Qu’est-ce que la traduction automatique ? Définition de TechTarget

La technologie de traduction automatique permet la conversion de texte ou de parole d'une langue à une autre à l'aide d'algorithmes informatiques.

Dans des domaines tels que le marketing ou la technologie, la traduction automatique permet la localisation de sites Web, permettant ainsi aux entreprises d'atteindre une clientèle plus large en traduisant leurs sites Web dans plusieurs langues. De plus, il facilite le support client multilingue, permettant une communication efficace entre les entreprises et leurs clients internationaux. La traduction automatique est utilisée dans les plateformes d’apprentissage des langues pour fournir aux apprenants des traductions en temps réel et améliorer leur compréhension des langues étrangères. De plus, ces services de traduction ont permis aux gens de communiquer plus facilement au-delà des barrières linguistiques.

La traduction automatique fonctionne en utilisant des algorithmes avancés et des modèles d'apprentissage automatique pour traduire automatiquement du texte ou de la parole d'une langue à une autre. Voici comment cela se passe généralement :

1. Tout d'abord, le texte ou le discours saisi est préparé via le filtrage, le nettoyage et l'organisation.

2. Ensuite, le système de traduction automatique est formé à l'aide d'exemples de textes en plusieurs langues et de leurs traductions respectives.

3. Le système apprend et analyse des exemples pour comprendre les modèles et les probabilités de traduction des mots ou des expressions.

4. Lorsqu'un nouveau texte à traduire est saisi, le système utilise ce qu'il a appris pour générer la version traduite.

5. Après avoir généré la traduction, quelques ajustements supplémentaires peuvent être ajoutés pour affiner les résultats.

Voici quelques approches courantes utilisées par la traduction automatique pour traduire un texte ou une langue dans une autre.

1. Traduction automatique basée sur des règles (RBMT). Dans la traduction automatique basée sur des règles, les règles linguistiques et les dictionnaires sont utilisés pour générer des traductions basées sur des règles et des structures linguistiques établies. Ces règles définissent la manière dont les mots et expressions de la langue source doivent être transformés dans la langue cible. RBMT nécessite des experts humains pour créer et maintenir ces règles, ce qui peut prendre du temps et être difficile. Il fonctionne souvent mieux pour les langues avec des règles grammaticales bien définies et moins d'ambiguïté et de métaphores.

Exemple : Un système de traduction basé sur des règles peut avoir une règle stipulant que le mot « chien » en anglais doit être traduit par « perro » en espagnol.

2. Traduction automatique statistique (SMT). La traduction automatique statistique implique l'analyse de grandes quantités de textes bilingues pour identifier des modèles et des probabilités d'une traduction précise. Au lieu de s'appuyer sur des règles linguistiques, SMT utilise des modèles statistiques pour déterminer les traductions les plus probables en fonction des modèles observés dans les données d'entraînement. Il aligne les segments de langue source et cible pour apprendre les modèles de traduction. SMT fonctionne bien avec des données de formation plus volumineuses et peut gérer diverses paires de langues.

Exemple : Dans SMT, le système peut apprendre que « cat » apparaît souvent dans le même contexte que « gato » dans des textes bilingues parallèles, ce qui conduit à la traduction de « cat » par « gato ».

3. Traduction automatique basée sur la syntaxe (SBMT). La traduction automatique basée sur la syntaxe prend en compte la structure syntaxique des phrases pour améliorer la précision de la traduction. Il analyse la structure grammaticale de la phrase source et génère une structure correspondante dans la langue cible. SBMT peut capturer des relations plus complexes entre des mots et des phrases, permettant ainsi des traductions plus précises. Cependant, cela nécessite des techniques d’analyse sophistiquées et peut être coûteux en calcul.

Exemple : SBMT apprend la structure syntaxique d'une phrase et s'assure que l'accord sujet et verbe est conservé dans la traduction pour un résultat grammaticalement plus précis.

4. Traduction automatique neuronale (NMT). La traduction automatique neuronale utilise des modèles d'apprentissage profond, en particulier des modèles séquence à séquence ou des modèles de transformateur, pour apprendre des modèles de traduction à partir des données de formation. NMT apprend à générer des traductions en traitant la phrase entière, en tenant compte du contexte et des dépendances entre les mots. Il a démontré des améliorations significatives dans la qualité et la fluidité des traductions. NMT peut gérer des dépendances à longue portée et produire des traductions plus naturelles.