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DeepL, Un nouveau logiciel de traduction automatique en ligne “plus puissant que Google Translate” – Alternative Google Translate

Une entreprise européenne a lancé un service de traduction linguistique qui serait “trois fois plus puissant” que Google Translate.

DeepL, qui provient du site de traduction existant Linguee.com, a été lancé en ligne sur la base du principe de “l’apprentissage profond” – ou de la pensée artificielle par ordinateur.

C’est cette même technologie qui alimente des avancées telles que les voitures sans conducteur ou les assistants à domicile comme l’Amazon Alexa Echo Dot.

Bien qu’il ne traite actuellement que sept langues – français, anglais, allemand, italien, polonais, néerlandais et espagnol – DeepL peut prétendument apprendre et améliorer sa langue plus elle est utilisée, et s’appuie sur un réseau d’apprentissage créé par l’Université de Montréal.

Les journalistes du journal français Le Monde ont récemment mis DeepL à l’épreuve, en le comparant à d’autres services de traduction disponibles via les moteurs de recherche Google, Bing, Yandex et Baidu.

Poésie traditionnelle, documents techniques, articles de journaux, et compte rendu d’un match sportif ont été comparés entre les différentes langues, afin de tester les capacités des services.

Bien qu’ils aient admis que leurs tests étaient “loin d’être exhaustifs”, ils ont néanmoins conclu que Google était toujours le service de loin supérieur à bien des égards, surtout après la sortie de son nouvel algorithme l’année dernière.

Cependant, DeepL a montré des signes évidents d’amélioration au fur et à mesure des tests, et était particulièrement doué pour la traduction de l’anglais vers l’allemand, mais avait un peu plus de mal à traduire l’anglais vers le français.

DeepL était également meilleur pour traduire des mots rares avec plus de nuances, comme ceux que l’on voit dans la poésie, et un discours à la première personne, et des tournures de phrases comme les mots anglais “discuss these issues further”, que Google a incorrectement traduit en français par “discuter de ces questions plus loin”, plutôt que le plus correct “discuter de ces questions plus en profondeur” renvoyé par DeepL.

“Les progrès [dans la traduction en ligne] sont réels”, ont conclu les testeurs. Mais il est toujours facile de tromper un traducteur automatique, et même lorsque les phrases sont correctes, le lecteur peut toujours sentir la “froideur” de la machine.

“Les traducteurs en ligne sont encore loin d’être aussi compétents que les interprètes humains”, ont-ils déclaré.

*** Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite) ***

Qu’y a-t-il derrière DeepL?

DeepL pour tout type de texte est en développement continu depuis 2016 en utilisant l’apprentissage automatique et des technologies innovantes de traitement du langage.

Selon la société, un milliard de traductions – constituées de phrases bilingues collectées par le robot d’exploration de Linguee sur Internet – ont été utilisées pour entraîner DeepL.

Avant même le lancement de DeepL, il était possible de rechercher des expressions individuelles en contexte dans l’application en ligne de Linguee.

Tous les hits proposés par le robot d’exploration sont basés sur les textes bilingues des entreprises, des autorités et de l’UE disponibles sur Internet.

Les moteurs de traduction automatique, tels que DeepL, rendent-ils les traducteurs techniques superflus?

Cela dépend entièrement de facteurs tels que le type de texte, le groupe cible et le but de la communication, qui doivent tous être pris en compte au moment de décider pour ou contre la traduction automatique.

Les groupes cibles exigeants, tels que les investisseurs ou les médecins, ne seront probablement pas convaincus par des brochures ou des dépliants mal traduits.

Cependant, une traduction automatique peut être suffisante ou d’autres types de texte, par exemple ceux qui ne sont pas destinés à la publication ou des textes sources qui ont été optimisés pour la traduction automatique grâce à l’utilisation de l’écriture basée sur des règles.

Un autre facteur important est la combinaison de langues spécifique en question, car la qualité de sortie peut varier en fonction des langues source et cible: la structure et la grammaire des langues respectives jouent un rôle tout comme le volume disponible et la qualité des textes bilingues avec lesquels le les algorithmes de traduction sont formés.

Les résultats sont également influencés par le domaine concerné, car il existe certains sujets spécialisés pour lesquels le matériel de formation bilingue disponible est extrêmement rare.

Où l’homme est supérieur à la machine

La traduction automatique donne des résultats suffisamment bons à certaines fins, mais quand il s’agit de textes publicitaires impliquant des jeux de mots, des textes techniques remplis de jargon technique ou des textes imparfaits ou ambigus, l’esprit humain l’emporte toujours sur l’intelligence artificielle.

Connaissance du jargon technique

Le vocabulaire utilisé dans la traduction automatique basée sur les réseaux neuronaux est généralement limité aux 50 à 80 000 mots les plus courants, de sorte que certains termes techniques peuvent ne pas être disponibles du tout – ils sont appelés «mots OOV (hors vocabulaire)».

Ici aussi, les traducteurs professionnels, avec leur connaissance du jargon spécialisé pertinent, sont supérieurs.

Comprendre la logique d’un texte

Les textes sources contiennent souvent des erreurs logiques ou sont vaguement basés sur un thème central qui n’est pas facile à comprendre.

Même une omission aussi simple que d’omettre le mot «pas» peut rendre un texte contradictoire.

Pour être en mesure de reproduire fidèlement un texte source dans la langue cible, les traducteurs se concentrent étroitement sur la signification des textes et sont susceptibles de remarquer de telles incohérences et de les renvoyer au client pour clarification si nécessaire.

Créativité en traduction

Certains types de textes, tels que les contenus publicitaires et marketing, doivent être adaptés aux marchés étrangers, ce qui nécessite une créativité de la part du traducteur basée sur sa connaissance approfondie de la culture, des groupes et de la langue cibles.

Faire face à l’ambiguïté

La plupart des langues incluent des mots qui peuvent avoir différentes significations selon le contexte.

Alors que DeepL reconnaît que le mot «passif» tel qu’il est utilisé dans les textes financiers doit être traduit par «Verbindlichkeiten» en allemand, d’autres moteurs de traduction le traduisent par «Haftung», qui est un terme allemand utilisé spécifiquement pour désigner la responsabilité au sens juridique.

Les traducteurs humains, quant à eux, sont toujours conscients du contexte et sélectionnent la terminologie appropriée.

Reconnaissance des synonymes

Il en va de même pour l’utilisation de synonymes, qui, bien que souvent utilisés pour enrichir la littérature, sont mal vus dans certains types de textes.

Un traducteur technique expérimenté reconnaîtra le fait que «appareil», «système» et «instrument» dans l’exemple de texte ci-dessous ont tous le même référent et pourrait bien conseiller au client de normaliser la terminologie.

Le problème est simplement ignoré dans la traduction automatique.

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