{"id":3379,"date":"2019-05-15T11:34:30","date_gmt":"2019-05-15T09:34:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.textmaster.com\/blog\/?p=3379"},"modified":"2019-06-06T11:50:01","modified_gmt":"2019-06-06T09:50:01","slug":"traduction-automatique-neuronale-guide","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/traduction-automatique-neuronale-guide\/","title":{"rendered":"Traduction Automatique Neuronale : conseils et b\u00e9n\u00e9fices pour vos traductions digitales"},"content":{"rendered":"<p>Il nous est tous d\u00e9j\u00e0 arriv\u00e9 d\u2019utiliser des outils tels que <strong>Google Translate, Reverso<\/strong> ou encore <strong>Deepl.<\/strong> Vous savez, ces traducteurs disponibles sur internet permettant de passer d\u2019une langue \u00e0 une autre ! C\u2019est ce que l\u2019on appelle la <strong>traduction automatique, ou machine translation<\/strong> (MT) en anglais : le passage d&rsquo;un texte &#8211; d\u2019une langue \u00e0 une autre &#8211; effectu\u00e9 par <strong>ordinateur, sans intervention humaine<\/strong>.<\/p>\n<p>Certains de ces outils laissent encore \u00e0 d\u00e9sirer et des questions se posent toujours. Est-ce qu\u2019un moteur de traduction automatique g\u00e9n\u00e9rique r\u00e9pond bien <strong>\u00e0 mes attentes business sp\u00e9cifiques<\/strong> ? Est-ce que la <em>machine translation<\/em> <strong>permet d\u2019assurer la confidentialit\u00e9 de mes donn\u00e9es<\/strong> ? Qu\u2019est-ce que la Neural Machine Translation et comment puis-je l\u2019<strong>int\u00e9grer \u00e0 mon workflow sp\u00e9cifique<\/strong> ?<\/p>\n<h2><strong>Traduction automatique : origines, fonctionnement et \u00e9volution<\/strong><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/histoire-evolution-technologies-traduction\/\">Les d\u00e9buts de la traduction automatique<\/a> remontent aux ann\u00e9es 50. <strong>Trois types de syst\u00e8mes<\/strong> se sont succ\u00e9d\u00e9 :<\/p>\n<h3><strong>Les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles (ann\u00e9es 1980)<\/strong><\/h3>\n<p>Le programme de traduction automatique va associer des <strong>dictionnaires de mots courants<\/strong> ainsi que des <strong>r\u00e8gles linguistiques et grammaticales<\/strong>. Il est \u00e9galement recommand\u00e9 d\u2019ajouter des <strong>dictionnaires utilisateurs<\/strong> afin d\u2019am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de traduction, bien que celle-ci ne sera pas forc\u00e9ment \u00e0 la hauteur de nos attentes. Cependant, gr\u00e2ce \u00e0 <strong>l\u2019alimentation des dictionnaires sp\u00e9cialis\u00e9s<\/strong>, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles permettent g\u00e9n\u00e9ralement des traductions coh\u00e9rentes et logiques.<\/p>\n<h3><strong>Les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des statistiques (1980-90) <\/strong><\/h3>\n<p>Ces syst\u00e8mes n&rsquo;utilisent <strong>aucune r\u00e8gle linguistique<\/strong> pour effectuer la traduction. Ils traduisent en se servant de <strong>mod\u00e8les statistiques<\/strong> auto construits \u00e0 partir de <strong>corpus<\/strong>. Le programme de traduction automatique analyse des banques de donn\u00e9es importantes pour chaque langue, ce qui permet des traductions <strong>assez fluides<\/strong> mais qui ne sont parfois pas tr\u00e8s logiques.<\/p>\n<h3><strong>Les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des algorithmes neuronaux (2015)<\/strong><\/h3>\n<p>Ces syst\u00e8mes permettent de <strong>traduire en temps r\u00e9el<\/strong> et de <strong>pr\u00e9dire<\/strong> la probabilit\u00e9 d\u2019une s\u00e9quence de mots. \u00a0C\u2019est une approche qui permet aux moteurs d\u2019apprendre \u00e0 traduire par le biais de r\u00e9seaux neuronaux dont les liaisons sont similaires \u00e0 celles d\u2019un cerveau. Ce syst\u00e8me de traduction automatique neuronale permet des traductions de plus <strong>grande qualit\u00e9 : l<\/strong><strong>a traduction neuronale<\/strong> contient en effet 50% moins d&rsquo;erreurs d&rsquo;ordre des mots<strong>, <\/strong>17% moins d&rsquo;erreurs lexicales et 19% moins d&rsquo;erreurs grammaticales<strong>.<\/strong> Les r\u00e9seaux neuronaux ont m\u00eame <strong>appris \u00e0 harmoniser le genre et le cas dans diff\u00e9rentes langues <\/strong>(et personne ne leur a appris \u00e0 le faire !). Voici un exemple de phrase en anglais traduite en fran\u00e7ais par un moteur de<strong> traduction automatique g\u00e9n\u00e9rique<\/strong> ne prenant pas en compte le contexte de la phrase et un moteur de <strong>traduction automatique neuronale<\/strong> entra\u00een\u00e9 dans le domaine :<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-3396\" src=\"https:\/\/blog.textmaster.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Exemple-NMT-1.png\" alt=\"exemple-moteur-traduction-automatique-neuronale\" width=\"1668\" height=\"534\" srcset=\"https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Exemple-NMT-1.png 1668w, https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Exemple-NMT-1-300x96.png 300w, https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Exemple-NMT-1-768x246.png 768w, https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Exemple-NMT-1-1024x328.png 1024w, https:\/\/fr.textmaster.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/Exemple-NMT-1-624x200.png 624w\" sizes=\"(max-width: 1668px) 100vw, 1668px\" \/><\/p>\n<hr \/>\n<p><a href=\"https:\/\/go.textmaster.com\/lp-en-accelerate-international-expansion-technology\/?utm_source=blog&amp;utm_medium=referral\">D\u00e9couvrez comment vous d\u00e9velopper \u00e0 l\u2019international gr\u00e2ce aux technologies<\/a><\/p>\n<hr \/>\n<h2><strong>La NMT, un atout majeur de la traduction automatique<\/strong><\/h2>\n<p>Radicalement diff\u00e9rente des autres approches telles que la traduction statistique et la traduction automatique \u00e0 base de r\u00e8gles, la Neural Machine Translation utilise <strong>un grand r\u00e9seau neuronal qui fonctionne sur le mod\u00e8le du cerveau humain au travers de l\u2019intelligence artificielle.<\/strong><\/p>\n<p>Elle est la plus avanc\u00e9e en mati\u00e8re de traduction g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par ordinateur et a fait d\u2019\u00e9normes progr\u00e8s ces derni\u00e8res ann\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019auto-apprentissage bas\u00e9e sur l\u2019I<strong>ntelligence Artificielle, <\/strong>le <strong>Big Data<\/strong> et le <strong>Deep Learning<\/strong>. Aujourd\u2019hui les moteurs neuronaux de traduction automatique peuvent \u00eatre utilis\u00e9s comme base pour des <strong>traductions professionnelles.<\/strong><\/p>\n<p>La machine est <strong>capable de reproduire<\/strong> une traduction fiable mais aussi d\u2019<strong>apprendre<\/strong> une langue. Cela lui permet d\u2019am\u00e9liorer continuellement la qualit\u00e9 des donn\u00e9es traduites. Pour qu\u2019elle soit op\u00e9rationnelle, celle-ci doit forc\u00e9ment \u00eatre <strong>entra\u00een\u00e9e par un humain<\/strong>. Ce qui signifie que le programme doit \u00eatre aliment\u00e9 avec un volume important de donn\u00e9es dans le but d\u2019am\u00e9liorer la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats finaux.<\/p>\n<p>L\u2019humain est \u00e9galement capable d\u2019entra\u00eener le programme pour r\u00e9pondre aux besoins sp\u00e9cifiques d\u2019un secteur qu\u2019il soit juridique, financier ou encore m\u00e9dical avec un <strong>vocabulaire m\u00e9tier propre.<\/strong><\/p>\n<p>Deux entreprises des <strong>GAFAM<\/strong> sont d\u00e9j\u00e0 adeptes de ce type de traduction automatique v\u00e9rifi\u00e9e\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Google avec le Google Neural Machine Translation (GNMT) : r\u00e9seau neuronal disponible en 8 langues<\/li>\n<li>Microsoft avec l\u2019application mobile Microsoft Translator permettant de traduire des documents dans une soixantaine de langues diff\u00e9rentes<\/li>\n<\/ul>\n<p>Skype a \u00e9galement son Skype Translator, efficace pour faciliter les conversations de groupes allant jusqu\u2019\u00e0 100 interlocuteurs.<\/p>\n<p>En clair, la NMT est utile dans divers secteurs, notamment celui du <strong>e-commerce<\/strong> \u00e0 condition de valider quelques crit\u00e8res pour faciliter la traduction tels qu\u2019un nombre de r\u00e9p\u00e9titions suffisant, un volume de data sp\u00e9cifiques disponible pour entra\u00eener le moteur syst\u00e8me ou encore un assez grand volume de texte \u00e0 traduire.<\/p>\n<p>Cependant, il y a des points \u00e0 ne pas n\u00e9gliger\u2026<\/p>\n<h3><strong>Les limites de la Traduction Automatique Neuronale<\/strong><\/h3>\n<p>L\u2019inconv\u00e9nient de la NMT, comme les autres types de <strong>traduction automatique<\/strong>, est que les phrases dans le texte source doivent \u00eatre tr\u00e8s <strong>explicites<\/strong> pour obtenir une traduction de qualit\u00e9. La moindre <strong>ambigu\u00eft\u00e9<\/strong> doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e dans le programme auparavant au risque de se retrouver avec une traduction n\u2019ayant plus aucun sens. En effet, la <em>Neural Machine Translation<\/em> <strong>rencontre des difficult\u00e9s face \u00e0 un langage tr\u00e8s technique ou \u00e0 l\u2019utilisation de mots rares et de noms propres<\/strong>. Il y a divers sujets \u00e0 traiter avant de se lancer dans une <strong>traduction automatique neuronale<\/strong> :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>L\u2019explicit\u00e9 du texte<\/strong> \u00e0 traduire afin d\u2019\u00e9viter les soucis d\u2019ambigu\u00eft\u00e9<\/li>\n<li><strong>L\u2019entra\u00eenement et le regard humain<\/strong> sur les secteurs particuliers (juridiques, m\u00e9dicaux\u2026)<\/li>\n<li><strong>La gestion de la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong> : il faut savoir que les moteurs publiquement disponibles enregistrent toutes les donn\u00e9es sur leurs serveurs. De ce fait, il est difficile voire impossible de garantir la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es des clients<\/li>\n<li><strong>Le sujet de cr\u00e9ativit\u00e9<\/strong> : un moteur s\u2019entra\u00eene avec ce qu\u2019il consid\u00e8re \u00eatre la norme et proposera alors, toujours une traduction qui, pour lui, sera la plus appropri\u00e9e par rapport \u00e0 ce qu\u2019il aura appris. Or, un langage de marque (notamment dans le secteur du <strong>e-commerce<\/strong>) requiert de se diff\u00e9rencier (un \u00ab top \u00bb chez Topshop sera peut-\u00eatre appel\u00e9 \u00ab t-shirt \u00bb chez Zara bien que ces deux produits fassent r\u00e9f\u00e9rence au m\u00eame type de v\u00eatement).<\/li>\n<\/ul>\n<p>C\u2019est pour g\u00e9rer tous ces obstacles que <strong>l\u2019interaction humaine est indispensable.<\/strong><\/p>\n<h3><strong>L\u2019imp\u00e9ratif de l\u2019humain<\/strong><\/h3>\n<p>La traduction automatique, m\u00eame neuronale, pr\u00e9sente donc encore quelques lacunes notamment en mati\u00e8re de contexte. C\u2019est pour cela que la v\u00e9rification humaine est n\u00e9cessaire, car certaines subtilit\u00e9s restent encore hors de port\u00e9e de la traduction automatique. L\u2019expertise humaine en gestion de projet, le conseil et les connaissances techniques des sp\u00e9cialistes de la Neural Machine Translation sont autant d\u2019\u00e9l\u00e9ments indispensables \u00e0 la r\u00e9ussite d\u2019un projet de traduction automatique v\u00e9rifi\u00e9e.<\/p>\n<p>Tout ceci nous am\u00e8ne donc \u00e0 la traduction automatique v\u00e9rifi\u00e9e, ou traduction automatique relue. On parle de <strong>Post-Edited Machine Translation<\/strong> ou <a href=\"https:\/\/fr.textmaster.com\/post-editor-traduction-automatique\/\"><strong>PEMT<\/strong><\/a>. Cette activit\u00e9, g\u00e9r\u00e9e par des traducteurs professionnels et sensibilis\u00e9s aux enjeux de la <strong>traduction automatique neuronale<\/strong>, consiste \u00e0 corriger la traduction g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par la machine pour obtenir un texte final coh\u00e9rent et fluide. Il existe deux types de post-\u00e9dition :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>La post-\u00e9dition l\u00e9g\u00e8re<\/strong> qui consiste \u00e0 corriger la traduction automatique sans approfondir<\/li>\n<li><strong>La post-\u00e9dition compl\u00e8te <\/strong>qui requiert une correction approfondie de la part du traducteur humain<\/li>\n<\/ul>\n<p>Une PEMT l\u00e9g\u00e8re sera utilis\u00e9e pour les erreurs suivantes : <strong>fautes d\u2019orthographe ou de grammaire, contresens, contenu offensant ou inappropri\u00e9, mots manquants<\/strong>\u2026 Tandis que la PEMT compl\u00e8te sera plut\u00f4t utile pour tout ce que touchera \u00e0 <strong>la terminologie, la structure de certaines phrases, la ponctuation ou encore le style d\u2019\u00e9criture <\/strong>afin de rendre le texte plus naturel et fluide.<\/p>\n<p>La PEMT l\u00e9g\u00e8re (<em>light post-editing<\/em> en anglais) est donc <strong>utilis\u00e9e pour faciliter la compr\u00e9hension globale d\u2019une langue que l\u2019on ne ma\u00eetrise pas<\/strong> alors que la PEMT compl\u00e8te (<em>Full post-editing<\/em> en anglais) est <strong>utilis\u00e9e pour rendre parfaites les phrases produites par le moteur de traduction automatique\u2026 d\u2019o\u00f9 le terme de traduction automatique relue ou v\u00e9rifi\u00e9e.<\/strong><\/p>\n<p>La Neural Machine Translation repr\u00e9sente donc une <strong>avanc\u00e9e consid\u00e9rable dans l\u2019efficacit\u00e9 et la pertinence des moteurs de traduction automatique<\/strong>. Ces moteurs, s\u2019ils sont enrichis et entra\u00een\u00e9s par secteur d\u2019activit\u00e9, sont une <strong>base tr\u00e8s qualitative pour les traducteurs<\/strong> charg\u00e9s de relire et v\u00e9rifier les textes traduits. Concr\u00e8tement, la NMT poss\u00e8de des b\u00e9n\u00e9fices ind\u00e9niables pour les entreprises :<\/p>\n<ul>\n<li>D\u2019abord, <strong>des \u00e9conomies importantes<\/strong> g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par la traduction automatique ;<\/li>\n<li>Ensuite, <strong>un gain de temps non n\u00e9gligeable<\/strong> : un traducteur humain professionnel peut traduire en moyenne 2000 \u00e0 3000 mots par jour, alors qu\u2019il ne faut \u00e0 une machine que quelques instants pour traduire des volumes cons\u00e9quents ;<\/li>\n<li>Enfin, <strong>l\u2019assurance d\u2019une qualit\u00e9 irr\u00e9prochable<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019expertise humaine de l\u2019\u00e9quipe en charge du projet et au travail indispensable des traducteurs professionnels en charge de la post-\u00e9dition.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Le travail des moteurs de traduction automatique neuronale doit donc imp\u00e9rativement \u00eatre coupl\u00e9 d\u2019un accompagnement humain<\/strong> par des professionnels de la traduction : chefs de projets, linguistes, d\u00e9veloppeurs et traducteurs\/relecteurs. La traduction automatique v\u00e9rifi\u00e9e vous permettra ainsi d\u2019assurer des traductions rapides, coh\u00e9rentes et moins co\u00fbteuses, adapt\u00e9es \u00e0 votre domaine d\u2019expertise, \u00e0 votre langage de marque et \u00e0 votre cible.<\/p>\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030\" class=\"hs-cta-node hs-cta-a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/2680086\/a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030\" class=\"hs-cta-img\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/2680086\/a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030.png\" alt=\"Comment la technologie peut vous permettre d'acc\u00e9l\u00e9rer \u00e0 l'international\" width=\"750\" height=\"200\" \/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(2680086, 'a55b263d-de91-440b-be0c-1d9c38ccd030', {}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il nous est tous d\u00e9j\u00e0 arriv\u00e9 d\u2019utiliser des outils tels que <strong>Google Translate, Reverso<\/strong> ou encore <strong>Deepl.<\/strong> Vous savez, ces traducteurs disponibles sur internet permettant de passer d\u2019une langue \u00e0 une autre ! 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