Nous avons réuni une équipe diversifiée d'experts dans les domaines de l'IA et de la PNL. Leurs recherches inégalées et leurs percées primées continuent de fixer les normes du secteur, nous rapprochant de notre vision : créer un monde sans barrières linguistiques.
Des voix de premier plan dans le domaine
João Graça
Cofondateur et Directeur de la Technologie
André Martins
Vice-président de la recherche
Paulo Dimas
VP of Product Innovation
Helena Moniz
Présidente de l'Association européenne pour la traduction automatique et le conseil linguistique
José Souza
AI Research Scientist senior
M. Amin Farajian,
Responsable de l'IA
Fabio Kepler,
AI Research Scientist senior
Ricardo Rei,
Ingénieur de recherche en IA
Catarina Farinha,
Ingénieur de recherche en IA
João Alves,
Ingénieur de recherche en IA
Daan van Stigt,
Ingénieur de recherche en IA
Miguel Vera,
Ingénieur de recherche en IA
Maria Ana Henriques,
Responsable de projet R et D
Nuno André,
Coordinateur des subventions
Christine Maroti,
Ingénieur de recherche senior en IA
Vera Cabarrão,
Analyste supérieur en language naturel
Craig Stewart,
Chercheuse en RD
Marina Sánchez Torrón,
Analyste supérieur en language naturel
Almut Silja Hildebrand,
Ingénieure de recherche principal
Marianna Buchicchio,
Linguistic Services Team Lead
António Lopes,
AI Research Scientist
Maximilian Kohl,
Chef de produit senior
Joseph Szurley
Ingénieure de recherche principal
João Godinho
Ingénieur de recherche en IA
Eduardo Farah
Responsable de l'IA
Pedro Mota
Ingénieur de recherche senior en IA
MT-Telescope
MT-Telescope permet de comparer visuellement et avec précision la qualité de deux systèmes de traduction automatique (TA). Il lève le voile sur le score de qualité automatique, permettant aux utilisateurs de filtrer les performances de qualité par mots-clés, terminologie et longueur de segment. MT-Telescope est disponible en tant que source ouverte au profit de l'ensemble de la communauté MT R-D.
COMET
COMET (Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation) est un nouveau cadre neuronal pour la formation de modèles d'évaluation de traduction automatique (TA) multilingues. COMET prédit les jugements humains de la qualité de la TA. Ce modèle COMET "prêt à l'emploi" est disponible en tant que source ouverte au profit de l'ensemble de la communauté MT R-D.
MAIA
MAIA utilisera des technologies de pointe en matière d'apprentissage automatique et du traitement de langage naturel pour mettre au point des agents assistants multilingues IA, éliminant ainsi les barrières linguistiques. La "couche de traduction" de MAIA permettra aux agents humains de fournir une assistance à la clientèle en temps réel, dans n'importe quelle langue, avec une qualité humaine.
Marian, axée sur l'utilisateur
Improve the pre-existing neural machine translation toolkit “Marian” to address the needs of CEF eTranslation and to broaden its user base (H2020 Co-Funded Project). Terminology, on-the-fly domain adaptation, better documentation and GPU optimization are the focus areas in this Marian iteneration.
MT4ALL
Aims at building data for under-resourced languages in fields of public interest, such as Health and Justice. It’ll contribute to the CEF Automated Translation Building block by enlarging its coverage for language pairs and domains for which parallel data does not exist (H2020 Co-Funded Project).
Unbabel4EU
We’re working on advancing European language engines for borderless business communication. Create Europe’s Translation Layer, specifically, by enabling seamless human-quality translation between any pairing of the 24 official languages of the EU in different content types such as Email, Chat and Listings (P2020 Co-Funded Project).
OpenKiwi
Quality estimation (QE) is one of the challenges in MT: it evaluates a system’s quality without access to reference translations. We released OpenKiwi, a PyTorch-based open-source framework that implements the best QE systems from WMT 2015-18 shared tasks. The accompanying paper won the best system paper at ACL 2019.
APE-QUEST
Setting up a quality gate and crowdsourcing workflow to improve translation quality in specific domains. Boost CEF eTranslation with Automated Post-Editing (APE) & Quality Estimation (QE) for Electronic Exchange of Social Security Information (EESSI) and Online Dispute Resolution (ODR) DSIs and related national services (H2020 Co-Funded Project).
INTERACT
Une communication rapide et précise est essentielle pour la gestion des crises, mais que se passe-t-il si la seule information disponible est dans une langue que vous ne comprenez pas ? Créé pour répondre à la nécessité d'une traduction de qualité dans les scénarios de crise sanitaire, INTERACT est un projet européen interdisciplinaire.
Unbabel Scribe
Transcription can be a big piece of translation flows, especially when it comes to audiovisual content. This project aims to research & develop a technical solution for automatic transcription and translation of audiovisual content by leveraging a community of human translators (P2020 Co-Funded Project).
DeepSPIN
L'apprentissage profond est en train de révolutionner le domaine du traitement du langage naturel (PNL), avec des percées dans la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la réponse aux questions. Les nouvelles interfaces linguistiques (assistants numériques, applications de messagerie, robots de service à la clientèle) apparaissent comme les prochaines technologies permettant une communication multilingue transparente entre les humains et les machines.
Center for Responsible AI
The Center for Responsible AI is one of the largest centers dedicated to Responsible AI, bringing together ten startups, eight research centers, a law firm, and five industry leaders, that will collaborate to develop 21 innovative AI products leveraged by Responsible AI technologies such as equity, explainability, and sustainability. The center is co-funded by the Portuguese PRR.
UTTER
UTTER – Unified Transcription and Translation for Extended Reality – is a collaborative Research and Innovation project funded under Horizon Europe that aims to leverage large language models to build the next generation of multimodal eXtended reality (XR) technologies for transcription, translation, summarisation, and minuting. UTTER’s use-case prototypes will cover (i) a personal assistant for meetings that can improve communication in the online world and (ii) an advanced customer service assistant to support global markets.
QUARTZ
QUARTZ ("traduction automatique de qualité ") est un projet de recherche de pointe financé par l'appel d'offres ouvert ELISE, qui vise à créer une TA responsable pour les données conversationnelles : une TA de haute qualité pour débloquer de nouveaux marchés où les erreurs critiques liées à la TA ne peuvent pas être tolérées.
MAIA
MAIA utilisera des technologies de pointe en matière d'apprentissage automatique et du traitement de langage naturel pour mettre au point des agents assistants multilingues IA, éliminant ainsi les barrières linguistiques. La "couche de traduction" de MAIA permettra aux agents humains de fournir une assistance à la clientèle en temps réel, dans n'importe quelle langue, avec une qualité humaine.
Marian, axée sur l'utilisateur
Improve the pre-existing neural machine translation toolkit “Marian” to address the needs of CEF eTranslation and to broaden its user base (H2020 Co-Funded Project). Terminology, on-the-fly domain adaptation, better documentation and GPU optimization are the focus areas in this Marian iteration.
MT4ALL
Aims at building data for under-resourced languages in fields of public interest, such as Health and Justice. It’ll contribute to the CEF Automated Translation Building block by enlarging its coverage for language pairs and domains for which parallel data does not exist (H2020 Co-Funded Project).
Unbabel4EU
We’re working on advancing European language engines for borderless business communication. Create Europe’s Translation Layer, specifically, by enabling seamless human-quality translation between any pairing of the 24 official languages of the EU in different content types such as Email, Chat and Listings (P2020 Co-Funded Project).
APE-QUEST
Setting up a quality gate and crowdsourcing workflow to improve translation quality in specific domains. Boost CEF eTranslation with Automated Post-Editing (APE) & Quality Estimation (QE) for Electronic Exchange of Social Security Information (EESSI) and Online Dispute Resolution (ODR) DSIs and related national services (H2020 Co-Funded Project).
INTERACT
Une communication rapide et précise est essentielle pour la gestion des crises, mais que se passe-t-il si la seule information disponible est dans une langue que vous ne comprenez pas ? Créé pour répondre à la nécessité d'une traduction de qualité dans les scénarios de crise sanitaire, INTERACT est un projet européen interdisciplinaire.
Unbabel Scribe
Transcription can be a big piece of translation flows, especially when it comes to audiovisual content. This project aims to research & develop a technical solution for automatic transcription and translation of audiovisual content by leveraging a community of human translators (P2020 Co-Funded Project).
DeepSPIN
L'apprentissage profond est en train de révolutionner le domaine du traitement du langage naturel (PNL), avec des percées dans la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la réponse aux questions. Les nouvelles interfaces linguistiques (assistants numériques, applications de messagerie, robots de service à la clientèle) apparaissent comme les prochaines technologies permettant une communication multilingue transparente entre les humains et les machines.
Le plan d'internationalisation d'Unbabel
Unbabel’s Internationalization Plan (“Unbabel 2017-2019: Plano de Internacionalização”) is a project led by Unbabel and co-funded by Portugal 2020 – Sistema de Incentivos à Internacionalização das PME.
Unbabel 2017: A new ecosystem of Machine + Crowd Translation (Un nouvel écosystème de traduction automatique associée à une traduction par le public)
« Unbabel 2017: A new ecosystem of Machine + Crowd Translation » est un projet mené par Unbabel et cofinancé par le Portugal 2020 – Sistema de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico (SI I&DT).
MT-Telescope
MT-Telescope permet de comparer visuellement et avec précision la qualité de deux systèmes de traduction automatique (TA). Il lève le voile sur le score de qualité automatique, permettant aux utilisateurs de filtrer les performances de qualité par mots-clés, terminologie et longueur de segment. MT-Telescope est disponible en tant que source ouverte au profit de l'ensemble de la communauté MT R-D.
COMET
COMET (Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation) est un nouveau cadre neuronal pour la formation de modèles d'évaluation de traduction automatique (TA) multilingues. COMET prédit les jugements humains de la qualité de la TA. Ce modèle COMET "prêt à l'emploi" est disponible en tant que source ouverte au profit de l'ensemble de la communauté MT R-D.
OpenKiwi
Quality estimation (QE) is one of the challenges in MT: it evaluates a system’s quality without access to reference translations. We released OpenKiwi, a PyTorch-based open-source framework that implements the best QE systems from WMT 2015-18 shared tasks. The accompanying paper won the best system paper at ACL 2019.
L'entreprise la plus innovante
Entreprise la plus innovante (au concours Game Changer Innovation), TAUS (Translation Automation User Society)
2015, 2017
Meilleur système international de Quality Estimation des traductions automatiques
WMT - Conférence sur la traduction automatique,
2016, 2019
Meilleur système de post-édition automatique pour la traduction automatique globale
WMT - Conférence sur la traduction automatique,
2019
Prix de la meilleure démonstration de système
Association for Computational Linguistics (Association pour la linguistique informatique),
2019
Mélanger l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle
Mélanger l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, en partenariat avec Concentrix, Royaume-Uni, National Innovation Awards,
2019
Meilleure innovation en matière de service à la clientèle
Meilleure innovation en matière de service à la clientèle, en partenariat avec Concentrix, ECCCSA - European Contact Center and Customer Service Awards,
2019
Meilleure utilisation de l'IA et des technologies associées
Meilleure utilisation de l'IA et des technologies associées, en partenariat avec Microsoft, ECCCSA – European Contact Center et Customer Service Awards,
2019
Les startups les plus innovantes dans le domaine de l'intelligence artificielle Disruptive Technology
Liste des startups les plus innovantes dans le domaine de l'intelligence artificielle pour la technologie de rupture de l'année, CBInsights,
2019
Les entreprises les plus innovantes
Liste annuelle de Fast Company des entreprises les plus innovantes du monde pour 2020, Fast Company,
2020
Produit de l'année primé
Les lauréats du prix du produit de l'année, décerné par le magazine CUSTOMER,
2021
Prix de la meilleure approche en matière d'explicabilité
Atelier sur l'évaluation et la comparaison des systèmes PNL, co-localisé avec EMNLP,
2021