Les LLM ont provoqué un changement majeur dans le domaine de la traduction. Dans cet épisode, nous visons à démystifier les avantages et les inconvénients de l'utilisation des LLM dans la localisation. Nous offrons des conseils pour prendre des décisions éclairées sur l'utilisation des LLM dans le processus de traduction/localisation, et nous explorons les capacités linguistiques des LLM.
Cette discussion est animée par Mei Zheng et Valerie Dehant.
Briser les mythes : Les LLM maîtrisent-ils l'art de la traduction ?
Dans le sixième épisode de la " Reality Series " de Smartling, Mei Zheng, Senior Data Scientist, et Valérie Dehant, Senior Director of Language Services, se sont attaqués à quelques mythes courants liés aux LLM et à la traduction automatique (TA), et ont cherché à savoir si les grands modèles de langage (LLM) ont vraiment maîtrisé l'art de la traduction.
Briser quelques mythes sur les LLM et la traduction
Mythe n° 1 : les masters en droit sont meilleurs que la traduction automatique
Le premier mythe consistait à savoir si les LLM étaient plus performants que les MT dans le domaine de la traduction. Mei a dissipé ce mythe en affirmant que si les titulaires d'une maîtrise en langues étrangères ont une compréhension générale louable de la langue, leurs compétences ne sont pas particulièrement adaptées à la traduction. Ils ne surpasseront pas les systèmes de traduction assistée (pour l'instant, en tout cas), mais ils apportent une valeur ajoutée aux traductions en contribuant à la précision grammaticale et en améliorant la fluidité de la langue.
Mythe n° 2 : les linguistes peuvent traduire toutes les paires de langues
Le second mythe remet en question les capacités globales des LLM, en affirmant qu'ils peuvent traduire dans toutes les paires de langues. Contredisant fortement cette croyance, Mei a souligné que la majorité des LLM sont limités dans leurs capacités multilingues. Mei a particulièrement insisté sur l'importance d'examiner les cartes de modèles, un outil de transparence dans les grands modèles linguistiques et d'apprentissage automatique, afin de comprendre les langues qu'ils prennent en charge et de les tester pour des cas d'utilisation spécifiques en matière de traduction.
Mythe n° 3 : les LLM peuvent remplacer les humains
Enfin, la session a abordé l'affirmation courante selon laquelle les linguistes pourraient être remplacés par des LLM. Tout en soulignant les atouts des LLM, Valérie a clairement expliqué pourquoi les linguistes humains restent indispensables. Les LLM, même avec leurs compétences en matière de reconnaissance des formes, peuvent négliger des nuances qui sont consciemment discernées par les linguistes humains. De plus, les LLM ont tendance à halluciner l'information en fournissant des "traductions" pour des phrases qui n'existent pas dans le texte source !
À mesure que le rôle des linguistes évolue avec l'IA générative, ils se transforment en co-pilotes qui supervisent et évaluent la qualité des suggestions de la TA. L'expertise des linguistes humains reste cruciale pour maintenir la qualité et la précision des traductions.
Un regard plus approfondi sur les LLM et la traduction
Tout en clarifiant les mythes et les réalités autour des LLM, nos intervenants ont approfondi la dynamique actuelle de la traduction à l'ère des LLM et des systèmes de traduction automatique. Mei a également déclaré que le défi de l'évaluation de la qualité de la traduction va au-delà de la fluidité, impliquant des complexités telles que HT (les résultats après l'édition humaine), et la similarité sémantique. Le défi des LLMs qui fournissent des traductions incorrectes en raison de significations multiples dans la langue cible a également été mis en évidence.
Illustrant le côté positif de l'IA, Valérie a expliqué comment, grâce à une efficacité accrue, les équipes linguistiques peuvent traduire plus de contenu dans le même délai, sans avoir besoin d'augmenter les effectifs. Interrogée sur la formation des LLM, Mei a parlé de la procédure de réglage fin qui implique l'adaptation de la couche supérieure du modèle tout en gardant les paramètres fondamentaux inchangés. La préparation des données pour les LLM s'aligne largement sur la MT, mais les LLM pourraient avoir besoin de messages-guides spécifiques pour mieux adapter les traductions.
En comparant les traductions de LLM aux traductions professionnelles, Mei a confirmé qu'en dépit de tous les progrès réalisés, l'intervention humaine reste nécessaire. Le secteur s'emploie activement à déterminer quelles parties nécessitent une intervention humaine et lesquelles n'en nécessitent pas.
Le verdict
L'épisode 6 a conclu que, bien que l'IA et les LLM aient eu un impact considérable sur la traduction, l'intervention humaine est indispensable pour garantir la qualité et la précision des traductions. La traduction humaine est là pour rester dans un avenir prévisible. Si les LLM progressent, ils n'ont pas encore conquis le trône dans le domaine de la traduction. Ils jouent toutefois un rôle complémentaire essentiel en amplifiant les capacités de traduction et en façonnant l'avenir de ce secteur. En fin de compte, la traduction automatique et les grands modèles linguistiques peuvent se compléter pour fournir des services de traduction améliorés. Toutefois, n'oubliez pas que la touche humaine reste irremplaçable.
