Machine translationTraduction automatique

How machine translation works, what today's systems still get wrong, and how systems are compared.Comment fonctionne la traduction automatique, ce que les systèmes actuels ratent encore, et comment les systèmes sont comparés.

What to expectÀ quoi s'attendre

This module explains what a machine translation system does and why translation cannot be done by swapping words, how the two earlier generations of systems worked, and how today's neural systems and large language models translate. It then shows how systems are compared in the annual WMT shared task, and what the latest editions and benchmarks found about current systems. What machine translation and AI change for the translation professions is treated in the module on critical issues.This module explains what a machine translation system does and why translation cannot be done by swapping words, how the two earlier generations of systems worked, and how today's neural systems and large language models translate. It then shows how systems are compared in the annual WMT shared task, and what the latest editions and benchmarks found about current systems. What machine translation and AI change for the translation professions is treated in the module on critical issues.

PrerequisitesPréalables

The page on the four paradigms, in the foundations module, gives the frame the first chapter builds on, and the chapter on attention and transformers explains the mechanism behind neural translation. Neither is required to follow the pages. No mathematics is needed. How the quality of a translation is measured is a chapter of the evaluation module, which this module points to.The page on the four paradigms, in the foundations module, gives the frame the first chapter builds on, and the chapter on attention and transformers explains the mechanism behind neural translation. Neither is required to follow the pages. No mathematics is needed. How the quality of a translation is measured is a chapter of the evaluation module, which this module points to.

StructureStructure

The first chapter is the introduction: the task, the four generations of systems, and the places where a translator uses machine translation. The second covers the rule-based and statistical generations, and can be skipped. The third is about today's systems: neural translation, large language models, how to prompt one for translation, and what still breaks. The fourth describes the WMT shared task and what it found.The first chapter is the introduction: the task, the four generations of systems, and the places where a translator uses machine translation. The second covers the rule-based and statistical generations, and can be skipped. The third is about today's systems: neural translation, large language models, how to prompt one for translation, and what still breaks. The fourth describes the WMT shared task and what it found.

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Concepts in this moduleLes concepts de ce modulealignment²alignement alignment²alignement CAT toolsTAO The process of pairing a source text with an existing translation of it, segment by segment, so that the pairs can be stored as translation units in a translation memory.Opération qui consiste à apparier un texte source et une traduction déjà existante de ce texte, segment par segment, afin d'en stocker les paires comme unités de traduction dans une mémoire de traduction. · ambiguityambiguïté ambiguityambiguïté linguisticslinguistique The property of a stretch of language that allows more than one interpretation.Propriété d'un segment de langue qui autorise plus d'une interprétation. · attention mechanismmécanisme d'attention attention mechanismmécanisme d'attention deep learningapprentissage profond A "method in neural networks that helps a model focus on the most relevant parts of the input when producing an output. For example, when translating a sentence, it 'pays attention' to the words that matter most for the next translated word, which improves accuracy and handling of long sequences." (Stanford HAI).Méthode utilisée dans les réseaux de neurones pour aider un modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée au moment de produire une sortie. Par exemple, lors de la traduction d'une phrase, le modèle « prête attention » aux mots qui comptent le plus pour le prochain mot traduit, ce qui améliore la précision et le traitement des longues séquences (d'après Stanford HAI, traduction libre). · beam searchrecherche en faisceau beam searchrecherche en faisceau language modelsmodèles de langue A decoding method that keeps a fixed number of promising partial sequences at each generation step, extends them with the possible next tokens and keeps only the highest-scoring ones for the next step.Méthode de décodage qui conserve, à chaque étape de génération, un nombre fixe de séquences partielles prometteuses, les prolonge avec les jetons suivants possibles et ne retient que les mieux notées pour l'étape suivante. · benchmarktest de performances benchmarktest de performances evaluationévaluation A standardized evaluation used to measure and compare how AI systems perform on particular tasks or capabilities.Évaluation normalisée servant à mesurer et à comparer la performance de systèmes d'IA sur des tâches ou des capacités données. · black boxboîte noire black boxboîte noire AIIA A system whose internal decision-making cannot be inspected: what goes in and what comes out can both be observed, and the process connecting them cannot be read.Système dont on ignore le mécanisme interne de décision : on observe ce qui y entre et ce qui en sort, sans pouvoir lire le processus qui relie les deux. · computer-assisted translationtraduction assistée par ordinateur computer-assisted translation (CAT)traduction assistée par ordinateur (TAO) CAT toolsTAO Software that assists a human translator during the translation process, commonly by dividing texts into segments and providing functions such as translation-memory retrieval, terminology management, consistency checks and file management.Logiciel qui assiste un traducteur humain pendant le processus de traduction, généralement en divisant les textes en segments et en offrant des fonctions comme la recherche en mémoire de traduction, la gestion terminologique, les vérifications de cohérence et la gestion des fichiers. · context windowfenêtre contextuelle context windowfenêtre contextuelle language modelsmodèles de langue "The amount of input (like text) that an AI system can process at one time during a task. Think of it as a model's short-term memory. A model can only consider so much text when generating its next response, and once the conversation exceeds its context window, the model starts 'forgetting' prior responses." (Stanford HAI).Quantité d'entrée (du texte, par exemple) qu'un système d'IA peut traiter à la fois pendant une tâche ; en quelque sorte, la mémoire à court terme du modèle. Un modèle ne peut considérer qu'une quantité limitée de texte pour générer sa prochaine réponse et, quand la conversation dépasse sa fenêtre contextuelle, il commence à « oublier » les réponses antérieures (d'après Stanford HAI, traduction libre). · contextual embeddingplongement contextuel contextual embeddingplongement contextuel embeddingsplongements A numerical representation generated for a particular occurrence of a token by taking account of the other tokens available to the model.Représentation numérique générée pour une occurrence particulière d'un jeton en tenant compte des autres jetons accessibles au modèle. · cross-attentionattention croisée cross-attentionattention croisée deep learningapprentissage profond An attention mechanism in which the queries come from one sequence or component and the keys and values come from another.Mécanisme d'attention dans lequel les requêtes proviennent d'une séquence ou d'un composant et les clés et valeurs d'un autre. · decoderdécodeur decoderdécodeur deep learningapprentissage profond A neural-network component or architecture used to generate an output sequence.Composant ou architecture de réseau de neurones servant à générer une séquence de sortie. · deep learningapprentissage profond deep learning (DL)apprentissage profond machine learningapprentissage automatique An approach to machine learning based on neural networks with many successive layers of computing units.Approche de l'apprentissage automatique fondée sur des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives d'unités de calcul. · encoderencodeur encoderencodeur deep learningapprentissage profond The component of a neural network that processes an input and converts it into internal representations that can be used by another component or by a task-specific output layer.Composant d'un réseau de neurones qui traite une entrée et la convertit en représentations internes utilisables par un autre composant ou par une couche de sortie propre à la tâche. · encoder-decoder modelmodèle encodeur-décodeur encoder-decoder modelmodèle encodeur-décodeur deep learningapprentissage profond A neural-network architecture in two connected parts: an encoder that turns an input sequence into representations, and a decoder that uses them, with what it has produced so far, to generate an output sequence.Architecture de réseau de neurones en deux parties reliées : un encodeur qui transforme une séquence d'entrée en représentations, et un décodeur qui s'en sert, avec ce qu'il a déjà produit, pour générer une séquence de sortie. · featureattribut featureattribut machine learningapprentissage automatique A property or representation of an observation that a machine-learning model uses as input when making a prediction.Propriété ou représentation d'une observation qu'un modèle d'apprentissage automatique utilise en entrée pour produire une prédiction. · fine-tuningaffinage fine-tuningaffinage machine learningapprentissage automatique Further training of a pretrained model on new data to adapt it for a particular task, domain, or intended behaviour.Poursuite de l'entraînement d'un modèle préentraîné sur un jeu de données généralement plus restreint et spécialisé, afin de l'adapter à une tâche ou à un domaine particulier. · fuzzy matchcorrespondance partielle fuzzy matchcorrespondance partielle CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment resembles the segment being translated without being identical to it, reported as a percentage below 100. The comparison is made segment by segment, so the percentage measures the distance between two segments as segmentation produced them, not between two texts.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké ressemble au segment à traduire sans lui être identique, exprimée en pourcentage inférieur à 100. La comparaison se fait segment par segment : le pourcentage mesure donc la distance entre deux segments tels que la segmentation les a produits, et non entre deux textes. · greedy decodingdécodage glouton greedy decodingdécodage glouton language modelsmodèles de langue A decoding method that selects the single most probable next token at every generation step. The selected token is added to the sequence, and the procedure repeats until generation stops.Méthode de décodage qui retient, à chaque étape de génération, l'unique jeton le plus probable. · inline tagbalise interne inline tagbalise interne CAT toolsTAO A marker inside a segment standing for formatting or a code of the original document, a bold run or a footnote reference for instance, rather than for text to translate.Marqueur placé à l'intérieur d'un segment qui représente une mise en forme ou un code du document d'origine, par exemple un passage en gras ou un appel de note, et non du texte à traduire. · language modelmodèle de langue language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. · large language modelgrand modèle de langue large language model (LLM)grand modèle de langue (GML) language modelsmodèles de langue A neural-network language model, usually based on the transformer architecture, that is trained on very large amounts of text and contains many learned parameters.Modèle de langue à réseau de neurones, habituellement fondé sur l'architecture des transformeurs, entraîné sur de très grandes quantités de texte et comptant de très nombreux paramètres appris. · machine learningapprentissage automatique machine learning (ML)apprentissage automatique machine learningapprentissage automatique An approach to artificial intelligence in which a model is trained on data or experience so that its adjustable parameters come to reflect patterns relevant to a task.Approche de l'intelligence artificielle dans laquelle un modèle est entraîné sur des données ou sur l'expérience, de sorte que ses paramètres ajustables en viennent à refléter des régularités pertinentes pour une tâche. · machine translationtraduction automatique machine translation (MT)traduction automatique (TA) translationtraduction The use of a computer system to produce content in a target language that conveys content expressed in a source language.Utilisation d'un système informatique pour produire, dans une langue cible, un contenu qui rend un contenu exprimé dans une langue source. · n-gramn-gramme n-gramn-gramme corporacorpus A sequence of n consecutive items from a text, usually words: bigrams (n = 2), trigrams (n = 3), and so on.Suite de n éléments consécutifs d'un texte, généralement des mots : bigrammes (n = 2), trigrammes (n = 3), etc. · neural networkréseau de neurones neural network (NN)réseau de neurones (RNA) machine learningapprentissage automatique A machine-learning model composed of interconnected layers of small computational units.Modèle d'apprentissage automatique composé de couches interconnectées de petites unités de calcul. · open-weight modelmodèle à poids ouverts open-weight modelmodèle à poids ouverts AIIA An AI model whose trained parameters, commonly called weights, are made available for others to download.Modèle d'IA dont les paramètres entraînés, appelés poids, sont offerts au téléchargement. · parallel corpuscorpus parallèle parallel corpuscorpus parallèle corporacorpus A corpus of texts in one language together with their translations into one or more other languages, usually aligned sentence by sentence so that each segment can be viewed next to its equivalent.Corpus de textes dans une langue accompagnés de leurs traductions vers une ou plusieurs autres langues, généralement alignés phrase par phrase de façon à afficher chaque segment en regard de son équivalent. · parameterparamètre de modèle parameterparamètre de modèle machine learningapprentissage automatique A numerical value learned during a model's training and used in its computations.Valeur numérique apprise pendant l'entraînement d'un modèle et utilisée dans ses calculs. · polysemypolysémie polysemypolysémie linguisticslinguistique The property of a word or lemma having two or more related senses.Propriété d'un mot ou d'un lemme qui possède deux sens apparentés ou plus. · post-editingpostédition post-editingpostédition machine translationtraduction automatique The human correction of raw machine translation output; the counterpart, for machine translation, of revision in human translation.Correction humaine de la sortie brute d'une traduction automatique ; l'équivalent, pour la traduction automatique, de l'étape de révision en traduction humaine. · pre-trainingpréentraînement pre-trainingpréentraînement language modelsmodèles de langue An initial stage in which a model learns general patterns and reusable representations from a large dataset, often through self-supervised learning, before any later adaptation for particular tasks or uses.Étape initiale au cours de laquelle un modèle apprend des régularités générales et des représentations réutilisables à partir d'un grand jeu de données, souvent par apprentissage autosupervisé, avant toute adaptation ultérieure à des tâches ou à des usages particuliers. · promptrequête promptrequête promptingrequêtes Input given to a generative AI system to specify a task, provide context, or otherwise guide its output.Entrée fournie à un système d'IA générative pour préciser une tâche, donner du contexte ou orienter la sortie. · rule-based systemsystème à base de règles rule-based systemsystème à base de règles AIIA A system whose behaviour is fixed by rules that people wrote, most often of the form "if this condition, then this action", so that every output can be traced to the rule that produced it.Système dont le comportement est fixé par des règles écrites par des personnes, le plus souvent de la forme « si cette condition, alors cette action », de sorte que chaque résultat peut être rapporté à la règle qui l'a produit. · samplingéchantillonnage samplingéchantillonnage language modelsmodèles de langue A decoding method that uses an element of randomness to select the next token generated by a language model.Méthode de décodage qui introduit une part de hasard dans le choix du prochain jeton généré par un modèle de langue. · segmentsegment segmentsegment CAT toolsTAO A portion of translatable content that a CAT tool treats as a discrete unit for translation, alignment, storage and match retrieval.Portion de contenu à traduire qu'un outil de TAO traite comme une unité distincte aux fins de traduction, d'alignement, de stockage et de recherche de correspondances. · self-attentionautoattention self-attentionautoattention deep learningapprentissage profond An attention mechanism that allows each token in a sequence to assign different weights to other relevant tokens in the same sequence and combine information from them.Mécanisme d'attention qui permet à chaque jeton d'une séquence d'attribuer des poids différents aux autres jetons pertinents de la même séquence et de combiner l'information qu'ils portent. · sequence-to-sequence modelmodèle séquence à séquence sequence-to-sequence modelmodèle séquence à séquence deep learningapprentissage profond A model that maps an input sequence to an output sequence, which may have a different length or structure.Modèle qui projette une séquence d'entrée sur une séquence de sortie, dont la longueur ou la structure peut différer. · shared tasktâche partagée shared tasktâche partagée evaluationévaluation A public evaluation exercise in which every participating team is given the same task, the same data and the same scoring, so that their systems can be compared directly.Exercice d'évaluation public où toutes les équipes participantes reçoivent la même tâche, les mêmes données et la même notation, de sorte que leurs systèmes se comparent directement. · test setjeu de données de test test setjeu de données de test machine learningapprentissage automatique A portion of a dataset held back from both model training and model selection and used to evaluate the final model.Portion d'un jeu de données tenue à l'écart tant de l'entraînement que de la sélection du modèle et servant à évaluer le modèle final. Son but est d'estimer la performance du modèle achevé sur de nouvelles données issues de la tâche ou de la population visée. · token²jeton textuel² token²jeton textuel² language modelsmodèles de langue A unit of text that a language model processes or generates.Unité de texte qu'un modèle de langue traite ou génère. Un jeton peut correspondre à un mot entier, à une partie de mot, à un signe de ponctuation ou à une séquence plus petite de caractères ou d'octets. · training setjeu de données d'entraînement training setjeu de données d'entraînement machine learningapprentissage automatique The portion of a dataset used to train a machine-learning model.Portion d'un jeu de données servant à entraîner un modèle d'apprentissage automatique. · transformertransformeur transformertransformeur deep learningapprentissage profond A neural-network architecture for processing sequences, such as text.Architecture de réseau de neurones pour le traitement des séquences, comme le texte. · translation memorymémoire de traduction translation memory (TM)mémoire de traduction (MT) CAT toolsTAO A bilingual database of previously translated source segments and their corresponding target segments, which a translation-memory system searches to propose exact or similar matches for new source text.Base de données bilingue de segments source déjà traduits et de leurs segments cibles correspondants, dans laquelle un système de mémoire de traduction cherche des correspondances exactes ou similaires pour un nouveau texte source. · vocabularyvocabulaire vocabularyvocabulaire language modelsmodèles de langue The fixed set of tokens that a tokenizer and language model can recognize and represent.Ensemble fixe des jetons qu'un segmenteur et un modèle de langue peuvent reconnaître et représenter. · weightpoids weightpoids machine learningapprentissage automatique A real number attached to one input of a computing unit, learned during training, that sets how much that input counts towards the unit's output.Nombre réel attaché à une entrée d'une unité de calcul, appris pendant l'entraînement, qui détermine l'importance de cette entrée dans la sortie de l'unité. · word embeddingplongement lexical word embeddingplongement lexical embeddingsplongements A learned numerical representation of a word as a short, dense vector, meaning a list of numbers.Représentation numérique apprise d'un mot sous la forme d'un vecteur dense et court, c'est-à-dire une liste de nombres. fine-tuningaffinage fine-tuningaffinage machine learningapprentissage automatique Further training of a pretrained model on new data to adapt it for a particular task, domain, or intended behaviour.Poursuite de l'entraînement d'un modèle préentraîné sur un jeu de données généralement plus restreint et spécialisé, afin de l'adapter à une tâche ou à un domaine particulier. · alignment²alignement alignment²alignement CAT toolsTAO The process of pairing a source text with an existing translation of it, segment by segment, so that the pairs can be stored as translation units in a translation memory.Opération qui consiste à apparier un texte source et une traduction déjà existante de ce texte, segment par segment, afin d'en stocker les paires comme unités de traduction dans une mémoire de traduction. · ambiguityambiguïté ambiguityambiguïté linguisticslinguistique The property of a stretch of language that allows more than one interpretation.Propriété d'un segment de langue qui autorise plus d'une interprétation. · machine learningapprentissage automatique machine learning (ML)apprentissage automatique machine learningapprentissage automatique An approach to artificial intelligence in which a model is trained on data or experience so that its adjustable parameters come to reflect patterns relevant to a task.Approche de l'intelligence artificielle dans laquelle un modèle est entraîné sur des données ou sur l'expérience, de sorte que ses paramètres ajustables en viennent à refléter des régularités pertinentes pour une tâche. · deep learningapprentissage profond deep learning (DL)apprentissage profond machine learningapprentissage automatique An approach to machine learning based on neural networks with many successive layers of computing units.Approche de l'apprentissage automatique fondée sur des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives d'unités de calcul. · cross-attentionattention croisée cross-attentionattention croisée deep learningapprentissage profond An attention mechanism in which the queries come from one sequence or component and the keys and values come from another.Mécanisme d'attention dans lequel les requêtes proviennent d'une séquence ou d'un composant et les clés et valeurs d'un autre. · featureattribut featureattribut machine learningapprentissage automatique A property or representation of an observation that a machine-learning model uses as input when making a prediction.Propriété ou représentation d'une observation qu'un modèle d'apprentissage automatique utilise en entrée pour produire une prédiction. · self-attentionautoattention self-attentionautoattention deep learningapprentissage profond An attention mechanism that allows each token in a sequence to assign different weights to other relevant tokens in the same sequence and combine information from them.Mécanisme d'attention qui permet à chaque jeton d'une séquence d'attribuer des poids différents aux autres jetons pertinents de la même séquence et de combiner l'information qu'ils portent. · inline tagbalise interne inline tagbalise interne CAT toolsTAO A marker inside a segment standing for formatting or a code of the original document, a bold run or a footnote reference for instance, rather than for text to translate.Marqueur placé à l'intérieur d'un segment qui représente une mise en forme ou un code du document d'origine, par exemple un passage en gras ou un appel de note, et non du texte à traduire. · black boxboîte noire black boxboîte noire AIIA A system whose internal decision-making cannot be inspected: what goes in and what comes out can both be observed, and the process connecting them cannot be read.Système dont on ignore le mécanisme interne de décision : on observe ce qui y entre et ce qui en sort, sans pouvoir lire le processus qui relie les deux. · parallel corpuscorpus parallèle parallel corpuscorpus parallèle corporacorpus A corpus of texts in one language together with their translations into one or more other languages, usually aligned sentence by sentence so that each segment can be viewed next to its equivalent.Corpus de textes dans une langue accompagnés de leurs traductions vers une ou plusieurs autres langues, généralement alignés phrase par phrase de façon à afficher chaque segment en regard de son équivalent. · fuzzy matchcorrespondance partielle fuzzy matchcorrespondance partielle CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment resembles the segment being translated without being identical to it, reported as a percentage below 100. The comparison is made segment by segment, so the percentage measures the distance between two segments as segmentation produced them, not between two texts.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké ressemble au segment à traduire sans lui être identique, exprimée en pourcentage inférieur à 100. La comparaison se fait segment par segment : le pourcentage mesure donc la distance entre deux segments tels que la segmentation les a produits, et non entre deux textes. · greedy decodingdécodage glouton greedy decodingdécodage glouton language modelsmodèles de langue A decoding method that selects the single most probable next token at every generation step. The selected token is added to the sequence, and the procedure repeats until generation stops.Méthode de décodage qui retient, à chaque étape de génération, l'unique jeton le plus probable. · decoderdécodeur decoderdécodeur deep learningapprentissage profond A neural-network component or architecture used to generate an output sequence.Composant ou architecture de réseau de neurones servant à générer une séquence de sortie. · samplingéchantillonnage samplingéchantillonnage language modelsmodèles de langue A decoding method that uses an element of randomness to select the next token generated by a language model.Méthode de décodage qui introduit une part de hasard dans le choix du prochain jeton généré par un modèle de langue. · encoderencodeur encoderencodeur deep learningapprentissage profond The component of a neural network that processes an input and converts it into internal representations that can be used by another component or by a task-specific output layer.Composant d'un réseau de neurones qui traite une entrée et la convertit en représentations internes utilisables par un autre composant ou par une couche de sortie propre à la tâche. · context windowfenêtre contextuelle context windowfenêtre contextuelle language modelsmodèles de langue "The amount of input (like text) that an AI system can process at one time during a task. Think of it as a model's short-term memory. A model can only consider so much text when generating its next response, and once the conversation exceeds its context window, the model starts 'forgetting' prior responses." (Stanford HAI).Quantité d'entrée (du texte, par exemple) qu'un système d'IA peut traiter à la fois pendant une tâche ; en quelque sorte, la mémoire à court terme du modèle. Un modèle ne peut considérer qu'une quantité limitée de texte pour générer sa prochaine réponse et, quand la conversation dépasse sa fenêtre contextuelle, il commence à « oublier » les réponses antérieures (d'après Stanford HAI, traduction libre). · large language modelgrand modèle de langue large language model (LLM)grand modèle de langue (GML) language modelsmodèles de langue A neural-network language model, usually based on the transformer architecture, that is trained on very large amounts of text and contains many learned parameters.Modèle de langue à réseau de neurones, habituellement fondé sur l'architecture des transformeurs, entraîné sur de très grandes quantités de texte et comptant de très nombreux paramètres appris. · token²jeton textuel² token²jeton textuel² language modelsmodèles de langue A unit of text that a language model processes or generates.Unité de texte qu'un modèle de langue traite ou génère. Un jeton peut correspondre à un mot entier, à une partie de mot, à un signe de ponctuation ou à une séquence plus petite de caractères ou d'octets. · training setjeu de données d'entraînement training setjeu de données d'entraînement machine learningapprentissage automatique The portion of a dataset used to train a machine-learning model.Portion d'un jeu de données servant à entraîner un modèle d'apprentissage automatique. · test setjeu de données de test test setjeu de données de test machine learningapprentissage automatique A portion of a dataset held back from both model training and model selection and used to evaluate the final model.Portion d'un jeu de données tenue à l'écart tant de l'entraînement que de la sélection du modèle et servant à évaluer le modèle final. Son but est d'estimer la performance du modèle achevé sur de nouvelles données issues de la tâche ou de la population visée. · attention mechanismmécanisme d'attention attention mechanismmécanisme d'attention deep learningapprentissage profond A "method in neural networks that helps a model focus on the most relevant parts of the input when producing an output. For example, when translating a sentence, it 'pays attention' to the words that matter most for the next translated word, which improves accuracy and handling of long sequences." (Stanford HAI).Méthode utilisée dans les réseaux de neurones pour aider un modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée au moment de produire une sortie. Par exemple, lors de la traduction d'une phrase, le modèle « prête attention » aux mots qui comptent le plus pour le prochain mot traduit, ce qui améliore la précision et le traitement des longues séquences (d'après Stanford HAI, traduction libre). · translation memorymémoire de traduction translation memory (TM)mémoire de traduction (MT) CAT toolsTAO A bilingual database of previously translated source segments and their corresponding target segments, which a translation-memory system searches to propose exact or similar matches for new source text.Base de données bilingue de segments source déjà traduits et de leurs segments cibles correspondants, dans laquelle un système de mémoire de traduction cherche des correspondances exactes ou similaires pour un nouveau texte source. · open-weight modelmodèle à poids ouverts open-weight modelmodèle à poids ouverts AIIA An AI model whose trained parameters, commonly called weights, are made available for others to download.Modèle d'IA dont les paramètres entraînés, appelés poids, sont offerts au téléchargement. · language modelmodèle de langue language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. · encoder-decoder modelmodèle encodeur-décodeur encoder-decoder modelmodèle encodeur-décodeur deep learningapprentissage profond A neural-network architecture in two connected parts: an encoder that turns an input sequence into representations, and a decoder that uses them, with what it has produced so far, to generate an output sequence.Architecture de réseau de neurones en deux parties reliées : un encodeur qui transforme une séquence d'entrée en représentations, et un décodeur qui s'en sert, avec ce qu'il a déjà produit, pour générer une séquence de sortie. · sequence-to-sequence modelmodèle séquence à séquence sequence-to-sequence modelmodèle séquence à séquence deep learningapprentissage profond A model that maps an input sequence to an output sequence, which may have a different length or structure.Modèle qui projette une séquence d'entrée sur une séquence de sortie, dont la longueur ou la structure peut différer. · n-gramn-gramme n-gramn-gramme corporacorpus A sequence of n consecutive items from a text, usually words: bigrams (n = 2), trigrams (n = 3), and so on.Suite de n éléments consécutifs d'un texte, généralement des mots : bigrammes (n = 2), trigrammes (n = 3), etc. · parameterparamètre de modèle parameterparamètre de modèle machine learningapprentissage automatique A numerical value learned during a model's training and used in its computations.Valeur numérique apprise pendant l'entraînement d'un modèle et utilisée dans ses calculs. · contextual embeddingplongement contextuel contextual embeddingplongement contextuel embeddingsplongements A numerical representation generated for a particular occurrence of a token by taking account of the other tokens available to the model.Représentation numérique générée pour une occurrence particulière d'un jeton en tenant compte des autres jetons accessibles au modèle. · word embeddingplongement lexical word embeddingplongement lexical embeddingsplongements A learned numerical representation of a word as a short, dense vector, meaning a list of numbers.Représentation numérique apprise d'un mot sous la forme d'un vecteur dense et court, c'est-à-dire une liste de nombres. · weightpoids weightpoids machine learningapprentissage automatique A real number attached to one input of a computing unit, learned during training, that sets how much that input counts towards the unit's output.Nombre réel attaché à une entrée d'une unité de calcul, appris pendant l'entraînement, qui détermine l'importance de cette entrée dans la sortie de l'unité. · polysemypolysémie polysemypolysémie linguisticslinguistique The property of a word or lemma having two or more related senses.Propriété d'un mot ou d'un lemme qui possède deux sens apparentés ou plus. · post-editingpostédition post-editingpostédition machine translationtraduction automatique The human correction of raw machine translation output; the counterpart, for machine translation, of revision in human translation.Correction humaine de la sortie brute d'une traduction automatique ; l'équivalent, pour la traduction automatique, de l'étape de révision en traduction humaine. · pre-trainingpréentraînement pre-trainingpréentraînement language modelsmodèles de langue An initial stage in which a model learns general patterns and reusable representations from a large dataset, often through self-supervised learning, before any later adaptation for particular tasks or uses.Étape initiale au cours de laquelle un modèle apprend des régularités générales et des représentations réutilisables à partir d'un grand jeu de données, souvent par apprentissage autosupervisé, avant toute adaptation ultérieure à des tâches ou à des usages particuliers. · beam searchrecherche en faisceau beam searchrecherche en faisceau language modelsmodèles de langue A decoding method that keeps a fixed number of promising partial sequences at each generation step, extends them with the possible next tokens and keeps only the highest-scoring ones for the next step.Méthode de décodage qui conserve, à chaque étape de génération, un nombre fixe de séquences partielles prometteuses, les prolonge avec les jetons suivants possibles et ne retient que les mieux notées pour l'étape suivante. · promptrequête promptrequête promptingrequêtes Input given to a generative AI system to specify a task, provide context, or otherwise guide its output.Entrée fournie à un système d'IA générative pour préciser une tâche, donner du contexte ou orienter la sortie. · neural networkréseau de neurones neural network (NN)réseau de neurones (RNA) machine learningapprentissage automatique A machine-learning model composed of interconnected layers of small computational units.Modèle d'apprentissage automatique composé de couches interconnectées de petites unités de calcul. · segmentsegment segmentsegment CAT toolsTAO A portion of translatable content that a CAT tool treats as a discrete unit for translation, alignment, storage and match retrieval.Portion de contenu à traduire qu'un outil de TAO traite comme une unité distincte aux fins de traduction, d'alignement, de stockage et de recherche de correspondances. · rule-based systemsystème à base de règles rule-based systemsystème à base de règles AIIA A system whose behaviour is fixed by rules that people wrote, most often of the form "if this condition, then this action", so that every output can be traced to the rule that produced it.Système dont le comportement est fixé par des règles écrites par des personnes, le plus souvent de la forme « si cette condition, alors cette action », de sorte que chaque résultat peut être rapporté à la règle qui l'a produit. · shared tasktâche partagée shared tasktâche partagée evaluationévaluation A public evaluation exercise in which every participating team is given the same task, the same data and the same scoring, so that their systems can be compared directly.Exercice d'évaluation public où toutes les équipes participantes reçoivent la même tâche, les mêmes données et la même notation, de sorte que leurs systèmes se comparent directement. · benchmarktest de performances benchmarktest de performances evaluationévaluation A standardized evaluation used to measure and compare how AI systems perform on particular tasks or capabilities.Évaluation normalisée servant à mesurer et à comparer la performance de systèmes d'IA sur des tâches ou des capacités données. · computer-assisted translationtraduction assistée par ordinateur computer-assisted translation (CAT)traduction assistée par ordinateur (TAO) CAT toolsTAO Software that assists a human translator during the translation process, commonly by dividing texts into segments and providing functions such as translation-memory retrieval, terminology management, consistency checks and file management.Logiciel qui assiste un traducteur humain pendant le processus de traduction, généralement en divisant les textes en segments et en offrant des fonctions comme la recherche en mémoire de traduction, la gestion terminologique, les vérifications de cohérence et la gestion des fichiers. · machine translationtraduction automatique machine translation (MT)traduction automatique (TA) translationtraduction The use of a computer system to produce content in a target language that conveys content expressed in a source language.Utilisation d'un système informatique pour produire, dans une langue cible, un contenu qui rend un contenu exprimé dans une langue source. · transformertransformeur transformertransformeur deep learningapprentissage profond A neural-network architecture for processing sequences, such as text.Architecture de réseau de neurones pour le traitement des séquences, comme le texte. · vocabularyvocabulaire vocabularyvocabulaire language modelsmodèles de langue The fixed set of tokens that a tokenizer and language model can recognize and represent.Ensemble fixe des jetons qu'un segmenteur et un modèle de langue peuvent reconnaître et représenter.