Tout semble possible avec l’intelligence artificielle, pour le meilleur et pour le pire. Saviez-vous qu’il est même possible de générer de fausses photos pour les profils sur les réseaux sociaux, c’est-à-dire un visage artificiel plus vrai que vrai composé de multiples parts d’autres visages réels, sauf qu’il ne correspond pas au visage d’un être humain qui existe réellement. Quelle est l’utilité de l’intelligence artificielle pour la traduction ? Les réseaux neuronaux artificiels se font remarquer dans l’industrie de la traduction depuis qu’ils permettent avec succès un apprentissage automatique (machine learning) et très rapide à partir de chaque nouvelle information ou chaque nouvelle donnée indiquée. Au fur et à mesure des contributions des traducteurs, un réseau neuronal artificiel s’enrichit non seulement de mots de vocabulaire, mais aussi de styles, de nuances et de tons variés. Dans l’usage, les données peuvent être exploitées grâce à des programmes développés à cet effet, sur le modèle de Deepl ou de GoogleTranslate.
La révolution linguistique de l’IA
Cette révolution accomplie par l’intelligence artificielle présente des aspects positifs et d’autres aspects inévitablement controversés. Commençons par les apports de l’IA. Les outils d’aide à la traduction s’avèrent de plus en plus performants parce qu’ils bénéficient des avancées opérationnelles de l’intelligence artificielle dans la traduction automatique. Non seulement ils savent conserver des mémoires de traduction et glossaires dans tous les domaines grâce à l’absorption de bases de données et de glossaires immenses, mais désormais le contexte et le ton peuvent être pris en compte, ou encore le sentiment général exprimé dans un document. En effet, l’approche globale du texte à traduire, ressemblant à la lecture du document entier par un être humain, permet d’identifier un contexte et de reconnaître un domaine de spécialité, de façon par exemple à sélectionner le vocabulaire qui soit le plus approprié. Des bases de données et autres corpus thématiques ont nourri les algorithmes, lesquels continuent d’être enrichis en données linguistiques et de voir leur modèle de fonctionnement amélioré. Le projet de l’IA appliquée à la traduction, aux résultats toujours plus performants, vise à faire ressembler le texte traduit à la manière naturelle de penser et de s’exprimer, pour être au plus près de la langue naturelle employée par les êtres humains.
Un potentiel controversé
Des traductions automatiques parfois gratuites et disponibles pour tous donnent l’impression à certains que requérir les services de traducteurs humains professionnels et expérimentés est devenu inutile. Cette impression repose sur une méconnaissance ou une mauvaise compréhension des processus de traduction, de la linguistique et de la culture. Traduire ne consiste pas à changer un mot par son équivalent dans une langue étrangère. Même pour transposer une phrase simple d’une langue à une autre, il vaut mieux éviter le mot à mot. Il faut s’interroger sur le contexte d’une phrase ou d’un document, sur son domaine et sur le public visé par la traduction. Il faut aussi prendre en compte les registres de langue, avec du vocabulaire qui appartient à différentes catégories (familier, courant, soutenu voire rare) ou qui comporte de l’argot ou encore qui emprunte aux langues régionales. Si l’intelligence artificielle est capable de reconnaître les mots de vocabulaire, elle mélange souvent des termes familiers, des termes courants et des termes soutenus dans la traduction, alors que le texte d’origine est rédigé en employant un seul niveau de langue. Il est peu probable qu’une entreprise rédige son rapport annuel en y glissant des mots d’argot, des mots vulgaires ou des mots désuets quasiment tombés dans l’oubli. Enfin, si l’on pense à la richesse de chaque langue, à la profusion des images, figures de style et jeux de mots, et si l’on y ajoute les références culturelles propres qu’il faut adapter à une autre langue, confier une traduction à l’intelligence artificielle seule paraît insensé.
La grande tendance
Le modèle qui se développe de plus en plus, avec comme argument au cœur de la démarche qu’il permet de gagner du temps (l’obsession du 21e siècle) est celui d’une traduction en deux étapes. La première, quasiment instantanée, repose sur les performances de l’IA. Une traduction automatique, grâce à des outils recourant à l’apprentissage automatique, est effectuée. Lors de la seconde étape, un traducteur professionnel, cette fois bien humain, est chargé de vérifier la justesse du lexique et d’améliorer le style de la traduction générée lors de la première étape. Plusieurs risques d’erreurs et autres écueils subsistent et continueront de subsister avec ce modèle hybride : des contresens, des faux pas culturels, une uniformisation et un affadissement du style par calque sur la langue d’origine, entre autres.
Sans aller jusqu’à faire confiance à l’IA pour traduire des œuvres littéraires, des contenus marketing créatifs ou des textes techniques très pointus, la révolution de l’IA permet de reconnaître le vocabulaire, mais aussi d’identifier le contexte ainsi que le domaine d’activité dans lequel un texte s’inscrit. La compréhension culturelle et les enjeux d’un texte à traduire, ainsi que la qualité stylistique d’un texte traduit, demeurent le propre du talent d’un traducteur humain. En effet, les outils de l’IA sont incapables d’intuition et de créativité.
