Il y a fort à parier que la plupart d'entre nous ont déjà utilisé la traduction automatique d'une manière ou d'une autre, par exemple Google Traduction. La numérisation de la quasi-totalité des processus commerciaux a effacé les distances. Toutefois, le fossé linguistique reste crucial pour la diffusion des informations dans l'environnement numérique ou, inversement, pour l'acquisition des données sur l'internet. L'importance des outils de traduction s'est accrue et, aujourd'hui, ceux qui existent fonctionnent avec une meilleure productivité tandis que les nouveaux sont créés sur la base de technologies totalement nouvelles.
La traduction automatique, la technologie à la mode, et le sujet d'aujourd'hui est le processus automatisé de conversion d'une langue à une autre à partir d'une seule source. Pour comprendre cette technologie, nous allons nous pencher sur les processus de la traduction automatique.
Qu'est-ce que la traduction automatique ?
La traduction automatique (TA) est un ensemble d'outils permettant aux utilisateurs de saisir un texte dans une langue et de le faire traduire dans une langue cible sans autre intervention humaine. Si la traduction humaine repose sur les connaissances linguistiques et grammaticales d'un traducteur, elle est beaucoup plus lente et moins productive, surtout lorsqu'il s'agit de gros volumes de contenu. La traduction automatique, quant à elle, est beaucoup plus rapide et repose sur l'apprentissage automatique, l'analyse et les probabilités. La traduction n'est peut-être pas toujours exacte, mais les technologies évoluent rapidement, les outils de traduction deviennent plus intelligents et plus précis, comblant ainsi le fossé entre la fluidité et la précision.
Que signifie la traduction automatique pour les traducteurs ?
À l'instar de tout nouveau développement technologique considéré comme une tentative de remplacer les humains par des robots, la traduction automatique a suscité des émotions controversées parmi les experts, en particulier parmi les traducteurs. L'une des idées fausses les plus répandues est que les traducteurs humains deviendront bientôt superflus.
Le rythme de développement de la traduction automatique peut laisser présager un avenir où la traduction automatique sera aussi précise que les traducteurs humains. Cependant, les linguistes humains continueront à jouer un rôle important dans les flux de travail de la traduction automatique et dans le développement de la technologie, en l'adaptant et en garantissant une qualité constante.
L'histoire de la traduction automatique
C'est au début des années 1950 que l'idée de la traduction automatique est devenue une réalité. Tout au long de l'histoire, la technologie a connu des changements, avec quatre étapes importantes qui définissent l'histoire de la traduction automatique.
1949, le concept de traduction automatique. Warren Weaver de la Fondation Rockefeller propose un principe de traduction automatique d'une langue vers une autre. Quelques années plus tard, en 1954, l'équipe de recherche en traduction automatique de Georgetown fait une présentation publique d'un dispositif physique.
En 1966, le comité consultatif américain sur le traitement automatique des langues (ALPAC) est créé. Le comité a estimé que l'industrie était inefficace et qu'elle ne valait pas la peine d'être utilisée ou de dépenser de l'argent.
En 1997, la traduction automatique se démocratise grâce à la pénétration d'Internet. Malgré la baisse d'intérêt pour la traduction automatique, la mondialisation a poussé les plus grandes entreprises technologiques à adopter la technologie comme une solution permettant de réduire les coûts et les délais de traitement des documents.
2013, la traduction statistique est en marche. Cette technologie est largement utilisée par tous ceux qui tentent d'automatiser les opérations de traduction ou de soutenir la traduction humaine en automatisant une partie du flux de travail.
Aujourd'hui, la traduction automatique neuronale est en plein essor. Cette nouvelle technologie devrait être plus précise que la traduction humaine et plus productive.
La traduction automatique en 2022
L'année 2021 a marqué un tournant dans le développement de la traduction automatique, avec l'expansion rapide des technologies de l'IA, telles que la synthèse vocale, la reconnaissance vocale, etc. Les entreprises ont également commencé à mettre en œuvre des technologies de traduction automatique pour faciliter les services d'assistance à la clientèle.
2022 apportera des changements significatifs dans le segment.
- Plus de langues locales prises en charge
- Meilleure gestion du contexte
- Des mesures d'estimation de la qualité plus intelligentes
- De nouveaux lieux perturbent les moteurs MT
- Meilleure collaboration entre la MT et les humains
- Traduction vocale sans texte
Marché des systèmes de traduction automatique 2022 : Nouvelles de l'industrie
En 2020, la valeur du marché mondial de la traduction automatique était de 153,8 millions de dollars. Il devrait croître à un taux de croissance annuel moyen de 7,1 % et atteindre une valeur de 230,6 millions de dollars d'ici 2026. Parmi les forces motrices fondamentales de la croissance du marché, citons la demande croissante de localisation de contenu et la nécessité d'une traduction à grande vitesse. L'Amérique du Nord reste le marché le plus important pour la traduction automatique en raison de la demande croissante du secteur informatique.
Quels sont les avantages de la traduction automatique ?
La traduction automatique sans intervention humaine est parfaite pour les textes à faible visibilité et le contenu généré par les utilisateurs. Dans d'autres cas, le contenu traduit doit faire l'objet d'une relecture. Dans tous les cas, les avantages de la traduction automatique sont évidents, mais il convient de mentionner les avantages significatifs qui permettent de multiplier par cinq les capacités des traducteurs.
Efficacité en termes de temps et de coûts - L'avantage le plus important de la traduction automatique est la rapidité. Quelles que soient les compétences et les connaissances d'un traducteur (même s'il s'agit d'un locuteur natif), la traduction d'une documentation prendra beaucoup de temps et d'efforts. En outre, un traducteur humain est plus coûteux qu'un logiciel de traduction automatique.
Simplicité de la communication - Avec MT, le fossé linguistique n'est plus un problème. Vous pouvez facilement traduire vos messages en quelques secondes, sans même quitter la page.
Cohérence - Les solutions logicielles modernes de traduction automatique permettent d'obtenir des traductions cohérentes, ce qui est important pour la gestion des documents commerciaux.
Sécurité - Embaucher un employé pour traiter des informations confidentielles comporte des risques ; c'est pourquoi l'utilisation d'un logiciel de TA garantit la sécurité.
Pourquoi les entreprises ont-elles recours à la traduction automatique ?
La traduction automatique répond aux besoins des particuliers et des entreprises. Alors que vous l'utilisez à des fins personnelles, les entreprises tirent parti du logiciel de traduction automatique pour automatiser le flux de travail et produire des textes en plusieurs langues. Grâce à la traduction automatique, les entreprises peuvent localiser plus facilement leurs sites de commerce électronique et produire du contenu multilingue pour atteindre un public mondial. La productivité de la traduction automatique aide les entreprises:
- Augmenter les recettes
- Diminution des frais généraux
- Avoir des clients satisfaits
- Commercialiser le contenu plus rapidement
- Étendre la portée de l'entreprise
Comment fonctionne la traduction automatique ?
En langage non technique, la TA utilise un logiciel qui convertit le langage X en langage Y. Cela peut paraître simple, mais cela repose sur des processus complexes. Il existe aujourd'hui quatre types de traduction automatique basés sur des technologies différentes et offrant une productivité accrue.
Traduction automatique basée sur des règles
La traduction automatique basée sur des règles (RBMT) a été le premier modèle de traduction automatique. Le système est basé sur des règles grammaticales, sémantiques et syntaxiques prédéfinies par des experts humains pour les deux langues. La traduction passe par trois phases : l'analyse, le transfert et la génération.
Le développement RBTM est le modèle le plus compliqué, le plus long et le plus coûteux, qui nécessite une édition manuelle, mais il est plus précis et plus cohérent.
Traduction automatique basée sur les statistiques
La traduction automatique basée sur les statistiques (SMT) n'a pas de règles linguistiques ; au lieu de cela, la technologie analyse de grandes quantités de données traduites par l'homme pour chaque paire de langues et construit un modèle de relations entre les mots, les expressions et les phrases. La TMS applique ensuite le même modèle de traduction à une langue cible et convertit les éléments.
Grâce à l'utilisation intensive de l'internet et de l'informatique en nuage, le système basé sur les statistiques est aujourd'hui plus fluide, mais peut encore être moins cohérent que d'autres types de TA.
Traduction automatique neuronale
La traduction automatique neuronale (NMT) est basée sur des réseaux neuronaux profonds ; elle évolue et apprend d'elle-même à traduire. Cette technologie exploite l'IA et l'apprentissage automatique pour générer des traductions.
Contrairement à la traduction automatique traditionnelle, la traduction automatique neuronale imite, ou du moins tente d'imiter, le processus de pensée du traducteur au lieu de le deviner. Il en résulte une traduction plus naturelle et plus nuancée. La traduction automatique neuronale peut déjà être utilisée pour la traduction de gros volumes de documents et de documents commerciaux courants.
Enfin, la traduction automatique neuronale est venue combler les lacunes et les insuffisances de la traduction automatique, comme la faible lisibilité et l'incompatibilité.
Traduction automatique hybride (HMT)
Le modèle hybride combine les systèmes RBMT et SMT en tirant parti d'une mémoire de traduction et en offrant une productivité supérieure à celle des systèmes SMT ou RBMT pris séparément. Néanmoins, la traduction automatique hybride nécessitera toujours une révision humaine.
Quand utiliser la traduction automatique ?
La traduction automatique est une technologie vitale qui peut être utilisée dans le cadre du travail quotidien, mais parlons des processus commerciaux et de la nécessité d'intégrer la traduction automatique dans les entreprises.
Travailler avec de gros volumes de contenu - La traduction automatique est un outil efficace pour traduire des sites web entiers et de gros volumes de documentation dans des délais courts. Les machines travaillent sans interruption et fournissent des résultats instantanés. En fonction de vos objectifs, des traducteurs humains peuvent être engagés pour la relecture finale et les révisions afin de s'assurer que le contenu est soigné et précis. La traduction automatique n'est pas adaptée aux textes à caractère marketing car elle nécessite un contenu plus ciblé.
Ne pas se concentrer sur les nuances - La traduction automatique est efficace pour la documentation et les manuels de logiciels lorsque le langage est simple et que la traduction est extrêmement précise. Ces documents n'ont pas besoin d'une présentation soignée. En revanche, les informations juridiques ou médicales ne peuvent pas être entièrement confiées à la traduction automatique.
Budget de traduction limité - Les ressources humaines coûtent toujours plus cher que les technologies ; c'est pourquoi nous considérons la traduction automatique comme une option plus efficace et plus économique. Elle devient critique lorsque le budget est limité. De nombreuses petites entreprises exploitent déjà les technologies de traduction automatique pour faciliter la traduction du contenu et préserver l'intégrité des textes traduits.
Travailler avec du contenu éphémère - Le contenu régulièrement mis à jour, comme les courriels, les FAQ et les commentaires des clients, est principalement créé à l'aide de la traduction automatique. La qualité peut être moyenne et ne pas être aussi précise que les documents professionnels. La traduction automatique est également utilisée pour les recherches internes.
Évaluation de la traduction automatique
Comme indiqué à plusieurs reprises, la traduction automatique concerne la qualité finale du contenu, et il peut arriver qu'elle ne donne pas le résultat escompté. C'est pourquoi les technologies continuent d'évoluer et, bientôt, les systèmes de traduction pourront être aussi précis que les humains. Pour comprendre l'efficacité de la traduction, le résultat est constamment évalué. Il existe deux méthodes d'évaluation.
Évaluation manuelle - Ce type d'évaluation suppose une relecture manuelle du texte final. Les principaux critères sont l'exactitude du sens et la fluidité. L'évaluateur (humain) vérifie le résultat uniquement pour s'assurer qu'il est exempt d'erreurs syntaxiques et grammaticales. Le texte traduit est ensuite comparé à l'original pour s'assurer qu'il en restitue le sens.
Évaluation automatique - L'évaluation automatique doit garantir que le résultat est aussi proche que possible de la traduction humaine. Basée sur des traductions préexistantes, l'évaluation automatique est souvent répétée et ne nécessite pas d'intervention humaine.
Comment se lancer dans la traduction automatique ?
Avant de commencer à utiliser la traduction automatique à des fins commerciales, il convient de prendre en compte les facteurs, stratégies et technologies suivants.
Budget : Chaque type d'OG couvre des objectifs différents. Parallèlement, chaque type répond à des budgets différents. Par exemple, vous pouvez envisager le SMT pour un budget limité, mais l'amélioration de la traduction peut vous coûter cher si des mises à jour sont nécessaires. Dans ces conditions, la mise en œuvre de la NMT et de la SMT peut être envisagée de la même manière.
Industrie : Les traductions spécifiques à un secteur, comme la documentation technique, nécessitent un traitement plus sophistiqué que la méthode NMT permet d'obtenir.
Paires de langues : Les méthodes de traduction automatique sont efficaces pour des paires de langues spécifiques. Par exemple, la SMT fonctionne mieux pour les langues latines dont la syntaxe et les règles linguistiques sont similaires ; elles sont les plus compatibles avec la traduction automatique.
Quantité de contenu : La traduction automatique fonctionne très bien avec des volumes importants de contenu, mais la NMT est la meilleure pour traiter des tonnes de documentation. Le système devient plus rapide et plus précis lors de la traduction.
Contenu destiné à la clientèle et contenu interne : Les contenus destinés aux clients (textes marketing reflétant l'identité de la marque) nécessitent une traduction de haute qualité. En d'autres termes, ce type de contenu est traduit soit manuellement, soit par une combinaison de traduction automatique et de post-édition humaine. La traduction automatique peut être une solution efficace, rapide et économique pour la communication et la documentation internes.
La post-édition de la traduction automatique (MTPE) : Dans l'idéal, les contenus traduits aujourd'hui par des machines doivent être traités avec une post-édition humaine pour en garantir l'exactitude, jusqu'à ce que les technologies deviennent trop intelligentes pour être exactes à 100 %. En fonction des objectifs et des exigences, le contenu peut être traité à l'aide de deux techniques de post-édition:
- La post-édition légère (LPE) permet de s'assurer que le résultat est admissible et qu'il transmet le sens de la source.
- La post-édition complète (FPE) examine la TA brute et modifie le résultat en fonction du style, du ton et des nuances culturelles, le cas échéant.
Comment mettre en œuvre la traduction automatique ?
Une fois la stratégie de traduction automatique définie, vous pouvez commencer à intégrer le système dans le flux de travail, en alignant et en modifiant les processus en conséquence. Pour que la mise en œuvre ne devienne pas une tâche insurmontable, il existe plusieurs étapes à suivre pour la mise en œuvre de la traduction automatique.
- Choisissez le bon contenu pour la traduction automatique.
- Examinez la politique de confidentialité des fournisseurs de traduction automatique tiers. Veillez à la confidentialité et à la sécurité de vos données traitées par un système de traduction automatique.
- Entraîner le système à l'aide de données spécifiques afin d'augmenter la précision des résultats si le moteur nécessite une formation.
- Sélectionner une équipe de professionnels pour la post-édition.
- Tester le moteur pour identifier les forces et les faiblesses et les améliorer avant de mettre en œuvre le système dans le flux de travail.
- Après le déploiement final, suivez le développement et les résultats du système afin de suivre les progrès accomplis.
Le mot de la fin : L'avenir de la traduction automatique
Au fil des ans, la traduction automatique a fait d'énormes progrès en nous aidant à localiser le contenu pour un public mondial. La traduction automatique peut produire des résultats de haute qualité avec une implication humaine minimale si elle est correctement mise en œuvre. Bien que les TA ne soient pas utilisées seules, elles peuvent être extrêmement utiles lorsqu'il y a beaucoup de contenu à traduire et que la traduction humaine est impossible.
L'expansion de la traduction automatique neuronale et des technologies de l'IA apportera bientôt des solutions de traduction vocale automatisée, une rapidité et une productivité qui pourraient transformer radicalement le flux de travail. Restez en contact pour connaître les dernières nouvelles et mises à jour du secteur.
FAQ
Qu'est-ce que la traduction automatique ?
La traduction automatique (TA) est un ensemble d'outils permettant à un utilisateur de saisir un texte dans une langue et de le faire traduire dans une langue cible sans autre intervention humaine.
Quels sont les avantages de la traduction automatique ?
Les avantages de la traduction automatique sont évidents, mais il convient de mentionner les avantages significatifs qui permettent de multiplier par cinq les capacités des traducteurs.
Temps et rentabilité
Simplicité de la communication
Cohérence
Sécurité
Comment fonctionne la traduction automatique ?
La traduction automatique utilise un logiciel qui convertit une langue X en une langue Y. Il existe aujourd'hui quatre types de traduction automatique basés sur des technologies différentes et offrant une productivité accrue.
Traduction automatique basée sur des règles
Traduction automatique basée sur les statistiques
Traduction automatique neuronale
Traduction automatique hybride