Traduction automatique pour les sites Web

Introduction

La traduction automatique est souvent considérée comme une solution simple et peu coûteuse au problème complexe de la traduction de contenu numérique et hors ligne à grande échelle.

Il y a une bonne raison à cela ; Après tout, les approches innovantes, telles que la traduction automatique neuronale, s’améliorent chaque jour et peuvent améliorer de manière itérative la qualité de leur traduction au fil du temps. Et comme elles ne nécessitent techniquement aucune intervention humaine pour générer des traductions, la traduction automatique est nettement plus abordable que la traduction humaine.

En fait, il y aura peut-être un jour d’ici dix ou deux ans où les traductions automatiques apparaîtront si parfaitement et authentiquement humaines que vous n’aurez plus du tout besoin de linguistes professionnels .

Nous sommes loin de cet avenir possible... Et en attendant, les technologies révolutionnaires qui alimentent la traduction automatique ne sont pas encore « là ». Ce n’est pas la solution pour tous les cas d’utilisation de la traduction.

Cette section examine de plus près l’évolution de la traduction automatique et aborde plusieurs sujets à prendre en compte lorsque vous examinez les options de traduction de votre site Web, notamment :

Les innovations de la traduction automatique neuronale (NMT) : La NMT utilise un « réseau neuronal » informatique complexe qui traite l’information de manière non linéaire, comme le fait le cerveau humain. Grâce à cette avancée, les plateformes NMT fournissent des traductions beaucoup plus précises et nuancées que les autres technologies NMT.

Les avantages de la NMT : Nous examinerons de près les nombreux avantages de l’utilisation de la NMT pour la traduction de sites Web, notamment son faible coût, sa production rapide et ses applications à faible risque sur de nouveaux marchés. La NMT peut aussi « apprendre », ce qui permet aux entreprises d’améliorer encore la qualité de traduction.

Les défis de la NMT : La NMT a quelques inconvénients, et nous allons les explorer. Par exemple, ils ont tendance à ne pas être à la hauteur lorsqu’on leur présente un contenu spécialisé, tel que du matériel technique, scientifique ou juridique.

NMT et référencement international : Nous vous conseillons également de vous appuyer sur la NMT pour optimiser efficacement votre site Web traduit en vue d’une recherche multilingue organique. (Alerte spoiler : ce n’est pas recommandé.)

Meilleures applications de la NMT : Gardant le meilleur pour la fin, nous vous présenterons un moyen astucieux d’optimiser l’efficacité de la NMT pour la localisation de sites Web tout en garantissant des traductions parfaites là où vous, et les visiteurs multilingues de votre site Web, en avez le plus besoin.

L’histoire et les utilisations courantes de la traduction automatique

La traduction automatique, parfois appelée traduction automatique, est l’application d’un logiciel permettant de traduire un texte d’une langue à une autre sans intervention humaine. La qualité linguistique des traductions automatiques s’est considérablement améliorée ces dernières années... et surtout depuis 2016, lorsque Google a lancé son système révolutionnaire de traduction automatique neuronale .

À la base, Les systèmes de traduction automatique ne comprennent pas les langues comme les humains. Au lieu de cela, leurs traductions sont générées par des probabilités - les meilleures suppositions - pour déterminer quels mots et expressions traduits doivent être utilisés .

La traduction automatique n’exigeant aucun effort humain pour générer un texte traduit, elle offre plusieurs avantages aux organisations qui souhaitent l’utiliser, notamment :

• C’est plus abordable que la traduction humaine
• Les contenus, tels que des centaines de pages Web ou de documents hors ligne, peuvent être traduits rapidement
• Grâce à des solutions de traduction automatique plus récentes, la qualité de traduction peut s’améliorer au fil du temps en « enseignant » le logiciel avec du contenu supplémentaire

La traduction automatique a aussi ses inconvénients, principalement parce qu’elle ne comprend pas complètement comment les êtres humains communiquent réellement entre eux.

• La traduction automatique génère souvent des traductions qui reflètent un choix et une maîtrise simplistes des mots, en particulier par rapport aux traductions humaines
• Un logiciel est souvent incapable de prendre en compte les nuances des dialectes ou des régions
• Les mots inconnus, tels que les expressions idiomatiques, entravent généralement les systèmes de traduction automatique

Il existe des moyens d’atténuer ces lacunes, bien qu’elles nécessitent souvent du temps, des efforts et des ressources supplémentaires, notamment :

• Les humains peuvent modifier un contenu traduit automatiquement une fois qu’il a été généré
• Certaines approches de traduction automatique peuvent être « formées » de manière itérative avec un contenu bilingue pour améliorer les traductions
• Le contenu traduit automatiquement peut être appliqué à des cas d’utilisation où une maîtrise linguistique nuancée n’est pas requise, comme les spécifications et les descriptions de produits

Examinons de plus près les différents types de traduction automatique disponibles pour les entreprises aujourd’hui.

Types de traduction automatique

Il existe trois approches de la traduction automatique :

• Traduction automatique basée sur des règles
• Traduction automatique statistique
• Traduction automatique neuronale

Traduction automatique basée sur des règles

La traduction automatique basée sur des règles applique un ensemble spécifique de règles programmatiques, créées manuellement par des développeurs et des linguistes, qui mappent un dictionnaire de phrases et de mots traduits à des expressions et des mots comparables dans une langue source.

Ces règles peuvent être ajustées au fil du temps pour améliorer la qualité de la traduction.

En raison de la forte implication de la programmation et de la sélection manuelle des mots, la traduction automatique basée sur des règles génère des résultats de traduction plus prévisibles que d’autres méthodes, telles que la traduction automatique statistique. Bien que cette prévisibilité dans le choix des mots puisse faciliter la révision des traductions par les éditeurs, le résultat est souvent :

• Grammaticalement peu sophistiqué
• Linguistiquement guindé

De plus, la création de dictionnaires pour ces systèmes prend du temps et coûte cher. Les règles programmatiques sont également difficiles à créer pour des phrases et des idiomes ambigus.

Traduction automatique statistique

La traduction automatique statistique est largement considérée comme un pas en avant par rapport à la traduction basée sur des règles. Il s’inspire de la théorie selon laquelle le langage a une logique inhérente qui peut être résolue mathématiquement.

Le concept, dans sa forme la plus simple, est qu’un système informatique identifie des « conclusions » dans la langue traduite cible en fonction de ce qui existe déjà dans la langue source.

Le processus commence par un large ensemble de données de traductions antérieures approuvées. Ce contenu traduit est comparé au contenu dans la langue source ; Les traductions sont sélectionnées en fonction de leur probabilité statistique d’être correctes.

Cela génère des traductions plus précises, beaucoup plus fluides (et moins prévisibles) que la traduction basée sur des règles. Mais ce modèle présente également des inconvénients :

• Les peines plus longues peuvent être divisées en plusieurs phrases, tandis que les phrases plus courtes peuvent être fusionnées
• La grammaire de certaines langues défie les « associations de mots » conventionnelles dans une base de données, créant des traductions difficiles à comprendre
• Les expressions idiomatiques, l’ordre des mots spécifiques à la langue et les mots « hors vocabulaire » (non stockés dans la base de données) confondent également les systèmes statistiques de traduction automatique

NMT : dehors avec l’ancien, à l’intérieur du nouveau

La traduction automatique basée sur des règles et la traduction automatique statistique sont des technologies plus anciennes qui reconnaissent le texte au niveau du mot, de la phrase ou de la syntaxe. Cette approche examine le contenu d’une phrase à un niveau granulaire, mais ne tient pas compte du contenu complet (ou du contexte) de la phrase entière. Les traductions en souffrent.

En revanche, la dernière innovation en matière de traduction automatique, appelée traduction automatique neuronale (NMT), traite l’information de la même manière que le cerveau humain : de manière non linéaire, en utilisant différentes couches d’un réseau neuronal. Cela permet aux plateformes de traduction automatique neuronale de lire et de traduire le contenu au niveau de la phrase de manière plus holistique, ce qui permet d’obtenir des traductions beaucoup plus précises et nuancées.

Approfondissons un peu la traduction automatique neuronale.

Traduction automatique neuronale

NMT est la forme la plus avancée de logiciel de traduction automatique disponible aujourd’hui. Avec les progrès récents de l’IA auto-apprenante, de l’apprentissage profond et du Big Data, les systèmes NMT « apprennent » essentiellement de nouvelles langues et appliquent les connaissances linguistiques pour produire à plusieurs reprises des contenus traduits plus précis que les autres approches de traduction automatique.

À l’heure actuelle, tous les principaux fournisseurs de traduction automatique utilisent la NMT. Elle devient rapidement un moyen viable et abordable de traduire des contenus en ligne et hors ligne pour les marchés multilingues.

Avantages de la traduction automatique neuronale pour les sites Web

Grâce aux récentes avancées technologiques, les entreprises peuvent bénéficier de la NMT de plusieurs façons, notamment :

Qualité

La NMT traduit le contenu dans des langues largement parlées avec beaucoup moins d’erreurs que la traduction automatique traditionnelle.

Volume élevé, faible coût

La NMT est capable de localiser presque instantanément de gros volumes de contenu, tels que des pages et des descriptions de produits, des documents hors ligne ou du contenu généré par les utilisateurs, pour une fraction du coût d’une traduction humaine.

Expansion internationale à faible risque

Avec la NMT, les entreprises peuvent minimiser leurs dépenses de traduction tout en tâtant le terrain sur de nouveaux marchés en ligne. Les sites Web localisés réussis peuvent être améliorés par la traduction humaine selon les besoins.

Flexible Application

Les entreprises disposant de petits budgets peuvent créer des expériences client localisées à moindre coût, avec la flexibilité d’appliquer la traduction humaine à des contenus stratégiques critiques dans les limites de dépenses.

Localisation complète de l’expérience client

Selon votre fournisseur de traduction, votre entreprise peut également être en mesure d’appliquer la NMT à d’autres fonctionnalités, telles que :

• Localisation d’images, de contenu multimédia, d’applications Web et de contenus tiers
• Localisation du contenu des réseaux sociaux et analyse des sentiments en temps réel des publications sur les réseaux sociaux des clients multilingues
• Traduction instantanée pour les applications de chat ou de messagerie

Enseignable

Les organisations peuvent améliorer la qualité de traduction de leur contenu NMT en « formant » les modèles linguistiques de la base de données avec du contenu supplémentaire. Ceci est accompli en éditant la sortie NMT avec un traducteur humain et en la réenseignant au système.

Les systèmes NMT sont plus efficaces lorsqu’ils ont été formés avec ce contenu bilingue et apprennent les règles linguistiques nécessaires pour comprendre et interpréter les modèles linguistiques.

C’est le meilleur moyen d’obtenir les résultats les plus précis qui reflètent la voix et le message d’une marque.

Les défis de la traduction automatique neuronale pour les sites Web

Malgré sa capacité à fournir des traductions bien supérieures à celles des autres approches de traduction automatique , la NMT n’est pas exempte de défauts. En voici quelques-unes :

• De longs processus « d’enseignement » ; la formation d’un système NMT nécessite beaucoup d’énergie et de temps
• Utilisation incohérente des mots, qui peut dérouter les lecteurs ou nuire à la crédibilité d’une marque
• Incapacité à traduire des mots en dehors du vocabulaire de la base de données NMT
• Gestion peu sophistiquée des éléments créatifs nuancés, tels que les jeux de mots

L’application idéale de la traduction automatique neuronale pour les sites Web

Pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages rentables et rapides de la NMT sans risquer la réputation de leur marque avec un choix de mots incohérent, les meilleurs fournisseurs de traduction proposent une approche hybride, combinant la NMT et une traduction humaine experte. Cela offre une efficacité, une précision et une flexibilité inégalées.

Les entreprises peuvent appliquer une approche NMT + humaine à des cas d’utilisation tels que :

• Utilisation de la NMT pour les zones à fort trafic et à fort trafic et de la traduction humaine pour les zones sensibles à la marque ou à fort trafic telles que les pages d’accueil et les pages de destination
• Traduire tout le contenu avec NMT et appliquer la post-édition avec un linguiste humain sur certaines sections ou pages
• Lancement d’un projet de localisation numérique avec NMT et passage ultérieurement à la traduction humaine, en fonction des besoins de l’entreprise et du budget

Les experts en technologie de traduction prédisent que la NMT est l’avenir de la localisation numérique. Cependant, dans son état actuel, davantage d’innovation est nécessaire avant que la NMT ne prenne le pas sur la traduction humaine en tant que moyen le plus efficace et le plus précis de localiser un contenu.

La meilleure façon pour les entreprises internationales d’utiliser la NMT est de tirer parti d’une approche hybride qui associe ses avantages rentables et rapides à la maîtrise linguistique, culturelle et sectorielle inégalée des traducteurs professionnels.

Pour en savoir plus sur la traduction de sites Web, consultez notre guide ultime de la traduction de sites Web.

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