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DeepL : le nouvel outil de traduction automatique qui fait de l’ombre à Google

Les avancées de l’intelligence artificielle et leur application dans le champ de la traduction automatique n’arrêtent pas de nous surprendre. Même si nous avons plus l’habitude de nous focaliser sur les erreurs commises par les traducteurs automatiques, il faut avouer que les résultats qu’ils obtiennent sont chaque fois meilleurs. Au départ, les logiciels utilisés se contentaient de remplacer un mot par un autre, sans prendre en compte le contexte. Ce système n’était donc efficace que pour chercher du vocabulaire ou traduire des phrases courtes sans prendre en compte la structure syntactique ni la grammaire. Il a fallu attendre 2014 pour engager un véritable saut qualitatif. Cette année là, l’Université de Montréal a réussi, à travers d’un schémas, à ouvrir à la traduction automatique les portes du deep learning. Le deep learning, ou apprentissage profond en français, utilise à la fois les avancées des neurosciences, les réseaux neuronaux artificiels ainsi que des algorithmes pour améliorer les différents aspects de l’intelligence artificielle. Jusqu’à aujourd’hui, personne n’avait pu rivaliser avec le géant multidisciplinaire Google dont le système repose sur un corpus plurilingue enrichi quotidiennement.

Le 29 août 2017, une entreprise européenne, DeepL, a dévoilé un nouvel outil de traduction automatique. Même si le nom de cette entreprise est inconnu, Linguee, le fameux dictionnaire en ligne, se cache derrière.  Linguee offre à ses utilisateurs plusieurs propositions de traduction trouvées sur Internet, elles sont issues de corpus de documents publiés sur le Web. Le site permet aussi de consulter la source dans laquelle ces segments ont été trouvés, l’utilisateur peut donc décider si celle-ci est digne de confiance ou pas. L’immense base de données de ce moteur de recherche de traductions, alimenté par des sources fiables comme l’Union Européenne, sert de point de départ au niveau traducteur automatique qui peut y apprendre et s’entraîner. Les résultats sont spectaculaires dans de nombreux domaines : documents techniques, articles de presse, analyses sportives...

Que se cache-t-il derrière d’aussi bons résultats?

Pour des raisons stratégiques évidentes, l’entreprise n’a pas souhaité révéler son secret, mais il semblerait logique que son succès soit lié aux deux facteurs que nous exposerons ci-après :

Dans un premier temps, l’une des clefs du succès d’un traducteur automatique est la qualité des traductions qui l’alimentent. Cette philosophie est d’ailleurs la ligne de conduite et l’une des raisons du succès de la société mère, Linguee. Avant d’être inclus dans leur base de données, n’importe quel texte doit obtenir une note minimum dans leur algorithme, validé par avance par un être humain. Face à la quantité de données manipulée par le géant Google, qui possède, soit dit en passant, plus d’un million de serveurs et de centres de données dans le monde, DeepL préfère la qualité.

Dans un second temps, l’application du nouveau paradigme des réseaux neuronaux ou deep learning a permis une évolution notoire. Il est fort probable que les programmateurs de ce traducteur automatique aient utilisé, optimisé et personnalisé un paradigme d’apprentissage basé sur un des réseaux neuronaux existants.

Mais il demeure facile de tromper un traducteur automatique. Lorsqu’il s’agit de traduire de longues phrases, des textes d’ordre littéraire, commercial, ou n’importe quel texte qui implique des connaissances culturelles, ses compétences sont encore très limitées.

Portrait de José Gambín
José Gambín

José Gambín Asensio est diplômé en sciences biologiques à l’université de Valence et en traduction et interprétation à l’université de Grenade. Il a occupé diverses fonctions comme chef de projets, maquettiste ainsi que traducteur free-lance. Depuis 2002, il est l’un des fondateurs de AL Traductions et occupe actuellement le poste de Directeur des Ventes et du Marketing.

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