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La traduction automatique a fait des progrès considérables au cours de la dernière décennie, en grande partie grâce aux progrès réalisés dans les réseaux neuronaux, et l'Intelligence Artificielle (AI). Les traductions sont rapides, claires et, pour la plupart, très précises. Pourtant, comme pour toute chose, des erreurs peuvent subsister. La qualité de la traduction est étroitement liée à la fois à la qualité de votre travail en amont et aux méthodes d'entraînement des modèles.
Alors, fournissez-vous les bonnes données d'entraînement? Votre entrée est-elle facile à interpréter pour le système de traduction automatique ? Compte tenu de la nature même de l'IA, certaines erreurs peuvent encore apparaître, même en faisant attention.
Cet article explore les différents types d'erreurs de traduction automatique et ce que vous pouvez faire pour les trouver et les corriger. Nous vous donnerons également quelques conseils pour les empêcher en premier lieu !
Types d'erreurs de traduction automatique
Différents types d'erreurs sont associés à la traduction automatique. Nous en donnons quelques exemples ci-dessous.
Erreurs morphologiques
Les erreurs morphologiques se produisent lorsque la structure des mots est mal traduite, y compris les problèmes de temps, de pluralité, de genre, ou de verbes, d'adverbes, d'adjectifs ou de pronoms mal utilisés. Par exemple, le slogan marketing de la banque HSBC " Assume Nothing" en anglais a été traduit par erreur comme "Do Nothing" dans les pays non anglophones, déroutant les clients.
Erreurs sémantiques
Les erreurs sémantiques se produisent lorsque la traduction est techniquement correcte mais manque de sens ou de contexte. Par exemple, le slogan mondial de KFC (une chaîne de restaurants) est "Finger lickin good" en anglais. Cependant, la traduction littérale des mots en chinois, sans contexte, a abouti à une phrase que le public a interprété comme"On va dévorer vos doigts".
Erreurs lexicales
La plupart des langues ont des mots dont l'orthographe et le son sont identiques, mais qui ont des significations différentes. Parfois, ils peuvent être mal traduits hors contexte. Par exemple, lorsqu'un tremblement de terre massif a frappé l'Indonésie, beaucoup de gens ont partagé sur leur statut Facebook Selamat, ce qui signifie :Survivre. Le terme selamat signifie également :"félicitations"L'algorithme de Facebook a mal interprété le mot et a ajouté des ballons et des confettis aux différents statuts, créant beaucoup de colère parmi les utilisateurs.
Erreurs orthographiques
Ces erreurs sont liées à l'orthographe incorrecte ou à l'utilisation de caractères dans le texte traduit, notamment dans les langues avec des alphabets différents. Par exemple, certains documents officiels remis par la Grande-Bretagne à la Croatie ont mal orthographié le nom Royaume-Uni en tant que Ujedinjeno Kraljevstvo au lieu de Ujedninjena Kralijevina, causant un embarras politique.
Mauvaise traduction des entités clés
Cette erreur se produit lorsqu'une entité clé, telle qu'un nom, un terme technique ou un jargon spécifique, est incorrectement traduite dans le document. Par exemple, sur un site web du gouvernement espagnol, le nom d'un chef de département: Dolores del Campo, a été remplacé par une traduction littérale, équivalente à "la douleur du champs" dans une langue étrangère., ce qui a ridiculisé le ministère.
Négation et sens opposé
Parfois, une négation égarée ou manquante comme non, ni, ni, etc. peut entraîner des traductions incorrectes et même opposées. Par exemple, un panneau de signalisation, "Ne pas prendre à l'ouest, une seule direction possible" a été mal traduit en gallois comme " Un fordd i’r gorllewin yn unig " soit "Une seule direction, vers l'ouest seulement". La négation manquante a provoqué la confusion des conducteurs allant dans la direction opposée !
Pourquoi des erreurs de traduction automatique se produisent elles ?
Avec autant de types d'erreurs différents, il peut sembler facile de blâmer le système de traduction automatique. Malheureusement, ces erreurs sont surtout dûes à : 1) la mauvaise qualité du texte source :. Si votre texte source comporte des erreurs grammaticales, des phrases trop longues, un vocabulaire médiocre et des termes incohérents, la qualité de la traduction automatique diminue également.
2)La qualité du matériel d'entraînement. Vous n'obtiendrez pas de bons résultats si vous entraînez votre moteur MT sur du texte fictif. L'entraînement de la machine nécessite des textes parallèles qui comparent directement les langues source et cible. Il est important d'utiliser des textes parallèles de la plus haute qualité qui sont exempts d'erreurs et couvrent les domaines et les sujets que vous souhaitez traduire.
3) Contexte manquant : Le contexte manquant est la troisième grande raison pour laquelle la traduction automatique peut créer des erreurs. Dans de nombreuses langues, les mots et les phrases changent si le canal de communication change. Une annonce de marketing et un avis officiel seront rédigés dans une langue différente. Les mots à double sens nécessitent un contexte pour une interprétation correcte. Vous devez fournir des informations sur la terminologie, les domaines, le style et le ton spécifiques pour améliorer la qualité de la traduction.
Prévention des erreurs de traduction automatique
La préparation d'un document source simple, concis et cohérent est le meilleur moyen d'éviter les erreurs de traduction automatique. Il est essentiel d'avoir un traducteur professionnel impliqué dans le processus dès le départ. Le traducteur peut faire quelques modifications légères au début, comme :
- Simplifier les phrases: Des phrases courtes et directes sont plus faciles à traduire avec précision pour une machine.
- Normaliser la terminologie: Normaliser la terminologie. L'utilisation de termes spécifiques ou de jargon rend la traduction plus cohérente.
- Vérifier l'orthographe et la grammaire: Des erreurs dans le texte source entraînent d'importantes erreurs de traduction.
- Fournir le contexte : Par exemple, des commentaires ou des notes de bas de page sont utiles pour les phrases qui reposent fortement sur le contexte ou la nuance culturelle.
- Modifier les expressions idiomatiques et l'argot : Ils se traduisent mal et peuvent conduire à des malentendus.
Il est également essentiel de choisir un moteur de traduction automatique qui réponde à vos besoins, en tenant compte de la paire de langues et du type de texte spécifique que vous traduisez. Par exemple, SYSTRAN a développé sa propre technologie NMT qui fournit une traduction automatique de haute qualité dans plus de 50 langues et inclut des modèles de traduction spécifiques pour les services financiers, informatiques, juridiques, médicaux, etc.
Avec un document bien préparé et les bons outils, vous êtes sur la bonne voie pour obtenir une traduction automatique de haute qualité !
Meilleures pratiques pour trouver et corriger les erreurs de traduction automatique
Malgré tous les efforts déployés, des erreurs mineures peuvent encore se glisser. Comme toujours, il est essentiel qu'un traducteur professionnel examine et vérifie le document.
La post-édition de la traduction automatique (MPTE)
La traduction automatique, traduction automatique implique que des traducteurs humains examinent le texte généré par la machine pour corriger les erreurs et affiner les nuances. L'expertise humaine est nécessaire pour capturer les expressions idiomatiques, les références culturelles et le jargon spécifique que les machines peuvent ne pas bien gérer.
Développement d'un guide de style
La création d'un guide de style de traduction est essentiel pour maintenir la cohérence et la qualité des différentes traductions. Un guide de style décrit la terminologie, le ton et le style préférés, fournissant aux traducteurs humains et à la machine un cadre cohérent.
Utiliser des outils de contrôle Qualité
L'utilisation des outils d'assurance Qualité spécialement conçus pour la traduction peuvent servir de filet de sécurité, signaler les erreurs ou incohérences potentielles avant qu'elles ne deviennent problématiques. Ces outils peuvent vérifier tout, des fautes d'orthographe et de grammaire de base aux problèmes complexes comme les erreurs de traduction ou les négations manquées. L'intégration de ces outils dans votre flux de travail de traduction améliore la précision et permet de gagner du temps lors de la phase de post-édition, ce qui rend le processus plus efficace et plus fiable.
Conclusion
Les résultats de traduction automatique peuvent comporter différents types d'erreurs susceptibles d'affecter les contenus d'une entreprise. La clé d'une traduction réussie réside dans l'utilisation de documents sources et d'outils de traduction de qualité, ainsi que dans la post-édition. Il est essentiel d'impliquer des experts en traduction dès le départ et de planifier le processus systématiquement pour obtenir les meilleurs résultats !
