Quels sont les avantages de la traduction par intelligence artificielle en 2025 ?

Les traducteurs « d'avant » disaient qu'une bonne traduction est celle qu'on ne remarque pas. Il en va de même pour la traduction automatique : on considère que la traduction est bonne si elle n'a pas l'air d'avoir été écrite par une machine. Avec la traduction par intelligence artificielle, parviendra-t-on un jour à dépasser cette dualité ?

À ce jour, nous n'y sommes pas encore. Mais nous allons évidemment dans cette direction : intégrer l'IA dans la traduction tant pour les particuliers que pour les entreprises de l'industrie de la traduction. Mais allons un peu plus loin : si la traduction IA est déjà tendance, quelles sont les tendances au sein même de la tendance ?

Qu'est-ce que la traduction par intelligence artificielle ?

Vous savez déjà que les machines peuvent traduire toutes seules... Effectivement, il s'agit de la traduction automatique. Elle est fondée sur des principes statistiques tirés de corpus parallèles (si « tea » se traduit par « thé » 99 % du temps...).

Ces corpus ont augmenté considérablement en volume et les références ne sont plus seulement des mots, mais des segments entiers ou des n-grammes (phrases). Cela a permis de résoudre certaines lacunes dans l'ordre des mots, la syntaxe et autres. Et à un moment donné, la sémantique, le contexte et les réseaux neuronaux sont apparus. Et depuis, tout a changé.

Quelle est la clé de la traduction IA en 2025 ?

Bien que la machine sache que tea se traduit presque toujours par « thé », elle ne saurait pas différencier si l'on parle d'une tasse, d'une expression, d'un nom de film, ni identifierait les erreurs orthotypographiques (Dream Tea = « Thé de Rêve » ?) sans le contexte. Et les réseaux neuronaux sont là pour ça, pour obtenir une contextualisation de plus en plus avancée grâce à...

• Corpus parallèles plus grands
• Plus d'exemples tirés de différents contextes
• Règles et algorithmes plus complexes
• Entraînement (apprentissage automatique ou profond)

Prenons un exemple. Si nous demandons à une IA musicale qu'elle nous joue La lettre à Élise, elle chercherait des exemples de séquences de notes, les comparera et jouerait ce titre. Si on lui demande « quelque chose qui ressemble à Beethoven », il procédera à des tests, en écartant les moins bons et en revenant en arrière pour corriger jusqu'à obtenir un résultat optimal. Comme un pianiste improvisant au piano.

Avec les réseaux de neurones, la capacité informatique est plus grande, non seulement en raison de sa sophistication accrue dans la gestion des données mais aussi de la manière dont les neurones « communiquent » entre eux pour résoudre les problèmes. De plus, et c'est la clé, le réseau neuronal améliore ses performances grâce à l'expérience. Ces réseaux arrivent ainsi à extrapoler, déduire, et proposer de meilleures traductions chaque jour.

Quels sont les avantages de la traduction par intelligence artificielle en 2025 ?

Peu importe ce qui est dit sur le sujet, il y a encore à ce jour beaucoup de chemin à parcourir avant que les traducteurs n'aient plus qu'à « push da button » et attendre les bras croisés derrière la tête que la machine traduise pour eux ; lorsqu'il y a un mélange de plusieurs langues, que le contexte est complexe ou que l'outil est de mauvaise qualité, les résultats peuvent faire froid dans le dos.

Ce qui ne veut pas dire que l'utilisation de l'IA en traduction ne présente pas d'avantages très importants dans le contexte de la traduction assistée (par intelligence artificielle, en l'occurrence), dont les agences de traduction profitent déjà au quotidien.

Livraison plus rapide des traductions

Sur ce point, il n'y a pas photo. Concernant la relation entre la qualité du résultat et le délai nécessaire pour l'obtenir, l'intelligence artificielle gagne, et de loin, tout logiciel de traduction pré-IA, et nous, pauvres mortels, sommes également loin derrière. Si le résultat n'est pas parfait, il est au moins extrêmement rapide.

Sans entrer dans un scénario où la traduction serait entièrement faite par IA, ce qui, dans le domaine de la traduction professionnelle, reste (à l'heure actuelle) une hypothèse futuriste, la traduction avec intelligence artificielle permet d'accélérer les processus d'entrée de données et d'obtention de documents traduits à une vitesse jamais atteinte jusqu'ici.

Coûts de traduction moins élevés

Comme le temps et l'argent sont les deux faces d'une même pièce, la réduction des délais a un effet direct sur la réduction des coûts. Dans le cas de traductions professionnelles dans le monde réel, il faut tenir compte d'une troisième variable, à savoir la qualité. La traduction avec intelligence artificielle nous fait progresser à tous les égards.

Ce qui se passait déjà avec la traduction assistée par ordinateur (le traducteur a un rendement beaucoup plus élevé sur la même période de temps, par exemple 1000 mots/heure avec outil de TAO contre 400 mots/heure en traduction 100 % humaine), se retrouve dans la traduction IA de manière exponentielle, tout en démontrant des niveaux de qualité très élevés.

Large éventail de langues

Oui, l'intelligence artificielle permet d'obtenir des traductions dans une grande variété de langues. Comme les besoins en apprentissage sont de plus en plus réduits, la traduction IA depuis et vers les langues moins parlées (ce qui signifie avec moins de ressources pour former un corpus linguistique) est de plus en plus fiable.

Il y a vingt ans, le principal problème pour traduire de l'afrikaans vers l'amharique, pour prendre un exemple difficile, était de trouver un traducteur qualifié ; il y a dix ans, le problème était la qualité et la fiabilité de la traduction automatique dans ce type de combinaisons linguistiques. Aujourd'hui, ces deux difficultés ont été surmontées.

La professionnalisation de l'utilisation de l'IA au sein des outils de traduction

C'est la véritable tendance (sans compter le « boom » des outils destinés à l'utilisateur final) : l'intégration de moteurs de traduction avec intelligence artificielle aux outils de traduction assistée (TAO) utilisés depuis toujours.

Chez ATLS, par exemple, nous utilisons déjà une traduction neuronale avec une révision de la part de professionnels. Cela nous permet d'offrir des traductions de haute qualité dans plus de 100 langues en un temps record et avec des prix plus que compétitifs.

Intégration de l'IA à différentes plateformes de traduction

Nous sommes tous conscients des dernières avancées de la traduction IA « niveau utilisateur », selon les termes du jargon. Nous faisons référence ici à des solutions Web et mobiles très populaires comme Google Translator ou Microsoft Translator, mais aussi à d'autres plus proches du véritable travail de traduction, comme DeepL.

Dans les environnements de travail de type marketplace (aujourd'hui, de nombreuses agences réduisent la gestion de leur flux de travail au minimum, en répartissant les tâches et les traductions de manière collaborative sur la base du premier arrivé, premier servi), nous avons commencé à voir et avertir des risques de la traduction assistée par IA, notamment en termes de cohérence.

Enfin, tous les grands fournisseurs de services linguistiques intègrent des fonctionnalités utilisant l'IA dans leurs solutions propriétaires, tout en rendant ces fonctionnalités disponibles au client final via des connecteurs proxy et API. Elle est particulièrement utile pour de grands volumes.

Tendances de la traduction par intelligence artificielle en 2025

La barrière entre le présent et le futur, entre réalité et fiction scientifique est de plus en plus fine dans ce secteur si innovant et dynamique qu'est la traduction IA.

Augmentation de l'utilisation de la traduction automatique neuronale

La traduction IA a le vent en poupe. Apprentissage par représentation, réseaux de neurones récurrents bidirectionnels et modèles d'attention sont certains des concepts qui vont se répandre et qui contribueront dans un futur proche à créer un environnement de traduction plus accessible, plus collaboratif et plus évolutif.

De plus, la traduction neuronale suivra d'autres développements technologiques. Il est inconcevable de développer cette technologie sans qu'elle soit basée sur le cloud, par exemple. D'autre part, l'intégration de la technologie blockchain sera très utile tant pour le dépôt de propriété intellectuelle que dans la gestion des tâches (via les smart contracts).

Intégration de l'IA avec apprentissage continu pour améliorer la précision

Aujourd'hui, l'apport du traducteur humain dans les tâches de localisation ou afin d'éviter des biais de tous types reste incontesté. Cela pourrait toutefois changer considérablement au fur et à mesure du perfectionnement des mécanismes d'apprentissage profond.

Le cas le plus pertinent est celui de la traduction de l'oral, avec l'usage déjà quotidien (pas encore dans des environnements professionnels, mais on y est) et pratiquement en temps réel des avancées technologiques en matière de text-to-speech et de reconnaissance vocale, en grande partie grâce à l'IA.

Personnalisation des traductions selon le contexte et l'utilisateur

Ce que l'IA fait le moins bien, c'est de prendre en compte la personne qui va recevoir le message à traduire. Et c'est crucial dans presque toutes les applications, mais surtout dans des domaines aussi sensibles que le positionnement web et la localisation des marques, produits ou services.

L'analyse de sentiments (évaluation des émotions, des opinions, des attitudes, etc.) est un autre domaine à la mode dans le cadre du NLP que nous verrons sûrement bientôt dans la traduction avec intelligence artificielle. Bien qu'ils n'aient rien à voir à première vue, même s'ils pourront converger, les progrès en matière de réalité augmentée changeront la donne ; une traduction pourra être personnalisée en fonction de la personne, du lieu où elle se trouve et ce dont elle a besoin...

Stéphane Magnard