Les annonces pleuvent en matière de traduction automatique.
Tantôt, c’est SDL Trados qui intègre plus de moteurs à la nouvelle version de son logiciel à mémoire de traduction ; tantôt c’est Google qui lance une version de son navigateur Chrome capable de traduire une page Web sans passer par une extension ; quand ce n’est pas Microsoft qui présente son futur téléphone-traducteur(1), ou Google (encore !) qui traduit le texte d’une photo(2)…
Et puis, dans cette jungle d’applications toujours plus business-centric, orientées vers la productivité totale (à défaut de qualité totale), on a de temps en temps un moment de respiration.
Quand quelqu’un se souvient, par exemple, que traduire c’est communiquer, et décide de lancer un application gratuite destinée à faire se parler Arabes et Occidentaux.
C’est ce que propose Meedan, un site qui traduit automatiquement les textes qui lui sont soumis avant de les faire relire par des êtres humains puis de les publier (dans cet ordre). Le site fonctionne à la façon d’un Wiki et se consacre à améliorer la compréhension des uns par les autres, et vice-versa(3). Bref, fait oeuvre utile. Pour de bon. Si vous voulez en savoir plus à ce sujet, lisez l’article que lui consacre Francis Pisani sur son blog, et, pourquoi pas inscrivez-vous comme traducteur volontaire !
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Par: Guillaume | 
Actualité de la traduction, Outils de traduction, Traduction automatique
8 mar 2010| 
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La raison ? Le moteur de traduction hybride associe l’analyse sémantique à l’analyse statistique et intègre un processus d’amélioration continue. Jusqu’à présent, Systran, comme @promt ou Reverso, reposait sur un système d’analyse sémantique. Le moteur analysait chaque phrase source et créait l’arbre syntaxique permettant de représenter ses composantes et les relations qui les unissent. Puis, chaque expression était traduite en faisant appel à un dictionnaire, et, une fois l’arbre entièrement traduit, le logiciel restituait la phrase cible. Dans ce mode de traduction automatisée, le plus courant, le dictionnaire constitue un élément central : plus il est complet, meilleur est le résultat. Pourtant, même avec des dictionnaires très fournis, il est presque impossible de produire une phrase cible totalement correcte.
Car l’usage consacre des expressions qui constituent des exceptions innombrables à l’analyse grammaticale traditionnelle, et le moteur d’analyse syntaxique ne sait pas les reconnaître. Lorsque, par exemple, on parle dans un manuel informatique de « la boîte de dialogue Propriétés de Mes documents », le lecteur identifie « Propriétés de Mes documents » comme un nom propre, complément du nom « boîte de dialogue », et ne tente pas d’analyser plus en détail. Le moteur, lui, va tenter d’attribuer une fonction à chacun des termes pris isolément : comment relier « Propriétés » et « Mes documents » à « boîte de dialogue » ? Pour que le dictionnaire permette d’identifier la solution correcte, il faut qu’il la contienne : il faudrait avoir mis à jour le dictionnaire sur la base du document avant de le traduire.
Une fois le document source traduit grâce à l’association de ces deux méthodes, il est mis à disposition dans un éditeur de texte. L’utilisateur peut alors le modifier, corriger la formulation, personnaliser les dictionnaires utilisés, préciser qu’il aurait fallu employer tel usage plutôt que tel autre, etc. Si l’utilisateur apporte des modifications aux dictionnaires, il peut ensuite demander une nouvelle traduction, qui prendra ses changements en compte. Mais il peut aussi tout simplement changer la phrase elle-même. Il corrige ainsi la Mémoire de traduction issue de l’alignement automatique entre les phrases du document source et leurs contreparties du document cible. Ces modifications une fois validées, la Mémoire peut être ajoutée au corpus, et sera analysée par le moteur d’analyse statistique. En fait, comme l’analyse de corpus est un processus assez long et consommateur de ressources, les Mémoires de traduction issues des traductions révisées n’y sont pas ajoutées automatiquement. C’est à l’utilisateur de décider, à un moment donné, d’enrichir son corpus existant de tous les travaux réalisés sur une période donnée, voire de créer un corpus entièrement nouveau.
La solution logicielle complète fonctionne sur un modèle client-serveur : les corpus sont stockés sur le serveur avec le moteur, qui est interrogé par des outils clients. Par exemple, le Gestionnaire de projets, qui traduit un ou plusieurs fichiers à la fois, contient une interface de post-édition bilingue, qui permet de réviser les ambiguïtés, d’afficher toutes les occurrences d’un terme dans le document, d’ajouter des mots ou des sens inconnus aux dictionnaires, de procéder à des extractions terminologiques, de créer des clichés de traduction qui mémorisent l’état courant de la traduction et autorisent des comparaisons ultérieures entre clichés, etc. Les autres outils permettent par exemple de traduire un texte sans quitter Microsoft Word, ou d’afficher une barre d’outils de traduction disponible pour toutes les applications.
