{"id":3436,"date":"2023-10-19T12:38:12","date_gmt":"2023-10-19T10:38:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/?page_id=3436"},"modified":"2023-10-19T12:46:21","modified_gmt":"2023-10-19T10:46:21","slug":"what-is-machine-translation","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/systran\/technologie\/traduction-automatique-neuronale-nmt\/","title":{"rendered":"Tout savoir sur la traduction automatique"},"content":{"rendered":"
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Traduction automatique bas\u00e9e sur des r\u00e8gles par rapport \u00e0 la traduction automatique statistique<\/h2>\n<\/div>\n<\/section>\n
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La traduction automatique (MT) est une traduction automatique. Il s'agit du processus par lequel un logiciel informatique est utilis\u00e9 pour traduire un texte d'une langue naturelle (comme l'anglais) \u00e0 une autre (comme l'espagnol).\n

Pour traiter toute traduction, humaine ou automatis\u00e9e, la signification d'un texte dans la langue originale (source) doit \u00eatre enti\u00e8rement restaur\u00e9e dans la langue cible, c'est-\u00e0-dire la traduction. Bien qu'en surface cela semble simple, c'est beaucoup plus complexe. La traduction n'est pas une simple substitution mot \u00e0 mot. Un traducteur doit interpr\u00e9ter et analyser tous les \u00e9l\u00e9ments du texte et savoir comment chaque mot peut en influencer un autre. Cela n\u00e9cessite une grande expertise en grammaire, syntaxe (structure de phrase), s\u00e9mantique (sens), etc., dans les langues source et cible, ainsi qu'une connaissance de chaque r\u00e9gion locale.<\/p>\n

La traduction humaine et la traduction automatique ont chacune leur part de d\u00e9fis. Par exemple, deux traducteurs individuels ne peuvent pas produire des traductions identiques d'un m\u00eame texte dans la m\u00eame paire de langues, et plusieurs s\u00e9ries de r\u00e9visions peuvent \u00eatre n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre \u00e0 la satisfaction du client. Mais le plus grand d\u00e9fi r\u00e9side dans la fa\u00e7on dont la traduction automatique peut produire des traductions de qualit\u00e9 publiables.<\/p>\n

Technologie De Traduction Automatique Bas\u00e9e Sur Des R\u00e8gles<\/h2>\n

La traduction automatique bas\u00e9e sur des r\u00e8gles s'appuie sur d'innombrables r\u00e8gles linguistiques int\u00e9gr\u00e9es et des millions de dictionnaires bilingues pour chaque paire de langues.<\/p>\n

Le logiciel analyse le texte et cr\u00e9e une repr\u00e9sentation transitoire \u00e0 partir de laquelle le texte dans la langue cible est g\u00e9n\u00e9r\u00e9. Ce processus n\u00e9cessite des lexiques complets avec des informations morphologiques, syntaxiques et s\u00e9mantiques, ainsi qu'un grand nombre de r\u00e8gles. Le logiciel utilise ces ensembles de r\u00e8gles complexes, puis transf\u00e8re la structure grammaticale de la langue source dans la langue cible.<\/p>\n

Les traductions sont construites sur des dictionnaires gigantesques et des r\u00e8gles linguistiques sophistiqu\u00e9es. Les utilisateurs peuvent am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des traductions pr\u00eates \u00e0 l'emploi en ajoutant leur terminologie au processus de traduction. Ils cr\u00e9ent des dictionnaires d\u00e9finis par l'utilisateur qui remplacent les param\u00e8tres par d\u00e9faut du syst\u00e8me.<\/p>\n

Dans la plupart des cas, il y a deux \u00e9tapes : un investissement initial qui augmente consid\u00e9rablement la qualit\u00e9 \u00e0 un co\u00fbt limit\u00e9, et un investissement continu pour augmenter progressivement la qualit\u00e9. Alors que la MT bas\u00e9e sur des r\u00e8gles am\u00e8ne les entreprises au seuil de qualit\u00e9 et au-del\u00e0, le processus d'am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 peut \u00eatre long et co\u00fbteux.<\/p>\n

Technologie de traduction automatique statistique<\/h2>\n

La traduction automatique statistique utilise des mod\u00e8les de traduction statistique dont les param\u00e8tres d\u00e9coulent de l'analyse de corpus monolingues et bilingues. La cr\u00e9ation de mod\u00e8les de traduction statistique est un processus rapide, mais la technologie repose largement sur des corpus multilingues existants. Un minimum de 2 millions de mots pour un domaine sp\u00e9cifique et encore plus pour le langage g\u00e9n\u00e9ral sont requis. Th\u00e9oriquement, il est possible d'atteindre le seuil de qualit\u00e9, mais la plupart des entreprises ne disposent pas de si grandes quantit\u00e9s de corpus multilingues existants pour construire les mod\u00e8les de traduction n\u00e9cessaires. En outre, la traduction automatique statistique est gourmande en ressources CPU et n\u00e9cessite une configuration mat\u00e9rielle compl\u00e8te pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les de traduction pour des niveaux de performances moyens.<\/p>\n

MT bas\u00e9 sur des r\u00e8gles et MT statistique<\/h2>\n

MT bas\u00e9 sur des r\u00e8gles offre une bonne qualit\u00e9 hors domaine et est par nature pr\u00e9visible. La personnalisation bas\u00e9e sur un dictionnaire garantit une qualit\u00e9 et une conformit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9es avec la terminologie de l'entreprise. Mais les r\u00e9sultats de traduction peuvent manquer de la fluidit\u00e9 attendue par les lecteurs. En termes d'investissement, le cycle de personnalisation n\u00e9cessaire pour atteindre le seuil de qualit\u00e9 peut \u00eatre long et co\u00fbteux. Les performances sont \u00e9lev\u00e9es m\u00eame sur le mat\u00e9riel standard.<\/p>\n

Les MT statistiques offrent une bonne qualit\u00e9 lorsque de grandes entreprises qualifi\u00e9es sont disponibles. La traduction est fluide, c'est-\u00e0-dire qu'elle lit bien et r\u00e9pond donc aux attentes des utilisateurs. Cependant, la traduction n'est ni pr\u00e9visible ni coh\u00e9rente. La formation de bons corpora est automatis\u00e9e et moins ch\u00e8re. Mais la formation sur les corpus de langage g\u00e9n\u00e9ral, c'est-\u00e0-dire les textes autres que le domaine sp\u00e9cifi\u00e9, est m\u00e9diocre. En outre, la MT statistique n\u00e9cessite un mat\u00e9riel important pour cr\u00e9er et g\u00e9rer des mod\u00e8les de traduction volumineux.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
MT bas\u00e9 sur des r\u00e8gles<\/th>\nMT statistique<\/th>\n<\/tr>\n
+ Qualit\u00e9 coh\u00e9rente et pr\u00e9visible<\/td>\n- Qualit\u00e9 de traduction impr\u00e9visible<\/td>\n<\/tr>\n
+ Qualit\u00e9 de traduction hors domaine<\/td>\n- Mauvaise qualit\u00e9 hors domaine<\/td>\n<\/tr>\n
+ Conna\u00eet les r\u00e8gles grammaticales<\/td>\n- Ne conna\u00eet pas la grammaire<\/td>\n<\/tr>\n
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+ Hautes performances et robustesse<\/td>\n- Exigences \u00e9lev\u00e9es en termes d'espace disque et de CPU<\/td>\n<\/tr>\n
+ Coh\u00e9rence entre les versions<\/td>\n- Incoh\u00e9rence entre les versions<\/td>\n<\/tr>\n
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- Manque de fluidit\u00e9<\/td>\n+ Bonne fluidit\u00e9<\/td>\n<\/tr>\n
- Difficult\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer les exceptions aux r\u00e8gles<\/td>\n+ Bon pour intercepter les exceptions aux r\u00e8gles<\/td>\n<\/tr>\n
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- Co\u00fbts \u00e9lev\u00e9s de d\u00e9veloppement et de personnalisation<\/td>\n+ Co\u00fbts de d\u00e9veloppement rapides et rentables<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Compte tenu des exigences globales, il existe un besoin \u00e9vident d'une troisi\u00e8me approche gr\u00e2ce \u00e0 laquelle les utilisateurs atteindraient une meilleure qualit\u00e9 de traduction et des performances \u00e9lev\u00e9es (similaire \u00e0 MT bas\u00e9 sur des r\u00e8gles), avec moins d'investissement (similaire \u00e0 MT statistique).<\/p>\n<\/article>\n<\/div>\n<\/section>\n\n <\/rich-text-component>\n <\/div>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":12,"featured_media":0,"parent":3001,"menu_order":5,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-3436","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3436","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3436"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3436\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3442,"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3436\/revisions\/3442"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3001"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www-staging.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3436"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}