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Ou à la convivialité qui va avec. L'allure décontractée d'Antoine Bordes, le jeune directeur du labo, est à l'avenant. Un enjeu stratégique pour Facebook, qui réalise déjà plus de 4 milliards de traductions par jour. Le laboratoire de Facebook n'est pas le seul à plancher sur ces techniques.

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Ou à la convivialité qui va avec. L'allure décontractée d'Antoine Bordes, le jeune directeur du labo, est à l'avenant. Un enjeu stratégique pour Facebook, qui réalise déjà plus de 4 milliards de traductions par jour. Le laboratoire de Facebook n'est pas le seul à plancher sur ces techniques. Facebook a, lui, choisi de creuser le sillon des idiomes plus exotiques, pour lesquels il n'existe pratiquement pas de texte déjà traduits pouvant servir de référence, comme le népalais, le pashto, l'ourdou, le swahili ou le khmer.

Il s'agit d'en tirer un modèle quasi universel applicable à toutes les paires de langues. L'intelligence artificielle au travail Cette nouvelle avancée dans la traduction automatique témoigne de l'effervescence qui agite ce secteur depuis environ deux ans, en fait depuis qu'on est parvenu à appliquer les modèles de l'intelligence artificielle, inspirée du fonctionnement du cerveau humain, à la traduction de texte.

La technique baptisée NMT Neural Machine Translation, traduction automatique neuronale a fait faire un bond de géant à la qualité du rendu. Tous ceux qui avaient renoncé à Google Translate, à cause de ses contresens et ses incohérences parfois cocasses, seraient surpris. Bien qu'encore imparfaite, la traduction proposée est désormais beaucoup plus fluide.

De quoi faire fantasmer tous ceux qui veulent en finir avec l'apprentissage des langues. D'autant que, couplés aux avancées de la reconnaissance vocale, ces nouveaux modèles ont favorisé l'émergence de différents dispositifs d'oreillettes à brancher sur son smartphone pour des conversations orales voir encadré p.

Ces progrès sont aussi l'occasion, pour les entreprises qui dépensent beaucoup en traduction, de faire de substantielles économies. Une cartographie des mots Pourquoi a-t-il fallu attendre ces deux dernières années pour observer de tels progrès? Impossible de comparer ou superposer deux mots et a fortiori deux phrases, comme on peut le faire avec les pixels d'une image ou la fréquence d'un son. Le premier article universitaire décrivant ce fonctionnement est paru en Deux ans plus tard, Google annonçait la mise en production de cette technique sur son moteur.

Mais les erreurs étaient courantes et les traductions peu fluides. Les statistiques appliquées aux phrases Expérimentés dès la fin des années par IBM, les moteurs de traduction fondés sur les statistiques changent radicalement la donne.

Cette fois, le logiciel n'a plus aucune connaissance syntaxique. On lui donne juste à avaler d'immenses corpus de textes bilingues déjà traduits sur lesquels il va s'appuyer pour découper la phrase en séquences de mots et proposer pour chacune la solution la plus fréquente.

C'est un peu comme si on avait brûlé tous les bouquins de grammaire pour partir en immersion dans le pays. Ce type de programmes mettra tout de même près de dix ans pour se perfectionner et devenir la nouvelle norme. Il faudra attendre pour que Google Translate, qui utilisait jusque-là les services de traduction automatique basés sur les règles de Systran, s'en émancipe pour lancer son propre moteur. Ici, la performance du système expert ne dépend plus du codage grammatical et linguistique, mais de la qualité des corpus de traductions bilingues servant de référence.

Restait à trouver des documents fiables entre paires de langues. Mais on a fini par déchanter. Pas étonnant que tout le monde ait rapidement basculé. Tous les labos de pointe ont joué la carte de l'open source, ce qui a permis d'alimenter la recherche. En à peine deux ans, déjà trois modèles de moteurs de traduction neuronaux se sont succédé.

L'Open source n'empêche pas la rivalité La transparence de la plupart des grands centres de recherche n'implique pas que tous les systèmes se valent ou qu'il n'y ait pas de concurrence. Tout comme pour les systèmes statistiques, la qualité de la traduction des NMT dépend totalement de celle du corpus avec lequel on entraîne le système.

Selon qu'on alimente le programme avec du langage parlé ou un discours institutionnel, le rendu ne sera pas le même. Or, pour un grand public qui utilise de plus en plus ces applis dans la vie courante, il est difficile de traduire un SMS, un post ou un menu avec pour référence les débats sur une directive de l'Union européenne. Enrichir sans cesse les bases de données Les développeurs utilisent donc désormais d'autres corpus, comme les recueils de sous-titres de films.

Le NMT de l'allemand DeepL a pu s'appuyer sur les bases de données très documentées de sa maison mère, le traducteur en ligne Linguee. Pour les langues les moins documentées, Google, qui traduit plus d'un milliard de mots par jour, dispose aujourd'hui d'une communauté de près de 10 millions de contributeurs qui alimentent les corpus avec des traductions depuis ou vers l'anglais. Le gouvernement du Kazakhstan a encouragé sa population à pratiquer l'exercice. Aujourd'hui, la firme américaine en propose Mais la majorité passe encore par l'entremise de l'anglais comme langue pivot.

Ce qui augmente le risque d'erreurs. Des Logiciels pointus pour le business La compétition entre opérateurs est d'abord une bataille d'image. Chacun veut imposer sa référence et attirer la plus grosse communauté de développeurs. Sur un plan strictement commercial, tout le monde n'affiche pas les mêmes intérêts. Pour Facebook, l'enjeu consiste surtout à faciliter les échanges entre communautés linguistiques. D'où ses recherches sur les langues exotiques, afin de faire émerger un nouveau modèle indépendant des textes déjà traduits.

Google, Microsoft Skype , Amazon voire le chinois Baidu, eux, vendent de la traduction aux entreprises, un marché évalué à près de 45 milliards d'euros. Avec phrases extraites du corpus de traduction fourni par un client et deux jours d'entraînement, on peut aujourd'hui formater un NMT professionnel.

Le tout avec des résultats beaucoup plus performants que ceux de Google Translate. Le son du glas pour les traducteurs? Reste que leur métier se métamorphose. Les nouveaux outils vont les orienter vers un travail de postédition. Probablement moins bien rémunérés, ils vont devoir miser sur les volumes, car c'est précisément dans les champs professionnels, linguistiquement plus formatés, que les marges de progrès de ces systèmes experts sont les plus importantes.

Côté grand public en revanche, personne n'imagine encore arriver à un dispositif qui égale la traduction humaine. Difficile donc de leur confier un texte littéraire, riche en jeux de mots, attelages, allitérations, double sens, références à la culture populaire… A fortiori de la poésie.

Dans l'oreillette De la traduction automatique d'un texte à celle d'une conversation, il n'y a qu'un pas que les Google, Microsoft et autres Baidu ont franchi. Après avoir réservé ce service aux porteurs d'un smartphone maison Pixel, couplé avec ses Pixel Buds, Google l'a ouvert en octobre dernier à tous les casques compatibles avec Google Assistant, associés à un portable Android.

Baidu a annoncé à la même époque un système capable de prévoir la fin d'une phrase en train d'être prononcée. Le premier best-seller traduit par une IA Publié en par un trio de chercheurs, Deep Learning est vite devenu, dans les pays anglo-saxons, un best-seller scientifique. Elon Musk, patron de Tesla et de SpaceX, en avait même fait son livre de chevet.

Restait à le mettreà la portée d'un public francophone. Le cabinet de conseil en data science Quantmetry y a vu l'occasion de faire un coup en utilisant pour cela un moteur de traduction neuronal. L'agence a monté un partenariat avec l'allemand DeepL qui a fourni son moteur. Mais il a fallu créer un dictionnaire de règles pour toutes les formules mathématiques. Mais nous avons gagné énormément de temps et d'argent. Par Stefano Lupieri Réagir face à une crise.

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