Le potentiel de la traduction automatique basée sur l'IA

Quand Google translate a été lancé en 2006 - visant à éliminer les barrières linguistiques mondiales - il ne prenait en charge que deux langues, avec des algorithmes prédictifs limités. Dix ans plus tard, plus 500 millions de personnes utilisaient Google Traduction, traduisant plus de 100 milliards de mots par jour dans 109 langues différentes. Un saut aussi important dans les traductions automatiques n'aurait pas été possible sans deux technologies révolutionnaires : la traduction automatique (MT) et l'intelligence artificielle (IA).

Au cas où vous l'auriez manqué, la traduction automatique est le processus qui utilise l'intelligence artificielle pour traduire automatiquement le contenu d'une langue à une autre, sans compter sur l'intervention humaine. L'intelligence artificielle est au cœur du développement de l'industrie de la traduction automatique.

Maintenant, vous devez vous demander quel est le rôle de l'IA dans les traductions automatiques, et pourquoi a-t-elle un tel potentiel perturbateur pour l'industrie de la traduction ? Voyons d'abord le rôle de l'IA dans les traductions automatiques.

Le rôle de l'intelligence artificielle dans la traduction automatique

Alors que l'IA a été l'un des principaux catalyseurs du développement de l'industrie de la traduction automatique, il est important de comprendre d'abord où nous en sommes aujourd'hui. L'IA et les traductions automatiques en sont encore à leurs balbutiements technologiques. Malgré des développements importants, la plupart des traductions automatiques nécessitent toujours une surveillance humaine pour le contexte et la précision. Ainsi, les machines ne remplaceront pas de sitôt les traducteurs humains. Mais, d'un autre côté, aucun traducteur humain ne peut égaler la vitesse et le débit des traductions automatiques.

Cela étant dit, les moteurs de traduction n'ont jamais été aussi près de remplacer les traducteurs humains, mais se sont tout de même taillé une place importante grâce à l'évolution rapide du domaine de l'IA. En termes simples, l'IA aide les moteurs de traduction à devenir plus intelligents en collectant, analysant et interprétant de grands ensembles de données. Étant donné que la langue est en constante évolution, les moteurs de traduction doivent constamment suivre le rythme, pour être en mesure de se rapprocher de l'éradication des frontières interlinguistiques. Alors, comment exactement l'IA aide-t-elle les moteurs de traduction à évoluer en permanence ?

Google Translate, par exemple, utilise l'IA et l'apprentissage en profondeur, connus sous le nom de traductions automatiques neuronales (NMT). Il s'agit d'une méthode de traduction automatique qui utilise un réseau neuronal artificiel pour prédire la probabilité d'une séquence de mots. Ainsi, au lieu de traduire une phrase mot à mot, les moteurs de traduction basés sur l'IA apprendront le sens de phrases entières. À ce jour, la traduction automatique neuronale est l'approche la plus avancée en matière de traduction automatique, dépassant de loin les modèles de traduction automatique basés sur des règles précédents en termes de précision grammaticale et contextuelle. Il s'agit de la même technologie qui vous donne des suggestions plus précises lorsque vous tapez sur votre téléphone.

Essentiellement, le réseau neuronal basé sur l'IA de Google Translate est capable d'apprentissage en profondeur - une méthode avancée d'apprentissage automatique également utilisée dans les voitures autonomes et la technologie de reconnaissance faciale. Dans la traduction automatique, les réseaux de neurones utilisent des millions d'exemples pour apprendre et créer des traductions plus précises et naturelles au fil du temps. Le réseau neuronal de Google traduit des phrases entières à la fois, capable d'encoder la sémantique d'une phrase, plutôt que de la mémoriser phrase par phrase.

L'IA et l'apprentissage en profondeur ont créé un changement de paradigme dans l'industrie de la traduction, ce qui a entraîné des traductions plus rapides et plus rentables. Les traducteurs professionnels s'appuient de plus en plus sur les traductions automatiques, qui fonctionnent bien avec certains types de textes qui nécessitent moins d'expertise en la matière et une post-édition humaine importante. Voyons maintenant quelques-uns des principaux cas d'utilisation des traductions automatiques basées sur l'IA et ce qui nous attend pour l'avenir.

L'intelligence artificielle élimine la barrière de la langue

En développant davantage les réseaux de traduction automatique neuronale, l'IA et les algorithmes d'apprentissage en profondeur ont créé de nombreux nouveaux cas d'utilisation pour les traductions automatiques automatiques. En conséquence, un grand nombre d'industries ont commencé à mettre en œuvre la technologie.

SDL Gouvernement - un innovateur mondial dans la technologie de traduction linguistique - utilise son système de traduction automatique pour traduire les flux d'actualités des médias sociaux en temps réel, afin d'offrir des informations exploitables au gouvernement.

L'industrie de la santé a également trouvé une utilité dans les traductions automatiques, car La canopée parle l'a implémenté pour créer la première application de traduction médicale. Canopy Speak prétend offrir le plus grand corpus de phrases médicales prétraduites de l'industrie. Il permet aux médecins de poser des questions à leurs patients non anglophones via des traductions texte-parole. À l'heure actuelle, il n'offre qu'un canal de communication à sens unique.

Ce ne sont que deux exemples d'entreprises qui s'appuient sur la traduction automatique, mais la technologie a été intégrée dans de nombreux autres secteurs, notamment le commerce électronique, la finance, le droit, les logiciels et la technologie. La L'armée américaine a même mis en place un système de traduction automatique en langue étrangère qui propose des traductions automatiques par texte et parole aux soldats.

Alors que les traductions automatiques basées sur l'IA éliminent déjà les barrières linguistiques interlinguistiques, une meilleure compréhension sémantique et contextuelle est toujours nécessaire. La prochaine vague d'innovation dans l'IA introduira probablement des glossaires terminologiques personnalisés qui pourront être sélectionnés en fonction du type de traduction. L'espoir derrière les glossaires personnalisés est qu'ils apporteront une plus grande précision pour les traductions nécessitant une plus grande expertise du sujet. Les futurs réseaux de neurones développeront également une formation à la traduction automatique en déplacement, ce qui signifie que les moteurs de traduction pourront apprendre en temps réel, pendant le processus de traduction.

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