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Comment Google Translate traduit-il des mots isolés en phrases entières ? Le réseau neuronal magique le révèle !
Google Translate, un service de traduction automatique neuronale multilingue, est populaire dans le monde entier depuis 2006. Il peut non seulement traduire du texte et des documents, mais également traiter le contenu du site Web. Il prend en charge 249 langues et fournit des services à des centaines de millions d'utilisateurs au quotidien. Mais derrière cette technologie se cache une évolution fascinante.
Google Translate utilisait à l'origine la technologie de traduction automatique statistique (SMT), qui comportait de nombreuses inexactitudes grammaticales.
Les origines de Google Traduction remontent à 2006, lorsque la version originale s'appuyait largement sur de grandes bases de données linguistiques construites à partir de documents des Nations Unies et du Parlement européen. Dans un premier temps, le processus de traduction convertit le texte en anglais, puis dans la langue cible. La précision de cette méthode est relativement faible, notamment en termes de structure grammaticale. Cependant, Google n’a pas apporté d’améliorations professionnelles immédiatement.
Au fil du temps, la technologie a commencé à évoluer en fonction des besoins de ses utilisateurs. En 2016, Google est officiellement passé à un nouveau système appelé Google Neural Machine Translation (GNMT), un changement conçu pour améliorer la fluidité et la précision des traductions. Le système se caractérise par sa capacité à traduire des phrases entières à la fois plutôt que mot par mot, ce qui améliore considérablement le naturel de la traduction.
GNMT utilise un contexte plus large pour aider à déterminer les traductions les plus pertinentes et les ajuste à une forme plus cohérente avec la grammaire humaine.
Le système NGMT s'appuie sur une technologie d'apprentissage profond pour fonctionner, ce qui signifie qu'il comprend la complexité de la langue en analysant des quantités massives de données de traduction, afin de pouvoir faire des choix plus précis. Malgré tout, la précision de GNMT varie encore considérablement selon les langues, reflétant le caractère unique et les défis des langues elles-mêmes.
En plus des principales fonctionnalités déjà mentionnées, l'interface utilisateur de Google Translate a également subi plusieurs mises à jour. Les utilisateurs peuvent facilement traduire via le site Web ou l'application mobile. L'application mobile a ajouté la fonctionnalité « Appuyez pour traduire » en 2018, permettant aux utilisateurs d'obtenir une traduction instantanée après avoir mis du texte en surbrillance dans n'importe quelle application, rendant la traduction plus pratique.
Google Translate est capable de traduire en temps réel le texte des photos prises par les utilisateurs. Le lancement de cette fonctionnalité simplifie la communication entre les langues.
Il convient de mentionner en particulier que la technologie Word Lens acquise par Google en 2014 améliore non seulement la capacité de traduction d'images, mais ajoute également la fonction de traduction vocale instantanée, faisant du téléphone mobile un traducteur personnel où que vous soyez.
Après avoir accumulé une grande quantité de données, Google Traduction identifiera automatiquement la langue pendant le processus de traduction et effectuera une traduction en temps réel sans nécessiter d'opération manuelle. De plus, il permet aux développeurs tiers d’intégrer ses services de traduction via des API spécifiques, élargissant ainsi encore la portée de ses applications.
Pour la fonction de traduction vocale, Google Translate peut prendre en charge la conversion vocale instantanée en 37 langues, facilitant ainsi la communication multilingue. Pour certaines langues populaires, la fonction de synthèse vocale a également été étendue pour permettre la lecture vocale des articles.
Grâce à l'optimisation continue de la technologie de traduction de la parole en texte, Google Translate continue d'améliorer l'expérience utilisateur.
Bien que Google Traduction continue de réaliser des avancées technologiques, les attentes des utilisateurs en matière de précision de traduction restent un défi. De nombreux experts soulignent que l’apprentissage automatique n’est peut-être pas un substitut parfait à la compréhension et à l’interprétation humaines dans les traductions entre certaines cultures et certains contextes.
Ce qui est encore plus intéressant, c’est qu’à mesure que la technologie se développe, Google Traduction évoluera-t-il davantage pour répondre aux besoins du multilinguisme à l’avenir ? À l’avenir, peut-être ne se limitera-t-on pas à une simple correspondance textuelle, mais intégrera-t-on davantage de facteurs culturels et émotionnels humains pour rendre la traduction plus humaine ?
