Qu'est-ce que la traduction automatique ?
La traduction automatique (TA) est le processus de traduction de contenu d'une langue à une autre sans aucune intervention humaine. Le texte original (source) est divisé en mots et phrases, et la technologie de TA trouve et remplace ces éléments par des mots et phrases dans une autre langue (cible). La traduction automatique fonctionne en utilisant différents algorithmes et de grandes bases de données de traductions existantes pour prédire de nouvelles traductions. Ce processus est souvent utilisé en complément de la traduction humaine, car la TA n'est pas garantie d'être précise à 100 %.
Les logiciels de traduction automatique utilisent la technologie de TA pour offrir des traductions. Ce logiciel est souvent utilisé par les prestataires de services de traduction ou intégré à un logiciel de gestion de traduction.
Types de traduction automatique
Bien que la plupart des outils modernes utilisent la technologie de traduction automatique neuronale, des formes plus anciennes de traduction peuvent être utilisées dans certains cas.
- Traduction automatique à base de règles (RBMT) : La plus ancienne forme de traduction automatique, la RBMT, est basée sur des informations programmées qui dictent comment un mot ou une phrase dans la langue source doit être lu dans la langue cible. Ces informations programmées sont basées sur des règles linguistiques développées par des experts en langues humaines et des programmeurs qui ont étudié en profondeur les règles entre deux langues. Parce que la langue est dynamique et évolue au fil du temps, l'efficacité de ces RBMT est limitée.
- Traduction automatique statistique (SMT) : La SMT apprend à traduire en analysant des traductions humaines existantes (connues sous le nom de corpus de textes bilingues). Alors que la RBMT adopte une approche basée sur les mots, la SMT utilise une approche basée sur les phrases pour assembler des traductions en utilisant des phrases qui se chevauchent. Elle le fait en utilisant des modèles statistiques dont les paramètres sont dérivés de l'analyse de corpus de textes bilingues (langues source et cible) et de corpus monolingues (langue cible).
- Traduction automatique neuronale (NMT) : La NMT est basée sur des réseaux neuronaux conçus pour imiter la façon dont le cerveau humain apprend. Ces systèmes visent à apprendre de chaque tâche de traduction et à s'améliorer à chaque traduction suivante. Cela les aide à reconnaître les motifs dans la langue source et à comprendre le contexte de ce qui est traduit pour mieux prédire les choix de mots ou de phrases corrects.
Avantages de l'utilisation de la traduction automatique
Les avantages de l'utilisation de la traduction automatique incluent :
- Traductions plus rapides : La traduction automatique offre une option plus rapide pour traduire du texte d'une langue à une autre. Les utilisateurs saisissent le texte dans la langue source et, en un clic, ils reçoivent le texte traduit dans la langue cible.
- Complément aux traductions humaines : Les outils de traduction automatique sont souvent utilisés parallèlement à la traduction humaine. La TA est utilisée en premier, puis un humain évalue la traduction pour détecter les erreurs et la corriger pour plus de précision.
- Consistance dans la terminologie : Parce que la traduction automatique fonctionne sur la base d'algorithmes et de bases de données définis, l'utilisation d'outils de TA garantit que la terminologie est cohérente dans tout le contenu traduit à l'aide de ces outils.
- Capacité à traduire en de nombreuses langues : Alors que la traduction humaine peut être réalisable lorsqu'il s'agit de traduire du contenu dans quelques langues, cela devient compliqué et chronophage lorsque le contenu doit être traduit dans plusieurs langues. La TA simplifie ce processus, le rendant plus efficace et plus facile à gérer.
Meilleures pratiques de la traduction automatique
Pour mieux utiliser la traduction automatique, suivez ces meilleures pratiques :
- Texte source sans erreur : Il est important de saisir un texte source sans erreur pour obtenir un résultat aussi précis que possible. Le texte doit être grammaticalement correct et avoir la bonne orthographe, alors assurez-vous de revoir et d'éditer le texte source avant de l'entrer dans le système de traduction automatique.
- Vérification post-traduction : Il est important de se rappeler que bien que les technologies de traduction automatique se soient considérablement améliorées ces dernières années, une précision de traduction à 100 % n'est pas garantie. Si possible, toutes les traductions doivent être vérifiées pour leur précision.
- Système de gestion de la traduction : Les projets de traduction plus importants doivent être gérés à l'aide d'un système de gestion de la traduction (TMS). Les TMS s'intègrent aux outils de traduction automatique et offrent des fonctionnalités supplémentaires pour réduire les tâches redondantes et les étapes manuelles. Les TMS peuvent également aider à la gestion de projet en gardant tous les membres de l'équipe sur la bonne voie avec les tâches de traduction.
Traduction automatique vs. traduction assistée par ordinateur
La traduction automatique utilise un système qui effectue la traduction sans intervention humaine. Elle est entièrement réalisée par la technologie. En revanche, la traduction assistée par ordinateur (TAO) utilise des outils conçus pour que les traducteurs les utilisent tout au long du processus de traduction. Les humains effectuent la traduction, la révision et la relecture, mais ils utilisent des outils de TAO pour améliorer leur productivité et la qualité de leurs traductions.
Priya Patel
Priya is a Senior Research Analyst at G2 focusing on content management and design software. Priya leverages her background in market research to build subject matter expertise in the software space. Before moving back to Chicago in 2018, Priya lived in New Zealand for several years, where she studied at the University of Auckland and worked in consulting. In her free time, Priya enjoys being creative, whether it’s painting, cooking, or dancing.
