L’engouement pour la Traduction Automatique Neuronale : « C’est très facile de battre Google qui propose des solutions toutes faites »

5 min read

De nouvelles personnes passent dans notre bureau tous les jours, on a l’habitude. Mais, quand il s’agit de l’un des pères fondateurs de la traduction automatique, alors il y a de quoi sauter de son siège.

C’est ce qui est arrivé lorsque le professeur Andy Way du ADAPT Center de l’Université de Dublin nous a rejoints à Lisbonne pour le premier épisode de Comprendre avec Unbabel.

Visionnez l’entretient ci-dessous : https://www.youtube.com/watch?v=5RGgPHyCu94& t = 11s

Le professeur Andy Way travaille sur la traduction automatique depuis 1988 et est l’un des plus grands chercheurs du monde dans le domaine. Cependant, comme il aime le rappeler, bien qu’il ait travaillé dans le domaine de la traduction automatique assez longtemps pour être considéré comme l’un des pères fondateurs de la technique, d’autres pratiquaient déjà la traduction automatique longtemps avant qu’il ne prenne ses fonctions.

[mkdf_separator class_name=”” type=”normal” position =”center” color=”” border_style=”” width=”” thickness=”” top_margin=”” bottom_margin=””]

Les débuts de la Traduction Automatique et le scepticisme qui l’entoure

La traduction automatique a beaucoup fait parler d’elle durant la dernière décennie mais, croyez-le ou non, des gens travaillent dessus depuis près de 60 ans. En 1949, selon le professeur Andy :

« Il y a eu une fameuse lettre écrite par Warren Weaver qui traitait des possibilités de la traduction automatique, comme quoi nous pourrions utiliser certaines des choses apprises durant la guerre en matière de codage, décodage et d’encodage des messages secrets, et essayer d’utiliser le même genre de technologie pour traiter les langues humaines ».

C’est quand tout a commencé.

Cela dit, l’enthousiasme initial n’a pas duré longtemps et a naturellement été remplacé par un certain scepticisme lorsqu’un rapport tristement célèbre a prédit qu’il n’y aurait pas d’avenir pour la traduction automatique en raison du problème d’ambiguïté que les machines ne parviendraient jamais à désambiguïser.

Des mots comme « pen » en anglais, savoir s’il fait référence à l’outil d’écriture, le « stylo », ou d’un enclos où on garde des animaux, serait un trop grand défi pour la traduction automatique.

Malgré le scepticisme, les chercheurs sont parvenus à changer la donne et depuis la traduction automatique est devenue, au cours des dernières décennies, l’une des plus grandes tendances dans l’industrie technologique, particulièrement la Traduction Automatique Neuronale (NMT). Tant et si bien qu’elle semble être la prochaine grande tendance.


La Traduction Automatique Neurale : remplacera-t-elle les humains ?

« La traduction automatique neurale s’est bien développée et semble vraiment surpasser tout ce qui a pu se faire jusque-là. Elle est rapidement en train de devenir une technologie de pointe ».

La traduction automatique neurale c’est comme un système informatique qui agit à la manière d’un cerveau en imitant les réseaux neuronaux biologiques. Ce type de système se nourrit de données pour apprendre progressivement et, par conséquent, améliorer ses traductions.

C’est en effet le système que nous utilisons et développons à Unbabel. Mais sera-t-il capable de remplacer l’être humain dans le processus de traduction?

En de la masse d’opinions positives sur ce sujet, selon le professeur Andy« l’engouement doit être abordé avec prudence » car le système ne peut pas fournir une traduction humaine exacte par lui-même.

Google a même dit qu’ils se rapprochaient de traductions de qualité humaine dans un article récent de 2016. « Dès qu’ils entendent ça, les traducteurs commencent à avoir un peu peur », a déclaré Andy, et « ce que vous ne voulez absolument pas, c’est d’aliéner les traducteurs ». Pourquoi ? Parce que « l’être humain sera toujours l’élément le plus important du pipeline de traduction »

Par conséquent, les humains sont une partie cruciale de l’équation, et le professeur Andy Way nous explique pourquoi :

« Les traductions automatiques sont souvent de très bonne qualité. Parfois la traduction est tellement correcte qu’on ne perçoit pas les erreurs qui s’y cachent. » La traduction automatique neuronale peut produire des traductions très fluides qui n’ont pourtant rien à voir avec la source. De fait, ce ne sont pas sont pas vraiment des traductions cohérentes, et ces cas peuvent être difficiles à détecter pour un humain tentant de valider un document final avant qu’il soit envoyé au client. »

Pour que la traduction automatique neuronale fonctionne, « il faut que des traductions humaines soient intégrées à nos systèmes » et qu’elles les forment. Une fois que le système reçoit les données, il commence à comprendre les schémas linguistiques et produit de ce fait des meilleures traductions.

« Si on se pose la question de savoir ou nous en serions sans les traducteurs, la réponse devrait être que nous ne serions même pas en mesure de commencer », dit Andy. Le secret c’est de « laisser la machine faire ce qu’elle fait de mieux, puis de laisser les éléments humains valider, corriger, et mettre à jour les données source ».

Mais qu’en est-il de Google et de ses traductions de qualité humaine ? « Je dis toujours à mes étudiants, Google n’est pas une entreprise de traduction automatique » répond Andy.

« Je n’ai jamais peur d’affronter Google si je parle à des clients potentiels ou à des partenaires de l’industrie, parce que dans un scénario bien défini où nous avons des données d’utilisateur personnalisées, nous pouvons toujours former un moteur et intégrer les retours des traducteurs humains pour essayer de l’améliorer. Vous ne pouvez pas faire ça avec Google. »

En pratique, selon le professeur Andy Way, c’est en fait «très facile de battre Google qui propose des solutions toutes faites».


Regardez tout l’entretient ici et abonnez-vous à notre newsletter pour recevoir le prochain épisode de Comprendre avec Unbabel, une série où nous allons au fond des problèmes, des sujets et des défis rencontrés sur notre chemin vers un monde sans barrières linguistiques.
SauvegarderSauvegarder
SauvegarderSauvegarder

ArtboardFacebook iconInstagram iconLinkedIn iconUnbabel BlogTwitter iconYouTube icon