La traduction automatique (TA) est de plus en plus utilisée par les entreprises, grandes et petites, pour traduire des textes rapidement et à moindre coût. Elle joue un rôle crucial, en particulier dans les projets d'entreprise, en permettant de proposer des expériences localisées percutantes à des publics internationaux dans les délais impartis.
Au cours des décennies passées, beaucoup considéraient qu'elle n'était pas adaptée à la traduction de contenus importants ou à forte visibilité, ni à la traduction de contenus à grande échelle en raison de la qualité des traductions. Mais ces dernières années et aujourd'hui, l'opinion dominante a radicalement changé.
De nombreuses avancées dans le domaine de la traduction automatique ont permis d'améliorer considérablement les résultats des traductions, et nous avons également assisté à une expansion considérable des cas d'utilisation de la traduction automatique. En particulier, la traduction automatique neuronale (NMT) est plus que jamais une option pour les entreprises qui recherchent un équilibre entre la qualité, le coût et la rapidité. Si vous n'exploitez pas encore la traduction automatique neuronale dans vos flux de travail, le moment est venu d'y réfléchir.
Comment fonctionne la traduction automatique neuronale ?
La traduction automatique neuronale utilise des réseaux neuronaux pour reproduire le processus de traduction humaine à un rythme accéléré. Ces réseaux sont constitués de couches de nœuds connectés qui transmettent des signaux, comme le font les réseaux de neurones dans le cerveau humain. En d'autres termes, une couche code le texte source et une autre le décode dans la langue cible, en utilisant les connaissances acquises lors de la formation sur des ensembles de données massifs.
Il y a ensuite la troisième composante de la NMT, qui "relie les points" entre l'encodeur et le décodeur. Il s'agit du mécanisme d'attention, qui aide le décodeur à évaluer avec précision l'impact de chaque mot de la phrase d'entrée sur la traduction du mot de sortie actuel. En d'autres termes, c'est ce qui permet aux moteurs de traduction automatique de comprendre le contexte du texte source et de fournir des traductions précises en réponse.
Les nombreux avantages de la traduction automatique neuronale
Que pouvez-vous attendre de l'intégration de la traduction automatique neuronale dans votre offre de traduction ?
- Un délai de publication plus court. Contrairement aux traducteurs humains, les moteurs de traduction automatique neuronale peuvent traduire instantanément des milliards de mots.
- Réduction des coûts. Le coût de la traduction automatique varie généralement entre 0,005 et 0,0012 dollar par mot avec Smartling, soit beaucoup moins que les coûts de la traduction humaine. L'argent que vous économisez grâce à la traduction automatique peut ensuite être investi dans la traduction humaine et l'assurance qualité pour les traductions à forte valeur ajoutée (ou d'autres initiatives commerciales qui nécessitent une traduction spécialisée).
- Une meilleure évolutivité. Grâce à la rapidité et à la rentabilité de NMT, vous pouvez faire évoluer vos efforts de traduction plus facilement. En d'autres termes, vous pouvez traduire de grandes quantités de texte sans augmenter considérablement vos coûts et accéder plus rapidement au marché.
- Cohérence linguistique. La traduction automatique neuronale est capable de garantir la cohérence avec la terminologie de l'entreprise grâce à vos guides de style, glossaires et mémoires de traduction.
- Amélioration de la qualité (grâce à la personnalisation). Vous pouvez obtenir une qualité et une cohérence encore meilleures avec le NMT si vous formez un moteur personnalisé à la terminologie propre à l'entreprise et au domaine. La cerise sur le gâteau est l'amélioration progressive. Les systèmes de traduction automatique neuronale apprennent effectivement "" au fil du temps. Au fur et à mesure qu'ils traitent des données, les traductions qu'ils produisent s'améliorent continuellement. Cela amplifie tous les avantages susmentionnés.
Relever les défis et les limites des NMT
La sensibilisation est la première étape pour gérer les limites et les défis de la traduction automatique neuronale tout en garantissant la qualité de la traduction. Que faut-il donc savoir ?
- La NMT comprend mieux le texte source que la traduction automatique statistique. (Cette dernière utilise essentiellement la probabilité statistique plutôt que le contexte pour prédire la traduction la plus probable des mots). Cependant, la traduction automatique neuronale peut encore se tromper parfois, même si elle prend en compte le contexte.
- La traduction automatique neuronale manque parfois de contexte culturel et peut ignorer certaines sensibilités. En d'autres termes, les systèmes de traduction automatique neuronale ne sont pas actuellement équipés pour juger de ce qui doit être exclu d'une traduction ou adapté afin d'être mieux reçu par votre public cible.
- L'humour, l'argot et les figures de style peuvent parfois être mal traduits. Cela peut être dû à une mauvaise appréciation du contexte ou à l'absence de traduction directe d'un mot ou d'une expression dans la langue cible, ce qui signifie que la traduction mot à mot n'aura pas de sens.
- L'intelligence artificielle (IA) en général est entraînée sur des ensembles de données massifs qui contiennent souvent des biais humains liés au sexe, à la profession, etc. Par conséquent, les résultats de l'IA, y compris les résultats de la traduction automatique, peuvent conserver ces préjugés.
Le principal moyen de résoudre ces problèmes est d'avoir des personnes qualifiées dans la boucle à des fins d'assurance qualité. Les moteurs de traduction automatique ont progressé au point d'être utiles et de fournir une bonne qualité pour la plupart des contenus. Toutefois, dans de nombreux cas, il est judicieux de recourir à la révision humaine et à la post-édition de la traduction automatique (MTPE) pour détecter et corriger toute erreur ou incohérence avant que le contenu traduit ne soit mis à la disposition de votre public.
En outre, il est utile de savoir quand opter pour la traduction humaine plutôt que pour la traduction automatique. Vous pouvez choisir la traduction humaine pour les campagnes de marketing à fort impact ou lorsque l'expertise du domaine (services de traduction spécialisés) est nécessaire.
Il est également judicieux d'opter pour des solutions qui s'attaquent spécifiquement à des problèmes nuancés tels que les préjugés. Par exemple, la technologie révolutionnaire d'intelligence artificielle de Smartling, en instance de brevet, analyse le contexte pour produire des traductions exactes du point de vue du genre, évitant ainsi toute confusion ou offense.
Meilleures pratiques pour intégrer le NMT dans vos flux de travail
Malgré ses limites actuelles, l'intégration de la traduction automatique neuronale dans votre flux de travail peut considérablement améliorer son efficacité et réduire vos coûts de traduction. Voici quelques conseils supplémentaires pour tirer le meilleur parti de la traduction automatique neuronale :
- Choisissez votre moteur de traduction automatique avec soin. Tous les moteurs ne fonctionnent pas de manière optimale pour tous les cas d'utilisation, tous les besoins et tous les budgets. Il convient donc de prendre en compte des facteurs tels que le prix, les paires de langues prises en charge, les options de personnalisation et les capacités d'intégration lors de l'évaluation des différents fournisseurs.
- Utilisez un moteur optimisé pour votre domaine. Si vous travaillez dans un secteur technique ou scientifique où la terminologie est importante, il est préférable d'utiliser un moteur de traduction optimisé pour votre domaine. Il en existe peut-être déjà un, ou vous pouvez choisir d'en former un, ce qui présente l'avantage supplémentaire de pouvoir mettre à jour les données d'entraînement pour améliorer la qualité de la traduction au fil du temps.
- Envisager une pré-édition. Un texte propre, bien structuré et sans ambiguïté donnera de meilleurs résultats de traduction. Vous pouvez utiliser un outil tel que Smartling Translate, notre portail de traduction compatible GPT, pour nettoyer le texte avant de le traduire à l'aide de la TA.
- Contrôler et évaluer la qualité de la traduction : Mettez en place une boucle de retour d'information pour contrôler la qualité de votre NMT et procéder aux ajustements nécessaires. Cela implique de recueillir les commentaires des traducteurs, des réviseurs et des utilisateurs finaux afin d'identifier les points à améliorer. Mais, comme l'a souligné Mei Zheng, notre Data Scientist senior, dans notre épisode Reality Series sur l'estimation de la qualité de la traduction automatique, il s'agit également d'établir une correspondance entre les estimations de qualité automatisées et les estimations humaines.
Mei a déclaré : "Si vous disposez des ressources nécessaires pour procéder à une évaluation automatique de l'ensemble de votre contenu, ne vous en privez pas. Ensuite, échantillonnez certaines de ces chaînes pour les faire évaluer par des humains. De cette manière, vous obtiendrez une base de référence de ce à quoi correspond ce score automatique lorsqu'un linguiste l'examine".
Cette base de référence vous permettra d'estimer d'un coup d'œil l'attention qu'un texte traduit doit recevoir en termes de post-édition, si tant est qu'il en ait besoin. Le résultat final n'est pas seulement une efficacité accrue, mais aussi une meilleure qualité.
Quels sont les meilleurs moteurs de NMT ?
Il existe de nombreux moteurs de traduction automatique neuronale, ainsi que de grands modèles linguistiques comme GPT qui s'appuient sur la traduction automatique neuronale. Voici trois des options les plus populaires et les plus fiables, qui s'intègrent toutes à Smartling.
API de traduction dans le nuage de Google
Google Translate est, bien sûr, un outil de traduction très populaire, mais il convient mieux à des extraits de texte plus courts ou à une utilisation sporadique. Si vous êtes un gestionnaire de localisation d'entreprise, par exemple, et que vous devez traduire du contenu à grande échelle, vous aurez besoin de Google Cloud Translation API.
Principales fonctionnalités :
- Formation et gestion de modèles : Entraînez un modèle de traduction automatique personnalisé pour obtenir des traductions plus précises, adaptées à votre domaine et à votre contexte.
- Traduction par lots : Traduisez du contenu en masse pour accélérer vos flux de travail et réduire le délai de publication.
- Interfaces de programmation d'applications (API) : Choisissez entre les API REST et gRPC pour intégrer les résultats de traduction de Google à d'autres logiciels.
Avantages :
- Il n'y a pas de limite au nombre de caractères que vous pouvez traduire par jour (que ce soit avec l'offre de base ou l'offre avancée).
- Les traductions s'améliorent au fil du temps grâce aux contributions des locuteurs natifs.
- Google Cloud Translation dispose d'un mode hors ligne, ce qui vous permet de continuer à traduire sans connexion Internet.
Inconvénients :
- Les offres de Google Cloud Translation API sont moins flexibles que celles de la concurrence. Par exemple, le plan de base ne prend pas en charge les glossaires et ne gère que deux types de contenu.
- Selon un utilisateur, l'API Google Cloud Translation peut s'avérer coûteuse si vous avez des quantités massives de texte à traduire. (Source : G2)
Traducteur Microsoft
Vient ensuite Microsoft Translator, un service de traduction automatique basé sur le cloud qui prend en charge la traduction dans plus de 100 langues différentes. Il peut être intégré dans des applications, des sites web et d'autres produits via son API REST ou ses SDK.
Principales fonctionnalités :
- Traducteur personnalisé : Formez des modèles spécifiques à un secteur ou à un domaine pour obtenir des traductions plus précises et de meilleure qualité, adaptées à votre contenu.
- Recherche : Trouvez d'autres traductions et comprenez le contexte des mots grâce aux outils de recherche et d'exemples du dictionnaire.
- Traitement par lots : Traduisez de nombreux textes ou documents en une seule demande API sans limite de caractères.
Avantages :
- Microsoft Translator convient à de nombreux cas d'utilisation, notamment l'assistance à la clientèle, la communication en direct et à distance, le commerce électronique, la veille stratégique, les communications internes, etc.
- Si vous êtes un fervent utilisateur de Microsoft, vous apprécierez les intégrations de Translator avec d'autres produits Microsoft, notamment Office, SharePoint et Bing.
- Aucun texte ni aucune donnée n'est stocké dans les centres de données de Microsoft, et Translator respecte les règles de sécurité et de confidentialité telles que HIPAA.
Inconvénients :
- La précision et la fluidité de la traduction ne sont pas aussi bonnes que celles d'autres moteurs NMT tels que DeepL pour certaines paires de langues.
- Les nuances linguistiques telles que l'argot ou le langage informel ne sont pas toujours traduites correctement.
Amazon Traduction
Ce service de traduction automatique neuronale fourni par Amazon Web Services (AWS) utilise l'apprentissage profond pour fournir une traduction linguistique rapide, de haute qualité et abordable. Comme l'autre service mentionné ci-dessus, il est conçu pour fournir des traductions précises et naturelles pour un large éventail de cas d'utilisation.
Principales fonctionnalités :
- Détection automatique de la langue source : Amazon Translate peut identifier la langue sans code de langue.
- Personnalisation de la traduction des entités nommées : Spécifiez comment le modèle doit traduire les mots ou les termes spécifiques à votre industrie, votre domaine ou votre organisation.
- Traduction personnalisée active : Personnalisez vos traductions sans avoir à créer des modèles à partir de zéro.
Avantages :
- La tarification à l'utilisation constitue une option rentable pour répondre aux besoins croissants en matière de traduction.
- Vous pouvez traduire en masse des documents Word, des feuilles de calcul et bien d'autres choses encore grâce à l'API de TextTranslation.
Amazon Translate prend en charge 5 550 combinaisons linguistiques dans 75 langues.
Inconvénients :
- Vous aurez probablement besoin d'un développeur pour gérer le codage de l'intégration d'Amazon Translate.
- Certains utilisateurs ont rencontré des problèmes de précision, de mécanique et de mots/phrases détectés non traduits.
Un hub centralisé pour tous les meilleurs moteurs de MT
Comme vous l'avez vu plus haut, chaque moteur de traduction automatique a ses forces et ses faiblesses. Au-delà des avantages et des inconvénients que nous avons évoqués, certains moteurs sont plus adaptés à certains domaines ou secteurs d'activité. D'autres sont plus adaptés à des paires de langues ou à des types de contenu spécifiques. Cela dit, il est dans votre intérêt de ne pas vous limiter à un seul moteur, et la preuve est faite.
Nos clients reçoivent régulièrement des traductions d'une qualité supérieure de 350 % grâce à Smartling Autoselect, qui choisit automatiquement le meilleur moteur de traduction automatique en fonction du contenu et de la langue. Cette approche multi-moteurs garantit que vous obtenez toujours des traductions automatiques de la meilleure qualité possible. (Smartling Autoselect est disponible dans notre Neural Machine Translation Hub, où vous pouvez intégrer différents moteurs, notamment DeepL, Microsoft Translator et Google Cloud Translation).
Pour découvrir de plus près notre système de gestion des traductions, qui comprend le Neural Machine Translation Hub, regardez notre démo de cinq minutes. Nous nous ferons un plaisir de vous aider à vous installer si vous décidez de voir par vous-même comment cela fonctionne.
