[Article en anglais] This Translation Tool Is Helping Global Brands Break Language Barriers

Quel était le vide ou l'opportunité spécifique qui a inspiré l'idée derrière le PNMT de SYSTRAN ?

Denis Gachot : En 1968, l'armée de l'air américaine nous a appelés à traduire du russe vers l'anglais pendant la guerre froide. Les enjeux n'ont jamais été aussi importants : la précision, la sécurité et la rapidité sont nécessaires pour traduire rapidement un volume élevé de données. La seule différence aujourd'hui est que nous n'aidons pas seulement la communauté du renseignement. Les grandes entreprises sont engagées dans une bataille et disposent d'équipes mondiales qui doivent maîtriser les langues et assurer une sécurité rigoureuse.Ainsi, le vide que nous devions combler était celui de la qualité. La traduction automatique neuronale pure (PNMT) nous a apporté une qualité de traduction qui a relevé le niveau, et qui est maintenant mesurée par la façon dont elle sonne comme un locuteur natif ; un attribut remarquable pour une machine sur laquelle il faut juger. Le PNMT donne l'occasion aux gens de partout dans le monde de communiquer avec n'importe qui et de comprendre n'importe quoi.

Quels étaient certains des défis notables auxquels vous avez été confronté lors du développement de votre entreprise ?

Denis Gachot : L'un des défis est que la plupart des gens ne savent pas comment appliquer la traduction automatique à leur entreprise. Imaginez un constructeur automobile qui voudrait traduire 200 000 pages de manuels de produits pour la communication entre les équipes en Allemagne, en Colombie et au Japon, en utilisant le courrier électronique et la messagerie instantanée. Ils auraient deux moteurs de traduction : un qui est optimisé pour les manuels, et un autre qui est optimisé pour le familiarisme (langage informel et argot). Les moteurs de traduction personnalisés sont créés avec des dictionnaires spécifiques au domaine, un vocabulaire personnalisé et des préférences. Par exemple, si vous avez un profil de fabrication, le mot ?PIN ? est défini comme un objet métallique. Cependant, si vous avez un profil bancaire, le mot ?PIN ? est défini comme un mot de passe. De plus, vous pouvez personnaliser le vocabulaire en fonction de la nomenclature de votre entreprise. Vous pouvez enregistrer des paramètres tels que ?ne jamais traduire le nom de votre marque ?. En outre, tout ce qui a été édité peut être enregistré dans le profil pour optimiser les traductions futures.

Pouvez-vous nous donner un exemple d'une entreprise qui utilise cette forme de traduction automatique et nous dire en quoi elle en a profité?

Denis Gachot : Adobe, une entreprise qui compte plus de 100 produits, est un exemple de la façon d'exploiter la traduction automatique. Ils disposent de FAQ de support détaillés et de documents de formation produits rédigés dans des dizaines de langues. Si ce n'était pas le cas, les lignes téléphoniques commenceraient à s'allumer avec des demandes de service à la clientèle en russe, hébreu, japonais, chinois et espagnol, parce que les utilisateurs ne peuvent pas?trouver de support dans leur langue. Les applications sont presque illimitées : traduire des brevets du chinois vers l'anglais, aider des cabinets d'avocats à trouver des preuves dans des centaines de milliers de dossiers dans différentes langues, et traduire des recherches scientifiques, pour n'en citer que quelques-unes.

Votre entreprise a été fondée dans les années 60 ? Comment la technologie de traduction et le marché de cette technologie ont-ils évolué au cours des dernières décennies ?

Denis Gachot : La technologie linguistique a progressé en phase avec la technologie et la culture en général. En 1960, le citoyen moyen parlait à cinq personnes par jour. Aujourd'hui, vous avez plus de 2 000 amis et collègues sur Terre qui peuvent s'envoyer des messages instantanément les uns aux autres. Nous constatons que nos clients appliquent la traduction automatique neuronale et les mégadonnées pour tout faire évoluer : les ventes, l'apprentissage en ligne, la publication, le service à la clientèle, le courriel, l'e-découverte, la conformité, la manipulation des mégadonnées et les applications mobiles. Les besoins ont évolué pour devenir aisés. Avec aisance, nous jugeons maintenant les traductions en fonction de la façon dont le message a saisi le sens, et de la façon dont il a sonné comme un locuteur natif ; c'est phénoménal.

Qu'est-ce qui entre dans le processus de développement de la technologie de traduction et quels autres aspects de la communication ou du comportement humain doivent être étudiés dans le processus ?

Denis Gachot : Techniquement parlant, c'est de l'intelligence artificielle. Comme le cerveau humain, le traducteur de la machine neuronale apprend par un processus dans lequel la machine reçoit une série de stimuli sur plusieurs semaines. Au cours de ces quelques semaines, le processus imite le « deep learning ». Pensez aux énoncés « si, alors ? », qui sont considérés comme un « apprentissage superficiel ». L'apprentissage profond est composé de plusieurs instructions empilées. Notre technologie utilise des algorithmes complexes qui permettent au moteur d'apprendre, de généraliser les règles d'une langue à partir d'un texte traduit donné, et de produire une traduction étrangement proche de celle effectuée par un humain réel. L'expertise linguistique (la compréhension de la langue) est un ensemble de connaissances plus unique que le codage logiciel, et nos machines subissent ce processus d'apprentissage depuis plus de 49 ans. Nous avons accumulé une telle base de connaissances que la plupart des utilisateurs pensent que la traduction est faite par un humain. Si c'est si bon, c'est à cause de l'étude sous-jacente de la façon dont un être humain utilise le langage.

Comment voyez-vous une entreprise comme SYSTRAN façonner la façon dont les gens de toutes les parties du monde établissent des liens les uns avec les autres ?

Denis Gachot : Si deux personnes ne parlent pas la même langue, il n’y a pas de lien. Dale Carnegie a dit un jour : « Comprendre quelqu’un, c’est lui répéter ce qu’il a dit mieux qu’il ne l’a décrit au départ. » Quand on se confie à son meilleur ami, on le fait parce qu'on se sent entendu. Elle transforme les entreprises, les relations personnelles et même les rencontres aléatoires avec des étrangers. Dans le futur, nous aimerions lancer des appareils dans lesquels vous pouvez parler et ils traduisent instantanément. Imaginez avoir quelque chose d'aussi petit qu'une épinglette qui vous donne la capacité de comprendre ce qui se dit et de répondre dans n'importe quelle langue, c'est l'avenir dont SYSTRAN fera partie, et j'espère, dans le processus aider à enrichir toutes nos vies. La communication favorise la connexion. La traduction automatique neuronale favorise la connexion par le biais d'algorithmes sophistiqués qui non seulement traduisent, mais fournissent la fluidité afin que les gens soient compris.

Alors que l’Amérique est multiculturelle, les gens vivent dans une bulle quelque peu occidentalisée - Comment une entreprise comme SYSTRAN peut-elle aider à relier ces communautés internationales et enrichir la culture dans des pays comme les États-Unis ?

Denis Gachot : Comprendre et maîtriser une nouvelle langue, c'est savoir comment un ensemble différent d'humains et de cultures perçoit la vie. Prenez l'expression de l'amour, du temps et de la mort. En Amérique, le mot ?love ? est abondamment utilisé. J'aime ? ces chaussures, cette maison, cette boisson et ainsi de suite. Dans la plupart des autres cultures, ce mot est tenu pour des temps spéciaux avec aimé celles-ci. C'est la base de la connexion. Sur le plan pratique, la différence entre les États-Unis et les continents est que la langue de notre pays est la langue mondiale, donc la plupart des Américains ne connaissent pas une autre langue ou n'ont pas appris à connaître une autre culture. Combien de personnes connaissez-vous qui ont étudié une langue étrangère à l'université mais qui ont tout oublié parce qu'ils ne l'ont pas ? l'utilisent. Maintenant, imaginez être capable d'envoyer un email en français, un message instantané en coréen, et co-créer une présentation PowerPoint en espagnol ? Le langage, c'est comme mélanger des couleurs primaires pour créer de nouvelles couleurs. À Miami, par exemple, on parle l'anglais. Il existe un sous-ensemble de règles sur le moment où utiliser l'anglais et l'espagnol dans la même conversation. C'est magnifique.

Comment voyez-vous l'évolution de SYSTRAN au cours des 3 à 5 prochaines années et où pensez-vous que votre entreprise s'inscrira dans l'avenir de cette technologie ?

Denis Gachot : La plupart, sinon tous les leaders de l'industrie continueront de déployer l'intelligence artificielle d'une manière ou d'une autre. Nous faisons partie de cette révolution. Je suis libre de vous dire que nous sommes déjà intégrés dans de nombreuses entreprises de premier plan ? applications internes, matériel et outils de communication propriétaires. La parole est la prochaine frontière, car les gens s'éloignent de la communication avec les appareils électroniques qu'ils ont entre les mains — la dactylographie, le balayage, le tapotage — et utilisent leur voix à la place. Les fonctions quotidiennes comme la dactylographie seront remplacées par la dictée, et même par la conversation homme-machine. Nous discutons déjà avec des assistants de maison intelligents qui activent d'autres appareils, répondent à nos questions et nous envoient des alertes. La traduction linguistique est un élément clé de l'avenir de la technologie.