Le système neuronal de traduction de Google marque une étape importante dans l'évolution de la traduction cybernétique. Grâce au deep learning, l'Intelligence Artificielle développée par Google peut traduire une troisième langue seule avec un degré d'exactitude frôlant les 85% de réussite si elle possède les notions de traduction de cette langue dans deux autres langues communes. Cela limite au maximum le recours à l'aide humaine dont elle s'émancipe, et ouvre la porte à un auto-apprentissage de l'Intelligence Artificielle pour lui permettre de résoudre au mieux les problèmes quelle rencontre.
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| Procédé baptisé « zero-shot » par Google (Crédit images : archive NME) |
Google Translate supporte des millions de requêtes pour quelques 140 milliards de mots traduits chaque jour pour les 103 langues inscrites dans son patrimoine. Le souhait est de s'approcher de la qualité d’une traduction réalisée par un humain. Fin septembre, les chercheurs de Google ont mis en fonction de façon expérimentale une nouvelle version du service de traduction Google Translate. Celle-ci recours aux réseaux neuronaux, technologie d’intelligence artificielle, pour proposer des traductions de meilleure qualité et plus véloces grâce au système Google Neural Machine Translate (GNMT) qui a été adapté pour être exploitable aisément avec de nouveaux duos de traductions. L'expérience est décrite dans une publication scientifique bien documentée parue le 14 novembre 2016 dans la revue arXiv.
Les chercheurs ont constatés avec surprise que l'I.A. grâce au système neuronal, a été capable d'effectuer une traduction d’une langue à une autre de façon autonome, "sans que des corrélations sémantiques et grammaticales entre ces deux langues ne lui aient été apprises", en utilisant une troisième langue, de base commune aux deux autres. Ce qu'ils ont intitulés "zero-shot". Le système neuronal a été capable de créer seul des ensembles de jonctions entre deux langues grâce aux passerelles qu'il a mis en place dans son apprentissage, ce qui constitue un langage propre dénommé "interlingua".
Passé l'effet de surprise, des questionnements se font jours parmi les chercheurs sur les mécanismes complexes mis en oeuvre dans l'apprentissage profond du système neuronal afin de déterminer précisément comment cela s’est produit et quels sont les effets de bord possibles.
Néanmoins, le fait de passer d'une traduction de type "statistique" se basant sur le big data, et son degré d'approximation à une traduction de type "neuronale" plus pertinente marque un degré d'évolution sans précédent pour tous les éditeurs de solutions de traduction.
Références sitographiques :
Renald Boulestin - Google Translate : l’intelligence artificielle apprend (trop) vite, [en ligne]. itespresso. Publié le : 28 novembre 2016 [consulté le 12 janvier 2017]
Sylvain Rolland - Quand l’intelligence artificielle révolutionne la traduction automatique, [en ligne]. latribune. Publié le : 22 décembre 2016 [consulté le 12 janvier 2017]
Paolo Garoscio - L’IA de Google peut traduire deux langues sans qu’on lui ait appris, [en ligne]. clubic. Publié le : 03 décembre 2016 [consulté le 12 janvier 2017]
<http://www.clubic.com/technologies-d-avenir/actualite-821360-ia-google-traduire-langues-ait-appris.html>
Melvin Johnson, Mike Schuster, Quoc V. Le, Maxim Krikun, Yonghui Wu, Zhifeng Chen, Nikhil Thorat, Fernanda Viégas, Martin Wattenberg, Greg Corrado, Macduff Hughes, Jeffrey Dean - Google's Multilingual Neural Machine Translation System : Enabling Zero-Shot Translation. arXiv:1611.04558 (open access) [en ligne]. arxiv. Publié le : 14 novembre 2016 [consulté le 12 janvier 2017]