Publié le 2 juillet 2025

La traduction automatique à l'ère de l'IA : Le passé, le présent et l'avenir de la MT

Alors qu'Acolad fête ses 30 ans, nous explorons l'évolution de la traduction automatique et de l'IA, ainsi que leur impact révolutionnaire sur la communication mondiale.
La traduction automatique à l'ère de l'IA : Le passé, le présent et l'avenir de la MT
Alors qu'Acolad fête ses 30 ans, nous explorons l'évolution de la traduction automatique et de l'IA, ainsi que leur impact révolutionnaire sur la communication mondiale.

Les fondements de la traduction automatique

L'idée des traductions automatiques a été l'une des plus puissantes de l'histoire de l'humanité. De C-3PO dans La Guerre des étoiles au poisson Babel du Guide du voyageur galactique, notre culture montre que la capacité de traduire instantanément n'importe quelle langue a exercé une forte attraction.

Alors qu'Acolad célèbre son 30e anniversaire, c'est le moment idéal pour réfléchir à l'évolution de la traduction automatique (TA). C'est une technologie que nous avons vu évoluer de première main au cours des trois dernières décennies. Depuis les premiers jours des systèmes basés sur des règles jusqu'à l'essor des réseaux neuronaux et de l'IA générative, nous avons non seulement été témoins de la transformation de la TA, mais nous avons également contribué à faire progresser cette technologie révolutionnaire.

Rejoignez-nous pour découvrir comment la TA a été développée et quelle sera sa prochaine étape à l'ère de l'IA.

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants

  • Les origines de la traduction automatique pendant la guerre froide
  • Le passage de modèles basés sur des règles à des modèles statistiques
  • Comment les réseaux neuronaux ont révolutionné la précision de la tomodensitométrie
  • Le rôle de l'IA générative dans la prochaine phase de la technologie de la traduction
  • Contributions d'Acolad aux plates-formes de MT et d'IA prêtes à l'emploi
  • Quelles sont les prochaines étapes de la traduction automatique dans un monde façonné par l'innovation en matière d'IA ?

Découvrez comment Acolad Lia vous aide à exploiter les avantages de l'IA à grande échelle

Systèmes basés sur des règles et systèmes statistiques

Les origines de la traduction automatique

Les graines de la traduction automatique ont été semées pendant la Seconde Guerre mondiale, sous l'impulsion de la nécessité de déchiffrer des messages codés. Les premiers pionniers, comme Warren Weaver et Yehoshua Bar-Hillel, ont jeté les bases en expérimentant des systèmes basés sur des règles qui s'appuient sur des dictionnaires et des structures grammaticales. L'expérience Georgetown-IBM de 1954, qui a démontré une traduction rudimentaire du russe vers l'anglais, a attiré l'attention du public et alimenté l'optimisme, bien que la technologie n'en soit qu'à ses balbutiements.

Des règles aux données : L'essor des RBMT et des SMT

La traduction automatique basée sur des règles (RBMT) a été la première approche largement utilisée. Ces systèmes utilisent des règles linguistiques complexes et des dictionnaires pour guider le processus de traduction. RBMT a eu du mal à gérer la complexité et les nuances de la langue, produisant souvent des traductions littérales et guindées - en particulier dans les phrases ambiguës ou les expressions idiomatiques.

La traduction automatique statistique (TAS), qui a commencé à devenir une réalité dans les années 1980, a suivi de près. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des règles, la TMS utilise de grandes quantités de données textuelles - des exemples de textes dans la langue source et la langue cible - pour apprendre des modèles statistiques et faire des choix de traduction plus éclairés. Bien que cela ait permis d'améliorer la qualité des traductions, le contexte et les mots rares posaient toujours problème. Cependant, l'approche consistant à "former" des modèles à l'aide de grandes quantités de données textuelles constituerait une avancée importante, toujours utilisée même avec les modèles plus avancés d'aujourd'hui.

une image augmentée montrant des drapeaux de pays et des données

 

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 dédiées à 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 dans le monde entier.

Alors que nous fêtons nos 30 ans à la pointe de la technologie linguistique, nous vous souhaitons les 30 prochaines années !

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