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Connaissez-vous la traduction neuronale ?

Traduire un texte d'une langue à une autre est loin d'être une tâche aisée. Les personnes qui étudient la traduction prolongent généralement leurs études au-delà de 4 ans et, non seulement connaissent la langue et savent la traduire, mais s'imprègnent également de sa culture et acquièrent les compétences nécessaires permettant de rédiger, résumer et interpréter des phrases, des mots ou des paragraphes entiers.

Ce n’est plus un secret pour personne que la technologie évolue et qu’elle continue, à pas de géant, de nous surprendre. De la même manière qu'elle touche les autres secteurs, la technologie évolue et influence le monde de la traduction.

Créer un système capable de traduire de manière aussi concise et précise qu'un traducteur professionnel est, à l'heure actuelle, un sujet qui divise parmi les traducteurs du monde entier. Alors que certains pensent qu'une machine ne sera jamais capable de traduire de la même manière qu'une personne, d'autres pensent que cela n'est pas si inimaginable de nos jours.

C'est là qu'intervient la traduction neuronale. Savez-vous à quoi nous faisons référence ?

Qu'est-ce que la traduction neuronale ?

Il s'agit d'un système de traduction créé à partir d'une intelligence artificielle qui imite l'apprentissage humain, mieux connu actuellement sous le nom de « machine learning ». D'après Gereon Frahling, ancien employé de Google et PDG de DeepL : « Le service, comme pour d'autres technologies similaires, trouve son moteur de croissance dans le « machine learning » ou « apprentissage automatique » basé sur des réseaux de neurones artificiels. Il s'agit donc d’une des révolutions les plus récentes qui lorsque celle-ci s'associe au domaine de la robotique, aux côtés des modèles de « deep learning » ou « apprentissage en profondeur », permet à l’Intelligence Artificielle de pouvoir évoluer rapidement et d'« apprendre » en fonction des hypothèses intégrées ».

Qu'est-ce que cela signifie ? À partir des anciennes traductions et de l'analyse des choix de traduction corrects et erronés de celles-ci, la machine évolue et augmente son code, lui permettant ainsi d'appliquer ces mêmes règles lors de futures traductions.

Cela signifie qu'avec un apprentissage concret et prolongé, le système pourrait mettre en péril la tâche du traducteur. Cependant, de la même manière, Frahling assure : « Nous espérons que cela se produise d’ici quelques années, mais nous ne pouvons en aucun cas l'assurer. Parfois, le contexte ne suffit pas : les traducteurs professionnels traduisent en fonction du client, du public visé par la traduction, du domaine d’expertise, du but de la traduction, du produit, du registre souhaité, de l’âge du destinataire, etc. Toutes ces variables constituent des données qu'un réseau neuronal ne possède pas et, à l'heure actuelle, ne peut prendre en compte ».

Et vous ? Qu'en pensez-vous ? Pensez-vous qu’à l’avenir nous nous tournerons plutôt vers les systèmes de traduction lorsque nous souhaiterons traduire du texte ou un document ? En attendant, si vous avez besoin de réaliser tout type de traduction, pourquoi ne pas consulter les différents services proposés par AT Language Solutions ?