Etre performant avec l’IA en traduction, c’est possible. Mais cela nécessite un peu d’attention : les modèles ne sont pas parfait et il faut mettre en place des procédures de contrôle efficace. Je vous fais part de ma propre expérience.
Vous avez peut-être vu ces pages Facebook ou certains articles qui se moquent – parfois pas très gentiment, d’ailleurs – de traductions erronées. Certaines sont franchement ridicules, d’autres carrément pathétiques. Si vous ne voulez pas vous retrouver sur une de ces pages de dérision – et enterrer définitivement votre image de marque – voici quelques conseils issus de ma propre expérience.
Deux logiciels pour être plus performant avec l’IA en traduction
Desde que creamos le MOOC Dys sur les troubles de l’apprentissage, j’utilise l’application DeepL pour m’aider dans les traductions. Je dis bien « m’aider ». Vous allez le constater dans les lignes qui suivent, la traduction avec l’IA pose quelques problèmes. Et nécessite donc une supervision humaine à chaque étape.
J’utilise aussi le programme (plug in) Translate Press pour m’aider dans la traduction des articles et des pages de nos sites Web. Il y a deux façons de travailler avec ce programme : ou le laisser traduire tout seul les contenus. Ou l’utiliser pour traduire manuellement les contenus. L’avantage est qu’il traduit tout, y compris ce que les lecteurs du site ne voient pas :
- l’adresse url
- los textos alternativos de las imágenes
- los enlaces de los menús
- ecc
Por mi parte, prefiero utilizar la versión manual del programa junto con DeepL. Como j’ai ajouté l’extension DeepL dans mon navigateur Chrome, je peux l’utiliser sur une multitude de sites Web et aussi dans mon comte Gmail pour la traduction des emails. L’extension apparaît sous la forme d’une icône (logo DeepL) en face du champ que je dois traduire, comme sur la photo ci-dessous :
Je copie le texte français dans chaque champ et j’utilise le traducteur DeepL pour la langue correspondante en cliquant sur l’icone. Je répète l’opération pour chaque langue. Cela peut paraître long, mais en réalité, on gagne énormément de temps.
Pour être performant avec l’IA en traduction : contrôler les erreurs fréquentes
Ces deux programmes, DeepL et Translate Press sont parmi les meilleurs dans leur catégorie. Mais, comme toujours, l’intelligence artificielle n’est pas parfaite et il faut soumettre les résultats au contrôle humain.
Errores en la detección del idioma
Un ejemplo: el verbo «argumenter». DeepL interpreta sistemáticamente este verbo como un sustantivo noruego en plural. Mientras que, para mí, se trata del verbo francés en infinitivo. La traducción apenas varía: «argumentos» en lugar de «argumentar». Pero eso altera el sentido de la frase.
Articulation entre les différents membres d’une phrase
Cuando traduzco artículos de nuestro blog a otros idiomas, las frases se dividen en «cadenas de caracteres». Una frase puede dividirse en varias cadenas, sobre todo si incluye un enlace hipertexto. En ese caso, al tratarse de un modelo lingüístico, no puede ajustar las cadenas entre sí. Se tratan como secuencias de señales independientes unas de otras.
Por ejemplo, hace poco traduje un artículo sobre el metodo ABC Learning Design. En un momento dado, aparece una cadena que termina en francés con «je vous ai présenté la». La cadena siguiente empieza con la palabra «méthode». En italiano, español y portugués, «méthode» es masculino (metodo). La cadena «je vous ai présenté la» se convierte en «vi ho presentato la» en italiano, pero va seguida de «metodo», que es masculino. Esto significa que tengo que corregir cada cadena que contenga artículos femeninos y el sustantivo masculino. No es nada grave, pero reduciría nuestra credibilidad ante los lectores italianos, españoles y portugueses.
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También puedes descargar una versión en PDF de este mapa haciendo clic en el botón que aparece a continuación.
Problèmes liés au modèle prédictif de l’IA générative
Los grandes modelos lingüísticos son sistemas probabilísticos. Cuando se encuentran con una cadena de caracteres, calculan el porcentaje de la siguiente palabra. Por ejemplo, en una frase que dice «la población francesa en», el modelo calculará que hay un 90 % de probabilidades de que la siguiente palabra sea «general». En algunas cadenas de caracteres, la probabilidad es tan alta que el modelo añade la palabra «general» por iniciativa propia. Sin embargo, dado que mi contexto es académico y profesional, es probable que la siguiente palabra sea otra. Pero si no reviso esta cadena, me encontraré con una traducción al italiano o al portugués que contendrá la palabra «general», cuando esta no aparece en la frase original y no tiene ningún sentido ni función en la traducción esperada.
L’IA ne tient pas compte du contexte
Una misma palabra puede tener varios significados, que varían según el contexto. Por ejemplo, yo utilizo la palabra «cualificación» en un contexto profesional. Por lo tanto, significa «aptitud, conjunto de competencias relacionadas con un oficio o una profesión». Sin embargo, DeepL traduce sistemáticamente «cualificación» por «selección», ya que esta palabra significa «ser clasificado, ser seleccionado» en el ámbito deportivo. Afortunadamente, hay una función que permite «fijar» el tipo de traducción deseado. Pero este ejemplo, al igual que otros, demuestra claramente que hay que releer y comprobar constantemente las traducciones. Aunque se ahorre tiempo, eso no significa que no sea necesario que una persona las revise. Por eso la legislación europea sobre la transparencia de la IA exime a los contenidos revisados por una persona de la obligación de etiquetado de los contenidos gestionados por IA generativa.
Corriger les erreurs de contexte : l’utlisation d’un glossaire
Tanto en DeepL como en Translate Press existe una función que permite obligar al programa a traducir una palabra de una forma determinada. Se trata del «glosario». Es una especie de diccionario o tesauro que contiene una lista de palabras y la traducción elegida. Por ejemplo, cuando creamos el MOOC «Dys», explicábamos en la primera parte del curso que los trastornos del aprendizaje, como la dislexia, la disfasia, etc., eran dificultades derivadas del desarrollo cerebral, pero no enfermedades. Sin embargo, en varias ocasiones, el software tradujo «trastornos» por «enfermedad». Algo que los participantes del MOOC nos señalaron rápidamente. Gracias a la función «glosario», pudimos revisar todas las traducciones y asegurarnos de que ese error no se repitiera.
Ce glossaire permet aussi de ne pas traduire le nom de l’entreprise dans nos articles : dans une version du titre (le titre OG, pour le référencement), le nom Formation 3.0 apparait et était traduit systématiquement. Ce qui est interdit par la loi, puisque le nom est déposé uniquement en français.
Etre plus performant avec l’IA en traduction : le contre-exemple de la traduction simultanée
YouTube – tout comme Prime Video et d’autres plateformes de streaming – a récemment intégré une traduction instantanée automatisée, basée sur un LLM. Les résultats sont souvent hilarants. Des mots sont mal traduits, voire carrément inventés par le modèle. A tel point que la vidéo originale en devient pratiquement incompréhensible, comme dans l’exemple ci-dessous, tiré du film L’Heure du cochon. Prions pour que les organisations internationales n’adoptent pas ce type de système pour régler les conflits entre états…
Conclusion : le besoin permanent d’une supervision humaine pour être plus performant avec l’IA en traduction
Los errores señalados anteriormente no son graves en sí mismos. Sin embargo, ponen de relieve que cualquier creación generada por la inteligencia artificial generativa debería ser revisada por una persona. Y que, cuando se traduce un texto a otro idioma con ayuda de la IA, es mejor tener unos conocimientos básicos de ese idioma y de sus mecanismos. De lo contrario, se corre el riesgo de perder toda credibilidad ante tu público.
Au-delà des problèmes signalés, la traduction assitée par l’intelligence artificielle nous fait gagner beaucoup de temps. Ce qui nous permet de publier davantage et d’attirer de nouveaux lecteurs sur notre site. Sans l’intelligence artificielle, nous ne pourrions publier en cinq langues et offrir des ressources en six idiomes différents.
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