Comment les ordinateurs traduisent-ils le langage humain ? - Ioannis Papachimonas

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Un traducteur universel peut-il exister dans la vraie vie ? Il existe déjà de nombreux programmes qui proclament pouvoir prendre n'importe quel mot, phrase, ou livre dans une langue et le traduire dans quasiment n'importe quelle autre langue. La réalité est cependant plus complexe que cela. Ionnis Papachimonas nous montre comment ces machines fonctionnent, et nous explique pourquoi elles se mélangent souvent les pinceaux.

Comment se fait-il

que tant de races intergalactiques
dans les films et les séries

parlent parfaitement l'anglais ?

La réponse courte est que personne
ne veut voir l'équipage d'un vaisseau

passer des années
à compiler un dictionnaire alien.

Mais pour la cohérence
de la chose,

les créateurs de Star Trek et
d'autres mondes de science-fiction

ont introduit le concept
d'un traducteur universel,

un appareil portatif qui peut traduire
instantanément n'importe quelle langue.

Peut-on créer un traducteur universel
dans la vraie vie ?

Il existe déjà de nombreux programmes
qui prétendent pourvoir faire cela,

en prenant un mot, une phrase,
ou un livre entier dans une langue

et le traduire dans quasiment
n'importe quelle autre langue,

que ce soit l'anglais moderne ou
l'ancien sanskrit.

Et si pour traduire, il suffisait
de chercher des mots dans un dictionnaire,

ces programmes seraient partout.

La réalité est, cependant,
un peu plus compliquée.

Un programme de traduction

basé sur des règles utilise
une base de données lexicale,

qui inclut tous les mots
trouvés dans un dictionnaire

et toutes les formes grammaticales
qu'elles peuvent contenir,

et un jeu de règles
permettant de reconnaître

les bases des éléments linguistiques
de la langue source.

Pour un phrase apparemment simple
comme « les enfants mangent les muffins »,

le programme analyse la syntaxe,
ou la structure grammaticale,

en identifiant « les enfants » comme sujet

et le reste de la phrase comme prédicat

consistant du verbe « mangent »

et du complément d'objet direct
« les muffins ».

Il doit ensuite reconnaître
la morphologie anglaise,

ou la séparation de la langue dans
ses plus petites unités ayant un sens,

comme le mot « muffin »

et le suffixe « s »,
utilisé pour indiquer le pluriel.

De plus, il a besoin
de comprendre la sémantique,

ce que les différentes parties de
la phrase veulent dire.

Pour traduire
cette phrase correctement,

le programme devra consulter un jeu
de règles et de vocabulaires différents

pour chaque élément de la langue cible.

Mais c'est là que ça devient compliqué.

La syntaxe de certaines langues
permet aux mots d'être désordonnés,

alors que dans d'autres,

cela pourrait conduire
au « muffin mange l'enfant ».

La morphologie pose aussi un problème.

En slovène, on distingue entre
deux ans et plus

en utilisant d'un double suffixe
absent dans la plupart des autres langues,

lorsqu'en russe le manque d'articles
définis vous fera demander

si les enfants mangeaient
un type particulier de muffins,

ou juste des muffins en général.

Finalement, même quand la sémantique
est techniquement correcte,

le programme peut manquer
les points plus complexes,

comme si les enfants
ont « mangé » les muffins,

ou s'ils les ont « dévorés ».

L'autre méthode est
une machine de traduction statistique,

qui analyse une base de données de livres,
d'articles et de documents

qui ont déjà été traduits par des humains.

En trouvant des correspondances
entre la source et le texte traduit

qui ont peu de chance
de se produire par accident,

le programme peut identifier des
expressions et des schémas correspondants,

et les utiliser pour
des traductions futures.

Cependant, la qualité
de ce type de traduction

dépend de la taille
de la base de données initiale

et de la disponibilité d’échantillons
pour certaines langues

ou styles d'écriture.

La difficulté que les ordinateurs ont
avec les exceptions, les irrégularités

et les nuances du sens qui semblent
être instinctives pour les humains

a amené certains chercheurs à penser
que notre compréhension du langage

est un produit propre à la structure
biologique de notre cerveau.

En fait, un des traducteurs universels
fictifs les plus connus,

le poisson Babel
du « Guide du voyageur galactique »,

n'est pas du tout une machine,
mais une petite créature

qui traduit les ondes cérébrales
et les signaux nerveux de races sensibles

grâce à une forme de télépathie.

Pour l'instant, apprendre
une langue à l'ancienne

vous donnera de meilleurs résultats que
n'importe quel logiciel existant.

Mais ce n'est pas facile,

et le simple nombre
de langues dans le monde,

en plus des interactions croissantes
de personnes qui les parlent,

vont seulement continuer à stimuler des
avancées dans la traduction automatique.

Peut-être que lorsque nous rencontrerons
des formes de vie intergalactiques,

nous serons capables de communiquer
avec eux à travers un petit dispositif,

ou peut-être que nous devrons quand même
compiler ce petit dictionnaire après tout.