Comment un ordinateur peut-il aider à traduire ?
Sommaire
De quand date la traduction automatique ?
Les premières solutions de traduction automatique et de traduction assistée par ordinateur sont apparues dès le milieu du XXème siècle. Les chercheurs ont en effet perçu très tôt que la puissance de calcul offerte par les ordinateurs pouvait grandement faciliter le processus de traduction. Les premières démonstrations de traduction automatique datent de 1954, lors de l’expérience Georgetown (Georgetown experiment). On pensait alors que la question de la traduction automatique serait réglée dans les cinq ans.
Quels outils pour la traduction ?
Trois grandes familles d’outils peuvent assister le traducteur dans son activité de traduction :
- les outils d’aide au traducteur,
- les logiciels à mémoire de traduction,
- les solutions de traduction automatique.
Quels outils d’aide au traducteur ?
Il existe une large palettes de logiciels qui aident le traducteur dans son activité quotidienne, par exemple :
- les logiciels de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) qui transforment une image en texte jusqu’au solutions de gestion de terminologie.
- les logiciels de gestion de terminologie
- les logiciels de vérification orthographique.
Qu’est-ce qu’un logiciel à mémoire de traduction ?
Les logiciels à mémoire de traduction sont bien adaptés aux entreprise amenées à traduire des documents fréquemment, par exemple dans le cas de traduction de documents techniques ou de traductions de rapports financiers. Le principe des logiciels à mémoire de traduction est de constituer une mémoire des segments déjà traduits afin de les comparer aux textes à traduire. Ces logiciels à mémoire de traduction sont désormais sophistiqués et, grâce à une analyse linguistique, peuvent reconnaître des segments ayant peu de propriétés en commun.
Ces types de solutions apportent au traducteur un gain de temps considérable et assurent une grande cohérence entre les traductions d’une même entreprise.
Quelles sont les différentes familles de solutions de traduction automatique ?
Les solutions de traduction automatique, si elles sont mieux adaptées aux documents d’entreprise qu’à la traduction littéraire, ont fait de grands progrès en quelques décennies. Alors que les premières solutions reposaient sur des approches par règles, les progrès dans les techniques d’apprentissage et les réseaux neuronaux pour la traduction automatique ont permis de nouvelles approches. Les solutions de traductions automatiques hybrides allient les deux approches.
Qu’est-ce que la traduction automatique à base de règles ?
De nombreuses techniques différentes sont utilisées pour la traduction automatique à base de règles. Elles reposent généralement sur une représentation indépendante de la langue qui est utilisée comme pivot entre les différentes langues. La traduction automatique à base de règles consiste alors à élaborer les règles d’analyse du texte source vers cette représentation pivot, et, par ailleurs, les règles de génération du texte cible depuis la représentation pivot. D’autres familles de techniques consistent à élaborer des règles de transformation d’une langue à l’autre sans passer par une représentation pivot.
Apprentissage, réseaux de neurones, intelligence artificielle et traduction automatique, de quoi parle-t-on ?
Les progrès et la disponibilité de techniques par apprentissage ont vu l’essor de solutions d’apprentissage pour la traduction automatique. Ces techniques reposent sur l’utilisation de grands corpus de textes bilingues alignés, c’est à dire que l’on connaît la correspondance entre les segments plus ou moins longs des textes (paragraphes, phrases). Les techniques d’apprentissage automatique sophistiquées sont utilisées pour entraîner un logiciel à la traduction.
Qu’est-ce que la traduction automatique hybride ?
Les solutions de traduction automatique hybride combinent les approches de traduction automatique par apprentissage et de traduction automatique à base de règles de différentes façons. Des règles d’analyse linguistique, comme par exemple de l’analyse morpho-syntaxique, peuvent être appliquées sur le texte source avant la phase d’apprentissage. A contrario, des règles syntaxiques peuvent être appliquées pour redresser le texte généré par un module reposant sur des techniques de traduction automatique par apprentissage.
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