Traduction automatique neuronale
Une percée des réseaux neuronaux
Le développement de la traduction automatique neuronale (TAN) au cours des décennies qui ont suivi le millénaire a sans doute été révolutionnaire dans ce domaine. La NMT utilise des réseaux neuronaux artificiels, un type de modèle d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain, pour analyser et comprendre le sens des phrases. En saisissant les relations contextuelles et les dépendances à long terme, la NMT génère des traductions qui sont considérablement plus précises que les approches statistiques précédentes. La plupart des gens connaissent Google Translate ou Acolad Partner DeepL - et ce sont les types d'outils qui utilisent le NMT.
Le rôle d'Acolad dans l'innovation des NMT
Acolad est fière de dire qu'elle a joué un rôle dans le développement de la technologie NMT. Nous développons et entretenons nos moteurs MT spécialisés depuis que cette technologie a commencé à faire parler d'elle il y a plus de dix ans, et nous avons été les premiers à la mettre en œuvre grâce à une collaboration avec le Centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI). Les cadres à source ouverte sont un moyen important de permettre une approche collaborative du développement de nouvelles technologies, et nous avons joué un rôle important en contribuant à un cadre NMT à source ouverte.
IA et MT - L'avenir ?
L'IA générative
Avec l'essor de l'IA générative, mise en lumière par le lancement public de ChatGPT en novembre 2022, nous entrons dans une nouvelle ère de traductions automatisées. Si la NMT et l'IA générique sont assurément des technologies adjacentes - la modélisation du langage est un aspect crucial des deux -, il existe quelques différences essentielles. Le NMT utilise des réseaux neuronaux pour apprendre des modèles dans les données linguistiques, traduisant le texte sur la base d'une probabilité statistique. L'IA générative, quant à elle, utilise de grands modèles linguistiques pour générer des traductions sur la base de modèles appris et d'une compréhension du contexte.
Si la traduction automatique conserve ses avantages pour de nombreuses tâches de traduction, notamment lorsqu'il s'agit de traiter du contenu à grande échelle avec des moteurs matures, il semble que de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter l'IA à un stade ou à un autre de leur pipeline de création et de localisation de contenu, que ce soit pour la traduction, l'évaluation de la qualité, la post-édition automatisée, ou plus encore.
Le rapport 2025 Language Industry Market Report de Slator montre que 54 % des intégrateurs de services linguistiques ont déjà mis en œuvre l'IA ou les LLM dans leurs flux de travail, contre seulement un tiers en 2024 - l'adoption progresse rapidement.
L'homme et l'intelligence artificielle : la voie vers une qualité évolutive
Pour l'instant, l'utilisation de l'IA pour optimiser les traductions s'avère déjà efficace et rentable, et combinée à un humain dans la boucle pour agir en tant qu'ingénieur prompt expert ou rédacteur en chef, elle permet de fournir un contenu de qualité. À cette fin, de nombreux prestataires de services linguistiques ont mis au point des plateformes ou des suites d'IA afin de combiner les avantages de la productivité de l'IA avec l'expertise humaine. Notre propre plateforme Lia est à l'avant-garde du développement de ces capacités pour favoriser l'excellence et l'efficacité du contenu multilingue.
Cela dit, tout ce développement technologique est impossible sans l'expertise humaine nécessaire pour fournir des messages-guides de qualité, sans l'expertise linguistique nécessaire pour la post-édition et sans le savoir-faire nécessaire pour intégrer de manière transparente la technologie dans les flux de travail de contenu existants des entreprises.
L'innovation à grande échelle grâce à la collaboration entre l'homme et la technologie
Nos équipes Acolad continuent de faire avancer nos efforts dans ce domaine, leur travail innovant nous permettant de développer des moyens novateurs pour combiner efficacement les capacités humaines, de MT et d'IA, afin de s'assurer que la nouvelle technologie d'IA révolutionnaire peut être efficacement mise en œuvre à l'échelle pour les grandes entreprises du monde entier.
Alors que nous fêtons nos 30 ans à la pointe de la technologie linguistique, nous vous souhaitons les 30 prochaines années !
