Qu'est-ce que la traduction neuronale ?

La traduction automatique neuronale est une technique moderne qui s'est développée grâce à l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la traduction. Le traducteur neuronal, un système d'IA avancée, utilise des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer constamment sa capacité de traduction dans différentes langues.

Ce type de traduction diffère de la traduction statistique conventionnelle, car le modèle de traduction neuronale utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traiter et comprendre le langage, au lieu de comparer simplement les modèles et les fréquences de mots.

La traduction neuronale a permis depuis ses débuts une plus grande précision dans les traductions, le système apprenant de manière autonome de grandes séries de données de textes préalablement traduits, ce qui améliore sa capacité à identifier les modèles et à comprendre le contexte approprié pour chaque mot ou phrase. En outre, la traduction automatique neuronale permet de traduire plus rapidement et plus efficacement de grands volumes de texte, ce qui peut s'avérer très utile dans des environnements professionnels nécessitant des traductions en temps réel.

Dans cet article, nous expliquons en détail ce qu'est la traduction neuronale et comment nous pouvons tirer parti des fonctions de traduction automatique neuronale comme aide pour les traductions classiques.

Le défi de la traduction neuronale 

Pour comprendre la traduction automatique neuronale, il faut commencer par le début : la traduction automatique traditionnelle. L'ambiguïté et les nuances inhérentes à chaque langue font de l'automatisation de la traduction une tâche extrêmement complexe. Tous ceux qui ont déjà eu à traduire un texte savent que, pour traduire correctement un mot ou une expression, on ne peut se limiter à consulter un dictionnaire. Le traducteur prend en compte une grande variété de facteurs dans ses décisions de traduction. Ainsi, le contexte du texte original, mais également les conventions linguistiques qui s’appliquent à type de texte ou à un genre textuel, ainsi que des facteurs extra-linguistiques tels que l'objet de la traduction ou le public auquel celle-ci est destinée influencent sa manière de traduire. Au vu de la complexité de la tâche, jusqu'à récemment, même la meilleure technologie de traduction automatique ne pouvait être comparée à la qualité d'une traduction humaine.

Qu'est-ce que la traduction neuronale ?

La traduction neuronale est une discipline de l'intelligence artificielle qui repose sur la technologie de traitement de langage naturel (NLP) pour produire des traductions efficaces et précises entre les langues. Cette technologie s'appuie sur l'utilisation de réseaux neuronaux profonds pour modéliser le langage au niveau syntactique et sémantique.

La traduction neuronale, avec le développement actuel de l'ia de traduction, utilise une approche informatisée qui englobe la compréhension du contexte, l'identification des modèles et la conversion des mots. L'objectif principal de la traduction neuronale est d'améliorer la précision, l'efficacité et la qualité générale des traductions. 

Fonction des systèmes de traduction neuronale

Les systèmes de traduction neuronale combinent deux approches différentes, l'une fondée sur les enregistrements de données déjà existants et l'autre fondée sur les principes de l'apprentissage automatique. Ces deux approches permettent au système de comprendre la signification complète du texte et d'obtenir une traduction plus précise. Cette technologie utilise également des algorithmes pour détecter des défauts communs de traduction, tels que des erreurs grammaticales et un manque de cohérence, ainsi que pour améliorer la qualité générale du texte qui en résulte. 

La traduction neuronale offre des résultats bien meilleurs que les autres systèmes de traduction disponibles. Cela est dû au fait que les modèles utilisés pour construire le système sont bien plus avancés que les autres systèmes, ce qui permet d'obtenir des résultats beaucoup plus précis. En outre, le système étant capable de comprendre le contexte et de détecter des modèles complexes, il est également capable d'offrir des résultats beaucoup plus rapides. Ces caractéristiques permettent à la traduction neuronale d'être un outil très utile pour les personnes concernées pour obtenir des résultats plus fiables lors de la réalisation de leurs propres traductions.

Le nouveau défi de la traduction automatique neuronale

Ces dernières années, une nouvelle approche est apparue, la traduction automatique (TA) neuronale, qui promet d’atteindre un niveau de qualité proche de celui d’une traduction humaine. La traduction automatique (TA) neuronale utilise une nouvelle génération de systèmes d’apprentissage automatique, appelés réseaux neuronaux profonds, qui utilisent des représentations internes complexes pour apprendre à effectuer des tâches en repérant des régularités dans les données.

Dans le cas de la traduction, ces données sont constituées de grandes quantités de textes originaux et traduits, et la tâche en question consiste à prévoir la traduction à partir de la phrase originale. Fait intéressant, avec les systèmes neuronaux, le processus de traduction automatique rappelle le fonctionnement du processus de traduction chez un être humain. Tout d'abord, la phrase originale est traitée et transformée en une représentation abstraite indépendante de la langue que le système a apprise au cours de la phase d’entraînement. Une traduction est générée à partir de cette représentation ; elle tient compte non seulement du contenu de la phrase originale, mais également des régularités et des conventions d'utilisation de la langue cible.

La TA (Traduction automatique) chez ATLS

Chez ATLS, nous travaillons à fournir à nos clients les meilleures solutions de traduction automatique neuronale (TA). Les réseaux neuronaux présentent certains avantages clés par rapport aux approches précédentes. Contrairement aux systèmes de traduction automatique de la génération précédente, qui fonctionnait mot à mot ou phrase à phrase, au moment de traduire, la TA neuronale prend en compte le contexte fourni par l’ensemble de la proposition originale. Par ailleurs, la représentation abstraite intermédiaire des mots permet au système de généraliser et de traduire correctement même des combinaisons de mots auxquelles il n’a encore jamais eu affaire. Enfin, s’il est entraîné avec les données d’un domaine spécialisé, un système de TA neuronale est capable d’apprendre un comportement spécifique à ce domaine, en reflétant les nuances de l’utilisation de la langue qui seraient sans cela impossibles à rendre.

ATLS cuenta con más de 20 años de experiencia en servicios de traducción automática (TA). Par conséquent, l’entreprise dispose de nombreux dictionnaires bilingues, d’ouvrages de règles linguistiques et de données de traduction dans différents domaines de spécialisation. Grâce à l’association des dernières avancées technologiques de TA basées sur des données et de ces ressources inestimables, la traduction automatique neuronale fonctionne vraiment en pratique et fournit les meilleures solutions de traduction possibles, personnalisées en fonction des besoins de nos clients. Visitez notre site et découvrez nos services de traduction !