Traduction et Google, l'apprenti traducteur

Traduction et Google, l'apprenti traducteur

Selon ses intemporels et ses bonnes habitudes, Google innove aussi dans la traduction automatique en conférant qualité, simplicité, rapidité, gratuité, universalité, originalité et interactivité à son système.


Dans innovation il y a nouveauté, et la présentation en bitexte (c'est-à-dire avec le texte cible présenté en regard du texte source) est une exclusivité Google. Il se peut que d'autres systèmes s'y mettent, ce serait même souhaitable, comme avec un autre concept intéressant, celui de Systran box, où il n'y a même plus besoin de cliquer !

Mais là encore, Google est précurseur et ne dément pas son originalité. Ni son désir d'interactivité puisque chacune des traductions automatiques que fournit le système peut être améliorée par l'internaute.

Dans la version bitexte, une fenêtre s'ouvre en bas du texte traduit lorsque l'on clique sur le lien "proposer une meilleure traduction", où chacun peut intervenir et saisir sa propre version d'un passage choisi.

Google prévient : nous utiliserons vos suggestions pour améliorer la qualité de nos traductions lors de prochaines mises à jour de notre système (We'll use your suggestion to improve translation quality in future updates to our system).

Et soyons sûr que nos suggestions seront passées au crible... Idem pour les traductions de pages Web :


où en sélectionnant une portion traduite, une fenêtre de suggestion propose l'original correspondant et la possibilité d'intervenir.

Sur la qualité maintenant, j'entends déjà une levée de boucliers. On pourra toujours m'opposer quantité d'anecdotes plus ou moins croustillantes sur les balbutiements du système. Il n'empêche que les capacités apprenantes de Google, traducteur automatique sont déjà en place (Google qui ne rechigne d'ailleurs pas à faire appel aux bonnes volontés), et que son approche statistique lui a déjà permis de devancer des compétiteurs de poids (IBM, Systran, etc.) et d'avancer à pas de géant dans la TA.

Jean Véronis, qui s'y connaît, nous dit en commentaire de ce billet que l'approche retenue par Google souffre deux écueils :

1) Elle est très sensible à la quantité et au type de textes parallèles disponibles. pour certains couples de langues, comme allemand-français, il y en a très peu (essentiellement des textes institutionnels comme ceux de l'ONU ). L'apprentissage statistique est donc nécessairement mauvais.

2) Elle procède par apprentissage de "n-grammes", c'est-à-dire de suites de n mots consécutifs (trigrammes, etc.). Ca ne marche pas trop mal dans le cas des langues dites à ordre fixe (français, espagnol, anglais, etc.), mais beaucoup moins bien sur les langues à ordre variable (allemand, russe, etc.).

Pour autant, de nombreux autres champs de recherche sont parcourus, comme l'explique le rapport final du Machine Translation Working Group sur les technologies “MINDS”, acronyme de Machine Translation (MT), Information Retrieval (IR), Natural Language Processing (NLP), Data Resources (Data) & Speech Understanding (ASR).

Notamment avec la traduction automatique multimoteur (Multi-Engine Machine Translation), qui consiste à tirer parti de différentes approches et différents modèles, puisqu'aucune approche ni aucun modèle seuls ne sont la panacée. D'où la nécessité de faire levier sur la diversité des recherches pour faire avancer la TA (...there has recently been a surge in interest in approaches that can synthetically combine different MT engines operating on a common input into a “consensus” translation which surpasses all the individual MT engines in its quality).

Un domaine où Google nous réserve probablement encore bien des surprises...

Jean-Marie Le Ray

Partager sur Facebook

P.S. Si vous voulez tester Google traduction :

Google, Systran, TA, traduction, traduction automatique