Humain ou machine

Posted on 21 octobre 202121 octobre 2021Categories Blog, Commercial, Communication, Interprétation, TraductionTags , , , , , , ,

Plus que jamais, force est de reconnaître que les machines jouent un rôle prépondérant dans notre vie. Ordinateurs, tablettes et Smartphones nous ont souvent permis de garder le contact au cours des derniers mois alors que distance et isolement nous étaient imposés. Il n’est donc pas surprenant que des applications telles que Zoom et DeepL tentent de franchir une étape supplémentaire dans le remplacement des traducteurs et interprètes humains par des logiciels toujours plus performants. Laissons pour l’instant de côté la polémique sur l’opportunité de ces outils pour nous pencher sur les récents développements, tant dans le domaine de l’écrit que de l’oral.

L’écrit

Faites ce test, rien que pour le fun : tapez “Why is Google Translate” dans la barre de recherche Google. Cette recherche sera automatiquement complétée par des suggestions telles que “so bad”, “incurrate”. Faites-en autant avec DeepL : “Why is DeepL”. Vous obtiendrez au contraire “so good”, “better than google”. DeepL jouit manifestement d’une meilleure réputation que Google Translate. À juste titre ? Le fait est que DeepL a d’entrée de jeu surpassé ses concurrents en faisant appel à la traduction automatique neuronale dès que celle-ci a surpassé les résultats de la traduction automatique statistique et en la combinant avec le matériel informatique (super-ordinateur) nécessaire pour la transformation de quantités colossales de données. Et les résultats sont là. Les chiffres indiquent que le site web de DeepL est visité plus souvent qu’à son tour : Alexa le classe à la 146e place des sites les plus populaires. Si l’entreprise tirait au début ses revenus de la publicité, elle a depuis su conquérir une solide position B2B grâce à des clients tels que Deutsche Bahn, Roche, Fujitsu, Axa, Best Buy, Nokia, Rakuten, Siemens ou encore Elsevier. La fonctionnalité permettant d’ajouter sa propre terminologie au système joue un rôle important pour des clients tels que la Deutsche Bank. Bref, cette entreprise nous réserve sans aucun doute encore bien des surprises, même si elle reste généralement discrète sur ses intentions. Sa nouvelle mission lève un petit coin du voile : to become Europe’s leading AI company. À suivre…

L’oral

La pandémie mondiale a poussé de nombreuses plateformes de conférence en ligne à développer de nouvelles possibilités, entre autres concernant les réunions multilingues et la nécessité d’en assurer l’interprétation. Zoom a ainsi récemment révélé qu’il peaufinait une approche speech-to-text en vue de proposer sur sa plateforme du sous-titrage et de la traduction. Avec Translatotron, Google annonce par contre de la traduction speech-to-speech. Chacun de ces systèmes doit évidemment surmonter bien plus d’obstacles qu’un simple DeepL écrit : outre le défi de faire apparaître une traduction correcte, ils devront avant tout « comprendre » correctement à l’audition. Et encore faut-il qu’il que la traduction soit ensuite correctement restituée à l’oral dans Zoom. Autant dire qu’il s’agit de sacrées prouesses techniques, dont le degré de fiabilité restera encore à tester.

Alors, que faire de tous ces développements ? Chez Eloquentia, nous les suivons étroitement afin de déterminer à partir de quand et comment nous pourrions les utiliser. Nous ne sommes pour l’instant pas convaincus de l’utilité de ces moyens pour notre activité. Les résultats de la reconversion de la langue parlée sont encore à des années-lumière de l’excellence. Si la conversion de l’écrit est bien plus avancée, même un outil tel que DeepL, bien qu’il soit considéré comme excellent, fait de si nombreuses erreurs sournoises nécessitant l’intervention d’un réviseur humain, qu’il n’est pas encore rentable lorsque l’on vise une qualité irréprochable.