Les réseaux neuronaux dans la traduction automatique - Guide du débutant

Si vous êtes un utilisateur des réseaux sociaux, vous avez peut-être vu l'option de traduction sur les publications et les commentaires. Le lien Traduire maintenant apparaît si quelqu'un écrit dans une langue différente de vos paramètres habituels. Lorsque vous cliquez dessus, le commentaire ou la publication en langue étrangère est automatiquement traduit en anglais.

Cette traduction a été faite par un logiciel. Mais comment un programme informatique peut-il comprendre et traduire des langues comme le fait un être humain ? Cet article est un guide complet sur le fonctionnement de la traduction automatique, ses avantages et ses défis, et comment utiliser cette technologie pour développer votre entreprise. Mais d'abord, commençons par quelques bases !

Qu'est-ce que la traduction automatique ?

La traduction automatique est une technologie qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour traduire de la langue source vers la langue cible sans aide humaine. La traduction va au-delà des simples changements de mot à mot. La technologie de traduction automatique analyse tous les éléments de texte dans la langue source pour comprendre les phrases. Il comprend le contexte, les références et la façon dont les mots s'influencent les uns les autres. Il communique ensuite la signification complète de la langue source dans la langue cible

Par exemple, la phrase anglaise « We saw the play » se traduit par « Nous avons vu la pièce » en français. Mais la phrase « We play » se traduit par « Nous jouons » Le mot « jouer » change de sens selon le contexte. La technologie de traduction automatique sait gérer de telles nuances de langage.

Comment fonctionne la traduction automatique ?

Depuis les années 1950, les informaticiens essaient d'apprendre une langue aux ordinateurs ! La plupart des premières tentatives ont échoué en raison de limitations matérielles et de puissance de traitement. Finalement, les développeurs ont commencé à utiliser des bases de données linguistiques et des règles statistiques pour traduire du texte. Ils ont créé des « dictionnaires », logiciels contenant des règles de syntaxe que les ordinateurs doivent comprendre. Cependant, ce processus a demandé beaucoup de temps et d'efforts manuels. Chaque nouvelle langue exigeait que les ingénieurs recommencent le processus à zéro. Chaque langue ajoutée les obligeait à recommencer le processus de développement. Les traductions étaient également inexactes et nécessitaient une correction humaine

Cependant, beaucoup de choses ont changé au cours des 70 dernières années ! L'avènement de l'IA a introduit une nouvelle ère dans la traduction automatique. Les réseaux neuronaux sont utilisés pour traiter et traduire les langues. Les réseaux neuronaux sont précis. Ils permettent une traduction simultanée dans plusieurs langues cibles et sont donc ultra-rapides !

Les réseaux neuronaux - la technologie derrière l'IA 

Un réseau neuronal est constitué de nœuds informatiques interconnectés qui travaillent ensemble pour résoudre des défis complexes. Pour la traduction, la langue source est entrée dans le réseau sous forme de données. Chaque nœud du réseau apporte de petites modifications aux données jusqu'à ce que la sortie finale soit le texte traduit. Par exemple, un nœud identifie les noms, verbes et autres composants grammaticaux. Un autre nœud traduit les noms et ainsi de suite. Mais chaque nœud prend toujours en compte toute la phrase d'entrée lors de la traduction.

Entraînement des réseaux neuronaux

La conception du réseau neuronal est basée sur le cerveau humain. Tout comme les humains apprennent un nouveau langage, les développeurs forment le réseau neuronal à comprendre les nuances du langage dans différents domaines. Des linguistes et des ingénieurs en informatique travaillent ensemble pour que le réseau neuronal puisse traduire avec précision le jargon juridique, financier et médical.

Par exemple, le terme anglais "note" doit se traduire par le terme officiel pour la monnaie dans une langue étrangère. Sans une formation adéquate, il peut être traduit en termes génériques comme « billet ».

Autocorrection et autoapprentissage

Vous pouvez utiliser des couches de nœuds d'interconnexion pour créer un réseau de neurones d'apprentissage profond et complexe. Ces réseaux se corrigent d'eux-mêmes. Ils reçoivent un premier ensemble de données de traductions correctes. Lorsqu'ils traduisent une phrase inconnue, ils la vérifient avec l'ensemble de données connues. Les erreurs éventuelles sont corrigées et la connaissance de l'erreur est retransmise à tous les nœuds. Le système « apprend » ainsi de l'erreur et continue à être plus précis à chaque traduction !

Comment les entreprises utilisent-elles la traduction automatique neuronale ?

Les entreprises utilisent la traduction automatique neuronale pour de nombreux cas d'usage. Par exemple, la société de location de vacances Airbnb utilise cette technologie pour traduire automatiquement les descriptions d'hébergement pour ses utilisateurs. Si un client japonais souhaite réserver une chambre aux États-Unis, il peut lire toutes les descriptions des annonces directement en japonais !

D'autres exemples d'utilisation incluent :

• Traduction de la documentation interne de l'entreprise pour les employés internationaux, basés dans différents pays.
• Traduction de la documentation sur les produits pour les partenaires et/ou les clients internationaux.
• Traduction des contenus générés par les clients eux-même, comme les commentaires sur les réseaux sociaux, et ce à des fins d'analyse.
• Traduction des questions des clients, ce qui permet d'améliorer la qualité et la portée globale du service client.
• Traduction de documents juridiques à l'échelle internationale.

Quels sont les avantages de la traduction automatique neuronale ?

Les systèmes de traduction automatique neuronale sont universellement reconnus comme les systèmes de traduction les plus fluides, polyvalents et précis ! Ils apportent quatre avantages principaux à votre entreprise

Vitesse sans perte de précision

Vous obtenez une traduction en temps réel. Par exemple, votre client tape une requête dans la langue de son choix dans votre pop-up de conversation ZENDESK. Votre conseiller de clientèle lit la question dans sa langue ! Il n'y a pas de retard à attendre un traducteur et votre service à la clientèle reste accessible et rapide.

Traduction de gros volumes en peu de temps

La traduction automatique neuronale peut traduire des millions de mots instantanément. Vous pouvez traiter de grands volumes de documents en peu de temps, ce qui augmente la productivité et réduit le délai de mise sur le marché. Par exemple, vous pouvez intégrer votre système de gestion de contenu à la traduction automatique pour organiser et baliser automatiquement le contenu avant la traduction.

Une grande variété de choix de langues

Les réseaux neuronaux peuvent prendre en charge plusieurs langues simultanément, de sorte que vous obtenez le même texte traduit automatiquement dans plusieurs langues à la fois. Par exemple, Systran Translate Pro prend en charge plus de 50 langues et plus de 140 combinaisons de langues !

Services de traduction rentables

La traduction automatique neuronale peut être incroyablement rentable. Vous pouvez utiliser des systèmes génériques pour traduire ce dont vous avez besoin. Il suffit de payer pour ce que l'on utilise. Vous évitez les coûts et les efforts liés à la recherche, au recrutement et à l'emploi d'un traducteur. Par exemple, les services Systran Translation commencent à partir de 5 euros par mois par utilisateur.

La traduction automatique neuronale nécessite-t-elle une vérification humaine ?

Il y a des idées fausses selon lesquelles la traduction automatique est inexacte. Parfois, la traduction automatique peut passer à côté de nuances plus fines comme l'humour ou le sarcasme. Mais les outils de traduction automatique fonctionnent bien pour la plupart des cas d'usage. professionnels.

La traduction automatique permet de réduite la charge pour les traducteurs humains, en particulier lorsqu'il y a des volumes importants. Le traducteur peut travailler avec la solution de traduction automatique, lui permettant d'améliorer sa productivité (on appelle cela la MPTE, la post-édition de traduction automatique). Cette solution "hybride" est formidable pour les besoins de traductions professionnelles.

En outre, les systèmes de traduction automatique matures ont reçu un excellent entraînement grâce aux linguistes et aux développeurs. Par exemple, chez SYSTRAN, une équipe de linguistes entraine et maintient les réseaux neuronaux. Ils ajoutent également des entrainements spécialisés et personnalisés selon les besoins des clients.

Conclusion

La traduction automatique neuronale est capitale pour les entreprises qui travaillent avec un réseau mondial de clients et de partenaires. Maintenant que vous savez comment les réseaux neuronaux fonctionnent, vous pouvez être plus confiant avec l'utilisation d'un outil de traduction automatique. Cependant, il est important de choisir la bonne solution, qui a entrainé ses réseaux neuronaux selon vos exigences !