Augmented Translation

Différence entre fournisseur, système, modèle, moteur et serveur de traduction automatique

Il est facile de se perdre dans toute la terminologie utilisée dans le traitement automatique du langage naturel. Aujourd'hui, je vais faire la lumière sur la différence entre fournisseur, système, modèle, moteur et serveur de traduction automatique. Commençons tout de suite !


Avant que l'utilisateur puisse utiliser un service de traduction automatique tel que Google Traducteur ou DeepL, les développeurs (et les chercheurs) se consacrent à la création d'un ensemble d'outils nécessaires à son fonctionnement. Voyons, dans l'ordre, quels sont certains d'entre eux.


Fournisseur de traduction automatique

C'est la société qui fournit le service de traduction automatique, souvent reconnaissable grâce à une marque déposée. Parmi les plus célèbres, citons Google et DeepL, ainsi que SDL Machine Translation, Microsoft Translator, Systran et d'autres encore.


Système de traduction automatique

Le système de traduction automatique est la structure sur laquelle repose le moteur de traduction automatique. Il existe trois principaux systèmes de traduction automatique (je suis sûr que vous en avez entendu parler) :

  • Traduction automatique à base de règles

  • Traduction automatique statistique

  • Traduction automatique neuronale

Il existe des « sous » systèmes comme la traduction automatique statistique à base de règles ou à base de phrases, voire la traduction automatique hybride qui regroupe par exemple la technologie statistique et neuronale.

Modèle de traduction automatique

Il existe un modèle de traduction automatique pour chaque système de traduction automatique. Le modèle de traduction automatique « explique » au moteur de traduction automatique comment « raisonner ». Par exemple, il indique l'ordre des mots, la grammaire et les autres règles à suivre lors de la création d'une traduction cible.

Moteur de traduction automatique

Plusieurs moteurs de traduction automatique peuvent être créés à partir d'un seul modèle de traduction automatique. Par exemple, si je prends le modèle de traduction automatique X et je l'entraîne avec des données spécifiques à un domaine particulier, par exemple la finance, je me retrouve avec un moteur de traduction automatique spécialisé dans la finance. Si je veux que le modèle de traduction automatique X puisse traduire correctement des documents pour les sciences de la vie, je l'entraîne avec en utilisant des données spécifiques à ce domaine.


Serveur de traduction automatique

Il correspond à « l’endroit » où se trouve le moteur de traduction automatique qui, à ce stade, a été formé en utilisant un grand nombre de données et sur la base d'un modèle de traduction automatique bien défini en fonction du système de traduction automatique qu’on a décidé d'utiliser en amont.


Le serveur peut être local (un disque dur) ou sur le cloud. Pour l'instant, nous, les traducteurs, utilisons des serveurs dans le cloud parce que la création et la maintenance d'un moteur de traduction automatique local prendraient beaucoup de temps, d'espace de stockage et d'argent.



Bref et concis, n'est-ce pas ? Pour découvrir d'autres ingrédients nécessaires au fonctionnement d'un moteur de traduction automatique, comme le « décodeur », je vous conseille de consulter cet article de Termium Plus.

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Lyon, France

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