[Langues] Quand la traduction en ligne s’humanise : Google Neural Machine Translation

Google Neural Machine Translation (GNMT), c’est la dénomination officielle de la nouvelle technologie présentée par Google. Un grand pas en avant vers l’intégration de l’intelligence dans la traduction instantanée, basée sur le « machine learning », qui devrait dépasser les performances de Google Translate

La traduction grâce au machine learning

Jusqu’ici, Google Translate s’appuie sur la technologie sur le Phrase-Based Machine Translation (PBMT), fondée sur la traduction phrase par phrase. Assez aléatoire, le procédé a du mal à éviter les contre-sens. L’intérêt du nouveau GNMT est de considérer les phases d’un texte dans leur ensemble, et ainsi d’harmoniser la traduction en fonction du contexte. De quoi puissamment réduite les erreurs de Google Translate, de 55% jusqu’à 85%.

Pour atteindre ce niveau de performances, il fallait se rapprocher de l’intelligence artificielle, fondée sur le cerveau humain. C’est l’intérêt du machine learning (apprentissage automatique), qui grâce à un puissant système d’algorithmes permet à un programme informatique d’étudier et de s’adapter à des données complexes. Encore plus poussée, voire pas loin d’être inquiétante, la technologie du deep learning se calque littéralement sur la structure du cerveau humain, grâce aux « réseaux de neurones ».

Une technologie prometteuse pour les langues asiatiques

La technologie GNMT est pour l’instant limitée au français, anglais, espagnol et chinois. Pour cette dernière langue et à l’avenir pour les langues asiatiques, il s’agit d’une bonne nouvelle, les contre-sens étant jusqu’ici très fréquents du fait de l’importance de la relation des phrases dans la signification globale.

Selon Google, le GNMT intègrera bientôt de nouvelles langues et pourra encore se développer dans ses performances : « GNMT peut encore faire des erreurs significatives qu’un traducteur humain ne ferait jamais. Comme par exemple oublier des mots, traduire les noms de famille, ou traduire une phrase en l’isolant de son contexte. Il y a encore beaucoup de choses que nous devons mettre en place pour offrir un meilleur service à nos utilisateurs. Néanmoins, GNMT représente une étape importante dans l’avancée de nos travaux »

Ce n’est pas la première fois que Google fait appel au machine learning pour améliorer ses performances en traduction. La technologie Word Lens permet déjà de traduire un texte en le prenant en photo avec son smartphone.