Qu'est-ce que la traduction automatique ?
La traduction automatique est le processus qui consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour traduire automatiquement un texte d’une langue à une autre sans intervention humaine. La traduction automatique moderne va au-delà de la simple traduction mot à mot pour communiquer le sens complet du texte de la langue originale dans la langue cible. Il analyse tous les éléments du texte et reconnaît comment les mots s'influencent mutuellement.
Quels sont les avantages de la traduction automatique ?
Les traducteurs humains utilisent les services de traduction automatique pour traduire plus rapidement et plus efficacement. Nous vous présentons ci-dessous quelques avantages de la traduction automatique :
Aide à la traduction automatisée
La traduction automatique constitue un bon point de départ pour les traducteurs humains professionnels. De nombreux systèmes de gestion de la traduction intègrent un ou plusieurs modèles de traduction automatique dans leur flux de travail. Ils disposent de paramètres permettant d'exécuter des traductions automatiquement, puis de les envoyer à des traducteurs humains pour la post-édition.
Vitesse et volume
La traduction automatique fonctionne très rapidement, traduisant des millions de mots presque instantanément. Il peut traduire de grandes quantités de données, telles que des chats en temps réel ou des affaires juridiques à grande échelle. Il peut également traiter des documents dans une langue étrangère, rechercher des termes pertinents et se souvenir de ces termes pour des applications futures.
Grand choix de langues
De nombreux grands fournisseurs de traduction automatique proposent une prise en charge de plus de 50 à 100 langues. Les traductions se font également simultanément pour plusieurs langues, ce qui est utile pour les déploiements de produits et les mises à jour de documentation à l'échelle mondiale.
Traduction rentable
La traduction automatique augmente la productivité et la capacité à fournir des traductions plus rapidement, réduisant ainsi les délais de commercialisation. Il y a moins d'implication humaine dans le processus car la traduction automatique fournit des traductions basiques mais précieuses, ce qui réduit à la fois le coût et le délai de livraison. Par exemple, dans les projets de grand volume, vous pouvez intégrer la traduction automatique à vos systèmes de gestion de contenu pour identifier et organiser automatiquement le contenu avant de le traduire dans différentes langues.
Quels sont les cas d'utilisation de la traduction automatique ?
Il existe plusieurs cas d'utilisation de la traduction automatique, tels que ceux présentés ci-dessous :
Communication interne
Pour une entreprise opérant dans différents pays du monde, la communication peut être difficile à gérer. Les compétences linguistiques peuvent varier d'un employé à l'autre, et certains peuvent ne pas comprendre suffisamment bien la langue officielle de l'entreprise. La traduction automatique permet de réduire ou d'éliminer la barrière linguistique dans la communication. Les personnes obtiennent rapidement une traduction du texte et comprennent le message principal du contenu. Vous pouvez l'utiliser pour traduire des présentations, des bulletins d'entreprise et d'autres communications courantes.
Communication externe
Les entreprises utilisent la traduction automatique pour communiquer plus efficacement avec les parties prenantes externes et les clients. Par exemple, vous pouvez traduire des documents importants dans différentes langues pour des partenaires et des clients internationaux. Si une boutique en ligne opère dans de nombreux pays différents, la traduction automatique peut traduire les avis sur les produits afin que les clients puissent les lire dans leur propre langue.
Analyse de données
Certains types de traduction automatique peuvent traiter des millions de commentaires générés par les utilisateurs et fournir des résultats très précis dans un délai très court. Les entreprises traduisent la grande quantité de contenu publiée chaque jour sur les médias sociaux et les sites Web, et la transforment en données analytiques. Par exemple, ils peuvent analyser automatiquement les avis des clients rédigés dans différentes langues.
Service clientèle en ligne
Grâce à la traduction automatique, les marques peuvent interagir avec les clients du monde entier, quelle que soit la langue qu'ils parlent. Par exemple, ils peuvent utiliser la traduction automatique pour :
- Traduire avec précision les demandes des clients du monde entier
- Augmentez l'ampleur du chat en direct et automatisez les e-mails du service clientèle
- Améliorer l'expérience client sans augmenter le nombre d'employés
Recherche juridique
Le service juridique utilise la traduction automatique pour préparer les documents juridiques dans différents pays. Avec la traduction automatique, une grande quantité de contenu devient disponible pour l'analyse, ce qui aurait été difficile à traiter dans différentes langues.
Quelle est l'histoire de la traduction automatique ?
L'idée d'utiliser des ordinateurs pour traduire automatiquement des langues humaines est apparue au début des années 1950. Toutefois, à l'époque, la complexité de la traduction était bien supérieure aux premières estimations des informaticiens. Elle exigeait une énorme puissance de traitement et de stockage des données, ce qui dépassait les capacités des premières machines.
Au début des années 2000, les logiciels, les données et le matériel informatiques sont devenus capables d'effectuer une traduction automatique de base. Les premiers développeurs utilisaient des bases de données statistiques sur les langues pour entraîner les ordinateurs à traduire du texte. Cela impliquait beaucoup de travail manuel et de temps. Chaque langue ajoutée les obligeait à recommencer le développement pour cette langue. Depuis lors, la traduction automatique a évolué en termes de vitesse et de précision, et plusieurs stratégies différentes de traduction automatique ont vu le jour.
Quelles sont les différentes approches de la traduction automatique ?
Dans la traduction automatique, le texte ou la langue d'origine est appelé langue source, et la langue vers laquelle vous voulez le traduire est appelée langue cible. La traduction automatique fonctionne en suivant un processus de base en deux étapes :
- Décoder le sens de la langue source du texte original
- Encoder le sens dans la langue cible
Nous présentons quelques approches communes sur la façon dont la technologie de traduction linguistique met en œuvre ce processus de traduction automatique.
Traduction automatique basée sur des règles
Les experts linguistiques créent des règles linguistiques intégrées et des dictionnaires bilingues pour des industries ou des sujets spécifiques. La traduction automatique basée sur des règles utilise ces dictionnaires pour traduire avec précision un contenu spécifique. Les étapes du processus sont :
- Le logiciel de traduction automatique analyse le texte source et crée une représentation transitoire
- Il convertit la représentation en langue cible en utilisant les règles de grammaire et les dictionnaires comme référence
Avantages et inconvénients
La traduction automatique basée sur des règles peut être personnalisée pour un secteur ou un sujet spécifique. Elle est prévisible et fournit une traduction de qualité. Cependant, elle produit de mauvais résultats si le texte source comporte des erreurs ou utilise des mots non présents dans les dictionnaires intégrés. La seule façon de l'améliorer est de mettre à jour manuellement et régulièrement les dictionnaires.
Traduction automatique statistique
Au lieu de s'appuyer sur des règles linguistiques, la traduction automatique statistique utilise le machine learning pour traduire le texte. Les algorithmes de machine learning analysent de grandes quantités de traductions humaines déjà existantes et recherchent des modèles statistiques. Le logiciel fait ensuite une supposition intelligente lorsqu'on lui demande de traduire un nouveau texte source. Il effectue des prédictions sur la base de la probabilité statistique qu'un mot ou une phrase spécifique soit avec un autre mot ou une autre phrase dans la langue cible.
Traduction automatique basée sur la syntaxe
La traduction automatique basée sur la syntaxe est une sous-catégorie de la traduction automatique statistique. Elle utilise des règles grammaticales pour traduire les unités syntaxiques. Elle analyse les phrases pour incorporer des règles syntaxiques dans les modèles statistiques de traduction.
Avantages et inconvénients
Les méthodes statistiques nécessitent d'entraîner des millions de mots pour chaque paire de langues. Cependant, avec suffisamment de données, les traductions automatiques sont précises.
Traduction automatique neuronale
La traduction automatique neuronale utilise l'intelligence artificielle pour apprendre les langues et améliorer continuellement cette connaissance à l'aide d'une méthode spécifique de machine learning appelée réseaux neuronaux. Elle fonctionne souvent en combinaison avec des méthodes de traduction statistique.
Réseau neuronal
Un réseau neuronal est un ensemble interconnecté de nœuds inspiré du cerveau humain. C'est un système d'information où les données d'entrée passent par plusieurs nœuds interconnectés pour générer une sortie. Le logiciel de traduction automatique neuronale utilise des réseaux neuronaux pour travailler avec d'énormes jeux de données. Chaque nœud effectue un changement attribué du texte source au texte cible jusqu'à ce que le nœud de sortie donne le résultat final.
La traduction automatique neuronale par rapport aux autres méthodes de traduction
Les réseaux neuronaux considèrent l'ensemble de la phrase d'entrée à chaque étape de la production de la phrase de sortie. D'autres modèles de traduction automatique décomposent une phrase d'entrée en ensembles de mots et de phrases, les mettant en correspondance avec un mot ou une phrase dans la langue cible. Les systèmes neuronaux de traduction automatique peuvent pallier de nombreuses limitations des autres méthodes et produisent souvent des traductions de meilleure qualité.
Traduction automatique hybride
Les outils de traduction automatique hybrides utilisent deux ou plusieurs modèles de traduction automatique sur un seul logiciel. Vous pouvez utiliser l'approche hybride pour améliorer l'efficacité d'un seul modèle de traduction. Ce processus de traduction automatique utilise généralement des sous-systèmes de traduction automatique basés sur des règles et des statistiques. La sortie finale de la traduction est la combinaison de la sortie de tous les sous-systèmes.
Avantages et inconvénients
Les modèles hybrides de traduction automatique améliorent avec succès la qualité de la traduction en surmontant les problèmes liés aux méthodes de traduction unique.
Qu'est-ce qu'un outil de traduction assistée par ordinateur ?
Les outils de traduction assistée par ordinateur (TAO) fonctionnent aux côtés des logiciels de traduction automatique pour soutenir la traduction de textes. Les outils de TAO automatisent les tâches liées à la traduction, telles que l'édition, la gestion et le stockage des traductions. Le texte est saisi dans le logiciel de TAO et divisé en segments, tels que des expressions, des phrases ou des paragraphes. Le logiciel enregistre chaque segment et sa traduction dans une base de données, ce qui accélère le processus de traduction et garantit la cohérence avec les traductions précédentes.
De nombreuses entreprises internationales utilisent des outils logiciels de TAO pour automatiser les projets qui nécessitent une traduction.
Traduction automatisée
La traduction automatisée fait référence à toute automatisation créée dans l'outil de TAO pour effectuer des tâches répétitives liées à la traduction. La traduction automatisée fonctionne grâce à des déclencheurs intégrés dans le texte qui indiquent au système de recourir à l'automatisation. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour insérer du texte courant dans des documents à partir d'une base de données.
Quelle est la technologie de traduction automatique la plus précise ?
La traduction automatique neuronale est universellement reconnue comme l'approche de traduction automatique la plus précise, la plus polyvalente et la plus fluide. Depuis son invention au milieu des années 2010, la traduction automatique neuronale est devenue la technologie de traduction automatique la plus avancée. Elle est plus précise que la traduction automatique statistique, tant au niveau de la fluidité que de la généralisation. Elle est désormais considérée comme la norme en matière de développement de la traduction automatique.
Les performances d'un traducteur automatique dépendent de plusieurs facteurs, dont les suivants :
- Moteur ou technologie de traduction automatique
- Paires de langues
- Données d'entraînement disponibles
- Types de texte à traduire. À mesure que le logiciel effectue un plus grand nombre de traductions pour une langue ou un domaine spécifique, il produit un résultat de meilleure qualité. Une fois entraînée, la traduction automatique neuronale devient plus précise, plus rapide et l'ajout de langues est plus facile
La traduction automatique peut-elle remplacer la traduction humaine ?
La traduction automatique peut remplacer la traduction humaine dans quelques cas où elle a du sens et où elle est requise pour des volumes élevés. Par exemple, de nombreuses entreprises de services utilisent la traduction automatique pour aider les clients via une fonction de chat instantané ou répondre rapidement aux e-mails. Toutefois, si vous traduisez un contenu plus approfondi, tel que des pages Web ou des applications mobiles, la traduction risque d'être imprécise. Il est important de faire réviser le contenu par un traducteur humain avant de l'utiliser.
Comment Amazon Translate peut-il vous aider ?
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