3 Impacts de l'IA dans l'industrie de la traduction automatique

Tout au long de l'histoire, la communication a été un élément crucial de tous les aspects de l'activité humaine. Des affaires et de la diplomatie à la technologie plus récemment, la capacité d'exprimer et de comprendre des idées continue d'être un facteur majeur de progrès dans tous les secteurs. Cela est devenu encore plus important en raison de la mondialisation et de l'avènement des technologies de traduction instantanée via l'API, non seulement pour le commerce mais aussi pour les actualités, les questions juridiques, etc.

Étant donné qu'il existe plus de 7 000 langues, la création de contenu et sa traduction ont de manière prévisible un rôle essentiel. Cependant, le déluge exponentiel de données a longtemps rendu les services humains incapables de répondre aux besoins incrémentiels des éditeurs et des utilisateurs de services de traduction. Bien que le rôle ait historiquement eu moins d'impact de la technologie que d'autres sphères en raison de l'incapacité des outils de traduction automatique à saisir les nuances de la langue ainsi que les humains, l'avènement de l'intelligence artificielle avancée et des logiciels d'apprentissage automatique a fait avancer l'état de la chose. l'art à la parité humaine proche.

Traitement des données massives

L'un des principaux moteurs du logiciel d'IA avancé déployé pour les services de traduction est l'accès à d'énormes ensembles de données et à des ordinateurs capables de les traiter beaucoup plus efficacement que cela n'a jamais été possible dans le passé. En utilisant les deux, Google, par exemple, a été en mesure d'améliorer considérablement son ​​service de traductiontraduisant 300 000 milliards de mots, contre environ 200 milliards de mots traduits par l'industrie de la traduction professionnelle en 2019. Bien que l'exactitude des traductions peut souvent être faux, l'amélioration a été significative. Cela a changé la vie de nombreuses entreprises et utilisateurs qui n'avaient pas les moyens de se payer des services de traduction dans le passé. Mais cela a également soulevé des inquiétudes concernant la confidentialité et la personnalisation de ces moteurs génériques en fonction des besoins spécifiques des environnements industriels et commerciaux.

Bien que l'on puisse avoir l'impression que seules les grandes entreprises peuvent accéder et exploiter les mégadonnées pour posséder ou améliorer leurs systèmes de traduction automatique. , Rien ne pouvait être plus loin de la vérité. L'apprentissage automatique sous-jacent requis pour le développement de la traduction automatique, bien qu'avancé, est souvent open source, permettant à un large éventail d'entreprises de toutes tailles d'y accéder et de le personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques. Les points clés sont donc la manière dont ces entreprises créent des pré- et post-processus et la quantité de données qu'elles amassent pour créer leurs propres systèmes.

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Spécialisation

Le grand nombre de langues utilisées dans le monde a permis aux entreprises de se spécialiser dans des langues spécifiques ainsi que dans des secteurs spécifiques, de sorte que le citoyen ordinaire peut utiliser Google pour traduire des tweets. , les hommes d'affaires qui ont besoin de traductions très précises d'un document juridique pourraient généralement envisager de continuer à engager des prestataires de services spécialisés dans ce domaine. Mais même dans ces cas, la quantité de données collectées (parfois de nombreux disques durs) fait de la traduction automatique une alliée des professions juridiques, de la défense et des forces de l'ordre car elles transfèrent des informations d'une langue à une autre.

Le chiffre des traducteurs professionnels sera-t-il bientôt éteint ? Cela a été une question fréquente dans de nombreuses professions qui ont été affectées par l'IA et une automatisation profonde proche de la parité humaine. Les entreprises avisées s'appuient sur le concept de l'humain dans la boucle afin que les humains examinent la sortie traduite par machine, apportent des modifications et des améliorations stylistiques et ce sont leurs propres commentaires qui améliorent la qualité du logiciel de traduction. Pratiquement aucune entreprise linguistique ne propose de traduire un document à partir de zéro. De cette façon, des processus plus efficaces sont mis en œuvre, en exécutant des fichiers et des documents via un logiciel de traduction automatique local ou cloud, puis en demandant aux gens de vérifier leur exactitude. De cette façon, le travail peut être effectué plus rapidement sans compromettre le haut niveau de précision requis.

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Adoption croissante[19659006]Bien que la mondialisation ait entraîné une augmentation de la demande de services de traduction, des événements récents comme la pandémie de Covid ont accéléré cette demande de manière exponentielle. Actuellement, l'accent est mis sur le travail distribué et la minimisation des contacts interpersonnels aux occasions essentielles. L'effet de ces tendances a été de pousser les entreprises à s'appuyer sur des outils d'IA pour faciliter la communication au-delà des barrières linguistiques.

Cette augmentation de la demande s'est à son tour accélérée vers le développement de la technologie de traduction automatique . Il y a seulement cinq ans, les technologies sont passées de modèles de traduction basés sur des règles et statistiques à la traduction automatique neuronale (NMT) basée sur des réseaux de neurones qui cherchent à imiter en profondeur la façon dont un traducteur humain traiterait et traduirait des documents. Au fur et à mesure que l'accent est mis sur le secteur, le rythme de développement et d'implication des humans-in-the-loop continuera d'augmenter et donc l'efficacité et la précision du logiciel de traduction automatique.

L'ancien La méthode consistant à demander à des traducteurs humains de parcourir les documents et de les traduire ligne par ligne est depuis longtemps dépassée et pratiquement éteinte, sauf dans quelques cas spécialisés. Les entreprises du XXIe siècle recherchent des livraisons linguistiques de haute qualité et immédiates lorsqu'elles traitent le Big Data. L'intelligence artificielle avancée a désormais permis aux entreprises de toutes tailles de rivaliser sur la publication de contenu en utilisant la traduction automatique spécialisée, en particulier lorsqu'elles se concentrent sur des langues et des cas d'utilisation spécifiques. Cela a également eu pour effet d'ouvrir des opportunités pour les innovateurs et les entrepreneurs de fournir des solutions spécialisées pour répondre à la demande croissante entraînée par la mondialisation. ..