Traduction augmentée

Apprentissage d'une langue étrangère : comparaison homme-machine

La traduction automatique moderne nous est née dans les années 1950 et plus précisément lorsque IBM a organisé le « Georgetown Experiment », en 1954. Aujourd’hui, plutôt que de survoler l’histoire de la traduction automatique, je vous propose une comparaison entre l’évolution de la traduction automatique et l’apprentissage d’une langue étrangère chez les adultes.


Aux débuts, le vide

Comme le vocabulaire d'un adulte qui commence à apprendre une langue étrangère, tout moteur de traduction automatique est vide. Pour le remplir, il faut beaucoup d’informations. Avec les temps et l’expérience, l’adulte et la machine arrivent à comprendre quelles sont les erreurs à ne pas commettre et ils apprennent de nouveaux mots jusqu’au jour où ils arrivent à s’exprimer correctement. Si, en général, à un adulte il suffit une année en immersion totale pour parler de manière très compréhensible une langue étrangère, à la machine, en revanche, il a fallu une soixantaine d’années !


Les premiers mots

Tout adulte qui commence à apprendre une langue étrangère se concentre sur la traduction de mots isolés. Comment dit-on « vélo » en italien ? Les chercheurs ont commencé par créer des systèmes de traduction automatique qui fonctionnait de la même manière ; ils ont défini une série de règles que la machine suivait à la lettre. C’est ainsi que la traduction automatique à base de règles était née. Toutefois, ce système n’était pas en mesure de générer des phrases fluides et complexes. D’après tout, même les humains qui commencent à apprendre une langue étrangère n’y parviennent pas…

L’expérience

En étudiant et en lisant, nous arrivons donc à apprendre un nombre suffisant de mots pour nous exprimer de manière correcte sans trop réfléchir sur la grammaire et la structure des phrases, car il s’agit d’une tâche qui devient de plus en plus naturelle. Encore une fois, la machine a eu besoin elle aussi d’étudier et de lire plusieurs millions de mots pour s’améliorer, et cela a été rendu possible avec la démocratisation d’Internet et la création de données numériques. Après la traduction automatique à base de règles, les chercheurs ont en effet créé des systèmes statistiques capables d’analyser automatiquement les textes et de sélectionner les mots les plus adaptés en se basant sur un calcul des probabilités. Les règles à respecter éteint définies, mais la machine avait la liberté de créer des phrases différentes grâce à son travail d’analyse de textes. L’être humain aussi apprend la grammaire par cœur, mais ensuite il n’a plus besoin de réfléchir pour formuler des phrases dans une langue étrangère, n’est-ce pas ?


La sélection

Si un adulte continue son immersion dans une langue étrangère, il arrive à s’exprimer correctement dans toute situation, pas seulement pour acheter une baguette à la boulangerie ! Il arrive à sélectionner les bons mots, la bonne terminologie et les bons synonymes, car il est capable de prendre en compte le contexte dans lequel il se trouve. Avec ses amis, il emploie des mots qu’il n’oserait jamais prononcer devant son chef, par exemple. C’est en utilisant un mécanisme d’attention et l’intelligence artificielle que les chercheurs ont réussi à faire en sorte que la machine imite le raisonnement d’un humain qui s’exprime dans de différentes situations, et le résultat est admirable ; désormais, les systèmes dits neuronaux sont en mesure de produire des traductions très fluides, quasi naturelles. Toutefois, très souvent nous arrivons à deviner que la personne que nous avons en face s’exprime dans une langue qui n’est pas sa langue maternelle, même si elle parle très bien. C’est la preuve que les langues sont tellement complexes qu’il est parfois impossible d’atteindre la fluidité et la précision espérées, et cela vaut pour un adulte qui apprend une langue étrangère, mais encore plus pour la machine. Mais les chercheurs ne lâchent rien…


Le polyglottisme

Un adulte qui apprend une langue étrangère a plus de facilité à apprendre une deuxième langue étrangère, car il connait les mécanismes d’apprentissage et il peut s’appuyer sur les analogies entre les deux langues dont il parle déjà. À nouveau, les chercheurs s’inspirent de la plasticité du cerveau humain pour créer de nouveaux systèmes multilingues qui n’ont rien à envier à un polyglotte. Les choses vont plus vite que vous ne pouvez l’imaginer : le premier système multilingue a été déjà déployé par Facebook. Plus besoin de créer un moteur de traduction automatique pour chaque combinaison linguistique, car un seul moteur suffit.


Que nous réserve l’avenir ?

Une chose est certaine. En soixante-dix ans, la traduction automatique s’est améliorée considérablement, mais il ne se passe pas un jour sans que nous tombions sur une traduction automatique délirante. Pour moi, c’est la preuve que le monde a encore besoin de professionnels de la traduction pour garantir le transfert intégral des connaissances entre les différentes cultures.



D’ailleurs, le plus grand défi pour les chercheurs est de faire en sorte qu’un moteur de traduction automatique utilise la bonne terminologie. En effet, les résultats « étonnants » et le concept de human parity font souvent référence à des traductions de textes non spécialisés. À nouveau, pour résoudre ce problème le secteur des services linguistiques n’a pas de choix : il faut faire appel à des traducteurs et post-éditeurs.

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