Qu'est-ce que la traduction par IA ?

La traduction informatisée a considérablement évolué au cours des 50 dernières années, passant de conversions fondées sur des dictionnaires électroniques à des moteurs de traduction optimisés par l’intelligence artificielle. Des avancées récentes ont fourni des outils qui peuvent aller bien au-delà des traductions mot à mot. Grâce à sa capacité à comprendre la syntaxe, la grammaire et le contexte, l’IA a rendu la traduction de langues complexes aussi simple que l’utilisation d’un site Web.

La traduction linguistique par IA expliquée

Les traductions faciles à utiliser que fournit l’IA générative à divers publics ont transformé de nombreux aspects du secteur de la traduction, tout comme l’automatisation a transformé l’industrie manufacturière. L’IA a notamment un impact grâce à sa capacité à répondre à un large éventail de besoins. Pour l’utilisateur occasionnel, la traduction de texte par IA répond aux demandes simples qui ne nécessitent pas beaucoup de révision supplémentaire. De nombreux cas d'usage existent pour un service aussi léger, notamment la compréhension d'une page de produit écrite dans une langue étrangère ou la compréhension générale de ce qui se passe dans un clip vidéo. Pour beaucoup de ces cas, une personne a peut-être déjà cherché des mots dans un dictionnaire, demandé de l'aide, ou peut-être ni même essayé du tout. Désormais, la traduction linguistique par IA rend l’accessibilité relativement facile.

Cependant, pour des domaines tels que la documentation juridique, les situations d’urgence ou l’usage médical, la traduction linguistique par IA fonctionne actuellement de manière optimale comme outil d’assistance pour les traducteurs professionnels et les experts métier. Elle offre le meilleur des deux mondes : des traductions à grande échelle, facilement accessibles pour les demandes simples, ainsi que des outils permettant d’accélérer les travaux plus détaillés. Cette technologie a permis aux professionnels de consacrer davantage de temps à des tâches plus approfondies qui exigent une précision absolue ou une solide compréhension culturelle, une capacité particulièrement précieuse alors que le numérique et le travail à distance ont remodelé l’économie mondiale et intégré davantage de langues.

Comment l’IA est-elle utilisée dans la traduction ?

Si les algorithmes de traduction s’améliorent rapidement, cette technologie reste mieux adaptée aux situations moins critiques. L’IA fonctionne très bien, par exemple, lorsque l’objectif est d’obtenir un résultat rapide, sans phrases ni sujets trop complexes, dans des langues disposant d’un grand volume de données d’entraînement.

Les façons courantes dont la traduction par IA est utilisée aujourd’hui incluent

• Traduction générale : la traduction basée sur l'IA a permis aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement les langues étrangères sans avoir à recourir à des méthodes de traduction chronophages, en particulier dans les situations où l'utilisateur souhaite simplement une compréhension générale rapide du contenu.
• Traducteurs professionnels : l'IA a changé la façon dont les traducteurs professionnels travaillent. Pour les documents critiques, l’expertise humaine reste essentielle pour garantir une précision absolue. Cependant, les professionnels peuvent maintenant travailler en conjonction avec l'IA, où les projets reçoivent une traduction par IA en premier et le professionnel apporte des modifications. Cela s’apparente à la manière dont les équipes informatiques ont utilisé l’automatisation par l’IA pour prendre en charge des tâches plus modestes, permettant ainsi aux experts de se concentrer sur des projets plus significatifs. Des cas particuliers tels que des contrats juridiques, des instructions de sécurité et de réparation et des rapports médicaux sont idéaux pour associer l'IA avec des experts en la matière.
• Traduction en temps réel : dans les situations où une diffusion ou un flux utilise des sous-titres, la traduction par IA peut offrir une option en temps réel pour élargir l’accessibilité dans diverses langues. Pour que cela fonctionne, il peut suffire qu’un diffuseur ajoute un plug-in de traduction à sa plateforme de diffusion.
• Sites Web : la traduction par IA permet aux sites Web de proposer du contenu dans plusieurs langues avec une précision raisonnable. Cela peut facilement élargir l’audience du site Web tout en offrant une expérience utilisateur améliorée, même pour les langues pour lesquelles l’IA dispose de données d’entraînement limitées.

Comment fonctionne la traduction par IA ?

La traduction par IA consiste à saisir un texte dans une langue, à le traiter à l’aide d’un algorithme de traduction, puis à générer un texte dans une autre langue. Dans ce cadre de base, il existe toute une gamme de variations qui influent sur la vitesse, la précision, la profondeur et la complexité. Les systèmes actuels de traduction par IA peuvent traduire en masse de grands volumes de textes simples. Lorsqu’ils reposent sur une infrastructure cloud dotée de puissantes fonctionnalités de recherche sémantique et de capacités vectorielles, les processus de traduction peuvent s’exécuter rapidement et fournir des résultats rapides. Cependant, comme le langage est complexe et dynamique, même les modèles de traduction par IA les plus puissants évoluent et s’améliorent en continu afin de fonctionner dans davantage de situations.

Voici les points clés du processus de traduction par IA :

• L’apprentissage automatique dans la traduction par IA : les algorithmes de machine learning entraînent des modèles de traduction, souvent en utilisant le même texte dans différentes langues afin de comprendre les modèles de grammaire, de syntaxe et de contexte. Comme le machine learning apprend en permanence à partir de ses processus, le modèle peut commencer à intégrer une complexité accrue au fil du temps afin d’améliorer à la fois la précision et l’efficacité.
• Rôle des réseaux neuronaux : Pour le type de traduction par IA le plus populaire, les réseaux neuronaux jouent un rôle clé en tant que moteur sous-jacent au processus de traduction automatique neuronale. Parce que les réseaux neuronaux peuvent effectuer une analyse non linéaire, telle que la reconnaissance de modèles et l’évaluation des relations, ils jouent un rôle essentiel dans le traitement des éléments complexes de la traduction, tels que la syntaxe et le contexte.
• Traitement du langage naturel : les modèles complexes de traduction par IA utilisent un processus qui consiste à segmenter les mots et expressions en tokens, à encoder ces tokens sous forme de vecteurs, puis à décoder ces vecteurs dans une autre langue. Traitement du langage naturel, ou NLP, fournit un mécanisme pour le processus de tokénisation. Avec le NLP, les modèles peuvent comprendre le texte et la parole sous forme de constructions grammaticales (noms ou verbes, par exemple), de syllabes, d’expressions, de noms et d’analyses des sentiments, ce qui permet une plus grande précision lors de l’application de l’encodage vectoriel.
• Entraînement des données et paires de langues : les paires de langues fournissent les points de départ et d'arrivée des modèles de traduction AI en tant que langue source et langue cible. L’entraînement des données pour ces paires implique généralement de prendre le même texte dans différentes traductions et d’établir des corrélations entre les mots, les expressions et la syntaxe. Ces textes parallèles peuvent provenir de textes d’entraînement sélectionnés, de traductions professionnelles ou de traductions connues d’œuvres publiées.

Types de traduction par IA

Plusieurs techniques de traduction par IA sont utilisées, avec différents niveaux de complexité et de capacité. La précision et la portée des traductions sont souvent corrélées au type de LLM ; en outre, la vitesse et l’évolutivité du modèle dépendent de la puissance de traitement et des ressources requises. Par conséquent, les organisations doivent tenir compte de leurs objectifs et de leurs ressources lorsqu’elles déterminent le type de traduction par IA à utiliser. Par exemple, les modèles d’IA générative offrent une meilleure compréhension conceptuelle du contexte et des nuances, mais ils nécessitent également davantage de ressources de traitement.

Voici les types les plus courants de traduction par l’IA :

• Traduction par IA fondée sur des règles : le type le plus élémentaire de traduction par IA associe des traductions directes issues de dictionnaires à l’application de règles grammaticales. Ce processus suivant des règles binaires plutôt que des processus avancés, les décisions prises tendent à produire une traduction techniquement exacte, mais à la syntaxe potentiellement maladroite. Pour les phrases courtes et les phrases simples, la traduction basée sur des règles fonctionne bien. Toutefois, pour tout élément plus complexe, une révision judicieuse peut constituer une étape précieuse du processus après coup.
• Traduction par IA statistique : plus avancée que les traductions basées sur des règles, la traduction par IA statistique utilise le machine learning entraîné sur de grandes quantités de données linguistiques. Ces modèles se concentrent souvent sur la traduction d’expressions plutôt que mot à mot. Les expressions sont complétées selon une probabilité statistique, sur la base du contenu référencé trouvé dans les données d’entraînement. Ces modèles ne tiennent pas compte du contexte ni des nuances culturelles, ce qui peut entraîner des problèmes d’exactitude nécessitant un examen plus approfondi.
• NMT (Neural Machine Translation) : la NMT est la norme actuelle pour la traduction par IA. Avec la NMT, les réseaux neuronaux sont utilisés pour traiter les données de langage d'une manière similaire à la façon dont le cerveau humain fonctionne. La NMT fonctionne en prenant d'abord une phrase, puis en codant les mots en tant que vecteurs dans une langue avant de décoder les vecteurs dans une autre langue. Ce processus permet au réseau neuronal d’examiner les relations entre les mots tout en évaluant les complexités de la syntaxe et de la grammaire. Pour optimiser ces processus, les modèles de NMT fonctionnent de manière optimale dans des clouds dotés de fonctionnalités natives de base de données vectorielle, pour des interrogations et des résultats plus rapides.
• Modèles hybrides : dans certains cas, un projet peut combiner plusieurs méthodes pour maximiser la sortie et la précision. Une combinaison courante consiste à utiliser la traduction basée sur des règles comme première passe pour les mots, puis à traiter cette sortie à l’aide d’une méthode plus avancée, telle que la traduction par IA statistique, afin de l’affiner. Cependant, l’utilisation d’un modèle hybride comporte ses propres risques, notamment le fait que les phrases soient traduites deux fois, ce qui introduit deux étapes susceptibles d’accroître les inexactitudes et de nécessiter une révision supplémentaire.

Avantages de la traduction par l’IA pour l’entreprise

La traduction par IA peut profiter aux entreprises de nombreuses façons, en interne comme en externe. En tirant parti de la traduction par IA, les entreprises peuvent s’adapter plus rapidement à des effectifs et à une clientèle de plus en plus mondialisés, tout en simplifiant leurs besoins en matière de communication et d’exploitation. Voici quelques-uns des avantages les plus courants de la traduction par IA pour les entreprises :

• Économies de coûts : la traduction par IA élargit les capacités linguistiques d’une organisation sans avoir à augmenter le nombre de professionnels multilingues au sein du personnel. Désormais, cette équipe de traduction peut se concentrer sur les traductions complexes ou à risque, tandis que l’IA prend en charge les cas plus simples et à moindre enjeu afin de gagner du temps et de réduire les coûts.
• Précision accrue au fil du temps : les modèles de traduction par IA améliorent naturellement leur précision à mesure que l’algorithme traite davantage de traductions. Chaque requête est une occasion pour le modèle d’IA d’apprendre et de s’améliorer. Appliqués à l’échelle de l’entreprise, les résultats peuvent être affinés pour offrir une meilleure cohérence et une précision accrue.
• Évolutivité multilingue : grâce à un outil de traduction par IA intégré aux opérations, la plateforme peut évoluer pour prendre en charge des langues supplémentaires en fonction des besoins et de la disponibilité des solutions. Qu’elles soient intégrées nativement ou ajoutées sous forme de plug-in, les langues supplémentaires favorisent une meilleure communication à mesure que les effectifs et les clients se diversifient.
• Rapidité et efficacité : avec la diversification du marché mondial, tant pour le personnel que pour les clients, la traduction peut avoir un impact sur les opérations, le service client et d’autres aspects de l’entreprise. Au lieu de s’appuyer sur des collaborateurs multilingues, la traduction par IA peut combler les écarts linguistiques suffisamment efficacement pour faire avancer les choses rapidement, tout en réservant les ressources multilingues aux situations plus complexes.

Cas d'usage de la traduction par IA en entreprise

Il n’y a pas si longtemps, la traduction était réalisée uniquement par un nombre restreint d’organisations. Cependant, l’essor du télétravail, la diversification de la clientèle et la mondialisation de l’économie ont tous entraîné un besoin accru d’outils de traduction rapides et économiques. La traduction par IA répond facilement à ce besoin grâce aux options linguistiques intégrées aux plateformes de service client, aux traductions rapides et informelles via un outil Web, ainsi qu’à d’autres méthodes. Voici quelques cas d’usage courants de la traduction par IA en entreprise.

• Énergie et services publics : les entreprises du secteur de l’énergie et des services publics bénéficient de la traduction par IA de manière similaire aux autres organisations en contact avec les clients : un meilleur service auprès de communautés diverses, pour les opérations internes et avec les fournisseurs multilingues. Ces types d’entreprises peuvent également utiliser la traduction par IA pour gérer efficacement les communications environnementales régionales, l’évolution des réglementations et les messages concernant les émissions ou les problèmes de réseau.
• Services financiers : les fournisseurs de services financiers disposent de bases de clientèle diversifiées et, souvent, d’intérêts et de partenariats internationaux. La traduction par IA facilite tout cela, notamment la communication interservices, l’amélioration du service client et la génération de rapports. L’IA peut être particulièrement efficace avec les documents standardisés, tels que les déclarations de conformité, les relevés client et la documentation.
• Gouvernement et secteur public : les organismes gouvernementaux tels que le DMV ou l’IRS doivent travailler avec un large éventail de langues et d’origines. Pour la communication et le service client, la traduction par IA facilite le support, par exemple avec des chatbots multilingues ou la traduction d’e-mails en langues étrangères.
• Santé et sciences de la vie : bien que la traduction par IA ne soit pas encore en mesure de prendre en charge les communications médicales à enjeux élevés, elle peut améliorer l’efficacité dans des domaines tels que le service client, les descriptions de produits et la documentation clinique. Dans ce domaine, l’IA donne souvent les meilleurs résultats en tant qu’outil de première traduction, avec une supervision et une révision humaines, compte tenu du caractère sensible du contenu.
• Fabrication et supply chain : avec l'approvisionnement et la livraison au niveau international, la traduction par IA peut rapidement améliorer l'efficacité des processus de fabrication et de supply chain. Les mises à jour de statut, les avis de problèmes ou de retards, les communications logistiques et le contrôle de la qualité peuvent traverser les frontières et les langues, et la traduction par IA offre une voie rapide pour maintenir toutes les parties prenantes informées.
• Télécommunications : les entreprises de télécommunications servent un large éventail de clients et peuvent disposer de réseaux internationaux. La traduction par IA prend en charge les communications internes et externes, tant sur le plan métier que technique, tout en fournissant des traductions pour la documentation et le contenu du support client.

Traduction par IA ou traduction humaine

Si la traduction par IA est une technologie en évolution rapide, des écarts subsistent encore entre la traduction par IA et la traduction humaine dans certains domaines. Pour combler ces écarts, le secteur de la traduction a évolué, tirant parti des avantages de la traduction par IA tout en s'appuyant sur des humains pour des cas d'utilisation spécifiques.

Différences clés

• Précision : comme la langue dépend d'une combinaison de choix de mot, de syntaxe et de grammaire, la précision d'une traduction l'est également. La base de connaissances d’un grand modèle de langage pour pondérer et synthétiser ces éléments peut être vaste pour une langue comme l’anglais, mais les langues moins utilisées manqueront de données d’entraînement disponibles. De même, les sujets de haute précision, tels que les traductions médicales ou juridiques, peuvent nécessiter des révisions complémentaires pour garantir leur exactitude.
• Contexte culturel : Outre l’exactitude, les sensibilités culturelles doivent être prises en compte lors de la traduction. Si certains types de sensibilités culturelles peuvent être facilement traités à l’aide de règles générales, d’autres nécessitent une compréhension nuancée des préférences et coutumes régionales et culturelles. En particulier, les langues disposant de données d’entraînement limitées bénéficieront d’examens supplémentaires par des experts métier sur ce point.
• Contenu long : plus le contenu est long, plus l'IA peut avoir des difficultés, tant au niveau de la phrase que du document. Au niveau de la phrase, les détails peuvent se perdre dans les phrases plus longues en raison de la structure, du choix des mots et de la grammaire. Au niveau du document, la traduction par IA peut ne pas toujours fournir une structure et un flux cohérents, ou elle peut perdre les rappels et autres éléments tissés dans le texte d'origine. Alors que les développeurs de LLM améliorent les capacités pour ces situations, les entreprises qui ont besoin de traduire des documents plus longs peuvent avoir besoin d'une intervention humaine.
• Rapidité : la traduction par IA peut traiter le texte beaucoup plus rapidement qu’un humain. Pour des traductions simples sans conséquences médicales, juridiques ou sécuritaires, la traduction par IA peut être le choix idéal.
• Langues peu courantes : les langues utilisées par des populations plus restreintes offrent beaucoup moins de données d'entraînement à exploiter qu'une langue comme l'anglais ou le mandarin. Cela crée d’importants problèmes de précision pour ces langues, ce qui signifie que les personnes maîtrisant des langues rarement parlées disposent d’un avantage.
• Style d'écriture : le style d'écriture d'un document peut être personnel, tel que la syntaxe intentionnelle d'un journaliste, ou basé sur le secteur, tel qu'un article scientifique ou un journal médical. La traduction par IA peut interpréter avec précision la signification des phrases, mais les LLM peuvent avoir du mal à reproduire l'intentionnalité du style. De même, les noms propres utilisant un langage standard, tels que les noms et les titres de produits, peuvent perturber un outil de traduction, tout comme une mise en forme spécialisée dans un document ou une page web. Dans ces cas, un traducteur humain peut prévenir les erreurs grâce à une révision supplémentaire.

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Pour les entreprises ayant besoin d'effectuer des analyses de texte et des traductions automatiques à grande échelle, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language fournit un outil puissant et efficace qui peut être intégré aux applications. Avec l’analyse des sentiments dans plus de 100 langues et la traduction dans plus de 30 langues, OCI Language fournit un modèle sécurisé, prêt pour les applications et pouvant être davantage personnalisé.

La traduction linguistique par l’IA élimine les barrières de communication, aidant les individus et les organisations à diffuser l’information tout en favorisant la collaboration internationale, le commerce et les échanges culturels. Bien que la technologie ne puisse pas encore égaler la subtilité des traducteurs humains, la rapidité et l’évolutivité de l’IA permettent de traduire rapidement de grands volumes de texte et de communiquer en temps réel.

FAQ sur la traduction par IA

Qu’est-ce que la traduction par IA et en quoi diffère-t-elle des méthodes de traduction traditionnelles ?

La traduction par l’IA désigne le processus informatisé consistant à utiliser un modèle d’IA pour traduire du texte. Traditionnellement, une personne bilingue examine le texte et le traduit méthodiquement dans une autre langue. Ce processus, bien que parfois lent et laborieux, est généralement très précis, grâce à une expertise métier sur des variables telles que le contexte culturel. La traduction par IA offre des traductions automatisées à grande échelle pour un processus plus efficace, même si la technologie actuelle nécessite encore l’intervention d’un traducteur humain pour les textes hautement techniques ou sensibles. Ainsi, la traduction par IA constitue un excellent choix pour les cas d’utilisation simples, courts et à faible risque.

Quels secteurs peuvent tirer le meilleur parti de la traduction par IA ?

Presque tous les secteurs comptant des clients, des partenaires et des collaborateurs multilingues peuvent tirer parti de la traduction par IA, qui offre un moyen rapide et précis d’accélérer la communication entre les parties. Les secteurs ayant des besoins de traduction complexes et sensibles souhaiteront continuer à s’appuyer sur des professionnels humains, capables de travailler conjointement avec un traducteur IA.

Quelle est la précision de la traduction par IA par rapport à la traduction humaine ?

Il est difficile de déterminer les niveaux de précision lors de la comparaison de l'IA avec les traducteurs humains, car les tâches de traduction ont plusieurs variables dynamiques : la longueur et la complexité du contenu, la popularité de la langue, les nuances culturelles, la sensibilité du sujet et l'intentionnalité de la voix. En outre, l’entraînement à la traduction dépend de plusieurs facteurs, notamment la quantité de données d’entraînement disponibles pour une langue et le type de technique de traduction utilisée. Une façon simple de comparer la traduction par IA et la traduction humaine consiste à garder à l’esprit que la traduction par IA évolue rapidement et peut, selon le sujet et la langue concernés, produire un résultat très fiable. Toutefois, pour les sujets où la précision et la sensibilité sont essentielles, un traducteur humain peut être sollicité pour une révision finale.