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

Depuis que nous avons créé 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
• les textes alternatifs des images
• les liens des menus
• etc.

Pour ma part, je préfère utiliser la version manuelle du programme en association avec DeepL. Comme 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.

Erreurs de détection de la langue

Un exemple, le verbe “argumenter”. DeepL interprête systématiquement ce verbe comme un susbtantif norvégien au pluriel. Alors que pour moi, il s’agit du verbe français à l’infinitif. La traduction varie peu : “arguments” au lieu d’”argumenter”. Mais cela casse le sens de la phrase.

Articulation entre les différents membres d’une phrase

Lorsque je traduis des articles de notre blog dans d’autres langues, les phrases sont découpées en “chaînes de caractères”. Une phrase peut être coupée en plusieurs chaînes, surtout si elle comprend un lien hypertexte. Dans ce cas, parce qu’elle est un modèle linguistique, elle ne peut pas ajuster les chaînes entre elles. Elles sont traitées comme des suites de signaux indépendantes les unes des autres.

Par exemple, j’ai traduit récemment un article sur la méthode ABC Learning Design. A un moment, apparait une chaîne qui se termine en français par “je vous ai présenté la”. La chaîne suivante commence par le mot “méthode”. En italien, en espagnol et en portugais, méthode est masculin (metodo). La chaîne “ je vous ai présenté la” devient “vi ho presentato la” en italien, mais est suivie de “metodo” qui est masculin. Cela veut dire que je dois corriger chaque chaîne contenant les articles féminins et le substantif masculin. Ce n’est pas dramatique, mais cela diminuerait notre crédibilité chez les lecteurs italiens, espagnols et portugais.

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Vous pouvez également télécharger cette carte mentale au format PDF en cliquant sur le bouton ci-dessous :

Problèmes liés au modèle prédictif de l’IA générative

Les grands modèles linguistiques sont des systèmes probabilistes. Quand ils rencontrent une chaîne de caractères, ils évaluent le pourcentage de la suite. Par exemple, dans une phrase qui dit “la population française en”, le modèle calculera qu’il y a 90% de chances pour que le mot suivant soit “général”. Dans certaines chaînes de caractères, la probabilité est si élevée que le modèle ajoute le mot “général” de sa propre initiative. Alors que, comme mon contexte est académique et professionnel, le mot suivant est problement différent. Mais si je ne relis pas cette chaîne, je vais me retrouver avec une traduction italienne ou portugaise qui contiendra le mot “général” alors qu’il n’apparaît pas dans la phrase originale et n’a aucun sens ni aucune fonction dans la traduction attendue.

L’IA ne tient pas compte du contexte

Un même mot peut avoir plusieurs sens, différents selon le contexte. Par exemple, j’utilise le mot “qualification” dans un contexte professionnel. Il signifie donc “aptitude, ensemble de compétences liées à un métier, une profession”. Mais DeepL taduit systématiquement “qualification” par “sélection” car ce mot signifie “être classé, être sélectionné” dans le monde du sport. Heureusement, une fonctionnalité permet de “fixer” le type de traduction souhaité. Mais, cet exemple, comme d’autres montre bien qu’il faut constamment relire et vérifier les traductions. Même s’il y a gain de temps, cela ne signifie pas qu’il ne faille pas faire réviser par une personne. C’est pourquoi la législation européenne sur la transparence de l’IA dispense les contenus révisés par un humain de l’étiquetage des contenus gérés par l’IA générative.

Corriger les erreurs de contexte : l’utlisation d’un glossaire

Dans DeepL aussi bien que dans Translate Press, il existe une fonctionnalité qui permet de forcer le logiciel à traduire le mot d’une certaine façon. C’est le “glossaire”. C’est une sorte de dictionnaire ou de thésaurus qui contient une liste de mots et la traduction retenue. Par exemple, quand nous avons créé le MOOC Dys, nous expliquions dans la première partie du cours que les troubles d’apprentissage, tels que la dyslexie, la dysphasie, etc. étaient des difficultés issues du développement cérébral, mais pas des maladies. Or, à plusieurs reprises, le logiciel a traduit “troubles” par “maladie”. Ce que des participants du MOOC nous ont rapidement signalé. Avec la fonctionnalité “glossaire”, nous avons pu revoir l’ensemble des traductions en nous assurant que cette erreur ne se reproduirait pas.

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 pratiquem

Conclusion : le besoin permanent d’une supervision humaine pour être plus performant avec l’IA en traduction

Les erreurs signalées ci-dessus ne sont pas dramatiques en soi. Mais, elles soulignent le fait que toute création générée par l’intelligence artificielle générative devrait faire l’objet d’une révision humaine. Et que, quand vous traduisez un texte dans une autre langue à l’aide de l’IA il vaut mieux avoir une connaissance de base de cette langue et de ses mécanismes. Sous peine de perdre toute crédibilité auprès de votre public.

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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