Technologie de traduction

La traduction automatique neuronale est-elle capable de concurrencer la traduction humaine ? (Partie n°1)

De récentes avancées sont le signe d'un étonnant futur pour la traduction automatique. Mais ce phénomène est-il adapté aux sites Web internationaux ?

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Chris Hutchins

08 février 2017

LECTURE 7 MIN

Note du rédacteur en chef : ceci est le volet 1 d'une série en 2 parties. Lire la partie n°2 ici.

Alors que les entreprises doivent servir de plus en plus vite une clientèle en ligne de plus en plus diverse et internationale, le besoin de réaliser cette opération dans leurs langues préférées se fait aussi de plus en plus pressant.

Nous avons longuement évoqué à quel point la manière de lancer des sites Web traduits sur les marchés internationaux peut attirer de nouveaux clients et générer de nouvelles sources de revenus. Et nous avons révélé les meilleures pratiques comme la « traduction respectant la marque » et la localisation, qui illustrent les méthodes que les entreprises peuvent employer pour créer des liens authentiques avec les clients internationaux.

MotionPoint se fait depuis longtemps l'avocat de la traduction humaine pour façonner des contenus en ligne pertinents. (Et c'est toujours le cas. Nous y reviendrons à la fin de cet article.) Mais les récentes avancées technologiques en matière de traduction automatique ont fait les gros titres de la presse. Ces innovations ont également alimenté les conversations au sein des entreprises en développement. La traduction automatique est-elle viable pour nos projets internationaux de développement en ligne ?, se demandent-elles.

Vous avez peut-être vu certains de ces titres. Au cours des six derniers mois, une technologie particulière appelée Traduction automatique neuronale (NMT) a fait le buzz dans le monde de la traduction et même au-delà.

La traduction automatique est-elle viable pour nos projets internationaux de développement en ligne ?

La NMT diffère de la traduction automatique statistique conventionnelle basée sur une phrase, qui historiquement était la méthode utilisée par des services comme Google Traduction. Comme l'expliquait un article du New York Times au mois de décembre, la NMT utilise « des 'réseaux de neurones' artificiels qui se familiarisent avec le monde en faisant des essais et des erreurs, à l'image des nouveau-nés, » dans le but de « créer un système qui se rapproche de la flexibilité humaine. » Plus ce cerveau virtuel deviendra agile et polyvalent, annoncent les experts, plus la qualité de la traduction s'en ressentira.

Cette récente effervescence autour de la NMT est liée à la publication par Google d'un document de 20 pages en septembre dernier. La société y révélait des avancées qui ont grandement amélioré la précision et la lisibilité des traductions réalisées avec la méthode NMT. En termes de traduction, les résultats ont impressionné certaines personnes. C'est notamment le cas d'un professeur japonais de haut rang, spécialisé dans les interactions entre l'être humain et l'informatique, qui a été « ébloui », indique l'article du New York Times.

« Tout le monde s'est demandé comment Google Traduction avait soudainement réussi à produire un résultat aussi ingénieux », écrit l'auteur de l'article.

Les récentes innovations de la NMT

Alors, pourquoi certains sont-ils restés bouche bée après l'annonce de Google ? Pour commencer, la NMT n'a jamais été une méthode efficace pour traduire des contenus. Voilà pourquoi elle est rarement déployée dans les processus de production. Au-delà de son coût sur le plan informatique, elle se montre également hésitante en présence de termes inhabituels ou rares. Et elle est notoirement célèbre pour oublier parfois une partie d'un contenu, ce qui a pour résultat des traductions bizarres, mélangeant les langues.

Mais en septembre, Google a annoncé que les avancées avaient permis d'améliorer la qualité de traduction de 60 à 87 %, selon la paire de langues, par rapport à la performance affichée par Google Traduction. L'approche NMT de Google semble trouver sa voie parmi les nombreuses associations de langues. Cela signifie qu'elle est capable de traduire un contenu à partir de nombreuses langues vers de nombreuses autres langues sans difficultés majeures ou ajustements.

Comparés aux traductions classiques utilisant Google Traduction, les résultats de la NMT obtiennent également des scores BLEU supérieurs, une mesure évaluant la qualité d'une traduction automatique. Les chercheurs de Google prétendent que la qualité de traduction de la NMT était incomparable par rapport à d'autres résultats publiés, et que parfois « les traductions humaines et celles de Google Neural Machine Translations sont quasiment impossibles à distinguer. »

La NMT est notoirement célèbre pour oublier parfois une partie d'un contenu, ce qui a pour résultat des traductions bizarres, mélangeant les langues.

Depuis, Google a intégré sa méthode NMT à son produit Google Traduction pour huit paires de langues. Ces langues - qui comprennent les principales langues européennes, latino-américaines et asiatiques - couvrent environ un tiers de la population mondiale, selon Google.

De telles avancées étaient attendues depuis longtemps dans le domaine de la traduction automatique. En janvier dernier, Microsoft a annoncé des nouveautés s'appuyant sur l'intelligence artificielle sur sa propre API de traduction automatique. En s'appuyant sur son expertise en matière d'IA, l'entreprise a annoncé pouvoir fournir des systèmes de traduction rapides et facilement modulables, sans que le client n'ait besoin de lui confier d'« importants volumes » de contenus déjà traduits.

Baidu, le principal moteur de recherche chinois, investit aussi beaucoup dans ces systèmes. Son outil de traduction automatique, Baidu Translate, a été lancé en 2011. Le service s'appuie sur une puissante technologie d'apprentissage, expliquait en mars dernier, un représentant de Baidu à Slator, un site d'informations spécialisé dans le domaine des fournisseurs de services linguistiques.

« Bien qu'il existe encore un fossé entre la traduction automatique et la traduction humaine, la qualité de la traduction automatique dans certains domaines spécifiques est déjà quasiment aussi performante que celle de l'humain », assure le représentant de Baidu.

Amazon s'est aussi lancé dans la bataille en renforçant son équipe de développement de traduction automatique, basée à Pittsburgh. On notera avec intérêt qu'Amazon ne mise pas sur la NMT comme le fait Google. Même si on a constaté une « forte progression » dans ce domaine au cours des dernières années, cet outil en est encore à ses « balbutiements », expliquait Alon Lavie, directeur du groupe Traduction automatique chez Amazon Pittsburgh, au journal Slator en janvier.

Lavie n'est pas le seul professionnel à émettre des réserves à propos de la NMT. La technologie est « encore loin de fournir des résultats comparables à la traduction humaine, » expliquait Kirti Vashee, consultant, après l'annonce de Google en septembre 2015.

La « touche humaine », élément critique

En dépit du récent gain de popularité de la NMT, le métier de traducteur a toujours un avenir. Nous dirons même que c'est un domaine florissant, en pleine expansion. Selon une étude de 2015 s'appuyant sur des données collectées auprès de 90 agences gouvernementales, les services de traduction et d'interprétariat constituent le domaine d'activité ayant la croissance la plus rapide aux Etats-Unis, en termes de nombre d'emplois créé. Le secteur recrutera 36 % d'emplois supplémentaires, environ 12 400 entre 2014 et 2019, annonce l'étude. Des données de décembre 2015 contenues dans un rapport de l'U.S. Department of Labor viennent confirmer ces chiffres.

Il apparaît donc clairement que la traduction humaine a un avenir et s'avère même indispensable. La NMT et les autres formes de traduction automatique ne disposent pas des capacités et du niveau de qualité que l'humain apporte dans les traductions. MotionPoint se fait depuis longtemps l'avocat de la traduction humaine. A ce propos, nous utilisons largement ces compétences dans notre travail de traduction de sites Web au bénéfice de nos clients.

Lorsqu'il est question de déterminer l'intention créative et les nuances d'un contenu et de faire passer cette intention dans une autre langue, en utilisant des termes transmettant non seulement une information, mais aussi une émotion et une conviction, le cerveau humain règne en maître. Préserver cette intention et cette résonance s'avère particulièrement important pour les entreprises soucieuses de leur stratégie de marque.

La NMT ne dispose pas des capacités et du niveau de qualité que l'humain apporte dans les traductions.

Nous avons discuté de ce sujet avec certains employés de MotionPoint, dont Eric Frank, directeur des comptes internationaux au sein de l'équipe commerciale de MotionPoint.

« La traduction humaine est vraiment la seule méthode capable de saisir précisément le message d'une marque, » explique Eric. « Le nombre de nuances dans l'écriture est tel, en termes de niveau de formalité, de jeux de mots ou de dialectes, qu'un logiciel de traduction ne peut pas les déduire ou les réutiliser. Souvent, pour choisir un terme, il utilisera le "plus petit dénominateur commun". »

De manière spontanée, la traduction automatique prend rarement en compte un terme en fonction d'un secteur d'activité ou d'un public. Prenez par exemple le secteur automobile, dit Eric. Certains fabricants de voitures utiliseront sans doute le terme « voitures » pour décrire leurs produits, alors que d'autres préféreront parler d'« automobiles » ou de « véhicules de tourisme à 4 roues ». Ce sont là des choix créatifs délibérés et souhaités par la marque.

« La traduction automatique ne comprend pas ces nuances, » affirme Eric. « Il utilisera souvent un mot par défaut et celui-ci ne sera pas forcément celui qu'impose l'intention créative de la marque. »

La persistance de ces écarts empêche souvent l'utilisation de la traduction automatique pour traduire tout un site. De plus, la traduction automatique ne plaît pas aux clients, explique Blas Giffuni, directeur de l'équipe Global Growth chez MotionPoint. Les enjeux vont bien au-delà d'un contenu traduit manquant de créativité ou difficile à comprendre, explique-t-il.

De graves erreurs de traduction peuvent poser un véritable problème pour une marque en termes de responsabilité et de crédibilité.

« Nous avons relevé des erreurs générées par des logiciels de traduction automatique utilisés par certains clients, » ajoute Blas. Nous avons vu par exemple des descriptions d'articles de loisirs en extérieur proposant des « fusils pour chasser la dinde » (« shotguns for hunting turkeys » en anglais) qu'un logiciel a mal traduit en espagnol, avec pour résultat la traduction « fusils pour chasser les Turcs. » Des erreurs de traduction aussi graves peuvent poser un véritable problème pour une marque en termes de responsabilité et de crédibilité.

Autre problème : l'algorithme de recherche de Google ne prend pas favorablement en compte les contenus des traductions automatiques. Ce dernier ne suit pas les règles de qualité de l'entreprise.

« Google insiste sur l'expérience utilisateur, » explique Blas. « La traduction automatique propose rarement un contenu bien écrit, alors que Google recherche précisément ce type de contenus. Cela peut pénaliser les sites en affaiblissant le SERP (résultats du moteur de recherche) ou pire encore, en supprimant purement et simplement le site de l'index Google. »

À suivre…

Sur le plan commercial, l'utilisation de l'humain dans la traduction de sites Web est une projection du message de la marque et favorise la visibilité sur les moteurs de recherche.

Nous publierons prochainement la seconde partie et donc la conclusion de cette série d'articles. Dans cet article, vous découvrirez comment les traductions humaines peuvent, avec l'aide de puissantes technologies de gestion des traductions, renforcer l'impact des sites Web sur les marchés internationaux, améliorer de manière spectaculaire le SEO mondial et réduire les coûts par rapport à des solutions concurrentes.

Restez connectés ! La partie 2 de notre article sera publiée avant la fin de la semaine !

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Chris Hutchins

08 février 2017

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