Depuis quelques années, vous avez probablement lu de nombreux articles annonçant les incroyables progrès de la traduction automatique, mais il suffit d’utiliser l’un des nombreux systèmes de traduction automatique disponibles en ligne pour se rendre compte que la machine est encore bien loin de produire un contenu satisfaisant.

Lorsqu’ils ont inventé la traduction automatique, les ingénieurs ont d’abord essayé d’inculquer certaines règles à la machine, des règles grammaticales par exemple. Dans les années 1990, une autre méthode s’est imposée : l’analogie statistique. La machine était capable de comparer de nombreux textes et leurs traductions, et elle se servait de ces informations pour déduire une traduction probable. Mais le résultat n’était toujours pas convaincant.

Dans les années 2010, l’utilisation de réseaux de neurones vient changer la donne. La machine est désormais capable d’apprendre, mais elle n’est pas capable d’assimiler les subtilités des langues. Elle crée donc une espèce de représentation indépendante des langages, une sorte d’espéranto et on n’arrive pas encore vraiment à la comprendre.

Les machines ne comprennent pas notre monde, voilà pourquoi elles sont bien incapables d’assimiler le texte qu’elles sont censées traduire. Doter les programmes de sens commun est l’un des grands défis de l’intelligence artificielle, nous y parviendrons peut-être avec d’autres machines, plus intelligentes.

Cependant, en admettant qu’un jour les machines seront capables de traduire avec le même niveau de nuance et de finesse que les êtres humains, seront-elles capables de localiser du contenu ?

La localisation va au-delà de la simple traduction, elle permet d’adapter, de reformuler votre contenu à un public étranger. En localisant votre contenu, vous faites appel à des spécialistes qui maîtrisent leur sujet et sont capables d’apporter cette dimension culturelle qui fait toute la différence. Donc, même s’il ne fait aucun doute qu’un jour les machines seront capables de reproduire une syntaxe humaine correcte, il est fort probable que la localisation reste un exercice humain pendant un certain temps.

La traduction de fichiers audio et vidéo est assez représentative de ce que peut apporter la machine de nos jours. La traduction de ce type de contenu passe généralement par une phase de transcription et il ne fait aucun doute que ce type d’exercice est et sera géré de mieux en mieux par la machine. Google a récemment démontré d’incroyables avancées en matière de reconnaissance vocale. Mais la machine est et restera probablement incapable de repérer les fautes d’élocutions, les subtilités culturelles et linguistiques des locuteurs pendant de nombreuses années.

Donc si vous avez un besoin de traduire du contenu pour votre entreprise, un conseil : oubliez la traduction automatique pour le moment !