Traduction et IA | Entre innovation technologique et compétences humaines

La traduction facilite les échanges entre les différentes cultures. C’est un mélange complexe de compétences linguistiques, culturelles et techniques. Ces dernières années, l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) a bouleversé la scène de la traduction, en introduisant des outils innovants et élargissant les horizons de ce domaine. Avec en tête de gondole : Chat GPT !

 

L’IA se concentre sur la création de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui, traditionnellement, nécessitent l’intelligence humaine, comme comprendre le langage, apprendre de nouvelles informations ou résoudre des problèmes. Dans les lignes qui suivent, ML Traduction explore comment l’IA a transformé l’industrie de la traduction récemment, les impacts de ces changements sur les traducteurs professionnels et les entreprises de traduction, ainsi que les défis et opportunités futurs de cette évolution.Bienvenue dans une nouvelle ère !

intelligence artificielle et traduction assermentée

 

L’essor de l’Intelligence Artificielle dans la traduction

De la machine à traduire à l’IA : une rétrospective

La capacité d’une machine à traduire un texte d’une langue à une autre sans l’aide de l’homme, connue sous le nom de traduction automatique, fascine depuis longtemps. Dès les années 1950, les premières tentatives se sont appuyées sur des règles grammaticales et des dictionnaires bilingues (source CNRS). Cependant, ces systèmes étaient entravés par la diversité et la complexité des langues. Ils peinaient à saisir les subtilités, le contexte et les aspects culturels.

Les avancées technologiques : NLP et Machine Learning

L’évolution de la technologie informatique et de l’intelligence artificielle (IA) a marqué un tournant décisif dans la traduction automatique. Contrairement aux méthodes traditionnelles, 

les systèmes modernes exploitent le traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) et l’apprentissage automatique (ou Machine Learning) :

  • le NLP permet aux machines de comprendre et de générer le langage humain,
  • le Machine Learning leur donne la capacité d’apprendre à partir de données sans être programmées explicitement.

Des premières applications à la traduction automatique de nouvelle génération

Les systèmes de traduction automatique statistique ont été les pionniers de l’application de l’IA à la traduction, sélectionnant la meilleure traduction possible à partir de modèles probabilistes et exigeant de vastes ensembles de données multilingues. Google Translate, lancé en 2006, est un exemple de cette technologie.

Une génération plus récente de systèmes basés sur des réseaux de neurones artificiels est désormais à l’avant-garde, capable d’analyser les textes de façon plus approfondie et plus cohérente. Ces systèmes tiennent compte du sens général et de la structure du texte, leur permettant une grande adaptabilité grâce à leur capacité d’apprendre de diverses sources et tâches. La traduction neuronale (NMT o Neural Machine Translation), qui fonctionne grâce à un réseau de neurones unique pour le processus d’encodage et de décodage, illustre bien cette avancée. Certains se posent même la question de l’intérêt de la traduction en évoquant que les progrès nous permettent de ne plus avoir besoin de connaître une langue pour la comprendre.

    un traducteur moitié robot moitié humain

    Impact de l’IA sur le marché de la traduction

    Amélioration de la qualité et de la rapidité des traductions

    Grâce à l’intelligence artificielle (IA), la qualité et la rapidité des traductions ont été significativement améliorées. Les outils de traduction motorisés par l’IA, comme les mémoires de traduction et les logiciels de reconnaissance vocale, optimisent le processus, en le rendant plus rapide et en diminuant la part de travail manuel requise. En complément, les systèmes de traduction automatique basés sur des réseaux neuronaux génèrent des traductions qui sont à la fois plus cohérentes, naturelles et proches du texte original, en prenant en compte le contexte ainsi que les aspects culturels. Ces technologies ont la capacité de traiter rapidement d’importantes quantités de textes, offrant un avantage majeur pour les entreprises nécessitant des traductions efficaces, rapides et économiques.

    Évolution du rôle du traducteur humain

    Contrairement à ce qu’on pourrait penser, l’IA n’a pas rendu le traducteur humain obsolète ; bien au contraire, elle en a transformé le rôle. Au lieu d’être un exécutant, le traducteur devient un superviseur, un réviseur, ou encore un post-éditeur. Indispensable pour la révision et l’amélioration des traductions faites par machine, le traducteur apporte son expertise linguistique, sa sensibilité culturelle et ses connaissances techniques. Il doit aussi maîtriser les nouveaux outils de traduction assistée par ordinateur, rester à l’affût des évolutions technologiques et se former continuellement. Ainsi, le rôle du traducteur humain devient plus stratégique et créatif, lui permettant de se concentrer sur les défis les plus complexes et stimulants de la traduction.

    IA et traduction spécialisée : enjeux et perspectives

    L’IA impacte également le domaine de la traduction spécialisée, notamment la traduction assermentée ou certifiée — celle qui nécessite une connaissance approfondie dans des secteurs spécifiques tels que le juridique, le médical, le technique ou le littéraire. Dans ces cas, les textes comportent des spécificités linguistiques et stylistiques exigeant une précision et une cohérence absolues. L’IA se révèle un allié précieux pour les traducteurs spécialisés grâce aux outils avancés de recherche terminologique et de mémoires de traduction qu’elle propose. Elle permet un gain de temps et une réduction des coûts avec des prétraductions automatiques, que les traducteurs peuvent ensuite affiner. Cependant, l’intervention humaine demeure essentielle pour capter la nuance, le ton et l’intention du texte ainsi que les attentes du client. Ainsi, l’IA et la traduction spécialisée se renforcent mutuellement plutôt que de se faire concurrence. Le défi à venir réside dans le développement de systèmes de traduction automatique ciblés, élaborés avec des données de haute qualité et en collaboration étroite avec les traducteurs spécialisés pour la conception et l’évaluation des systèmes.

      une application de traduction sur un smartphone

      Les défis et opportunités à venir

      Les limites actuelles de la traduction automatique

      Malgré d’impressionnants progrès, la traduction automatique par l’IA n’atteint pas encore la perfection ou l’universalité. Elle est confrontée à plusieurs obstacles comme la qualité, la fiabilité, la sécurité, et l’éthique. Ces limites sont en grande partie dues aux données entrantes, qui peuvent manquer de disponibilité, de représentativité, de fiabilité, d’actualité ou de conformité aux droits d’auteur. De plus, toutes les langues ne sont pas égales devant la traduction automatique, certaines étant plus complexes ou moins bien servies. Le problème de fiabilité est particulièrement aigu pour les textes sensibles ou critiques, car les systèmes peuvent être erronés, biaisés, manipulés ou piratés, posant des risques significatifs. Concernant la sécurité, les informations personnelles, commerciales ou stratégiques nécessitent une protection rigoureuse contre les diverses menaces. Enfin, l’éthique de la traduction automatique interroge sur le respect de la diversité linguistique et culturelle et l’impact de l’IA sur la société et l’environnement.

      Le développement d’outils personnalisés et l’avenir des interfaces traductionnelles

      Face à ces enjeux, l’IA présente également des perspectives d’innovation dans la traduction. Un axe prometteur est la création d’outils personnalisés, conçus pour répondre aux exigences spécifiques de chaque utilisateur, domaine, ou langue. Ces outils, qu’ils enrichissent des systèmes existants ou soient créés ex nihilo, visent à améliorer la qualité et la pertinence des traductions tout en optimisant les coûts et les délais. Ils promettent aussi une amélioration de l’expérience utilisateur, en rendant la traduction plus accessible et maîtrisable. Quant à l’avenir des interfaces de traduction, il s’oriente vers des solutions plus intuitives, interactives et immersives, envisageant l’utilisation de moyens novateurs comme la voix, la gestuelle, ou même la réalité augmentée ou virtuelle pour traduire et communiquer sans contrainte de lieu ou de langue.

      Les nouvelles compétences requises pour les professionnels de la traduction

      L’essor de l’IA en traduction modifie aussi le profil compétence requis chez les professionnels du secteur, qu’ils soient indépendants, fournisseurs de services linguistiques, formateurs, ou chercheurs. Ces compétences s’étendent sur les plans linguistique, technique et transversal :

      • sur le plan linguistique, il est attendu des traducteurs une maîtrise de diverses langues, y compris les moins communes, une connaissance des spécificités de chaque langue ainsi qu’une capacité à réviser les traductions issues de l’IA.
      • d’un point de vue technique, la maîtrise des outils de traduction et la gestion des data s’avèrent indispensables.
      • enfin, sur le plan transversal, un fort esprit d’équipe, une communication efficace, une capacité à se former continuellement, à s’adapter aux innovations, et un esprit créatif sont de mise.

      S’il y a bien un domaine dans la traduction où l’IA ne remplace pas l’œil humain, c’est bien la traduction assermentée. Si vous avez besoin de services de traduction assermentée en ligne pour des documents officiels, juridiques ou administratifs, ML Traduction est à votre disposition. ML Traduction s’engage à vous fournir des traductions de haute qualité réalisées par des traducteurs professionnels et certifiés, en l’espace de moins de 48 h. Demandez un devis : c’est simple, rapide et surtout gratuit !