À l’instar de nombreux secteurs d’activité, l’intelligence artificielle s’est fortement développée dans le secteur de la traduction ces dernières années. Quel est alors l’impact de l’IA sur le métier de traducteur ? Quels sont les avantages et les limites de cette technologie ? Alphatrad vous répond.
L'intelligence artificielle en traduction : définition
L’intelligence artificielle ou IA (artificial intelligence en anglais) a fait son apparition dans les années 50. Elle fait référence à l’ensemble des méthodes et outils utilisés par une machine afin d’imiter l’intelligence humaine. Cette technologie crée, à partir de données massives, des algorithmes lui permettant de reproduire des comportements semblables à ceux générés par le cerveau humain, tels que le raisonnement, la planification, la créativité… L’IA est aujourd’hui largement utilisée dans de nombreux domaines d’activité (transcription, traduction, retail, banque, production…)
L’intelligence artificielle peut ainsi faire appel à des technologies telles que le deep learning, le big data, le cloud computing ou le machine learning.
Quelles sont les méthodes de traduction avec IA ?
La traduction automatique
Les professionnels de la traduction utilisent des solutions digitales depuis de longues années dans leur métier, avec la TAO (traduction assistée par ordinateur).
Il y a une quinzaine d’années, la traduction automatique est apparue, avec Google Traduction, qui marquera les prémices de la traduction avec IA. Toutefois, cette méthode présente rapidement des limites considérables : la traduction est littérale et comporte souvent des erreurs de langage grossières.
On distingue la traduction automatique RBMD (basée sur des règles linguistiques, cette méthode utilise des dictionnaires pour traduire un contenu) et la traduction automatique statistique. Cette dernière utilise le machine learning pour fonctionner, avec des algorithmes capables d’analyser d’importants volumes de traductions existantes et d’en extraire des modèles statistiques.
La traduction neuronale
L’IA fait véritablement son apparition dans le domaine de la traduction en 2017 avec DeepL. Ce logiciel de traduction neuronale s’appuie sur des data du site de traduction Linguee, un dictionnaire multilingue qui compare des traductions dans près de 20 langues.
C’est le début de la traduction automatique neuronale (TAN). Cette technologie intelligente, qui fonctionne à partir de neurones artificiels, prend quant à elle en compte l’ensemble du texte et son contexte. De plus, la TAN est en mesure de progresser et de s’affiner en permanence, grâce au flux de données qui lui est transmis.
Grande avancée technologique, la traduction neuronale permet ainsi d’obtenir un texte bien plus qualitatif et fluide que la traduction automatique.
Les logiciels de traduction qui utilisent l’IA
Outre Google Traduction et DeepL, voici d’autres exemples de logiciels de traduction qui fonctionnent grâce à l’IA :
- Microsoft Translator : ce logiciel fonctionne grâce aux techniques de machine learning et peut prendre en charge plus de 60 langues ;
- Systran : ce logiciel de traduction avec IA couvre plus de 130 langues. Il utilise des méthodes de deep learning pour optimiser la qualité des textes traduits ;
- Le logiciel de traduction IA de Meta : Meta, la maison mère de Facebook, a créé en 2022 un tout nouveau modèle d’intelligence artificielle capable de traduire, en temps réel, plus de 200 langues dans le monde, en simultanée. Basée sur le machine learning, cette technologie a été mise en libre accès et a vocation à couvrir toutes les langues, parmi lesquelles des langues minoritaires n’étant aujourd’hui pas prises en compte par les systèmes de traduction automatique existants. Il s’agit du modèle NLLB-200 (No Language Left Behind).
- ChatGPT de OpenAI : bien qu’il ne s’agisse pas d’un logiciel de traduction à part entière, le logiciel open source ChatGPT est capable de traduire des mots, des phrases ou des textes entiers dans de nombreuses langues, grâce à des techniques d’intelligence artificielle ultra-performantes.
Quels sont les avantages et les limites de l’intelligence artificielle en traduction ?
Voici un tour d’horizon des principaux avantages et inconvénients de la traduction avec intelligence artificielle :
Les avantages de l’IA dans la traduction
L’IA permet d’obtenir des traductions extrêmement rapides, de volumes importants et ce, de manière de plus en plus précise et pointue. Les logiciels de traduction avec IA qui utilisent le machine learning ont en effet la capacité de s’auto-corriger et d’améliorer la qualité des traductions générées.
Par ailleurs, de nombreux outils de traduction avec IA sont capables d’effectuer des traductions simultanées de plusieurs textes, dans des langues différentes.
Enfin, ces méthodes ont l’avantage, pour les utilisateurs, de présenter des coûts très faibles (voire gratuits) et de couvrir un très large panel de langues.
Les inconvénients de l’IA dans la traduction
Malgré ses nombreux avantages, l’IA est loin d’être infaillible et elle présente encore de nombreuses limites dans le domaine de la traduction. En effet, cette technologie n’est pas capable d’adapter la traduction au lectorat cible.
Elle ne peut pas non plus prendre en compte les codes et usages culturels locaux, les attentes du client, le style, l’intention de traduction… Or, ce sont des éléments essentiels en traduction, afin d’obtenir des textes respectueux de la culture locale, adaptés au public cible et fidèles au texte source.
Par ailleurs, si la traduction avec IA peut s’avérer performante sur les langues les plus courantes (anglais, français, espagnol, allemand, néerlandais, italien, arabe…), elle l’est beaucoup moins sur des langues rares ou sur des dialectes pour lesquels il existe peu de données. Dans de tels cas, l’IA va très souvent devoir utiliser la traduction en anglais comme étape intermédiaire, ce qui pourra générer des erreurs et des incompréhensions importantes.
Quel est l’impact de l’IA sur le métier de traducteur ?
Compte tenu de ses nombreuses limites, il est peu vraisemblable que l’IA remplace complètement les traducteurs humains. En effet, sur des contenus techniques, marketing, financiers, juridiques ou médicaux, la moindre erreur ou ambiguïté peut avoir des conséquences préjudiciables, générer des litiges et fortement impacter la notoriété de la société.
L’expertise d’un traducteur natif, sa connaissance de la culture locale, des us et coutumes, et des subtilités culturelles restent indispensables.
Toutefois, l’IA sera sans aucun doute amenée à faciliter le travail du traducteur. On constate déjà l’émergence d’une méthode hybride : la traduction neuronale avec post-édition, qui consiste à allier la performance de l’intelligence artificielle au savoir-faire humain. Plus qu’une menace, l’intelligence artificielle pourrait donc finalement être une véritable opportunité pour les traducteurs.
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Nos réponses à vos questions sur la traduction et l’IA
Voici la définition exacte de l’intelligence artificielle donnée par le Parlement européen : « l’IA désigne la possibilité, pour une machine, de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ». L’intelligence artificielle n’est donc pas une technologie en tant que telle mais plutôt un concept scientifique, qui consiste à développer des technologies capables d’imiter certaines aptitudes propres à l’Homme.
Face à l’essor de l’IA dans la traduction, sa performance et ses coûts très réduits, de nombreux traducteurs s’inquiètent à l’idée que l’intelligence artificielle constitue une menace pour l’avenir de leur métier. Mais il semble très peu probable que l’IA remplace complètement les traducteurs humains, dont l’expertise reste jusqu’alors inégalée. Pour rester compétitifs, les traducteurs professionnels devront toutefois apprendre à travailler avec l’IA, en proposant notamment des services de post-édition de traductions automatiques.
La traduction automatique neuronale est la méthode de traduction avec IA la plus précise et efficace qui soit. Elle a en effet la capacité de mimer le cerveau humain, de se remettre en question et de prendre en compte le contexte du texte source. La TAN est également capable d’évoluer au fil du temps et de s’améliorer de manière autonome.