La traduction automatique existe depuis bien longtemps puisque les premières recherches ont démarré juste après la Seconde Guerre mondiale. Elle a connu des débuts difficiles, elle a même tâtonné durant plusieurs décennies.

Dans les années 2010, l’utilisation de réseaux de neurones a changé la donne. Il y a quelques mois, Microsoft a même affirmé avoir égalé les résultats de traducteurs humains sur un test de 2000 phrases. Cependant, bien que les progrès soient notables, la traduction automatique n’est toujours utilisable que pour certains projets, car même si la machine est désormais capable d’apprendre, mais elle ne parvient toujours pas à assimiler les subtilités des langues, elle commet de nombreuses erreurs de style, des erreurs de traduction et des fautes de grammaire. Enfin, si on la compare à la localisation, elle ne fait définitivement pas le poids.

Les nouvelles méthodes

Pour obtenir de si bons résultats, les équipes de Microsoft ont combiné plusieurs méthodes avec un seul objectif en tête : reproduire la logique humaine. Le « dual learning » par exemple, exécute une traduction inversée afin de vérifier les résultats. Une autre méthode, celle des réseaux de délibération, permet de répéter le processus de traduction de la même phrase pour affiner progressivement le résultat. Il ne s’agit donc plus d’imiter la traduction humaine, mais d’essayer d’obtenir le même résultat.

La localisation

Aussi impressionnants qu’ils puissent être, les progrès réalisés par la recherche ne permettront pas de hisser la traduction automatique au rang de la localisation. Il est en effet fort probable que la technologie souffre encore durant de nombreuses années de la comparaison avec une méthode humaine qui tient compte des sensibilités culturelles, politiques, religieuses, etc. En effet, un traducteur humain est capable de trouver des références à la culture pop ou à l’Histoire qu’une machine se contentera de traduire mot à mot.

Quelles conséquences pour le secteur de la traduction ?

Bien qu’ils ne révolutionnent pas le secteur de la traduction, les progrès de la traduction automatique ont un impact non négligeable. Pour l’instant, la technologie nous permet non seulement de contrôler la qualité d’une traduction et d’optimiser les délais de correction, mais elle s’immisce aussi de plus en plus dans le processus de traduction. Les services de post-édition ne peuvent plus être ignorés par les professionnels de notre secteur qui doivent désormais concevoir cette option comme un service parmi tant d’autres.

La post-édition

La post-édition a pour objectif de tirer parti des avantages de la traduction automatique, tout en gardant un minimum de contrôle de qualité humain. Les principaux avantages qu’apporte le processus de post-édition sont la réduction des coûts et des délais. Elle permet d’accélérer la traduction de contenus informels ou répétitifs pouvant être mémorisés par la machine. Par ailleurs, en réduisant l’intervention humaine, ce processus permet de réduire les coûts. La post-édition est donc un processus hybride qui risque de se développer dans les années à venir et d’évoluer à mesure que la technologie évolue.

Conclusion

Et vous ? Proposez-vous déjà des services de post-édition ? De manière générale, quel a été l’impact de la traduction automatique sur votre travail ?

Au fait.... Avez-vous déjà essayé le Tomedes Text Summarizer ? C’est un outil très pratique et gratuit, nous vous invitons à aller le découvrir.