L'intelligence artificielle est-elle sur le point de supplanter les traducteurs humains ?

Dans le domaine de la linguistique, la traduction automatique neuronale a fait des avancées spectaculaires ces dix dernières années. Grâce à de puissants algorithmes qui reproduisent le fonctionnement du cerveau humain, on parle ici de Neural Machine Translation (NMT), les ordinateurs seront désormais en mesure de traduire des textes non pas de manière mécanique, mais respectant le contexte, la synthèse et la grammaire. À terme, la traduction automatique neuronale risque-t-elle de faire disparaître le métier de traducteur ?

Des réseaux neuronaux d’une incroyable puissance de calcul

Les moteurs de traduction de dernière génération se veulent plus intelligents que leurs prédécesseurs. Et pour gagner en performance, en subtilité et en qualité, quoi de mieux que leur implémenter des « cerveaux humains », pour créer ce que l’on appelle la traduction automatique neuronale ou Neural Machine Translation (NMT). De nombreux projets (dont certains open source comme celui de l'Université Harvard NLP ) ont d'ailleurs vu le jours depuis 5 ans.

Cette dernière repose sur de puissants algorithmes hébergés sur des superordinateurs qui jouissent d’une capacité de calcul phénoménal (on parle de milliards de milliards de calculs à la seconde). Les réseaux neuronaux que constituent ces algorithmes profitent désormais d’une excellente capacité d’apprentissage en profondeur (deep learning).

En exploitant des données massives (big data), les algorithmes de traduction neuronale sont en mesure d’apprendre d’eux-mêmes, de comprendre le contexte, de restituer des informations en fonction de divers scénarios et d’interpréter des faits. Cette technologie permettra sur le long terme à la machine de s’améliorer d’elle-même.
En théorie et certainement dans un avenir proche, l’intelligence artificielle sera en mesure d’apprendre le japonais, le coréen, le danois, le français, etc., très rapidement et de réaliser des traductions en temps réel. Par ailleurs, elle sera capable de fournir une traduction de qualité en respectant les règles de grammaire, de conjugaison, mais également la syntaxe. On sera donc bien loin des standards actuels que nous imposent les moteurs de traduction en ligne à l’instar de Google Translate, Deepl ou Reverso...

Dans ce contexte, la traduction automatique neuronale est-elle une menace pour les traducteurs comme s'en inquiète la chambre des traducteurs Belges?

Le métier de traducteur reste et restera d’actualité

Bien que d’incroyables avancées ont été réalisées en matière de traduction automatique neuronale, il n’en demeure pas moins que le métier de traducteur a encore de beaux jours devant lui. À l’heure actuelle, la machine n’est pas en mesure de contextualiser une traduction et de restituer les faits en prenant en compte les spécificités régionales.

L’emploi de certains mots et expressions en français n’a pas le même sens que l’on soit au Québec, en Suisse, au Gabon ou encore au Luxembourg. La machine n’est pas encore en mesure de comprendre les subtilités du langage, mais également les jeux de mots. Autre point, la complexité de la concordance de temps qui peut prêter à confusion.

Et contrairement à un humain qui peut traduire une émotion et retransmettre des sensations par la force du langage, l’intelligence artificielle est encore à des années-lumière d’y parvenir. Il en est de même dans les domaines spécifiques tels que la médecine, la finance, le droit où un vocabulaire spécifique est employé.

La machine sera-t-elle en mesure de traduire un contrat en prenant en compte les spécificités du vocabulaire juridique ? Certaine, d’ici quelques années. Mais pour l’heure, ce n’est pas possible. Par ailleurs, l’aspect lié à la protection et à la confidentialité des données n’est pas à négliger, d’autant plus que les États et les entreprises préfèrent confier leurs informations hautement sensibles à des traducteurs humains ou des agences de traduction qui garantissent la confidentialité des données.

Car le risque est bien réel. Pour comprendre le contenu qui lui est soumis, la machine virtuelle a besoin de collecter et stocker les données pour pouvoir les exploiter. Dans le cas d’un document frappé par le sceau « Secret Défense », des informations sensibles se retrouvaient dans le cloud, ce qui n’exclut pas des risques de piratage.