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Technologie

Traduire des textes grâce à l’intelligence artificielle

08-02-2019

Photo: Pixabay

Rencontre avec deux spécialistes de l’intelligence artificielle, Yoshua Bengio et Aaron Courville.

L’intelligence artificielle (IA) est déjà à l’œuvre pour de nombreux outils du monde technologique : la reconnaissance vocale et faciale, les moteurs de recherche ou encore la traduction automatique, qui s’est beaucoup perfectionnée depuis les dernières années. Québec Science a rencontré à ce sujet Yoshua Bengio, pionnier de l’apprentissage profond et directeur scientifique du Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle, ainsi que Aaron Courville, également membre du Mila.

Pour la couverture de ce livre, l’intelligence artificielle a été mise à contribution pour générer plusieurs images à partir d’une photographie. C’est celle-ci que les auteurs ont choisie.

Selon Yoshua Bengio, le progrès réalisé dans le domaine de la traduction automatique est considérable. « C’est le jour et la nuit entre la qualité des traductions d’aujourd’hui et celles d’il y a 4 ans», raconte-t-il.

Avec le chercheur Ian Goodfellow, ils ont écrit le livre Deep Learning qui a été publié en 2016 en anglais et traduit depuis peu en français grâce à l’initiative d’une équipe en France. Celle-ci leur avait fait une proposition : traduire le livre sur l’apprentissage profond à l’aide d’un outil basé… sur l’apprentissage profond!

Les humains à la rescousse!

Cet outil, connu sous le nom de DeepL, a donc traduit plus de 700 pages de texte. Les chercheurs ne s’en cachent pas; la première ébauche du livre aurait été impubliable telle quelle. L’utilisation de la traduction automatique pour une phrase ou un paragraphe ne pose en général pas de problème, mais c’est une autre paire de manches pour de multiples pages. «La traduction automatique fait des erreurs, mais cela nous permet de comprendre grosso modo le contenu. Cependant, pour obtenir quelque chose de sémantiquement et grammaticalement correct dans le cas d’un livre, c’est encore impossible de le faire entièrement avec l’intelligence artificielle», fait savoir le directeur du Mila.

«Il a fallu que des traducteurs repassent derrière la machine et corrigent les erreurs qu’un humain n’aurait pas faites», ajoute-t-il. Pour aider la «machine», les chercheurs et informaticiens ont fourni un lexique français-anglais de certains termes plus techniques. Mais là où l’intelligence artificielle a des difficultés, c’est qu’elle n’arrive pas toujours à faire des liens entre les mots et à comprendre le contexte. «L’intelligence artificielle ne comprend pas le monde qui l’entoure, souligne Yoshua Bengio. Il faut comprendre à quoi ces mots font référence dans le monde réel pour mieux les traduire. Même un enfant de deux ans possède une meilleure compréhension!»

Une vache sur la plage

Pour montrer que l’ordinateur a des difficultés d’interprétation, le chercheur Aaron Courville illustre le problème à l’aide de deux images: l’une avec une vache dans un pré et l’autre avec une vache sur le bord d’une plage. Dans le premier cas, le système arrive à reconnaître qu’il y a une vache dans l’image alors qu’il n’identifie pas du tout le ruminant dans le deuxième cas. «C’est comme si la vache avait disparu pour la machine, car on voit rarement des vaches sur la plage», explique Aaron Courville. L’humain n’aura pas de mal à discerner le mammifère sur les deux images, mais l’IA ne verra que la plage et le sable. C’est ce petit pas vers la compréhension du monde par la machine qui permettra d’améliorer grandement, un jour, nos futurs systèmes de traduction.

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