Qu’est-ce que la traduction IA ?

Nous avons est entouré par l’IA depuis un certain temps déjà : le GPS vous en avez acheté 2010 pour traverser le pays, l’aspirateur robot qui parcourt votre cuisine et la reconnaissance faciale que vous utilisez pour entrer dans votre téléphone. Nous pensons parfois que l’IA est un super-outil indéfinissable et compliqué. Il Ne doivent toujours ressembler à JARVIS d’Iron Man, construire des costumes et contrôler une maison entière. L’IA nous aide tous à mieux faire notre travail, en particulier dans le secteur de la traduction. L’intelligence artificielle vit dans votre système de gestion de la traduction pour détecter et réutiliser des modèles dans votre contenu.

L’évolution de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) a une histoire qui remonte aux années 1940, mais ce n’est que dans les années 1950 et 1960 que la recherche en IA a commencé à décoller. Les premières recherches sur l’IA se sont concentrées sur le développement d’algorithmes capables de résoudre des problèmes en utilisant le raisonnement symbolique, mais les progrès ont été lents en raison de la puissance de calcul limitée.

Dans les années 1980, une nouvelle approche de l’IA appelée « apprentissage automatique » a émergé, qui a permis aux algorithmes d’apprendre à partir de données au lieu d’être explicitement programmés. Cette approche a conduit à des percées dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

Dans les années 1990 et 2000, l’essor d’Internet et la disponibilité de grands ensembles de données ont alimenté le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique capables de gérer des quantités massives de données. Cela a conduit au développement de l’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux pour apprendre des représentations hiérarchiques de données.

Au cours des dernières années, il y a eu un regain d’intérêt pour l’IA, alimenté par les progrès de l’apprentissage profond, la disponibilité de puissantes ressources informatiques et la croissance des mégadonnées. Maintenant dans les années 2020, Outils d’IA comme ChatGPT se généralisent. ChatGPT est adopté et toléré comme outil de traduction automatique. Alors que les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle continuent d’évoluer, la qualité et la précision des traductions ne feront que s’améliorer.

Comment l’IA peut-elle profiter aux entreprises qui cherchent à traduire du contenu ?

La traduction IA s’est rapidement développée en même temps que d’autres technologies générales d’IA. L’investissement mondial dans l’intelligence artificielle Grandi de 12,75 milliards de dollars en 2015 à 67,8 milliards de dollars en 2020. De même, le marché de la traduction automatique continue de croître d’environ 19% chaque année.

La traduction IA peut vous aider à traduire votre site Web et à atteindre vos objectifs plus facilement. En automatisant la traduction, les entreprises peuvent :

Toucher un public plus large : Avec l’aide de la traduction IA, les entreprises peuvent facilement traduire leur contenu dans plusieurs langues, ce qui le rend accessible à un public plus large. Cela peut aider les entreprises à étendre leur portée et à augmenter leur clientèle.
Économisez de l’argent : La traduction IA réduit les coûts de traduction humaine, qui constituent généralement la partie la plus coûteuse de la traduction de sites Web.
Accélérez les délais d’exécution : La traduction IA peut être effectuée beaucoup plus rapidement que la traduction humaine, ce qui permet aux entreprises de traduire rapidement leur contenu et de répondre aux demandes du marché en temps opportun.
Mieux servir les clients : En traduisant leur contenu dans plusieurs langues, les entreprises peuvent offrir une meilleure expérience client à leurs clients multilingues. Les clients veulent voir les informations sur les produits dans leur propre langue ; 76% des clients préfèrent faire leurs achats dans leur propre langue, tandis que 40 % n’achèteront pas sur un site dans une autre langue. Cela peut contribuer à renforcer la confiance et la fidélité des clients.
Obtenez un avantage concurrentiel : Les entreprises qui sont en mesure d’offrir du contenu dans plusieurs langues ont un avantage concurrentiel sur les marchés mondiaux. La traduction IA peut aider les entreprises à traduire rapidement et facilement leur contenu, en leur donnant un avantage sur leurs concurrents qui ne sont peut-être pas en mesure de proposer des traductions.

En résumé, la traduction IA peut aider les entreprises à étendre leur portée, à économiser de l’argent sur les coûts de traduction, à améliorer l’efficacité et à offrir une meilleure expérience client. Cela peut finalement conduire à une augmentation des ventes et à une position plus forte sur le marché mondial.

Découvrez comment la traduction™ adaptative peut vous apporter tous ces avantages

Types de technologies de traduction IA

Traduction automatique statistique (SMT)

La traduction automatique statistique (SMT) est un type de traduction automatique qui utilise des modèles statistiques pour traduire du texte d’une langue à une autre. SMT fonctionne en analysant de grandes quantités de texte bilingue pour apprendre comment les mots et les phrases d’une langue correspondent à ceux d’une autre langue.

La TMS se compose généralement de trois composantes principales :

Modèle de traduction : cette composante utilise des modèles statistiques pour déterminer comment les mots et les expressions d’une langue correspondent aux mots et expressions d’une autre langue. Le modèle de traduction est formé sur un vaste corpus de textes bilingues, ce qui lui permet d’apprendre les schémas statistiques d’utilisation de la langue.
Modèle de langue : ce composant génère le texte de la langue cible en prédisant la séquence de mots la plus probable en fonction de l’entrée de la langue source. Le modèle linguistique est formé sur du texte monolingue dans la langue cible, ce qui lui permet d’apprendre la probabilité de différentes séquences de mots dans cette langue.
Algorithme de décodage : ce composant sélectionne le meilleur résultat de traduction parmi un ensemble de traductions possibles générées par les modèles de traduction et de langue.

La SMT présente plusieurs avantages par rapport aux autres approches de traduction automatique, telles que la traduction automatique basée sur des règles. La TMS ne nécessite pas de connaissances spécialisées en linguistique et peut s’adapter à de nouveaux domaines et paires de langues avec une intervention humaine minimale. SMT est également capable de gérer un large éventail de types de textes et de genres, des manuels techniques aux œuvres littéraires.

Cependant, SMT a certaines limites. Il peut avoir du mal à traduire des expressions idiomatiques, des métaphores et d’autres nuances de langage. Il faut également de grandes quantités de données bilingues pour former les modèles, ce qui peut être difficile à obtenir pour des langues moins couramment parlées ou des domaines spécialisés.

Au cours des dernières années, la TMS a été largement remplacée par traduction automatique neuronale (NMT), qui utilise des techniques d’apprentissage profond pour améliorer la qualité de la traduction. Cependant, la SMT reste une approche importante de la traduction automatique, en particulier pour les langues à faibles ressources et les domaines spécialisés où de grandes quantités de données de formation peuvent ne pas être disponibles. Découvrez ci-dessous comment MotionPoint utilise les NMT pour créer les traductions les plus précises et les plus complètes possibles.

Traduction™ adaptative : comment MotionPoint utilise l’IA

Le nouveau Traduction™ adaptative Le modèle combine mémoire de traduction, traduction algorithmique et intelligence artificielle pour fournir une traduction de qualité humaine à une fraction du coût. Notre stratégie de traduction IA consiste à utiliser la traduction automatique neuronale pour optimiser les résultats.

Traduction automatique neuronale (NMT) est une approche de traduction automatique de pointe qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour traduire du texte d’une langue à une autre. La NMT diffère de la traduction automatique statistique (SMT) en ce qu’elle utilise des réseaux neuronaux pour apprendre les mappages entre les langues, plutôt que de s’appuyer sur des modèles statistiques. Pendant la formation, les modèles NMT sont formés sur de grandes quantités de données textuelles bilingues à l’aide d’un processus appelé rétropropagation. Le modèle apprend à optimiser une fonction objective spécifique, telle que la maximisation de la probabilité d’une traduction correcte compte tenu de l’entrée dans la langue source.

La NMT nécessite de grandes quantités de données d’apprentissage et de ressources informatiques, ce qui peut constituer une limitation pour les langages à faibles ressources ou les petites organisations disposant de ressources informatiques limitées. NMT a également des difficultés avec des mots rares ou inconnus et peut parfois générer des traductions non grammaticales ou sémantiquement incorrectes.

Ces dernières années, la NMT est devenue l’approche dominante de la traduction automatique et a atteint des performances de pointe sur plusieurs références. Les chercheurs continuent d’explorer de nouvelles architectures et techniques pour améliorer la performance des modèles NMT, comme l’intégration de sources de connaissances externes ou l’utilisation de méthodes d’apprentissage non supervisées.

NMT génériques

Les NMT génériques sont des outils de traduction IA de base, comme ChatGPT, qui produisent des paires de phrases et de mots traduites de base. Bien que les résultats puissent être pour la plupart précis, ils sont considérés comme inférieurs à la norme parce qu’ils sont simplement mot à mot et manquent de personnalisation. Cependant, ils ont tendance à être une option moins coûteuse.

NMT adaptatifs de marque

Les modèles NMT adaptés à la marque sont formés et personnalisés en fonction de la voix et des préférences de chaque client. Il utilise les données de la mémoire de traduction existante, les jeux de données pertinents pour le domaine et notre pipeline de traitement des données propriétaire pour vous fournir des traductions personnalisées qui correspondent mieux au glossaire de votre marque dans d’autres langues.

Avantages et inconvénients de l’IA dans la traduction

Utilisation de la traduction IA présente des avantages très importants pour les entreprises qui cherchent à traduire rapidement et avec précision.

Avantages

Rapidité : L’un des principaux avantages de l’utilisation de l’IA dans la traduction est qu’elle peut fonctionner beaucoup plus rapidement que les traducteurs humains. Cela signifie que de gros volumes de texte peuvent être traduits rapidement et efficacement, ce qui peut être utile dans diverses situations, telles que la traduction de documents juridiques, de manuels techniques ou de contenu de site Web.
Coût : la traduction IA peut être plus rentable que l’embauche de traducteurs humains, en particulier pour les grands projets de traduction. Bien qu’il y ait un coût associé à la formation du système d’IA, une fois formé, il peut fonctionner 24/7 sans avoir besoin de pauses ou de paiement pour les heures supplémentaires.
Cohérence : la traduction IA peut fournir des traductions plus cohérentes que les traducteurs humains. Étant donné que les systèmes d’IA suivent un ensemble de règles et d’algorithmes, ils sont moins susceptibles de faire des erreurs ou de s’écarter du sens prévu du texte.

Contre

L’IA dans la traduction présente des avantages incroyables, mais elle n’est pas sans limites.

Qualité : bien que la traduction IA se soit considérablement améliorée ces dernières années, elle ne peut toujours pas égaler la qualité d’un traducteur humain, en particulier lorsqu’il s’agit de traductions plus nuancées ou créatives. En effet, les systèmes d’IA ont souvent du mal avec le contexte, les expressions idiomatiques et d’autres subtilités du langage.
Différences culturelles : La langue ne consiste pas seulement à traduire des mots, mais aussi à comprendre la culture, les coutumes et les valeurs. Les systèmes d’IA ne comprennent pas toujours ces nuances, ce qui peut conduire à des traductions qui ne sont pas appropriées ou précises pour le public cible.
Langues limitées : toutes les langues ne sont pas prises en charge par les systèmes de traduction IA, et même pour celles qui le sont, la qualité peut varier en fonction de la paire de langues. Cela peut limiter l’utilité de la traduction IA dans certaines régions ou pour certaines langues.

Dans l’ensemble, la traduction IA a le potentiel d’améliorer considérablement la vitesse, la cohérence et la rentabilité de vos projets. Cependant, il peut ne pas convenir à tous les types de traductions et la qualité peut ne pas correspondre à celle d’un traducteur humain, en particulier pour les traductions plus complexes ou créatives.

Découvrez les différences entre la traduction humaine et la traduction automatique

La traduction humaine restera-t-elle pertinente ?

La traduction IA permet de rationaliser et d’optimiser une grande partie du processus de traduction de sites Web, mais la traduction et l’édition humaines seront toujours nécessaires non seulement pour détecter les erreurs, mais aussi pour ajouter un élément de localisation. L’IA ne peut pas fournir un facteur humain, mais elle facilite le travail d’un linguiste humain et aide les entreprises de traduction à fournir une meilleure qualité à moindre coût pour le client.

Les traducteurs humains peuvent réellement bénéficier de l’aide à la traduction IA en utilisant des outils qui fournissent des suggestions et des modifications en temps réel. Certains outils d’IA sont également en mesure d’offrir des métriques sur les textes traduits qui analysent la qualité de la traduction. Il est clair que la combinaison des avantages de la traduction humaine et automatique nous permettra d’obtenir le meilleur résultat possible.

Découvrez comment tirer parti des outils de traduction IA en vous associant à MotionPoint

Qu’est-ce que la traduction IA ?