Notre solution innovante, la traduction contextuelle, prend en compte le contexte d'un projet de traduction. Il va au-delà de l'automatisation typique en utilisant l'IA pour prendre des décisions basées sur le contenu de traduction passé. C'est différent de toutes les technologies de traduction disponibles car elle examine non seulement la structure des phrases (syntaxique) mais comprend également leur sens (sémantique). L'article fournit des exemples illustrant l'impact de cette approche en traduction.
La traduction contextuelle comme BWX utilise une technologie avancée, comme les modèles de langage de grande taille, pour traiter les données et fournir des résultats plus précis. Avec cette technologie, lorsqu'un traducteur travaille, il vérifie s'il existe déjà une phrase similaire dans la mémoire de traduction. Il suggère également des éléments en fonction du glossaire que le traducteur a créé. Cela aide à améliorer et à rendre les traductions plus cohérentes.
Sais-tu la différence entre la sémantique et la syntaxe ?
Une langue peut être organisée de différentes manières pour analyser ses éléments. Parmi ces façons se trouvent la syntaxe et la sémantique.
La syntaxe traite de la façon dont les éléments fonctionnent dans une phrase et de la manière dont ils se rapportent les uns aux autres. Il étudie comment le sujet organise les informations dans une phrase pour communiquer dans une langue spécifique.
Les règles de syntaxe dépendent de la langue dans laquelle vous parlez ou écrivez. Cela peut être plus restrictif, ou assez flexible. L'ordre des mots en anglais suit la séquence sujet-verbe-complément. C'est généralement la même chose pour le portugais, le français, l'espagnol et quelques autres.
Une des règles principales de la syntaxe en langue anglaise est qu'une phrase complète nécessite un sujet et un verbe pour exprimer une pensée complète. Comme nous le voyons dans l'exemple ci-dessous:
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En revanche, la sémantique fait référence au sens des mots, des textes et des phrases. Les professionnels du langage utilisent la reconnaissance de la syntaxe pour communiquer avec un objectif.
Être un maître en sémantique nécessite un répertoire de variations de sens d'un mot dans différents contextes et la capacité de persuader et de créer des effets esthétiques, comme dans la poésie. En traduction, il est fondamental de produire le meilleur équivalent de sens. Et cette recherche est peut-être la partie la plus amusante de la traduction.
Par exemple, en portugais il y a le mot "saudade" pour exprimer quand vous manquez quelque chose. Il n'y a pas de tel mot en anglais. Mais le meilleur substitut dans la vie quotidienne est le verbe "manquer". "Manquer quelque chose ou quelqu'un..." Vous pouvez également utiliser "homesickness" pour parler du mal du pays lorsque vous vous ennuyez de chez vous. En littérature, vous trouvez également le terme "long for", comme indiqué ci-dessous:
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Notre BWX effectue une analyse sémantique précisément parce qu'il évalue le sens des mots dans un contexte, permettant au traducteur de choisir la meilleure correspondance, en tenant compte du style du traducteur, des références thématiques et du genre textuel.
Les 3 piliers de l'IA intégrée pour la traduction
Un outil CAT, ou logiciel de traduction assistée par ordinateur, aide les traducteurs en fournissant des recommandations à partir de trois sources traditionnelles : Mémoire de traduction, Glossaire, et Traduction automatique.
Chaque source peut être vue comme un bon ami qui apporte un contexte précieux sur les traductions précédentes. C'est comme passer en revue votre texte en trois collections, aboutissant à la meilleure combinaison.
Pour une traduction contextuelle, chaque source est un pilier important de la traduction. Comprenons chacun d'entre eux.
- Traduction automatique
Ce processus de pré-traduction implique des traductions automatiques à partir de plateformes telles que Google, DeepL, Microsoft et des sources similaires. Voyons comment notre plateforme, également un outil CAT, gère la traduction automatique?
Comme indiqué ci-dessous, notre plateforme affiche la pré-traduction dans un aperçu le long de l'écran, divisant le texte en phrases. Ce paramétrage permet au traducteur de se concentrer sur les détails, améliorant ainsi l'efficacité des processus ultérieurs. Jetez un œil à l'exemple ci-dessous, mettant en vedette un article de notre blog traduit de l'anglais à l'espagnol.
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La traduction automatique est précieuse car elle accélère considérablement le travail de traduction. Cependant, c'est un processus standardisé. Quel est le problème avec l'utilisation de MT seule? Il traduit la même phrase de la même manière à chaque fois, et vous ne pouvez pas optimiser ou personnaliser la sortie.
C'est là que notre solution Context-Sensitive entre en jeu. C'est précieux car chaque traduction précédente est prise en compte. Cela signifie que une fois qu'une erreur ou une préférence de traduction est identifiée, les suggestions sont renvoyées comme une pré-traduction.
- Glossaire
Chaque glossaire est une collection de termes. Dans ce contexte, cela représente le vocabulaire d'un traducteur. Avec le glossaire, lorsque vous changez un mot dans le texte, tous les mots suivants ayant la même signification changeront également. Cela ne serait pas possible uniquement avec la traduction automatique.
L'avantage? Le traducteur n'a plus besoin de corriger à plusieurs reprises le terme et gagne du temps de productivité.
Dans le volet latéral de notre outil CAT, les termes du glossaire sont surlignés en jaune. Voyez comment le glossaire fonctionne comme un dictionnaire dans l'exemple:
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- Traduction de la mémoire
La mémoire de traduction prend en compte des phrases entières du texte. Ce n'est pas aussi rigide que le glossaire. Il apprend et s'améliore au fur et à mesure des traductions effectuées. Par conséquent, cela informe le traducteur de la proximité des phrases traduites par rapport à ce qui a été fait auparavant.
La mémoire de traduction fonctionne sur une échelle de proximité de 50 % à 100 %. Dans l'outil BWX de Bureau Works, vous pouvez choisir votre seuil minimum de proximité pour la traduction. Par exemple, en choisissant que lorsque la proximité est égale ou supérieure à 80 %, le traducteur sera informé qu'une correspondance a été trouvée !
Avec notre solution Context-Sensitive, le traducteur gagne en style, en ressenti qu'ils ont mis leur touche dans la traduction. Et vous savez combien l'auteur est précieux pour les traducteurs.
Testing with a document to translate from American English to Mexican Spanish, the CAT Tool indicated one match of more than 100%. Vérifiez le test ci-dessous:
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Pourquoi l'IA est-elle un outil de prise de décision?
Il y a encore des préjugés entourant l'édition post-AI. Les principales critiques tournent autour du fait que c'est une façon d'économiser du travail de traduction, laissant tout à la responsabilité de l'IA.
Mais la vérité est que ces outils sont des alliés. Ils organisent le travail de traduction. En d'autres termes, l'IA consulte des sources d'information (traduction automatique, glossaire et mémoire de traduction) et fournit une traduction basée sur ces contextes.
La situation idéale est d'utiliser l'IA pour prendre une décision, pas pour traduire. Qu'est-ce que cela signifie? Cela signifie que le dernier mot sur toutes les suggestions données par les outils appartiendra toujours au traducteur. Si le raffinement final est humain, le contenu livré le sera aussi.
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