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Repèresthéoriques:cadredisciplinaire
3.4.Traductionneuronale
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Unautrepasverslameilleurequalitédelatraductionautomatiqueestla
commercialisationdelatechnologiedesréseauxetmoteursneuronaux.Latra-
ductionneuronaleprofitedelacapacitéd’apprentissageautomatique(Johnson
etal.,2016).Enefet,lemoteurneuronalapprendàcomprendrelestextesen
languesnaturellessuiteàunprocessusdestimulationparlesressourceslin-
guistiquespréexistantesetdequalitédésirable.Prenantencomptelacapacité
d’entraînerunmoteurdetraductionpourlesbesoinsspécifiques(etavecdes
ressourceslinguistiqueslimitées),latechnologieneuronaleesttrèspromettante
dansledomainedelatraductionspécialisée.Lesgrandsacteursdelatraduction
automatique,commeSystran2etGoogle,proposentlesservicesdetraductionneu-
ronale,enversionbêtaet,àl’heureactuelle,pourlenombrelimitédeslangues.
L’objectifdesmoteursneuronauxdestinésàlatraductionestdeproduirelestra-
ductionsquibasentàlacompréhensiondesphrasesentières,doncdemeilleure
qualité.Lafigure4illustrelefonctionnementdelatraductionneuronalesur
l’exempledulogicielGoogleTraductionenligne.Nousvoyonsquelesrésultats
duprocessusdetraductionsonthomogènesetindépendantsdesmodifications
graphiques.
Figure4.LaphraseToutecopropriétédoitavoirunsyndic.Latraductionautomatiquedetype
néuronaleefectuéeparGoogleTraduction.Captured’écran,Google©2019,GoogleTraduction
enligne:https://translate.google.com/(datedeconsultation:le28mai2017).
4.Traductionassistéeparordinateur
Latraductionassistéeparordinateur(TAO)estuneautrevoiepouraccélé-
rerlatraductionetautomatisersondéroulementàl’aided’unlogiciel.C’estune
branchedutraitementautomatiquedeslanguesquis’estfortementdéveloppée
aucoursdeladernièredécennie,aupointqu’ilestpresqueimpossibled’imagi-
2https://demo-pnmt.systran.net/production#/translation
