Si vous allez au Parlement européen, vous pouvez voir les salles de traduction en temps réel par les juristes-linguistes ou traducteurs. Chaque citoyen européen doit pouvoir comprendre ce qui se dit dans sa langue nationale. Avec 24 langues officielles, ça fait beaucoup Autant vous dire que certaines combinaisons de langue sont particulièrement recherchées. Le plus simple est de travailler avec des langues pivots. Les traducteurs écoutent surtout les traducteurs en langue anglaise/allemande/française puis traduisent dans la langue nationale, c’est plus simple que de trouver un slovène qui parle couramment le lituanien ;)

La traduction instantanée. C'est la communication, la compréhension, le rapprochement des peuples, la paix. C'est une problématique qui existe depuis toujours dans l'histoire, mais aussi dans notre inconscient collectif. On pense bien sûr du mythe de la tour de Babel, où la séparation des peuples déroule de la fin d'une langue unique. Une issue reprise par Barjavel dans la Nuit des Temps (SPOILER) où la fin de la concorde des peuples découle des actions criminels de celui là même qui travaillait sur la Traductrice Universelle. Les premières utilisations de traducteurs instantanés à grande échelle l'ont été lors du procès de Nuremberg qui est entre autre l'union des nations pour juger, condamner la barbarie et clore cette page de l'Histoire, beau symbole. La traduction était encore humaine, les systèmes n'ont d'ailleurs pas beaucoup changé depuis. En 1954, on a le premier traducteur informatique de IBM qui se révèle très mauvais. Il traduisait du mot à mot une soixantaine de phrase du Russe vers l'Anglais. Dans les années 80-90 on tente une autre technologie. Le programme propose la traduction ayant la meilleur occurence à partir de corpus de mots disponible. L'information venant de corpus bilingue enregistré, plus on a de données pour nourrir l'algorithme, mieux il marche. Pour faciliter ça on utilise l'anglais comme interlangue, avec les limites que l'on connait. Enfin en 2014 et jusqu'à aujourd'hui, on utilise une approche basée sur le deep learning, ce terme magique derrière lequel on met tout et n'importe quoi. La différence avec avant réside dans la prise en compte du contexte par le programme. Ainsi si suite à une dispute entre deux personnes, l'un conclu avec "espèce de crétin des alpes". L'algorithme saura qu'il ne faudra pas associer "crétin des alpes" avec "morron of the Alps" mais avec une expression imagée de la langue de Shakespeare. La limite de cette dernière méthode repose sur une différence fondamentale avec l'être humain : l'ordinateur ne comprend pas le texte et le contexte dans son ensemble et ne peut donc pas en offrir une traduction réellement satisfaisante. On est encore bien loin de la Traductrice Universelle de Barjavel, de ses hésitations, de ses aveux d'indécisions, d'échec et de ses périphrases qui la rende au final plus humaine.

Ce syndrome de la Tour de Babel pourrait être vite résolue (en quelques dizaines d'années) si tous les nazis de la langue française ne râlaient pas à l'introduction du moindre mot d'anglais dans notre vocabulaire ^^ (pas taper !). Pour la partie informatique, je trouve que les logiciels se sont franchement améliorés que ce soit Google Trad, Deeple, linguee, on est sur des traductions de très bonne qualité où le sens du texte est conservé et les erreurs sont marginales. Bien entendu, nous aurons toujours besoin de traducteurs humains pour retranscrire l'intraduisible: certaines émotions d'un texte ou une certaine poésie ou certaines nuances juridiques. Pour des textes techniques, on approche du sans faute.

Ce syndrome de la Tour de Babel pourrait être vite résolue (en quelques dizaines d'années) si tous les nazis de la langue française ne râlaient pas à l'introduction du moindre mot d'anglais dans notre vocabulaire ^^ (pas taper !). Pour la partie informatique, je trouve que les logiciels se sont franchement améliorés que ce soit Google Trad, Deeple, linguee, on est sur des traductions de très bonne qualité où le sens du texte est conservé et les erreurs sont marginales. Bien entendu, nous aurons toujours besoin de traducteurs humains pour retranscrire l'intraduisible: certaines émotions d'un texte ou une certaine poésie ou certaines nuances juridiques. Pour des textes techniques, on approche du sans faute.

Si vous allez au Parlement européen, vous pouvez voir les salles de traduction en temps réel par les juristes-linguistes ou traducteurs. Chaque citoyen européen doit pouvoir comprendre ce qui se dit dans sa langue nationale. Avec 24 langues officielles, ça fait beaucoup Autant vous dire que certaines combinaisons de langue sont particulièrement recherchées. Le plus simple est de travailler avec des langues pivots. Les traducteurs écoutent surtout les traducteurs en langue anglaise/allemande/française puis traduisent dans la langue nationale, c’est plus simple que de trouver un slovène qui parle couramment le lituanien ;)

La traduction instantanée. C'est la communication, la compréhension, le rapprochement des peuples, la paix. C'est une problématique qui existe depuis toujours dans l'histoire, mais aussi dans notre inconscient collectif. On pense bien sûr du mythe de la tour de Babel, où la séparation des peuples déroule de la fin d'une langue unique. Une issue reprise par Barjavel dans la Nuit des Temps (SPOILER) où la fin de la concorde des peuples découle des actions criminels de celui là même qui travaillait sur la Traductrice Universelle. Les premières utilisations de traducteurs instantanés à grande échelle l'ont été lors du procès de Nuremberg qui est entre autre l'union des nations pour juger, condamner la barbarie et clore cette page de l'Histoire, beau symbole. La traduction était encore humaine, les systèmes n'ont d'ailleurs pas beaucoup changé depuis. En 1954, on a le premier traducteur informatique de IBM qui se révèle très mauvais. Il traduisait du mot à mot une soixantaine de phrase du Russe vers l'Anglais. Dans les années 80-90 on tente une autre technologie. Le programme propose la traduction ayant la meilleur occurence à partir de corpus de mots disponible. L'information venant de corpus bilingue enregistré, plus on a de données pour nourrir l'algorithme, mieux il marche. Pour faciliter ça on utilise l'anglais comme interlangue, avec les limites que l'on connait. Enfin en 2014 et jusqu'à aujourd'hui, on utilise une approche basée sur le deep learning, ce terme magique derrière lequel on met tout et n'importe quoi. La différence avec avant réside dans la prise en compte du contexte par le programme. Ainsi si suite à une dispute entre deux personnes, l'un conclu avec "espèce de crétin des alpes". L'algorithme saura qu'il ne faudra pas associer "crétin des alpes" avec "morron of the Alps" mais avec une expression imagée de la langue de Shakespeare. La limite de cette dernière méthode repose sur une différence fondamentale avec l'être humain : l'ordinateur ne comprend pas le texte et le contexte dans son ensemble et ne peut donc pas en offrir une traduction réellement satisfaisante. On est encore bien loin de la Traductrice Universelle de Barjavel, de ses hésitations, de ses aveux d'indécisions, d'échec et de ses périphrases qui la rende au final plus humaine.

IBM n 'avait il pas déjà participé au conflit, comme le soutien le journaliste américain Edwin Black, en fournissant à l’Allemagne nazie des machines mécanographiques Hollerith, ces machines à cartes perforées, ancêtres de l´ordinateur, qui permirent le recensement des juifs d´Allemagne en 1933 jusqu´aux camps de la mort ??