La traduction automatique consiste à utiliser des algorithmes ou des modèles probabilistes, comme les réseaux neuronaux ou l'IA, pour traduire un texte de manière automatique.

Les outils de traduction automatique utilisent des algorithmes, des modèles statistiques et l'intelligence artificielle pour analyser la structure et les schémas d'un texte et le traduire. Les modèles peuvent être « entraînés » à apprendre les schémas dans les langues ciblées, améliorant ainsi leurs résultats.

La traduction automatique neuronale (NMT) est une technologie basée sur des réseaux de neurones artificiels qui prédisent la probabilité d'un ensemble de mots en séquence. C'est actuellement la technologie la plus utilisée pour obtenir une traduction automatique de qualité.

Un grand modèle de langage (LLM pour Large Language Model) désigne un modèle capable de comprendre et de générer des langues. Ces modèles sont entraînés sur de grands volumes de contenu et sont surtout utilisés dans les chatbots d'IA générative comme ChatGPT. Ils sont toutefois de plus en plus utilisés comme outils de traduction automatique.

Dans le domaine de la traduction automatique, l'expression « Human in the Loop » fait référence au recours à un expert humain à des étapes cruciales du processus de traduction afin d'améliorer la qualité du résultat. Chez Acolad, nous estimons même que l’humain est au cœur du processus. Ils peuvent utiliser des prompts pour améliorer le contenu de l'IA générative ou résoudre les hallucinations de l'IA. Ils ajustent également la langue cible pour la rendre plus naturelle ou pour qu'elle corresponde au style souhaité, et y ajoutent un éclairage et une expertise humaine. Ils ajoutent fondamentalement ce que seuls les humains peuvent vraiment maîtriser. 

La post-édition de la traduction automatique fait partie du processus « Human in the Loop ». Un linguiste humain spécialisé reprend le résultat de la traduction automatique et procède à des révisions pour s'assurer que le contenu final répond aux normes de qualité et, par exemple, pour que le ton et le style reflètent les valeurs et la personnalité de votre marque. Avec le développement de l'IA, la post-édition traditionnelle a évolué vers un processus plus précieux où les linguistes se concentrent désormais sur l'ajout d'une valeur significative, en garantissant une précision nuancée, une adaptation culturelle et des résultats de meilleure qualité dans le processus de traduction.

OCR est l’acronyme de Optical Character Recognition, ou reconnaissance optique de caractères. Il s’agit d’un processus qui convertit une image de texte, par exemple une capture d'écran contenant des mots, en un texte lisible par une machine. Cette fonction est utile notamment pour la traduction automatique, car elle permet de traduire automatiquement le texte contenu dans les images, sans qu'il soit nécessaire de le transcrire. Notre portail innovant peut lire le texte figurant dans les images, ce qui facilite grandement la traduction automatique du contenu écrit dans les images.

Le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) consiste à utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour traduire automatiquement un texte ou un discours d'une langue naturelle à une autre. Tandis que la traduction automatique porte sur la traduction de la langue, le NLP est un domaine plus large qui couvre des tâches telles que la compréhension du langage, sa production, etc.