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Présentation de notre outil d'évaluation, qui vous aidera à choisir le moteur de traduction automatique le plus adapté à vos besoins

Introduction

La traduction automatique (TA) existe depuis longtemps, mais ces dernières années, elle a connu une évolution sans précédent. Les entreprises produisent des quantités toujours plus importantes de contenus dans plusieurs langues. Aussi, en sont-elles venues à envisager la traduction automatique comme la promesse de rayonnement accru dans un monde de plus en plus globalisé. 

Les entreprises qui souhaitent opter pour la traduction automatique doivent considérer quatre stratégies de base : 

TA publique

Utilisation de services comme Google Translate ou Bing Translate. Ces services sont aisément accessibles par tous, gratuitement, mais ils ne proposent pas de fonctionnalités évoluées telles que la personnalisation de la terminologie, et les données peuvent être réexploitées par d'autres services. 

Solution de TA sur site

Cette approche implique pour les entreprises de déployer un serveur de traduction automatique dans leur environnement informatique. Cette solution, si elle est particulièrement sûre, représente un coût important, s'avère complexe à déployer et à gérer et exige une maintenance permanente.

Solution de TA dans le Cloud

Cette solution s'apparente à la TA publique en termes de fonctionnement, mais elle est hébergée dans le Cloud et crée une instance dédiée à l'entreprise. Toutes les données partagées avec le service sont fortement sécurisées et ne sont pas partagées avec des tiers. Elle propose des possibilités supplémentaires de personnalisation de la terminologie et divers autres avantages, mais elle peut également être tributaire d'un verrouillage du fournisseur et la qualité de la traduction automatique peut être moindre concernant plusieurs combinaisons de langues. 

Solution de TA d'excellence

Il s'agit d'une plateforme unique qui permet de gérer plusieurs moteurs de traduction automatique, avec une seule couche de personnalisation terminologique, une interface simple à gérer et la possibilité de sélectionner les meilleurs moteurs selon différentes combinaisons de langues et différents types de contenu. 

Indépendamment de la stratégie choisie, il peut être difficile de choisir le moteur approprié sans disposer des données et de l'expérience requises. Forte de plus de deux décennies d'expérience, Lionbridge est un spécialiste de la traduction automatique et a collecté un grand nombre de données linguistiques et de qualité en matière de technologie de traduction automatique qui peuvent contribuer à prendre une décision avisée. Cette page Web fournira des informations élémentaires sur les performances des moteurs de traduction automatique concernant les combinaisons de langues les plus usuelles afin d'aider les entreprises à arrêter les bons choix pour leurs contenus. 

Quel est le meilleur moteur de traduction automatique (TA) ? Il n'y a pas de réponse simple.


Lors du choix parmi les nombreux systèmes de TA disponibles, il est important de noter que certains moteurs traitent une fonction ou un domaine spécifique. Si vos besoins ne correspondent pas à cet objectif, le moteur peut fonctionner de manière sous-optimale, quel que soit son degré d'avancement. Pour déterminer la meilleure option, identifiez d'abord pourquoi vous utilisez la TA.

Si vous souhaitez un moteur de TA à usage général, il peut être approprié d'utiliser Google Translate ou Bing Translator. Si vous recherchez des services de TA pour une langue ou un domaine spécifique, vous pouvez obtenir de meilleurs résultats en vous tournant vers Amazon Translate ou DeepL Translator.

Le suivi de la traduction automatique de Lionbridge analyse les performances du moteur tous les mois pour vous aider à déterminer le meilleur moteur de traduction automatique en fonction des paires de langues que vous utilisez. La prochaine fois que vous vous demanderez quel est le meilleur moteur de TA, reformulez la question en « Quel moteur de TA me convient le mieux ? » Et comptez sur Lionbridge pour vous guider.

Vous souhaitez plus d'informations sur les différents types de technologies de traduction automatique ? Consultez notre blog Traduction automatique en traduction.

Commentaire d'un expert de Lionbridge

Octobre 2023

Face à la prévalence et aux promesses de l'IA générative (GenAI) / des grands modèles de langage (LLM), nous avons amélioré le rapport Machine Translation (MT) Quality Tracker de Lionbridge. Dorénavant, le rapport comprendra les résultats de la traduction par GPT-4 en plus des résultats de GPT-3.5 et de Davinci et, bien sûr, les performances du moteur de MT neuronale (NMT).

Quelles sont certaines de nos dernières conclusions ? Quelques particularités notables pour GPT-4.

Nous avons rencontré plusieurs problèmes liés à GPT-4, comme une lenteur des performances, son incapacité à fournir des traductions pour différentes raisons, et un comportement incohérent : par exemple, il manquait des traductions dans certaines exécutions, mais pas dans d'autres.

Conclusion n° 1 : GPT-4 ne peut pas traduire certaines phrases.

Au cours de notre ensemble de tests de TA, GPT-4 n'a pas pu traduire une phrase en particulier.

Après quelques recherches, nous avons remarqué qu'un terme pouvant avoir une connotation sexuelle dans certains contextes avait causé le problème. Précisons toutefois que la phrase issue de notre test était parfaitement classique et acceptable. Néanmoins, le terme a tout de même déclenché le filtre de contenu sexuel de GPT-4. L'IA a donc censuré la traduction de cette phrase et n'a donné aucun résultat. Ce résultat nous a surpris pour deux raisons :

L'utilisation typique de ce terme isolé ne posait pas de problème.

Le contexte de cette phrase en particulier ne présentait aucune interprétation problématique.

Cette observation nous a poussés à conclure qu'une partie du mécanisme de filtrage de GPT-4 était peut-être basée sur une simple liste de mots interdits, comprenant également des termes ambigus. Cette approche est problématique, car elle est sujette aux déclenchements abusifs et provoque des faux positifs. Cela constitue un problème important pour la traduction professionnelle.

Les technologies précédentes de traduction automatique, comme les moteurs de TA neuronale, ne présentent pas ce type de problème de filtrage de contenu. Nous pouvons donc en conclure qu'il s'agit d'une limitation de la technologie des LLM.

Cette limitation a des répercussions sur des scénarios concrets. Par exemple, imaginez que vous ayez besoin de traduire du contenu médical associé à la gynécologie ou à l'éducation sexuelle. Vous pourriez avoir la surprise de découvrir que le LLM refuse de traduire une partie de votre contenu.

Fait intéressant, nous n'avons rencontré ce problème que lors de la traduction de cette phrase vers une langue en particulier, le chinois, mais pas en la traduisant vers d'autres langues. Ce résultat indique que le filtre était appliqué à la sortie de GPT-4. La solution consiste à désactiver les filtres de contenu pour les tâches de traduction.

Conclusion n° 2 : la variabilité de la sortie de GPT-4.

Après cinq semaines de suivi, nous avons découvert que la sortie de la traduction automatique par LLM était hautement variable, en particulier avec GPT-4.

Nous nous attendions à ce résultat pour l'IA générative, mais la variabilité a été plus importante que prévu, même lorsque nous avons utilisé les réglages de paramètres Température et Probabilité supérieure (Top_p) pour réduire la créativité et rendre la sortie plus déterministe. La sortie de traduction était différente dans chaque exécution de GPT que nous avons menée, même lorsque nous avons effectué des traductions immédiatement l'une après l'autre.

Les deux traductions peuvent être acceptable, même si elles sont différentes. Néanmoins, il s'agit d'un autre aspect à contrôler et d'une autre différence par rapport au paradigme précédent de TA neuronale.

Nous commençons à deviner que ce changement de paradigme potentiel, de la NMT à la TA par LLM, pourra être un changement technologique, et qu'il nécessitera également un changement d'état d'esprit : Nous devrons peut-être nous préparer à vivre avec des sorties moins déterministes, même lorsque nous utilisons la même entrée et les mêmes paramètres, et nous devrons nous attendre à voir plus de variabilité que ce à quoi nous étions habitués avec l'automatisation actuelle.

Nous devrons peut-être vivre avec plus d'incertitude, dans une certaine mesure, mais il reste possible d'utiliser des mécanismes et des bonnes pratiques pour mieux contrôler cette variabilité.

Enfin, tandis que vous consultez notre tableau, veuillez noter que la diminution de l'Edit Distance pour GPT-4 n'est pas synonyme de qualité en baisse. Elle reflète simplement la variabilité des sorties de GPT. Le mois prochain, la ligne montera peut-être. Consultez régulièrement cet espace pour découvrir les évolutions et d'autres informations.

 

    – Rafa Moral, vice-président de Lionbridge, Innovation

Cliquez ici pour lire les commentaires d'experts précédents.

Évaluation de la qualité globale de la traduction automatique
Comparaison des moteurs de traduction automatique
Temps
Qualité par paire de langues
Choisissez entre l'allemand, l'espagnol, le russe ou le chinois dans le menu déroulant
Temps
Performance par domaine
Sélectionnez Domaine/Objet dans le menu déroulant
Temps

Pour plus d'informations détaillées et en savoir davantage sur les tendances à venir concernant la traduction automatique, consultez notre article de blog L'avenir de la technologie linguistique – Le futur de la traduction automatique.

Méthodologie Machine Translation Tracker de Lionbridge

Lionbridge utilise une méthode dite « effort d'édition » pour évaluer la qualité de la TA. L'effort d'édition est une mesure de l'écart entre la traduction automatique initiale et sa version revue par un éditeur humain, mesure exprimée selon le nombre de caractères (pour les langues asiatiques) ou de mots (pour les langues occidentales) afin de déterminer la qualité de la TA. Plus la métrique est élevée, meilleure est la qualité.

Sur les quatre moteurs de traduction automatique que nous avons évalués, Google et Bing NMT témoignent des meilleures performances, toutes combinaisons de langues confondues et pour du contenu d'ordre général. Cependant, dans certaines combinaisons de langues, des moteurs davantage spécialisés donnent de meilleurs résultats : ainsi, DeepL est le plus performant en allemand et Amazon donne les meilleurs résultats pour le chinois.

Déni de responsabilité

  1. Les moteurs de traduction automatique cités dans le présent rapport sont évalués chaque mois par Lionbridge.
  2. Les données sont fournies à titre illustratif et chaque cas doit être considéré et évalué individuellement.
  3. Ce rapport est généré à partir de données sources présélectionnées par les équipes Lionbridge expertes en traduction automatique. Les mêmes données sources sont soumises systématiquement à chaque moteur de traduction automatique pour chaque combinaison de langues. Il est ainsi possible d'établir des comparaisons entre les moteurs de traduction.
  4. Aucune donnée sur les clients n'a été exploitée dans le cadre de l'élaboration du rapport.

Venez tout savoir à propos de la TA

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