Hier, j'ai traduit notre présentation d'entreprise à l’aide du nouveau moteur de traduction automatique neuronale NMT de Systran et j'ai été stupéfaite par les résultats.

La présentation en question était un aperçu complet de tous nos services, 59 pages de texte français qui ont été corrigées trois fois pour que la qualité soit parfaite. (Merci Faten, Boris et Laurence !)

Puis, il y a deux jours, alors que j'étais en train de peaufiner la présentation pour répondre à un AO (Appel d’offres), j'ai découvert que notre client potentiel (un grand fabricant français) voulait notre réponse en anglais. Je n'avais qu'un jour pour livrer 59 pages de contenu anglais parfait !

Permettez-moi de vous expliquer pourquoi, en tant que PDG d'une société de traduction, j'ai décidé de répondre à un appel d’offres clé en soumettant l'un de nos documents commerciaux les plus importants à une traduction automatique.

Depuis 2007, Lexcelera répond aux demandes de traductions automatiques de certains clients dans plusieurs cas de figure : pour leur permettre de comprendre le contenu d'un brevet ou d'un document technique, pour traduire leurs rapports internes, pour convertir automatiquement des sites Web dans d'autres langues ou encore pour fournir une première ébauche de traduction qui est ensuite corrigée (« post-éditée ») par nos équipes afin d’obtenir une qualité irréprochable.

Les avantages pour nos clients sont simplement ceux attendus : des économies et un gain de temps. La traduction automatique rend également accessible le contenu qui ne le serait pas autrement, révélant dans chaque document ce qui est susceptible d'intéresser le client. Et lors-que la première ébauche est fournie par un bon moteur automatique bien entraîné, la producti-vité est considérable.

Toutefois, la traduction automatique n'est généralement pas utilisée pour du contenu non tech-nique, comme une présentation de société. En effet, même si elle peut effectivement améliorer la cohérence terminologique, en fonction de l'outil logiciel utilisé, elle n'est normalement pas adaptée aux contenus nécessitant un style d'écriture de qualité. Mais j'étais désespérée. J'avais besoin d'une traduction instantanément afin de pouvoir respecter la date limite de soumission de l’offre.

Il se trouve que Lexcelera est actuellement bêta-testeur du nouvel outil de TAN Systran. Si vous n'avez pas encore entendu parler de traduction automatique neuronale, il est certain que vous en entendrez bientôt parler. La TAN est la plus récente avancée en matière de traduction générée par ordinateur. Radicalement différente des autres approches telles que la traduction auto-matique statistique et la traduction automatique à base de règles, la Traduction Automatique Neuronale au travers de l’intelligence artificielle utilise un grand réseau neuronal, qui fonctionne sur le modèle du cerveau humain.

Maintenant que j'ai personnellement vu le résultat du moteur bêta de Systran, je n’irai pas jusqu’à dire que le moteur de TAN signe la fin des traducteurs humains, mais il est certain qu'il aura un impact sur notre industrie.

Poursuivez votre lecture pour tout savoir sur le bêta-test de Lexcelera.

En règle générale, la traduction automatique nécessite énormément de corrections, à moins d’avoir très bien entraîné le moteur. Et il se trouve que nous sommes spécialisés dans l’entraînement de bons moteurs de traduction. Concernant ce bêta-test, le moteur de TAN Sys-tran était un moteur générique, non entraîné. Pourtant, la traduction de notre présentation d'en-treprise était surprenante.

J’ai évidemment dû apporter des corrections, mais j'ai été surprise de constater si peu d'erreurs. Le moteur de TAN Systran semblait comprendre ce que je voulais dire et l'a traduit avec fluidité. La plupart du temps, la terminologie était juste et les phrases sonnaient bien.

La traduction a déraillé à certains endroits. (Je me demande, d’ailleurs, comment le moteur de TAN traduirait « off the rails » en français.) Le logiciel laisse parfois un mot français au beau milieu d'une phrase anglaise ou répète bizarrement le même mot deux fois. Et environ toutes les trois à quatre phrases, je constatais une erreur flagrante à corriger. Malgré cela, j'ai été stu-péfaite de pouvoir laisser des phrases entières sans y toucher.

La plupart des erreurs que j'ai relevées sont faciles à corriger, comme des répétitions de mots ou des termes que le système ne connaissait pas. (Ironiquement, le système de TAN Systran n'a pas reconnu le terme « post-édition » en français et a traduit « relecture » par « re-reading ».) Je ne doute pas que Systran apportera quelques corrections et améliorera l’entraînement en contexte. Et ensuite Lexcelera aura encore la plus-value d’améliorer les résultats par des entrainements en contexte

Je pense que les linguistes informaticiens de Lexcelera auront encore un rôle à jouer dans l’entraînement des moteurs de TAN. Il y aura toujours des noms de produits et de la terminologie interne à respecter et à protéger ; des formes colloquiales à régler... Les traductions antérieures sauvegardées dans nos mémoires de traduction devront également être intégrées. Nous devrons toujours veiller à ce que certains textes soient conformes, notamment en nous assurant que les manuels d'aide correspondent à l'interface utilisateur.

Plus important encore, les post-éditeurs de Lexcelera devront toujours relire chaque mot pour se prémunir contre les erreurs et les omissions. (Du moins, c’est ce que je pense ayant constaté que certaines portions de phrases pouvaient disparaître.) En tout état de cause, même si la TAN n'est pas parfaite, elle ne se contente plus de donner une compréhension générale d'un texte (généralement appelée « gisting » ou raffinage), mais bien une traduction correcte. Pas parfaite, mais proche.

Je crois avoir vu l'avenir. Le défi de Lexcelera, comme celui de tous les professionnels amou-reux des mots, multiculturels et multilingues (en d'autres termes, les traducteurs), sera d’asseoir notre pertinence face à des outils qui parviennent un peu plus chaque jour à mieux reproduire le discours humain. (Ai-je mentionné que la TAN est aussi dotée d’une fonction d'auto-apprentissage ?)

Lexcelera travaille déjà à ce nouvel avenir en s'assurant d’être à l’avant-garde. Nous savons que la traduction automatique, en particulier avec l'arrivée de la TAN, fait à présent partie intégrante du monde de la traduction. C'est pourquoi nous consacrons environ 7 % de nos revenus à la R&amp;D pour nous assurer de rester en tête de cette technologie. Et l’investissement a porté ses fruits. Nous avons travaillé avec des technologies linguistiques assez longtemps pour les maîtriser. Nous savons comment les personnaliser, les adapter et les améliorer. Mais il ne s’agit pas seulement de travail informatique. Nous entraînons des moteurs de traduction automatique, de bons moteurs, en misant sur les talents humains : des traducteurs professionnels, des édi-teurs et des linguistes informaticiens. Bref, sur l’Homme.

Je crois qu'avec la TAN, les professionnels et amoureux des langues auront toujours un rôle à jouer, mais il semble que nous devrons soit travailler avec la technologie, soit nous frayer une place dans les créneaux où la traduction automatique ne peut pas aller. Je dirais que nous avons trois ans pour le faire, au maximum, avant que la TAN devienne une pratique courante. Mais cela pourrait arriver beaucoup plus vite.

Restez à l’écoute !
<ul>
 	<li>Lori Thicke</li>
</ul>
<em>Note pour la traduction française :</em>

<em>Ce blog a été traduit par le nouveau moteur de traduction automatique neuronale, et post-édité par un linguiste Lexcelera. Sous ce blog vous trouverez la version "MT brute". En tant qu'auteur, je n'ai pas essayé d'écrire pour la traduction automatique, pour éviter les imitations, pour simpli-fier ma langue ou pour raccourcir mes phrases. Comme vous pouvez le voir dans l'anglais ori-ginal ici, le texte source était casual et idiomatique. Je l'ai fait délibérément pour montrer com-ment le moteur traiterait du texte qui est considérablement plus difficile à traduire que le contenu technique.</em>

&nbsp;

<strong>Traduction Brute</strong>
<h2>Beta Test Traduction Machine neural (NMT)</h2>
Hier, j'ai traduit notre présentation d'entreprise avec le nouveau moteur Translation de Systran (NMT), et j'ai été stupéfait par les résultats.

La présentation en question était un aperçu complet de tous nos services, 59 pages de texte français qui a été édité trois fois pour s'assurer que la qualité était parfaite. (Merci Faten, Boris et Laurence!)

Puis, il y a deux jours, tout comme je putting la présentation pour une réponse à une DP (De-mande de propositions), j'ai découvert que notre client potentiel (un grand fabricant français) voulait notre réponse en anglais. Je n'avais qu'un jour pour livrer 59 pages de contenu anglais parfait!

Permettez-moi de vous donner quelques renseignements pour expliquer pourquoi je, le PDG d'une société de traduction, a décidé d'utiliser la traduction machine pour l'un de nos documents commerciaux les plus importants pour l'une de nos offres les plus importantes.

Depuis 2007, Lexcelera répond aux demandes de traduction par machine pour un certain nombre de raisons: permettre aux clients de comprendre le contenu d'un brevet ou d'un docu-ment technique; traduire les rapports internes; convertir automatiquement des sites Web dans d'autres langues; ou pour fournir un premier projet de traduction que notre équipe post à une qualité irréprochable.

Les avantages pour nos clients sont tout ce que vous attendez. Il y a d'abord des économies. Et, bien sûr, la vitesse est accélérée. MT rend également accessible le contenu qui ne serait pas autrement, révélant ce qui est dans un document susceptible d'intéresser. Et avec un premier projet fourni par un bon moteur MT que nous nous sommes formés, la productivité de la traduction de Lexcelera est haute.

Toutefois, MT n'est pas quelque chose que nous turn normalement pour le contenu non tech-nique comme notre présentation de société. Même s'il peut effectivement améliorer la cohé-rence terminologique, selon l'outil logiciel que nous utilisons, il n'est normalement pas adapté pour le contenu qui requiert un superbe style d'écriture. Mais j'étais désespérée. J'avais besoin d'une traduction instantanément afin que je puisse respecter la date limite pour la réponse de la DP.

Il se trouve que nous sommes en train de tester le nouvel outil NMT de Systran. Si vous n'avez pas encore entendu parler de Neural Machine Translation, il est certain que vous en entendrez parler bientôt. NMT est la plus récente avancée dans les traductions générées par ordinateur. Radicalement différente d'autres approches comme SMT et RBMT, la traduction de la machine neural utilise un grand réseau neural, organisée comme le cerveau humain.

Maintenant que j'ai personnellement vu le résultat du moteur beta de Systran, je ne dirai pas que NMT do entièrement le besoin de traducteurs humains, mais il est certain qu'il aura un impact sur notre industrie.

Poursuivez votre lecture avec le test beta de Lexcelera.

Généralement avec la traduction automatique, il y a beaucoup à corriger, sauf si vous avez très bien formé le moteur. C'est notre spécialité, la formation de bons moteurs MT. Mais cette fois, le moteur Systran NMT était un moteur générique entièrement non formé. Et toujours, la traduction de notre présentation d'entreprise était incroyable.

J'avais besoin de faire des corrections, bien sûr. Mais j'ai été surpris du peu d'erreurs qu'il y avait. Surtout le moteur Systran NMT comprenait ce que je voulais dire, et l'a traduit très fluidité. La plupart du temps, la terminologie était sur place, et les phrases, bien, elles sonnent humaines.

La traduction go les rails dans quelques endroits. (Je me demande comment NMT translate les rails.) Une fois, il laisserait un mot français au beau milieu d'une phrase anglaise. Ou, curieu-sement, elle repeat le même mot deux fois. Et environ toutes les trois à quatre phrases, il y aurait une erreur flagrante que j'avais à corriger. Malgré cela, j'ai été stupéfait de constater que je pouvais laisser intactes des phrases entières.

La plupart des erreurs que j'ai relevées sont faciles à corriger, comme les mots répétés, et les termes que le système ne connaissait pas. (Ironiquement, le système NMT de Systran n'a pas reconnu le terme «post-édition» en français, et il a été traduit «relecture» comme re-reading.) Je ne doute pas que Systran fera ces correctifs, et qu'ils up leur jeu en termes de formation en contexte. Et alors quoi?

Je pense que les linguistes computational de Lexcelera auront encore un rôle à jouer dans la formation des moteurs NMT. Il y aura toujours des noms de produits et de terminologie interne à respecter et à protéger. Il y aura toujours la nécessité d'intégrer les traductions antérieures à nos mémoires de traduction. Nous devrons toujours veiller à ce que certains textes soient con-formes: par exemple, pour s'assurer que les manuels d'aide correspondent à l'interface utilisa-teur.

Plus important encore, les post-rédacteurs de Lexcelera devront toujours relire chaque mot pour se prémunir contre les erreurs et les omissions. (Du moins je pense qu'ils le feront.) Mais ce qui se passe aujourd'hui est que même si NMT n'est pas parfait, il vient de passer d'un outil qui vous donne une compréhension générale d'un texte (généralement appelé "gisting") à un outil qui, bien, vous donne une traduction correcte. Pas parfait, mais une bonne bonne chose.

Je crois avoir vu l'avenir. Le défi de Lexcelera, tout comme le défi de tout professionnel aimant, multiculturel et multilingue (en d'autres termes, traducteurs), sera d'établir notre pertinence pa-rallèlement aux outils qui se rapprochent chaque jour pour reproduire le discours humain. (Puis-je mentionner que NMT est aussi l'auto-apprentissage?)

Lexcelera travaille déjà à ce nouvel avenir en s'assurant que nous sommes dans la garde d'avance. Nous savons que MT, en particulier avec l'arrivée de NMT, est ici pour rester. C'est pourquoi nous consacrons environ 7% de nos revenus à la R &amp; D pour nous assurer que nous restions en tête. Et l'investissement a payé. Nous avons travaillé avec des technologies linguis-tiques assez longtemps pour les maîtriser. Nous savons comment les personnaliser, comment les adapter, comment les améliorer. Mais ce n'est pas seulement le travail informatique. Nous formons des réacteurs MT, bons, en misant sur les talents humains - sur les traducteurs profes-sionnels, les editors et les linguistes computational. Sur les gens.

Je crois qu'avec NMT, il y aura toujours un rôle pour les professionnels de la langue - pour les amoureux de la langue. Mais il semble que nous devrons soit travailler avec la technologie, soit tailler des créneaux pour nous-mêmes dans le nombre de plus en plus petit de lieux où la tra-duction automatique ne peut pas aller. Je dirais que nous avons trois ans pour le faire, en haut, avant que NMT frappe le courant. Mais elle pourrait augmenter beaucoup plus rapidement.

Restez à l'écoute.