvelles informations ou résoudre des problèmes. Dans les lignes qui suivent, Corpotrad explore comment l’IA a transformé l’industrie de la traduction récemment, les impacts de ces changements sur les traducteurs professionnels et les entreprises de traduction, ainsi que les défis et opportunités futurs de cette évolution.Bienvenue dans une nouvelle ère !
L’essor de l’Intelligence Artificielle dans la traduction
De la machine à traduire à l’IA : une rétrospective
La capacité d’une machine à traduire un texte d’une langue à une autre sans l’aide de l’homme, connue sous le nom de traduction automatique, fascine depuis longtemps. Dès les années 1950, les premières tentatives se sont appuyées sur des règles grammaticales et des dictionnaires bilingues (source CNRS). Cependant, ces systèmes étaient entravés par la diversité et la complexité des langues. Ils peinaient à saisir les subtilités, le contexte et les aspects culturels.
Les avancées technologiques : NLP et Machine Learning
L’évolution de la technologie informatique et de l’intelligence artificielle (IA) a marqué un tournant décisif dans la traduction automatique. Contrairement aux méthodes traditionnelles,
les systèmes modernes exploitent le traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) et l’apprentissage automatique (ou Machine Learning) :
- le NLP permet aux machines de comprendre et de générer le langage humain,
- le Machine Learning leur donne la capacité d’apprendre à partir de données sans être programmées explicitement.
Des premières applications à la traduction automatique de nouvelle génération
Les systèmes de traduction automatique statistique ont été les pionniers de l’application de l’IA à la traduction, sélectionnant la meilleure traduction possible à partir de modèles probabilistes et exigeant de vastes ensembles de données multilingues. Google Translate, lancé en 2006, est un exemple de cette technologie.
Une génération plus récente de systèmes basés sur des réseaux de neurones artificiels est désormais à l’avant-garde, capable d’analyser les textes de façon plus approfondie et plus cohérente. Ces systèmes tiennent compte du sens général et de la structure du texte, leur permettant une grande adaptabilité grâce à leur capacité d’apprendre de diverses sources et tâches. La traduction neuronale (NMT o Neural Machine Translation), qui fonctionne grâce à un réseau de neurones unique pour le processus d’encodage et de décodage, illustre bien cette avancée. Certains se posent même la question de l’intérêt de la traduction en évoquant que les progrès nous permettent de ne plus avoir besoin de connaître une langue pour la comprendre.