15 octobre 2018 : Jusqu’à aujourd’hui, la traduction automatique n’était pas encore assez performante pour être utilisée sur des textes scientifiques ou techniques, qui sont plus complexes que les textes littéraires.
Traduire le langage courant est un exercice dans lequel l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus performante. Même s’il existe aujourd’hui plusieurs outils de traduction automatique en ligne qui nous aident à comprendre un texte en langue étrangère, demander à une IA de traduire un texte scientifique ou technique avec la même fidélité est encore très compliqué.
Mais c’est chose faite, puisqu’une prouesse vient d’être accomplie dans ce domaine, et qui plus est par une entreprise française !
C’est en effet une intelligence artificielle entraînée par Quantmetry et Deepl qui vient de réaliser la traduction intégrale (anglais vers français) de l’ouvrage de référence « Deep Learning »en 12 heures à peine et avec une fidélité jusqu’ici jamais atteinte. Cet ouvrage de huit cents pages coécrit par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courvill, est une référence mondiale consacrée à l’apprentissage profond qui n’avait encore jamais été traduit dans la langue de Molière.
« Nous voulions amener Deep Learning en France et, au passage, défendre l’école française de mathématiques et une pensée spécifique dans ce domaine », explique pour Futura Alexandre Stora, membre de l’équipe dirigeante de Quantmetry. Cette start-up française est spécialisée dans le conseil en intelligence artificielle pour les entreprises.
Pour le traduire, il a donc fallu que DeepL crée un outil spécialement dédié à cette tâche avec l’aide de quatre chercheurs français : Fabien Navarro et Salima El Kolei de l’ENSAI, Benjamin Guedj de l’INRIA, et Christophe Chesneau de l’Université de Caen.
Lancé en août 2017, Deepl est d’ores et déjà considéré comme le meilleur de sa catégorie. « La performance de Deepl tient à son corpus très bien traduit », souligne Alexandre Stora. Mais cela était encore insuffisant pour pouvoir s’attaquer à la complexité du texte de Deep Learning. Et surtout, il fallait également pouvoir traduire les formules mathématiques, les tableaux et autres graphiques qui ponctuent le texte.
L’équipe a également créé un dictionnaire de deux cents mots spécifiques afin de garantir une constance et une cohérence dans la traduction des termes mathématiques.
Une équipe de chercheurs de l’ENSAI, l’INRIA et du CNRS a effectué le travail de relecture et a constaté la très grande qualité de la traduction initiale. Selon Alexandre Stora, il n’y a eu que peu de reprises au niveau du texte lui-même, plutôt des « ajustements à la marge », notamment sur la ponctuation ou bien pour « élargir le contexte ». Toutefois, dans son communiqué, Quantmetry prend soin de préciser que « l’IA est performante pour traduire un contenu technique, mais que le rôle du traducteur humain reste essentiel, à plus forte raison concernant les ouvrages artistiques ou littéraires ».
Il n’empêche que la performance est déjà spectaculaire. Et surtout, elle ouvre des possibilités très prometteuses pour la communauté des chercheurs français.L’objectif est d’offrir aux chercheurs en sciences, l’opportunité d’adapter l’outil pour réaliser rapidement et à moindre coût des traductions de textes pointus dont la faible diffusion ne justifie pas d’engager des traducteurs humains. En revanche, l’accès à l’API Deepl restera payant.Quant à la traduction française de Deep Learning, « L’apprentissage profond », elle sera commercialisée à partir du 18 octobre au prix de 69 euros dans toutes les librairies, à la Fnac et sur Amazon.
Henri Coron (btlv.fr/source lebigdata.fr)
