{"id":890,"date":"2019-11-15T11:54:09","date_gmt":"2019-11-15T10:54:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lexcelera.com\/?p=890"},"modified":"2024-02-11T10:28:57","modified_gmt":"2024-02-11T09:28:57","slug":"traduction-automatique-neuronale-nmt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lexcelera.com\/fr\/traduction-automatique-neuronale-nmt\/","title":{"rendered":"La traduction automatique neuronale NMT"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

La traduction automatique neuronale, une r\u00e9volution linguistique<\/h2>\n

 <\/p>\n

En 2017, quand la traduction automatique neuronale (TAN) \u00e9tait suffisamment au point pour int\u00e9grer nos processus de production, j\u2019ai imm\u00e9diatement mis mon \u00e9quipe R&D sur le sujet. \u00c0 cette occasion, j\u2019avais traduit notre pr\u00e9sentation d\u2019entreprise \u00e0 l\u2019aide du nouveau moteur de traduction TAN de Systran et j\u2019avais \u00e9t\u00e9 stup\u00e9faite par les r\u00e9sultats.<\/p>\n

La pr\u00e9sentation en question \u00e9tait un aper\u00e7u complet de tous nos services, soit 59 pages de texte en fran\u00e7ais qui ont \u00e9t\u00e9 corrig\u00e9es trois fois pour que la qualit\u00e9 soit parfaite. (Merci Faten, Boris et Laurence !)<\/p>\n

Quelques jours plus tard, alors que j\u2019\u00e9tais en train de peaufiner la pr\u00e9sentation pour r\u00e9pondre \u00e0 un appel d\u2019offres, j\u2019apprenais que notre client potentiel (un grand fabricant fran\u00e7ais) voulait notre r\u00e9ponse en anglais. Nous n\u2019avions qu\u2019un jour pour livrer 59 pages de contenu anglais parfait !<\/p>\n

Permettez-moi de vous expliquer pourquoi, en tant que PDG d\u2019une soci\u00e9t\u00e9 de traduction, j\u2019ai d\u00e9cid\u00e9 de r\u00e9pondre \u00e0 un appel d\u2019offres d\u00e9cisif en soumettant \u00e0 une traduction automatique l\u2019un de nos documents commerciaux les plus importants.<\/p>\n

Depuis 2007, Lexcelera a int\u00e9gr\u00e9 la traduction automatique pour r\u00e9pondre aux demandes de traductions de certains clients dans plusieurs cas de figure : pour leur permettre de comprendre le contenu d\u2019un brevet ou d\u2019un document technique, pour traduire leurs rapports internes, pour convertir automatiquement des sites Web dans d\u2019autres langues ou encore pour fournir une premi\u00e8re \u00e9bauche de traduction qui est ensuite corrig\u00e9e (\u00ab post-\u00e9dit\u00e9e \u00bb) par nos \u00e9quipes afin d\u2019obtenir une qualit\u00e9 irr\u00e9prochable.<\/p>\n

Depuis lors, nous suivons toutes les \u00e9volutions technologiques dans le domaine de la traduction automatique.<\/p>\n

Commen\u00e7ons par quelques mots sur la TAN ou traduction automatique neuronale, \u00e9galement appel\u00e9e NMT (Neural Machine Translation).<\/p>\n

 <\/p>\n

Qu\u2019est-ce que la traduction automatique neuronale ?<\/h2>\n

 <\/p>\n

La traduction automatique neuronale a seulement quelques ann\u00e9es d\u2019existence. Les premiers articles qui pr\u00e9sentent ce nouvel outil datent de 2013.<\/p>\n

L\u00e0 o\u00f9 les pr\u00e9c\u00e9dents outils de traduction automatique s\u2019appuyaient sur des r\u00e8gles linguistiques, ou des probabilit\u00e9s statistiques, la TAN emploie les nouvelles technologies du deep learning. On parle aujourd\u2019hui de r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents (RNN) anim\u00e9s par l\u2019intelligence artificielle. Ces nouveaux moteurs de traduction automatique sont d\u00e9sormais en mesure de tenir compte du contexte (tout ce qui se trouve avant et apr\u00e8s l\u2019\u00e9l\u00e9ment \u00e0 traduire) lorsqu\u2019ils traitent une phrase. Ils sont aussi capables de faire des apprentissages et de devenir \u00ab plus intelligents \u00bb \u00e0 mesure qu\u2019on leur fournit du contenu de qualit\u00e9.<\/p>\n

De nombreuses soci\u00e9t\u00e9s, et notamment les fameux GAFAM se sont tourn\u00e9es vers cette innovation. Ces grandes entreprises, figurant parmi les leaders de leurs secteurs, ont d\u00e9velopp\u00e9 leurs propres solutions de traduction automatique neuronale.<\/p>\n

Les d\u00e9couvertes li\u00e9es aux r\u00e9seaux de neurones artificiels permettent \u00e9galement des avanc\u00e9es impressionnantes dans les domaines de la synth\u00e8se vocale et de la reconnaissance faciale.<\/p>\n

 <\/p>\n

Les acteurs du secteur et leurs solutions<\/h3>\n

Parmi les solutions du march\u00e9 on retrouve Microsoft Translator, Pure Neural de Systran et Google Translate.<\/p>\n

Certains \u00e9diteurs moins connus ont \u00e9galement obtenu des r\u00e9sultats tr\u00e8s int\u00e9ressants, allant jusqu\u2019\u00e0 voler la vedette \u00e0 des g\u00e9ants comme Google ; c\u2019est le cas de DeepL. Citons \u00e9galement SDL Translate et Iconic qui se sont taill\u00e9s une part du march\u00e9 qu\u2019est la traduction automatique neuronale.<\/p>\n

La soci\u00e9t\u00e9 Systran, un des pionniers de la traduction automatique, partage notamment ses d\u00e9couvertes li\u00e9es \u00e0 la TAN \u00e0 toute une communaut\u00e9 Open Source pour faire avancer le domaine.<\/p>\n

 <\/p>\n

Les b\u00e9n\u00e9fices de la traduction automatique neuronale<\/h3>\n

Les avantages pour nos clients sont bien \u00e9videmment des \u00e9conomies et un gain de temps non n\u00e9gligeables. La traduction automatique permet de traiter de nombreux contenus qui n\u2019auraient jamais \u00e9t\u00e9 traduits auparavant, par manque de temps ou d\u2019argent. Et lorsque le moteur automatique est bien entra\u00een\u00e9, le gain de productivit\u00e9 est consid\u00e9rable.<\/p>\n

Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, la traduction automatique \u00e9tait r\u00e9serv\u00e9e aux contenus simples ou techniques, en excluant le marketing ou les contenus jug\u00e9s trop r\u00e9dactionnels. Le contenu de notre pr\u00e9sentation d\u2019entreprise \u00e9tait justement tr\u00e8s orient\u00e9 marketing. J\u2019\u00e9tais d\u00e9sesp\u00e9r\u00e9e car il nous fallait une traduction instantan\u00e9e pour pouvoir respecter la date limite de soumission de l\u2019offre.<\/p>\n

 <\/p>\n

Mon exp\u00e9rience avec l\u2019outil de TAN de Systran<\/h2>\n

 <\/p>\n

Jusqu\u2019alors, la traduction automatique n\u00e9cessitait \u00e9norm\u00e9ment de corrections, \u00e0 moins d\u2019avoir tr\u00e8s bien entra\u00een\u00e9 le moteur. Et il se trouve que nous sommes sp\u00e9cialis\u00e9s dans l\u2019entra\u00eenement de bons moteurs de traduction. Concernant ce b\u00eata-test, le moteur de TAN de Systran \u00e9tait un moteur g\u00e9n\u00e9rique, non entra\u00een\u00e9. Pourtant, il a fait des merveilles avec notre pr\u00e9sentation d\u2019entreprise.<\/p>\n

Nous avons \u00e9videmment d\u00fb apporter des corrections, mais j\u2019ai \u00e9t\u00e9 surprise de constater si peu d\u2019erreurs. L\u2019outil semblait comprendre notre propos et l\u2019a traduit avec fluidit\u00e9. La plupart du temps, la terminologie \u00e9tait juste et les phrases sonnaient bien.<\/p>\n

La traduction avait cependant d\u00e9raill\u00e9 \u00e0 certains endroits. (Je me demande, d\u2019ailleurs, comment un nouveau moteur de TAN traduirait \u00ab off the rails \u00bb en fran\u00e7ais.) Le logiciel laissait parfois un mot anglais au beau milieu d\u2019une phrase fran\u00e7aise ou r\u00e9p\u00e9tait bizarrement le m\u00eame mot deux fois. Et environ toutes les trois \u00e0 quatre phrases, il y avait une erreur flagrante \u00e0 corriger. Malgr\u00e9 cela, j\u2019ai \u00e9t\u00e9 stup\u00e9faite de pouvoir laisser des phrases enti\u00e8res sans la moindre retouche.<\/p>\n

La plupart des erreurs relev\u00e9es \u00e0 l\u2019\u00e9poque \u00e9taient faciles \u00e0 corriger, comme des r\u00e9p\u00e9titions de mots ou des termes que le syst\u00e8me ne connaissait pas. (Ironiquement, le syst\u00e8me de TAN de Systran n\u2019a pas reconnu le terme \u00ab post-\u00e9dition \u00bb en fran\u00e7ais et a traduit \u00ab relecture \u00bb par \u00ab re-reading \u00bb.)<\/p>\n

Aujourd\u2019hui, apr\u00e8s trois ann\u00e9es de d\u00e9veloppement suppl\u00e9mentaires, l\u2019outil Pure Neural de Systran est capable d\u2019analyser le contexte des contenus qu\u2019il traduit pour produire des r\u00e9sultats encore plus pr\u00e9cis. Les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s en seulement quelques mois sont tout simplement bluffants.<\/p>\n

 <\/p>\n

Vers de nouveaux paradigmes pour la traduction automatique neuronale<\/h3>\n

Les premiers moteurs de TAN \u00e9taient capables de traiter des s\u00e9quences de plusieurs mots \u00e0 la fois et d\u2019en comparer la coh\u00e9rence. On parle alors de mod\u00e8le CNN ou \u00ab R\u00e9seau neuronal par convolution \u00bb.<\/p>\n

Aujourd\u2019hui, on utilise le mod\u00e8le RNN pour \u00ab R\u00e9seau neuronal par r\u00e9currence \u00bb. Les nouveaux moteurs de TAN sont capables d\u2019analyser le contexte d\u2019un document en entier, voire de documents de r\u00e9f\u00e9rence, pour trouver la meilleure mani\u00e8re de traiter une phrase ou un segment. Cette avanc\u00e9e \u00e9limine la grande majorit\u00e9 des erreurs et permet une traduction plus fluide et naturelle, bien loin des premiers balbutiements de la traduction automatique.<\/p>\n

Toutes ces avanc\u00e9es technologiques posent \u00e9videmment la question de la place de l\u2019\u00eatre humain dans les processus de traduction.<\/p>\n

 <\/p>\n

Quelle place pour l\u2019humain \u00e0 l\u2019\u00e8re de la traduction automatique neuronale ?<\/h3>\n

Les linguistes informaticiens de Lexcelera ont et auront encore un r\u00f4le \u00e0 jouer dans l\u2019entra\u00eenement des moteurs de TAN. Il y a toujours des noms de produits et de la terminologie interne \u00e0 respecter et \u00e0 prot\u00e9ger et des formes colloquiales \u00e0 ajuster. En bref, un langage client que la machine doit apprendre en continu sur la base des donn\u00e9es que nos linguistes lui pr\u00e9parent.<\/p>\n

Un \u00eatre humain fera aussi des choix diff\u00e9rents, apportera des valeurs culturelles ou \u00e9motionnelles \u00e0 un texte, contrairement \u00e0 un moteur de TAN. L\u2019outil ne sait en effet pas s\u2019\u00e9loigner du texte source. Les disciplines telles que la transcr\u00e9ation, qui consiste en une traduction plus libre, plus cr\u00e9ative et plus idiomatique dans la langue cible, sont donc pour le moment hors de port\u00e9e d\u2019un moteur de TAN.<\/p>\n

Plus important encore, les post-\u00e9diteurs de Lexcelera devront toujours lire chaque phrase pour se pr\u00e9munir contre les erreurs et les omissions. (C\u2019est toujours mon avis aujourd\u2019hui, malgr\u00e9 les avanc\u00e9es importantes de ces outils.) Ils doivent m\u00eame y apporter une vigilance tr\u00e8s particuli\u00e8re, les erreurs sur l\u2019output \u00e9tant bien plus subtiles et difficiles \u00e0 percevoir. En tout \u00e9tat de cause, m\u00eame si la TAN n\u2019est pas irr\u00e9prochable, elle ne se contente plus de donner une compr\u00e9hension g\u00e9n\u00e9rale d\u2019un texte, mais bien une traduction valide. Ce n\u2019est pas la perfection, mais cela s\u2019en rapproche. La post-\u00e9dition devient donc plus rapide, et cela permet aux post-\u00e9diteurs humains de traiter davantage de contenus, en moins de temps. Apr\u00e8s deux ann\u00e9es de mise en production, nous avons pu constater des gains de productivit\u00e9 de 60 % par rapport aux technologies pr\u00e9c\u00e9dentes et de 230 % par rapport \u00e0 la seule traduction humaine.<\/p>\n

L\u2019avenir commence aujourd\u2019hui, et le d\u00e9fi de Lexcelera, comme celui de tous les professionnels amoureux des mots, multiculturels et multilingues (en d\u2019autres termes, les traducteurs), sera d\u2019asseoir notre pertinence face \u00e0 des outils de plus en plus performants chaque jour, aliment\u00e9s par les derni\u00e8res avanc\u00e9es de l\u2019intelligence artificielle et du deep learning.<\/p>\n

Lexcelera travaille activement \u00e0 ce nouvel avenir en s\u2019assurant de rester \u00e0 l\u2019avant-garde. La traduction automatique, simple comme neuronale, fait \u00e0 pr\u00e9sent partie int\u00e9grante du monde de la traduction. Nous consacrons environ 7 % de notre masse salariale \u00e0 la R&D pour nous assurer de rester \u00e0 la pointe de ces technologies.<\/p>\n

Aujourd\u2019hui, l\u2019investissement porte ses fruits car nous avons travaill\u00e9 avec ces technologies linguistiques assez longtemps pour les ma\u00eetriser. Nous savons comment les personnaliser, les adapter et les am\u00e9liorer. Mais il ne s\u2019agit pas seulement d\u2019un travail informatique : nous entra\u00eenons de bons moteurs de traduction automatique en misant sur le talent humain. Les traducteurs professionnels, les post-\u00e9diteurs, et les linguistes informaticiens auront toujours leur place chez Lexcelera.<\/p>\n

Nos m\u00e9tiers sont en \u00e9volution, mais ce n\u2019est pas n\u00e9cessairement un mal. \u00c0 nous de nous adapter \u00e0 ces nouveaux usages et de nous frayer un chemin l\u00e0 o\u00f9 la traduction automatique ne peut pas encore aller. Profitons \u00e9galement des avantages qu\u2019elle apporte en mati\u00e8re de traitement de plus gros volumes de contenus. Trois ans apr\u00e8s notre b\u00eata-test de l\u2019outil de Systran, la TAN n\u2019a pas totalement chang\u00e9 le monde de la traduction. Elle repr\u00e9sente un nouvel outil aux multiples possibilit\u00e9s pour ceux et celles qui oseront sauter le pas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Restez \u00e0 l\u2019\u00e9coute !<\/p>\n

 <\/p>\n

Lori Thicke[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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