La traduction automatique, mère des activités TAL

Par Louison Douet, étudiante M1 TSM

Le lien entre la traduction et les activités du TAL, ou de l’espionnage des Russes pendant la Guerre Froide à Siri, Alexa et DeepL. Si, vraiment. J’ai sauté de nombreuses étapes mais c’est bien ça dans les grandes lignes. Laissez-moi vous présenter le TAL ou Traitement Automatique des Langues.

Les débuts de la TA – Le TAL hier

Cette discipline impliquant la linguistique, l’informatique et l’intelligence artificielle est bel et bien née des besoins de traductions pendant la Guerre Froide, et si son usage premier a été le développement de technologies de traduction automatique (TA) assez performantes pour décoder les messages des Russes, son emploi est maintenant beaucoup plus diversifié.

Mais revenons au tout début : après la naissance de l’informatique, les premiers pas dans la recherche en Traduction Automatique se font par Yehoshua Bar-Hillel au Massachussets Institute of Technology (MIT) en 1952, suivis deux ans plus tard de la première expérience du russe vers l’anglais. Le TAL vise alors le traitement automatique des conversations et n’a pour but que le déchiffrage du russe. L’engouement pour ces nouvelles disciplines est mondial, des conférences et des associations sont créées tout au long du reste de la décennie comme l’ATALA en France (Association pour l’étude et le développement de la Traduction).

Le déclin est toutefois inévitable dans les années 60 lorsque le rapport ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee) constatant l’écart entre les résultats attendus et ceux obtenus entraine l’arrêt des financements et l’abandon des recherches. C’est pourtant pendant cette période que le TAL obtient l’une de ses premières victoires avec l’automate conversationnel ELIZA qui parvient à duper un humain. Des groupes ont malgré tout persisté et leur succès a porté le regain d’intérêt tout en ouvrant la voie vers l’ampleur que l’on connaît actuellement. On trouve parmi eux Systran, l’une des plus anciennes entreprises en TA, créée en 1968 par Peter Toma, en collaboration avec l’US Air Force et la NASA et bénéficiant de financement par la Communauté européenne, elle est à l’origine du premier logiciel de traduction du russe vers l’anglais.

Et maintenant ? Le TAL aujourd’hui

La démocratisation d’Internet et du web au début des années 90 marque la renaissance complète de la traduction automatique. Pour faire simple, l’accès du grand public, majoritairement non-anglophone, relance les besoins de déchiffrage d’une langue vers l’autre. Ce changement d’emploi de la TA implique également une diversification de celui des activités du TAL qui cherche maintenant à transformer les formes linguistiques en objets informatiques en créant des outils de traitement de la langue naturelle, soit l’intégration aux machines du langage humain. Et si ses domaines d’application ne sont plus simplement centrés sur la traduction, elle reste son utilisation principale et la plus connue, notamment sous la forme de moteurs en ligne tel que Google Traduction et DeepL.

Pourtant, le TAL est un domaine bien plus répandu qu’on pourrait le croire. Il concerne et s’applique à de nombreuses disciplines diverses et variées, recouvrant évidemment l’intelligence artificielle et l’informatique, mais aussi la linguistique, la communication ou les sciences sociales. Vous ne vous en doutez sûrement pas, mais ses applications sont partout dans notre quotidien moderne, car le TAL est derrière la reconnaissance vocale présente dans la plupart des appareils numériques comme les téléphones, tablettes, ordinateurs ou encore enceintes connectées. Oui, je vous l’avais annoncé, c’est bien ce qui se cache derrière Siri et Alexa. Dans ces cas-là, il permet aux appareils d’opérer la synthèse vocale pour le traitement de l’oral afin de retranscrire le parler en une requête compréhensible mais aussi de nous répondre grâce à une voix synthétique.
On le retrouve également derrière les chatbots qui assurent une assistance robotique, ainsi que dans la correction orthographique automatique ou les générateurs de textes déchiffrant l’écriture manuscrite et la dictée et ceux capables de créer des textes sur la base d’un corpus.

Le futur de ces technologies – Le TAL demain

L’amélioration constante due à la part toujours plus importante de l’informatique dans nos vies a fait de la traduction automatique un outil des plus intéressant et a permis l’augmentation des domaines d’applications du TAL. Pourtant, tous ces progrès et avancées, comme la traduction automatique neuronale, n’ont toujours pas atteint les objectifs premiers d’imitation de l’humain, si bien que l’automatisation des activités langagières « intelligentes » n’est pas pour autant gagnée. En clair, il y a encore beaucoup de chemin à faire avant que la TA et le TAL atteignent un niveau semblable à celui d’un humain. Et ce, malgré les efforts joints de nombreux professionnels spécialistes des langues, de l’informatique et de l’humain qui collaborent pour élaborer des modèles toujours plus performants.

Cette problématique et cette collaboration ont donné naissance à la post-édition, nouvelle activité dans le secteur de la traduction, qui loin de représenter une concurrence, est une véritable spécialisation nécessitant une très bonne maîtrise de la traduction ainsi que des connaissances des technologies du TAL. À l’heure actuelle, l’intervention humaine reste absolument nécessaire en préparation ou en révision afin d’obtenir un rendu à la qualité au moins égale à l’humain, et ce tout particulièrement pour la traduction automatique car bien qu’elle soit à l’origine du TAL, elle n’est toujours pas assez perfectionnée et présente encore un certain nombre de problèmes

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