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Depuis que ChatGPT a été rendu accessible au grand public, les utilisateurs du monde entier ont pu entrevoir le potentiel de l'intelligence artificielle. Fort de son développement exceptionnel ces dernières années, l'IA a su se rendre utile dans de nombreux domaines d'activité.
Les particuliers y ont vu la possibilité d'accéder à un grand nombre d'informations en un temps record. Les professionnels ont perçu les opportunités qui s'offraient à eux en termes de gain de temps, de productivité et d'amélioration de leur business.
Qu'en est-il des impacts de l'IA dans le domaine de la traduction ? C'est ce que nous tentons d'analyser dans cet article.
L'intelligence artificielle et la traduction
Contrairement aux idées reçues, l'intelligence artificielle ne date pas d'hier. Dans les années 1950 déjà, les chercheurs se penchaient sur l'utilisation d'outils et de méthodes par une machine dans le but qu'elle parvienne à imiter l'intelligence humaine.
Ces dernières années, l'intelligence artificielle a connu une évolution fulgurante, la faisant se rapprocher encore plus de sa définition : reproduire des comportements humains comme la créativité, le raisonnement et la planification.
Bien évidemment, cette évolution a eu de l'influence sur un grand nombre de secteurs d'activité dont le domaine de la traduction. Avec le cloud computing, le deep learning ou le machine learning, l'IA continue de se développer à l'heure actuelle et joue un rôle prépondérant dans le monde de la traduction.
Les effets de l'IA dans la traduction automatique
En tant qu'utilisateurs, on ne le remarque pas forcément mais les outils de traduction automatique les plus performants utilisent l'intelligence artificielle depuis bien des années. On distingue notamment deux procédés de traduction liés à l'IA : la traduction automatique (RBMD ou statistique) et la traduction neuronale.
L'un des pionniers de la traduction automatique, Google Trad, a longtemps utilisé la traduction automatique RBMD s'appuyant sur une base de données et des règles linguistiques. Ce qui donnait une traduction plutôt littérale avec pas mal d'erreurs de langage.
La traduction automatique statistique, utilisant le machine learning pour répondre aux requêtes, fonctionne différemment. Elle analyse un grand volume de traductions et en extrait des modèles statistiques afin d'obtenir un rendu plus fluide et naturel.
C'est en 2017 que l'on voit réellement l'intelligence artificielle à l'œuvre dans le domaine de la traduction. DeepL, un logiciel de traduction neuronal, change la donne dans le secteur de la traduction en se basant sur un réseau de neurones artificiels et en prenant en compte le contexte de manière bien plus efficace.
La traduction est plus fluide et bien plus fidèle.
L'impact de l'IA sur le métier de traducteur
Si le métier de traducteur existe encore malgré la multiplication des outils de traduction automatique et leurs performances, c'est justement parce que le traducteur est humain.
La traduction avec IA compte encore de nombreuses limites telles que l'impossibilité d'adapter sa traduction à un public cible, l'absence de prise en compte des codes et usages culturels locaux, le manque de style, l'incapacité de prendre en compte l'intention de traduction, etc.
Tout autant de limites qui ne concernent pas le traducteur professionnel.
Une entreprise ne peut se risquer à confier la traduction d'un contrat ou tout autre document important à un outil de traduction automatique au vu des enjeux et des risques en cas d'erreur.
L'IA ne semble pas encore prête à remplacer l'humain dans le domaine de la traduction, néanmoins le traducteur peut, quant à lui, s'aider de l'IA pour faciliter son travail.
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