Traductions : Homme (ou femme) contre les machines
Durant la dernière décennie, il y a eu une explosion de logiciels de traduction basés sur l’intelligence artificielle, comme Google Traduction, Microsoft Bing Traduction ou encore Baidu Traduction. Ces traductions automatiques sont bien intégrées dans divers systèmes d’exploitation et applications. Cependant, les événements récents dans le monde de la traduction nous ont rappelé que les traductions automatiques ne sont pas infaillibles.
Durant la dernière décennie, il y a eu une explosion de logiciels de traduction basés sur l’intelligence artificielle, comme Google Traduction, Microsoft Bing Traduction ou encore Baidu Traduction. Ces traductions automatiques sont bien intégrées dans divers systèmes d’exploitation et applications. Cependant, les événements récents dans le monde de la traduction nous ont rappelé que les traductions automatiques ne sont pas infaillibles.
Le mois dernier, sur la rive occidentale de Beitar Illit, près de Jérusalem, un ouvrier du bâtiment a posté sur Facebook une photo de lui appuyé sur un bulldozer accompagné de la légende “يصبحهم”, ou “yusbihuhum”. Alors que ce mot se traduit par un « bonjour » amical en arabe, le service de traduction automatique de Facebook a mal traduit le message en « leur faire mal » ou « les attaquer » en Hébreu. Les informations israéliennes ont reporté que cet homme a été incarcéré et interrogé pendant plusieurs heures avant d’être finalement libéré et de recevoir des excuses.
Entre-temps, plus proche de chez nous, ici en Chine, l’application de messagerie WeChat s’est mise dans le pétrin après que son traducteur intégré ait traduit “hei laowei / 黑老外” qui veut dire “étranger noir” en « n-word ». Les informations locales ont rapporté que lorsqu’ils ont demandé comment l’insulte raciale avait-elle pu être intégrée à la base de données de traduction, WeChat a expliqué que son service était alimenté par une traduction automatique neuronale, qui tirait son contenu de grandes bases de données et de multiples réseaux d’informations, sans filtre humain.
Ce sont des faux pas interculturels assez extrêmes causés par les logiciels de traduction automatique. Le plus souvent, nous rencontrons des erreurs de traduction automatique qui sont plus subtils. Les erreurs courantes que nous pouvons voir sont des erreurs dues à des nuances culturelles incomprises, un langage trop direct, trop peu ou trop accentué, des homophones mal utilisés ou des phrases traduites de façon trop littérale.
Lorsque l’on considère la place de l’intelligence artificielle dans le domaine de la traduction, il est important de bien se rappeler de ce que l’on essaie d’obtenir avec la traduction. La tradition consiste à communiquer d’une langue à une autre, tout en conservant la même signification, le même impact et la même intention que la traduction source. Toutefois, le langage n’est pas unidimensionnel. Il est profondément ancré dans les contextes culturels, historiques et sociopolitiques actuels. Sans un ‘filtre humain’ pour apporter ses nuances, nous risquons de transmettre une mauvaises signification (comme ce fut le cas pour le malchanceux ouvrier palestinien arrêté pour avoir dit « bonjour ») ou de provoquer une offense culturelle (comme les algorithmes de WeChat l’ont fait par inadvertance dans leur mauvaise traduction).
Les traductions automatiques ont certainement ouvert la voie à une communication interculturelle plus rapide, et l’avancée des logiciels de traductions peut s’avérer utile dans la recherche d’exactitude et de cohérence des traductions. Cependant, rien ne peut remplacer l’intervention d’experts humains en traduction ; des multilingues qui connaissent bien les contextes culturels de la langue source et de la langue cible. Après tout, le langage n’est qu’une question de communication et de contexte culturel, et ceux-ci sont en constante évolution. Les machines, aussi avancées soient-elles, ne seront jamais à la hauteur de la complexité et de l’évolution des circuits du cerveau humain.
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