L’Intelligence artificielle menace-t-elle le métier de traducteur ?

 Article rédigé par Lea Lelièvre, étudiante en Master 2 Communication Interculturelle et Traduction à l’ISIT dans le cadre du projet de recherche appliquée mené avec le festival Vo-Vf, le monde.

Alors que l’intelligence artificielle fait de plus en plus parler d’elle, une question domine : les algorithmes vont-ils tuer l’emploi ? Zoom sur le secteur de la traduction.

« Je pense qu’on va atteindre un point où les ordinateurs auront le même niveau de compréhension du langage que les humains, ce qui permettra aux ordinateurs d’accomplir la même qualité de traduction que les meilleurs traducteurs humains. » Telle est la prédiction de l’inventeur et futuriste Ray Kurzweil dans son ouvrage Humanité 2.0. La bible du changement (M21 Editions, Paris, 2007) où il place l’avènement du parfait robot-traducteur pour 2029. Alors, fiction ou réalité ?

Bien que toutes les expérimentations d’intelligence artificielle (IA) ne soient pas de francs succès, la traduction automatique a fait d’immenses progrès ces dernières années, notamment grâce au passage de l’analyse statistique d’un corpus de textes à l’utilisation des réseaux neuronaux (Systran, Google Translate).

Un nouvelle technologie conçue pour copier le cerveau humain

Cette nouvelle technologie est conçue pour copier le cerveau humain : les phrases ne sont plus considérées mot à mot mais dans leur globalité. Le système construit une représentation numérique de la phrase en langue source. S’ensuit alors une transformation en une suite de vecteurs numériques, c’est-à-dire que les unités de sens sont converties en nombres puis traitées par des fonctions mathématiques qui permettent de les reconvertir en un autre ensemble de vecteurs. Ce système va à son tour donner lieu à la production de la phrase en langue cible. Au fur et à mesure, on va analyser les traductions fournies par la machine de manière à transformer ces vecteurs pour obtenir des phrases en langue cible de meilleure qualité. Ces apprentissages sont mis en œuvre sur des dizaines de millions de phrases de manière à ce que la machine apprenne et ajuste petit à petit ses traductions.

Mais qu’en est-il réellement de leur niveau de compréhension du langage ? Bien que la traduction automatique ne cesse de s’améliorer, elle rencontre aujourd’hui trois problèmes majeurs. Tout d’abord, de telles machines ne comprennent pas le monde qui les entoure, ou de façon très limitée. Elles ne sont donc pas systématiquement adaptées pour comprendre le contexte dans lequel s’inscrit le texte à traduire. Ensuite, le fonctionnement même de cette technologie pose problème : les machines ne sont pas capables de traduire les phénomènes linguistiques qui s’étendent sur plusieurs phrases. Elles ne peuvent donc pas toujours repérer les références pronominales dans les phrases précédentes.

Prenons par exemple le couple de phrases « La bouteille était ouverte. Elle m’a glissé des mains. » Là où « la bouteille » se traduit en anglais par it dans la deuxième phrase, elle se traduit bien par « elle » en français puisqu’on se réfère dans la phrase précédente à un sujet féminin. La compréhension de ce phénomène linguistique est encore hors de la portée de cette technologie qui ne traite aujourd’hui les phrases que comme des unités de sens complètement indépendantes.

Enfin, de telles machines ne sont pour l’instant pas toujours aptes à faire preuve de cohérence linguistique tout au long d’un texte. En effet, si l’exercice fonctionne très bien avec certaines combinaisons linguistiques (comme le passage de l’anglais au français), certaines sont bien plus précaires, notamment à cause du peu de données disponibles pour alimenter les corpus d’apprentissage dans les langues source et cible. Les traductions automatiques du letton vers le roumain sont ainsi beaucoup moins performantes que les traductions de l’anglais vers l’espagnol par exemple.

Victoire des traducteurs professionnels humains

La traduction automatique n’a donc pas encore atteint le niveau de performance des traducteurs professionnels. L’exemple le plus probant nous est offert par la victoire des traducteurs professionnels humains lors d’un concours de traduction contre des machines organisé par l’Université de Sejong et l’International Interpretation and Translation Association en 2017. Quatre professionnels ont été confrontés à Google Translate, Systran et l’application Papago de Naver. Ils devaient traduire quatre textes littéraires et non littéraires de l’anglais vers le coréen et inversement.

Les traducteurs professionnels disposaient de 50 minutes et d’un accès à Internet, sachant qu’aucun des textes n’avait précédemment fait l’objet d’une traduction. La qualité de la traduction a ensuite été évaluée selon trois critères avec un maximum de 5 points pour chacun : l’exactitude, le style linguistique et la logique. Sur un score parfait de 60 points avec quatre textes, les traducteurs humains ont obtenu 49 points, contre 28 pour le programme le plus performant. Les scores spécifiques de chaque programme n’ont pas été dévoilés pour ne pas nuire à leur image.

Un outil efficace ?

Mais la traduction automatique représente tout de même un outil efficace : elle permet bien souvent de surmonter la barrière de la langue lorsque la perfection n’est pas nécessaire, ce qui lui fait gagner de plus en plus de terrain. En effet, il existe de nombreux cas dans lesquels cette approche offre de réels avantages par rapport aux traducteurs humains, notamment en termes de rapidité, d’objectivité, de simplification des projets de traduction et de diminution des coûts que ces derniers entraînent.

Comme l’explique François Yvon, directeur de recherche au CNRS et responsable du laboratoire d’informatique pour la mécanique et les sciences de l’ingénieur (Limsi) au cours d’un entretien avec Universcience et l’AJSPI dans la série Interviews sur le zinc : « dans l’industrie, les brochures ou les comptes rendus d’assemblée générale [ces machines] fonctionnent très bien : ce sont des textes répétitifs, avec des phrases qu’on retrouve d’année en année ».

A court terme, les traducteurs humains ne sont donc pas menacés. Mais aussi performants puissent-ils être, ils constituent une ressource limitée et coûteuse. La traduction automatique ne répond certes pas aux mêmes exigences mais a fait des progrès considérables en seulement quelques années et ne cesse de s’améliorer. Et si les ordinateurs n’ont pas encore atteint le même niveau de compréhension que les humains, l’IA, une fois fonctionnelle et correctement programmée, devrait, de par sa rapidité à traiter les informations, être en mesure de gérer un projet de traduction et de traduire un texte plus vite et à moindre coût. Elle finirait donc par représenter une menace non seulement pour le traducteur, mais également pour d’autres métiers de la traduction, notamment la gestion de projet.

Cohérence des choix lexicaux et stylistiques, hors de portée des machines

Pour autant, le métier de la traduction qui semble aujourd’hui le mieux protégé est celui de traducteur littéraire, de par les spécificités auxquelles il répond, notamment en terme de cohérence des choix lexicaux et stylistiques, jusqu’ici hors de portée pour les machines de traduction. Il ne reste qu’à attendre 2029 pour voir si la prédiction de Ray Kurzweil se réalisera. Car si le traducteur humain a aujourd’hui encore le dessus, les progrès réalisés en termes de traduction automatique s’avèrent tellement rapides et performants qu’il nous est pour l’instant impossible de confirmer que cela sera encore le cas d’ici une décennie.

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