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Key pointsL'essentiel
What machine translation isQu'est-ce que la traduction automatique
A machine translation system produces a new translation for any text, including one nobody has translated before; a translation memory returns what a person once wrote for the same or a similar sentence, and nothing else.
Un système de traduction automatique produit une traduction nouvelle pour n'importe quel texte, y compris un texte que personne n'a jamais traduit ; une mémoire de traduction renvoie ce qu'une personne a déjà écrit pour la même phrase ou une phrase semblable, et rien d'autre.
Key pointsL'essentiel
What machine translation isQu'est-ce que la traduction automatique
Languages and cultures differ in word order, in how words divide meaning, in what is left unsaid, in idioms, in the knowledge a reader is assumed to have and in the conventions of their texts, so no system can translate by replacing words one by one.
Les langues et les cultures diffèrent par l'ordre des mots, par la façon dont les mots se partagent le sens, par ce qui reste implicite, par leurs expressions idiomatiques, par les connaissances supposées chez le lecteur et par les conventions de leurs textes : aucun système ne peut donc traduire en remplaçant les mots un à un.
Key pointsL'essentiel
What machine translation isQu'est-ce que la traduction automatique
Machine translation has been built in four ways since the 1950s, with rules, with statistics, with neural networks and with large language models; for a language pair with plenty of translated text, each generation has replaced the last in the services people use.
La traduction automatique a été construite de quatre façons depuis les années 1950, avec des règles, avec des statistiques, avec des réseaux de neurones et avec des grands modèles de langue ; pour une paire de langues dotée d'abondants textes traduits, chaque génération a remplacé la précédente dans les services que les gens utilisent.
Key pointsL'essentiel
What machine translation isQu'est-ce que la traduction automatique
A CAT tool sends a machine translation system one segment at a time, and statistical and neural systems translate one sentence at a time wherever they are used; a large language model can take a whole text. Wherever a wrong sentence has a cost, the output is a draft to revise, and sending a text to a system sends it to the provider's servers.
Un outil de TAO envoie à un système de traduction automatique un segment à la fois, et les systèmes statistiques et neuronaux traduisent une phrase à la fois où qu'on les utilise ; un grand modèle de langue peut recevoir un texte entier. Partout où une phrase erronée a un coût, le résultat est un brouillon à réviser, et envoyer un texte à un système l'envoie aux serveurs du fournisseur.
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What a translation system has to doCe qu'un système de traduction doit faire
- A machine translation system produces a new translation for any sentence, including one nobody has translated before. A translation memory only returns what a person once wrote.
- Languages and cultures differ in word order, in how words divide meaning, in what is left unsaid, in idioms, in the knowledge a reader is assumed to have and in the conventions of their texts, so no system can translate by replacing each word with an equivalent.
- A translation system has to adapt all of that and leave the rest alone: names, numbers, formatting and tags come through unchanged.
- Un système de traduction automatique produit une traduction nouvelle pour n'importe quelle phrase, y compris une phrase que personne n'a jamais traduite. Une mémoire de traduction ne renvoie que ce qu'une personne a déjà écrit.
- Les langues et les cultures diffèrent par l'ordre des mots, par la façon dont les mots se partagent le sens, par ce qui reste implicite, par leurs expressions idiomatiques, par les connaissances supposées chez le lecteur et par les conventions de leurs textes : aucun système ne peut donc traduire en remplaçant chaque mot par un équivalent.
- Un système de traduction doit adapter tout cela et laisser le reste intact : les noms, les nombres, la mise en forme et les balises doivent ressortir inchangés.
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Four generationsQuatre générations
- Machine translation has been built in four ways since the 1950s: with rules written by people, with statistics counted in human translations, with trained on the same translations, and with .
- For a language pair with plenty of translated text, each generation has replaced the last in the services people use; older generations survive where translated text is scarce.
- The last three generations all learn from text that people wrote, translations included.
- La traduction automatique a été construite de quatre façons depuis les années 1950 : avec des règles écrites par des personnes, avec des statistiques comptées dans des traductions humaines, avec des entraînés sur ces mêmes traductions, et avec des .
- Pour une paire de langues dotée d'abondants textes traduits, chaque génération a remplacé la précédente dans les services que les gens utilisent ; les générations plus anciennes survivent là où les textes traduits sont rares.
- Les trois dernières générations apprennent toutes de textes écrits par des personnes, traductions comprises.
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Machine translation in a translator's workLa traduction automatique dans le travail du traducteur
- A CAT tool divides a document into for its translation memory and sends those segments to a machine translation system one at a time; statistical and neural systems translate one sentence at a time wherever they are used.
- A large language model can take a whole text at once, and translating with the surrounding sentences in view produces different errors from translating in isolation.
- Wherever a wrong sentence has a cost, the output is a draft to revise, whichever system produced it. Sending a text to a system also sends it to the provider's servers, which is a decision to take before a client's document is pasted anywhere.
- Un outil de TAO découpe un document en pour sa mémoire de traduction et envoie ces segments un à un au système de traduction automatique ; les systèmes statistiques et neuronaux traduisent une phrase à la fois, où qu'on les utilise.
- Un grand modèle de langue peut recevoir un texte entier d'un coup, et traduire avec les phrases voisines en vue produit d'autres erreurs que traduire isolément.
- Partout où une phrase erronée a un coût, le résultat est un brouillon à réviser, quel que soit le système qui l'a produit. Envoyer un texte à un système, c'est aussi l'envoyer aux serveurs du fournisseur, une décision à prendre avant de coller le document d'un client où que ce soit.
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Key pointsL'essentiel
Before neural networks: rules and statisticsAvant les réseaux de neurones : règles et statistiques
A rule-based system translates with a bilingual dictionary and grammar rules written by linguists; it is controllable and needs no data, but it is slow to build and its output is poor by today's standards.
Un système à base de règles traduit avec un dictionnaire bilingue et des règles de grammaire écrites par des linguistes ; il est contrôlable et n'a besoin d'aucune donnée, mais il est long à construire et ses résultats sont médiocres au regard de ce qui se fait aujourd'hui.
Key pointsL'essentiel
Before neural networks: rules and statisticsAvant les réseaux de neurones : règles et statistiques
A statistical system learns which words and phrases translate each other by counting them in millions of human translations, and its quality depends on how much data it has and how close that data is to the text.
Un système statistique apprend quels mots et quels segments se traduisent l'un par l'autre en les comptant dans des millions de traductions humaines, et sa qualité dépend de la quantité de données dont il dispose et de leur proximité avec le texte.
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Rule-based translationLa traduction à base de règles
- A translates with a bilingual dictionary and grammar rules written by linguists; its three designs differ in how deeply the source sentence is analyzed before the target sentence is produced.
- Such a system is controllable and needs no training data, but it is slow and expensive to build and its output is poor by today's standards.
- Un traduit avec un dictionnaire bilingue et des règles de grammaire écrites par des linguistes ; ses trois architectures diffèrent par la profondeur de l'analyse de la phrase source avant que la phrase cible soit produite.
- Un tel système est contrôlable et n'a besoin d'aucune donnée d'entraînement, mais il est long et coûteux à construire, et ses résultats sont médiocres au regard de ce qui se fait aujourd'hui.
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Statistical translationLa traduction statistique
- A statistical system learns which words and phrases translate each other by counting them in a parallel corpus, that is, millions of sentences translated by people; it learns what the target language sounds like from monolingual text.
- Its three parts are a translation model, a language model and a decoder that searches for the most probable combination; its quality depends on how much data it was trained on and on how close that data is to the text to translate.
- Un système statistique apprend quels mots et quels segments se traduisent l'un par l'autre en les comptant dans un corpus parallèle, c'est-à-dire des millions de phrases traduites par des personnes ; il apprend à quoi ressemble la langue cible à partir de textes monolingues.
- Ses trois composantes sont un modèle de traduction, un modèle de langue et un décodeur qui cherche la combinaison la plus probable ; sa qualité dépend de la quantité de données sur laquelle il a été entraîné et de la proximité entre ces données et le texte à traduire.
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Key pointsL'essentiel
Neural translation and large language modelsLa traduction neuronale et les grands modèles de langue
A neural translation system is one network that reads the whole source sentence and writes the translation one token at a time; its output is fluent, and its errors read as well as the rest.
Un système de traduction neuronale est un réseau unique qui lit toute la phrase source et écrit la traduction un jeton à la fois ; ses résultats sont fluides, et ses erreurs se lisent aussi bien que le reste.
Key pointsL'essentiel
Neural translation and large language modelsLa traduction neuronale et les grands modèles de langue
A large language model translates as one task among many: the source and an instruction go in as a prompt and the translation comes out as the continuation; since 2024 such models have led the human rankings at WMT, the yearly comparison of machine translation systems.
Un grand modèle de langue traduit comme il accomplit n'importe quelle autre tâche : la source et une consigne y entrent sous forme de requête, et la traduction en sort comme la suite du texte ; depuis 2024, ces modèles dominent les classements humains de WMT, la comparaison annuelle des systèmes de traduction automatique.
Key pointsL'essentiel
Neural translation and large language modelsLa traduction neuronale et les grands modèles de langue
A prompt for translation has to give the model what any translator would need and cannot find in the source text: the audience and the purpose, the variety of the language and the client's terms. Beyond that, research gives few rules that apply from one model to the next.
Une requête de traduction doit donner au modèle ce dont tout traducteur aurait besoin et qu'il ne trouve pas dans le texte source : le public et le but, la variété de la langue et les termes du client. Au-delà, la recherche fournit peu de règles qui valent d'un modèle à l'autre.
Key pointsL'essentiel
Neural translation and large language modelsLa traduction neuronale et les grands modèles de langue
Today's systems still fail on gender, idiom, wordplay, slang and cultural knowledge, and on languages with little data; a benchmark built from such cases shows the best models failing many of them while ordinary metrics still rate the output as good.
Les systèmes actuels échouent encore sur le genre, les expressions idiomatiques, les jeux de mots, l'argot et les connaissances culturelles, ainsi que sur les langues disposant de peu de données ; un test de performances construit à partir de tels cas montre que les meilleurs modèles en échouent un grand nombre, alors que les mesures habituelles jugent toujours bon le résultat.
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Neural translationLa traduction neuronale
- A neural translation system is a single network, an and a connected by attention, that reads the whole source sentence and then writes the translation one at a time. It is trained on the same parallel corpora as the statistical systems were.
- Each token is chosen with the whole source in view and is not revised once written; translation systems usually keep several candidate sentences open, with beam search.
- Un système de traduction neuronale est un réseau unique, un et un reliés par l'attention, qui lit toute la phrase source puis écrit la traduction un à la fois. Il est entraîné sur les mêmes corpus parallèles que l'étaient les systèmes statistiques.
- Chaque jeton est choisi avec toute la source en vue et n'est plus révisé une fois écrit ; les systèmes de traduction gardent généralement plusieurs phrases candidates ouvertes, par la recherche en faisceau.
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Click the drawing, or a line below, to build it up stage by stage. Cliquez sur le dessin, ou sur une ligne ci-dessous, pour le construire étape par étape.
Click the drawing, or a line below, to build it up stage by stage. Cliquez sur le dessin, ou sur une ligne ci-dessous, pour le construire étape par étape.
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Click the drawing, or a line below, to build it up stage by stage. Cliquez sur le dessin, ou sur une ligne ci-dessous, pour le construire étape par étape.
Click the drawing, or a line below, to build it up stage by stage. Cliquez sur le dessin, ou sur une ligne ci-dessous, pour le construire étape par étape.
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Strengths and limits of neural translationForces et limites de la traduction neuronale
- Neural translation is fluent and coherent within the sentence, so its errors are as fluent as the rest and are found mainly by comparing with the source.
- It translates best the kind of text it was trained on, and like the generations before it, it translates one sentence at a time.
- La traduction neuronale est fluide et cohérente à l'intérieur de la phrase, si bien que ses erreurs sont aussi fluides que le reste et se repèrent surtout en comparant avec la source.
- Elle traduit le mieux le genre de textes sur lequel elle a été entraînée et, comme les générations précédentes, elle traduit une phrase à la fois.
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Large language models as translatorsLes grands modèles de langue comme traducteurs
- A large language model translates as one task among many: the source text and an instruction go in as a prompt, and the translation comes out as the continuation.
- WMT, the yearly comparison of machine translation systems, compares encoder-decoder neural systems, general large language models and large language models fine-tuned for translation. Since 2024 the large language models have led its human rankings.
- Progress is real but uneven: a newer system can get a term wrong that an older one got right.
- Un grand modèle de langue traduit comme il accomplit n'importe quelle autre tâche : le texte source et une consigne y entrent sous forme de requête, et la traduction en sort comme la suite du texte.
- WMT, la comparaison annuelle des systèmes de traduction automatique, oppose des systèmes neuronaux encodeur-décodeur, des grands modèles de langue généraux et des grands modèles de langue affinés pour la traduction. Depuis 2024, les grands modèles de langue dominent ses classements humains.
- Les progrès sont réels mais inégaux : un système plus récent peut se tromper sur un terme qu'un système plus ancien traduisait correctement.
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Prompting an LLM for translationRédiger une requête de traduction pour un GML
- A prompt for translation has to give the model what any translator would need and cannot find in the source text: who the translation is for and why, which variety of the language to use, and which terms the client imposes.
- Beyond that, research gives few rules that apply from one model to the next, and several findings have changed with newer models. My advice to translators is therefore to experiment, and to do so regularly.
- Une requête de traduction doit donner au modèle ce dont tout traducteur aurait besoin et qu'il ne trouve pas dans le texte source : à qui s'adresse la traduction et dans quel but, quelle variété de la langue employer, et quels termes le client impose.
- Au-delà, la recherche fournit peu de règles qui valent d'un modèle à l'autre, et plusieurs résultats ont changé avec les modèles plus récents. Mon conseil aux traducteurs est donc d'expérimenter, et de le faire régulièrement.
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Remaining failuresLes échecs qui subsistent
- Today's best systems still fail in specific places: on speech input, on languages with little data, and on gender, idiom, wordplay, slang and cultural knowledge.
- A benchmark built from examples that the leading systems get wrong shows that they fail many of them, while ordinary metrics still rate the same output as good.
- Les meilleurs systèmes actuels échouent encore à des endroits précis : sur l'entrée orale, sur les langues disposant de peu de données, et sur le genre, les expressions idiomatiques, les jeux de mots, l'argot et les connaissances culturelles.
- Un test de performances construit à partir d'exemples que les principaux systèmes traduisent mal montre qu'ils en échouent un grand nombre, alors que les mesures habituelles jugent toujours bon le même résultat.
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