10 mars '16

Traduction infidèle

Un récit populaire parmi les traducteurs est qu'à l'apogée de la Guerre froide, le Pentagone a tenté d'utiliser des ordinateurs pour traduire les rames de renseignements russes qui étaient recueillis. Lors de ces expériences, l'expression anglaise « out of sight: out of mind » (loin des yeux, loin du cœur) a été saisie dans l'ordinateur, traduite en russe, puis retraduite en anglais. Le résultat : « invisible insanity » (folie invisible). Il n'importe pas de savoir si le récit est un fait ou une légende urbaine; l'idée centrale du récit est le problème que présente la traduction automatique (TA).


À partir du début des années 1950, l'approche face au problème de la traduction consistait à construire un système informatisé fondé sur des règles. L'idée était qu'en connaissant les règles de la langue source et de la langue cible, on pouvait convertir une langue en l'autre de manière fiable. Même si des progrès ont été accomplis à l'aide de cette approche, la capacité de traitement et la myriade de règles linguistiques se sont avérées des défis imposants à l'uniformité et à la qualité exigées par les consommateurs éventuels du service. La première grande percée a eu lieu dans les années 1990, lorsqu'IBM a abandonné l'approche fondée sur des règles et s'est plutôt attaquée à la question sous l'angle des statistiques. Au lieu de tenter de faire en sorte que les ordinateurs comprennent le texte saisi, les ingénieurs informaticiens ont programmé, dans leurs ordinateurs, des versions comparatives du plus grand volume possible de texte traduit, et ont fait en sorte que le système calcule la probabilité de sens des mots et des expressions en fonction des précédents statistiques.


Bien que la complexité des systèmes fondés sur des règles vienne limiter l'efficacité, l'uniformité et la qualité de ces derniers, les systèmes fondés sur les statistiques butent contre les limites des corpus ainsi que les exigences énormes en matière de capacité de stockage. La traduction exacte des langues moins populaires pose problème, puisqu'il existe comparativement peu de texte à « apprendre » à titre de référence. Les développeurs de Google Translate, de Babelfish (alimenté par Systran) et de l'outil Comprende de Globalink ont réalisé d'énormes progrès au cours des dix dernières années; toutefois, l'amélioration marginale des services offerts est en baisse. Pour rehausser la qualité et l'uniformité des traductions, l'industrie est à intégrer des modèles employant à la fois des approches statistiques et fondées sur des règles dans des systèmes hybrides. Malgré tout, les limites quant aux nuances, aux expressions familières et aux dialectes idiomatiques se posent en importants obstacles à toute autre amélioration des logiciels.


Cette industrie naissante a sa part de promoteurs et de détracteurs. Nicholas Ostler, président de la Foundation for Endangered Languages (en anglais seulement), croit que la traduction automatique finira par libérer le monde de la nécessité des langues dominantes et contribuera à la diversité linguistique. En ce qui concerne le niveau actuel des progrès en matière de TA, M. Ostler indique que même si l'on n'aime pas ce qui est écrit dans un document traduit automatiquement, il est toujours possible de trouver immédiatement un sens à la traduction et de comparer celle-ci à sa connaissance du sujet en question. La TA nécessite toujours une certaine familiarité de la part de l'utilisateur, mais le fait est qu'elle offre un bien meilleur produit qu'auparavant, et il fait peu de doute qu'elle continuera de s'améliorer. Andreas Zollmann, qui est chercheur dans le domaine, a affirmé ceci : [Traduction] « Nous sommes parvenus à la limite où il n'y a pas beaucoup d'autres données dans le monde que nous pouvons utiliser, alors il est beaucoup plus important de se remettre à ajouter des approches différentes et des modèles fondés sur des règles qui sont différents. »


Douglas Hofstadter, auteur de l'ouvrage phare sur la conscience et l'intelligence artificielle, Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, s'exprime d'une façon particulièrement critique sur les effets de la traduction automatique. M. Hofstadter est d'avis que la TA débute au mauvais endroit : [Traduction] « On ne tente pas de susciter la compréhension, et Google Translate est donc voué pour toujours au même échec. Bien sûr, on obtient parfois de bons résultats, mais l'outil est essentiellement dépourvu de raison. Il offre un service de très bas niveau qui produira toujours un résultat qui n'est guère meilleur que le non-sens. Je suppose que nous devrons tous céder sous la pression de l'utiliser à un certain niveau, mais il ne révélera jamais la saveur des expressions. » Cette affirmation va dans le même sens que la critique principale de la TA : l'incapacité de l'ordinateur à reconnaître la nuance, le ton, la pertinence culturelle et le jeu de mots.


Même si la TA peut contribuer considérablement à la traduction des manuels techniques, des bulletins météorologiques et d'autres sujets dont le corpus est relativement petit et normalisé, les documents et les textes qui intègrent des inférences rhétoriques, des questions polémiques et une phraséologique unique continueront de poser un défi à la qualité des produits de la TA. La traduction automatique n'est pas en voie de disparition. Compte tenu de ce fait, il est essentiel que les traducteurs professionnels adoptent la technologie et en intègrent la capacité de traduire rapidement et à peu de frais d'énormes quantités de données. Le coût-efficacité et la rapidité, conjointement avec l'expertise des traducteurs professionnels qui peuvent peaufiner les résultats de la TA pour en assurer une meilleure compréhension, ne peuvent que faire avancer l'industrie, la rendant plus efficiente tout en maintenant le niveau de qualité qui correspond aux attentes et aux besoins des utilisateurs finaux. Au fil de la révolution de la TA, les cabinets de traduction progressistes peuvent avoir à se spécialiser dans des langues, des industries ou des sujets en particulier. La qualité des traductions ne sera jamais optimisée sans la touche humaine.


http://www.spotlight-online.de/blogs/the-spotlight-team/invisible-insanity (en anglais seulement)

À propos de l’auteur

Jason, un auteur accompli, apporte des compétences diversifiées au GTMK. Il est entré en fonction comme adjoint à la recherche, puis, après avoir séjourné à l’étranger, il est revenu au sein de l’équipe en 2008 comme gestionnaire des Projets spéciaux. En cette qualité, Jason gère actuellement les projets spéciaux du GTMK, en prêtant une attention particulière au perfectionnement des employés, à la formation, aux demandes de traduction multimédias et à d’autres possibilités à grande échelle ou requérant des compétences particulières.

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