Explorer DeepL pour la traduction automatique : Comment cela fonctionne, et quelle est sa précision

La promesse d’activer une communication efficace et précise à travers les langues a été une force motrice derrière le développement de traduction automatique (TA). Ce qui a commencé comme une entreprise expérimentale dans les années 1950—la traduction était l’une des premières applications de la puissance de calcul—est devenu un outil de productivité viable au 21ème siècle.

Aujourd’hui, les outils de traduction automatique alimentés par l’IA révolutionnent les opérations commerciales mondiales. L’un des principaux fournisseurs de TA est DeepL, un fournisseur de technologie de traduction automatique neuronale (TAN) basé en Allemagne. Dans ce guide, nous allons explorer comment DeepL fonctionne, ses avantages et inconvénients, et les meilleures pratiques pour l’utiliser dans des projets de traduction professionnelle.

Qu’est-ce que DeepL ? Un aperçu rapide

DeepL a été fondé en 2009 en Allemagne sous le nom de Linguee, un dictionnaire en ligne, qui a cherché à créer un système de traduction automatique neuronale capable de produire des traductions d’une qualité bien supérieure à celle de la traduction automatique statistique traditionnelle (TAS).

Les ingénieurs de DeepL ont appliqué la technique d’apprentissage profond la plus récente—d’où le nom de l’entreprise—pour entraîner les modèles sur les données existantes de la base de données de Linguee.

Depuis 2017, DeepL est devenu extrêmement populaire—plus d’un milliard de personnes ont utilisé ses services à ce jour. Il fournit un support pour 28 langues, avec 650 combinaisons de traduction possibles.

Les utilisateurs peuvent choisir entre les versions gratuite et payante de DeepL, et entre l’interface web et le traducteur autonome. La version gratuite est adaptée à un usage personnel, tandis que la version payante offre plus de fonctionnalités pour les entreprises.

DeepL n’est plus seulement un service de traduction, cependant. Il a maintenant également tenté de s’attaquer à l’intelligence artificielle avec un accent sur la génération de texte. Son offre la plus récente, DeepL Write, lancée début 2023, cherche à devenir un assistant d’écriture en anglais et à surpasser des concurrents comme Grammarly.

Comment DeepL fonctionne-t-il ?

Toute traduction automatique n’est pas créée égale, et au fil du temps, les systèmes sont devenus de plus en plus sophistiqués. Jusqu’en 2016, les systèmes de MT étaient soit basés sur des règles – qui reposaient sur de nombreuses règles manuellement élaborées – soit statistiques – qui traduisaient en fonction de corpus multilingues (grandes quantités de textes parallèles), de manière basée sur des mots ou des phrases, à la recherche de modèles statistiques.

De nos jours, la plupart des systèmes de MT grand public utilisent des réseaux neuronaux. Cela s’appelle traduction automatique neuronale, une forme d’apprentissage de bout en bout où le réseau neuronal du programme prend en compte l’ensemble de la phrase d’entrée à chaque étape lors de la génération de la phrase de sortie, plutôt que quelques mots de chaque côté du terme traduit.

DeepL est un exemple de système NMT – grâce aux algorithmes d’apprentissage profond, il produit des traductions qui sont plus humaines que celles générées par des moteurs de MT statistiques. Son architecture réseau lui permet également d’apprendre à partir de vastes quantités de données et de s’adapter à de nouveaux contextes.

Analyser les fonctionnalités de DeepL

Comme mentionné précédemment, la force principale de DeepL réside dans son système NMT, lui permettant de produire des traductions plus précises et naturelles par rapport aux méthodes de MT statistiques traditionnelles. Jetons un coup d’œil à certaines de ses capacités les plus remarquables :

• Support multilingue : DeepL prend en charge les traductions entre un large éventail de langues, y compris l’anglais, l’espagnol, le français, l’allemand, le chinois, le japonais, et bien d’autres. Les utilisateurs peuvent traduire sans effort du texte entre différentes paires de langues sans avoir besoin d’outils séparés.
• Conscience du contexte : Le moteur IA utilisé par DeepL peut comprendre le contexte du texte d’entrée, visant à garantir que les traductions sont plus contextuellement précises et conservent le sens voulu. Cela peut être bénéfique lors du traitement d’expressions idiomatiques et de phrases complexes.
• Qualité des traductions DeepL est connu pour sa qualité de traduction pour certaines paires de langues, qui est très appréciée par les utilisateurs. Sa capacité à saisir le contexte et à fournir des traductions précises est appréciée par les professionnels et les passionnés de langues.
• Plugin de traducteur et applications de bureau : DeepL propose des plugins de navigateur qui peuvent s’intégrer à diverses applications, y compris Microsoft Office, facilitant la traduction directe de texte sans quitter le programme utilisé, ou vous pouvez télécharger son application de bureau dans les systèmes d’exploitation les plus populaires.
• Fonctionnalité de traduction de documents : En plus de la traduction de texte, DeepL permet aux utilisateurs de télécharger des documents entiers pour traduction, offrant une fonctionnalité utile pour les particuliers et les entreprises travaillant avec du contenu multilingue.
• Confidentialité des données : Basé en Allemagne, DeepL est soumis aux lois de protection des données de l’Union européenne. Bien que l’entreprise ne dise pas grand-chose sur la manière dont les données sont traitées dans l’outil de traduction automatique gratuit de DeepL, elle précise que tous les abonnés DeepL Pro peuvent bénéficier d’une connexion sécurisée et cryptée pour toutes les traductions et que les données ne sont pas stockées sur leurs serveurs une fois la traduction terminée.
• Intégrations API DeepL propose une API qui permet aux développeurs d’intégrer ses services de traduction dans leurs applications, sites Web ou services, offrant une expérience de traduction fluide pour les utilisateurs finaux.

Quels sont les principaux concurrents de DeepL ?

L’univers des outils de traduction automatique est vaste et varié. En dehors de DeepL, certains des fournisseurs de TA les plus connus incluent :

Google Translate

Lancé en 2006, Google Translate est passé d’un modèle statistique à un modèle NMT en 2016, quelques mois avant le lancement de DeepL.

Il prend en charge plus de 133 langues et est gratuit à utiliser (sauf pour l’utilisation de l’API pour traduire votre propre site Web ou si vous dépassez 500 000 caractères par mois). Son interface très accessible et son design intuitif en font un choix populaire pour les utilisateurs occasionnels. De plus, il peut traduire des sites Web entiers, des images et des discours.

Systran Translate

Fondé en 1968, Systran était le premier logiciel de TA commercial sur le marché. Systran est également la seule entreprise avec un écosystème open-source pour la traduction automatique neuronale et l’apprentissage de séquences neuronales : OpenNMT.

Systran Translate prend en charge plus de 50 langues, et les utilisateurs peuvent ajouter leurs propres glossaires, dictionnaires et corpus pour personnaliser la sortie.

Microsoft Translator

Intégré dans Bing (le moteur de recherche de Microsoft) et en tant que fonction intégrée dans les applications Microsoft Office, Microsoft Translator a été lancé en 2009 et est basé sur la technologie de réseau neuronal la plus récente avec un modèle basé sur l’attention.

De nos jours, il est également disponible en tant qu’application mobile autonome pour les iPhones et les appareils Android. Il prend en charge plus de 100 langues et permet la traduction de la parole et du texte.

Amazon Translate

L’un des plus jeunes acteurs du domaine, Amazon Translate a été lancé en 2017. Il utilise un moteur de traduction automatique neuronale et a atteint des niveaux de performance impressionnants dans sa courte existence.

Les utilisateurs ont besoin d’un compte AWS pour accéder à la gamme de fonctionnalités offertes par Amazon Translate : personnalisation (terminologie et données parallèles), encodage de la terminologie et traduction par lot (Amazon S3), pour n’en nommer que quelques-unes.

Traduction automatique de Tencent

La traduction automatique de Tencent (TMT) est l’un des nouveaux entrants sur le marché. Elle prend actuellement en charge 10 langues et combine à la fois des modèles de traduction automatique neuronale et statistique.

La traduction automatique de Tencent est particulièrement remarquable pour ses capacités en langue chinoise, ayant obtenu les meilleurs scores d’évaluation humaine enregistrés pour la traduction de l’anglais vers le chinois et les meilleurs scores automatisés pour la traduction du chinois vers l’anglais.

deepl vs google translate Lequel est le meilleur ?

DeepL est-il meilleur que Google Translate ? La réponse à cette question, comme à toute autre, dépend du contexte et des besoins spécifiques de l’utilisateur. En général, DeepL est souvent considéré comme un moteur de TA plus précis que Google Translate.

Cela dit, il présente certaines limitations : La sélection de langues de DeepL est plus limitée que celle de Google, et pour accéder à l’ensemble de ses fonctionnalités—comme la traduction complète de documents qui conserve le formatage original ou la possibilité de choisir entre un registre formel et informel—vous aurez besoin d’un compte premium.

Une fonctionnalité que DeepL offre et que les utilisateurs ne peuvent pas obtenir de Google Translate est la possibilité de cliquer sur n’importe quel mot traduit dans la boîte de sortie pour voir rapidement des traductions alternatives. Si vous sélectionnez une traduction différente de celle que DeepL a suggérée, le reste du texte se mettra automatiquement à jour pour refléter votre choix.

En termes de sécurité, dans le cas de leurs versions gratuites, Google Translate et DeepL conservent l’historique du texte que vous traduisez. DeepL Pro, en revanche, offre des normes de protection des données de premier plan et la suppression de vos textes immédiatement après la traduction. Cela le rend particulièrement adapté pour du contenu sensible.

Dans l’ensemble, les deux fournisseurs offrent des solutions utiles pour la traduction automatique. Si vous recherchez simplement un outil de traduction bon marché et facile à utiliser avec une large gamme d’options linguistiques que vous n’avez pas besoin de personnaliser, alors Google Translate peut être la meilleure option. D’un autre côté, si vous avez besoin de traductions très précises que vous pouvez personnaliser et devez être sûr que vos données sont protégées, alors DeepL est probablement le meilleur choix.

Évaluer la précision et les performances de DeepL

Établir l’exactitude d’un moteur de traduction automatique peut être notoirement difficile. Les résultats varient en fonction des paires de langues impliquées, des types de textes que vous traduisez—un document financier hautement technique n’est pas le même qu’un article de blog—et du niveau de personnalisation dont vous avez besoin.

De plus, parce que la langue est dynamique et que des facteurs comme le sens voulu par l’auteur ne peuvent pas être mesurés, l’exactitude prend une définition relative. Par exemple, les attentes en matière de précision grammaticale et de ponctuation pour un roman seront différentes de celles pour un post sur les réseaux sociaux.

Cela dit, basé sur le sentiment général sur le web, les utilisateurs rapportent que DeepL a tendance à être assez précis, surtout en ce qui concerne les paires de langues européennes. Les propres expériences de DeepL le confirment. Cependant, parce que la façon dont l’entreprise présente les données pourrait potentiellement être perçue comme biaisée, un indicateur plus fiable de l’exactitude est le retour des utilisateurs—qui tend à être positif, principalement en termes de :

• Interprétation et équivalence des idiomes et du langage familier
• Naturel
• Traductions sensibles au registre

En fin de compte, chaque utilisateur devra prendre sa propre décision après avoir essayé comment DeepL fonctionne dans ses cas d’utilisation. La bonne nouvelle est que la version gratuite vous permet de faire exactement cela sans encourir de frais.

Les avantages et les inconvénients de DeepL

Les systèmes de traduction automatique neuronale tels que DeepL ouvrent un tout nouveau monde de possibilités. En tant que l’un des principaux fournisseurs de technologie NMT, DeepL peut être :

• Assez précis : Il peut comprendre le contexte plus large des mots et des phrases pour produire des traductions plus précises et fluides et s’améliorer avec le temps.
• Rapide à apprendre : Vous pouvez entraîner des réseaux neuronaux rapidement grâce à des processus automatisés, contrairement aux méthodes coûteuses et largement manuelles requises pour la TA conventionnelle.
• Flexible et simple à intégrer : Via des API, des extensions et des plugins, vous pouvez l’intégrer dans la plupart des navigateurs ou des logiciels, et l’appliquer à de nombreux formats de fichiers de contenu.
• Personnalisable Vous pouvez généralement personnaliser la sortie de DeepL grâce à des bases de données terminologiques, des glossaires spécifiques à la marque et d’autres sources de données pour améliorer les résultats.
• Efficace en termes de coûts : Comme tout autre moteur de traduction automatique, DeepL permet des traductions très précises et rapides à une fraction du coût.
• Scalable : Lorsque vos besoins de traduction doivent augmenter, DeepL peut vous aider à répondre facilement à la demande croissante.

Cela dit, même si le développement de DeepL a atteint de grands sommets, il est peu probable qu’un moteur de traduction automatique soit un jour parfait – et DeepL a encore du chemin à parcourir avant d’atteindre une précision au niveau humain.

Il reste à voir dans quelle mesure DeepL continuera à s’améliorer dans les années à venir et il est difficile de le prédire. Pour l’instant, il reste en deçà des compétences humaines telles que :

• Poser des questions
• Comprendre le contexte
• Identifier les erreurs dans le texte source
• Détecter l’ironie
• Traduire de manière créative
• Faire des choix réfléchis
• Faire des recherches
• Observer la cohérence
• Garantir l’exhaustivité
• Omettre ou inclure délibérément des informations
• Ajouter des glosses ou des notes

Bien que la capacité des moteurs de traduction automatique à gérer ces types de tâches reste limitée, la post-édition manuelle est probablement appelée à rester une partie essentielle de tout flux de travaux de traduction dans un avenir proche.

Utiliser DeepL pour une traduction professionnelle : meilleures pratiques

Lors de l’utilisation de DeepL pour la traduction automatique, il est important de s’en tenir aux cas d’utilisation où vous pouvez en tirer le meilleur parti sans compromettre la qualité. Notamment :

• Contenu à faible visibilité ou à faible trafic, comme les notes internes, les pieds de page de site web, les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux pour l’analyse des sentiments, etc.
• Contenu technique répétitif qui n’a besoin d’être qu’actionnable, comme les manuels d’instructions—si possible, faites en sorte qu’un traducteur humain post-édite ce contenu pour éviter tout problème d’expérience utilisateur.
• Contenu à faible risque qui n’a pas besoin d’être complètement précis ou de suivre des réglementations complexes—un bon exemple est le contenu généré par les utilisateurs comme les avis sur les produits, pour lesquels les consommateurs n’attendent généralement pas une qualité élevée.
• Contenu périssable rapidement, comme les messages de support par chat ou e-mail, les demandes des clients, etc.
• Grands volumes de contenu avec un délai de réponse court, comme des centaines de descriptions de produits qui doivent être mises en ligne rapidement.
• Contenu fréquemment modifié—pensez aux mises à jour de fonctionnalités et d’informations.

La plupart de ces cas d’utilisation nécessiteront une légère post-édition de traduction automatique (MTPE) pour garantir précision et clarté, et vous pourriez même vous en sortir en utilisant la sortie brute si le contenu n’est pas critique.

D’autres types de contenu qui nécessitent un niveau de précision plus élevé nécessiteront une post-édition plus intensive en temps. Parmi eux, nous trouvons :

• Titres de produits : Ils sont très informatifs et concis, ils ont tendance à contenir des noms propres et des mots polysémiques, et leur ordre de mots est généralement relativement libre, ce qui peut causer de l’ambiguïté.
• Traductions entre des paires de langues de syntaxe dissemblable : Le japonais et l’espagnol, par exemple, impliquent un réarrangement des mots et des phrases qui rend les phrases bien formées plus difficiles pour les moteurs de traduction automatique.
• Contenu à visibilité moyenne qui impacte l’expérience client : Les bases de connaissances, les FAQ, les alertes, etc. doivent être aussi précises que possible pour atteindre l’objectif d’un support client efficace.
• Informations méta SEO en arrière-plan : Certains éléments SEO, tels que les textes alternatifs d’images et les légendes, ont une faible visibilité mais nécessitent une optimisation technique, par exemple, des mots-clés dans la langue cible, pour améliorer le classement dans les recherches.

Comment tirer le meilleur parti de DeepL avec la technologie de traduction

La technologie de traduction moderne, telle que les plateformes de localisation, est devenue un catalyseur des efforts d’expansion mondiale efficaces en révolutionnant la manière dont les entreprises gèrent, traduisent et livrent du contenu multilingue. Ces outils rationalisent l’ensemble du processus de bout en bout.

La plupart de ces solutions intègrent également des moteurs de traduction automatique, permettant aux utilisateurs de convertir rapidement de grandes quantités de texte dans la langue cible au sein de la même interface qu’ils utilisent déjà pour importer, traduire, réviser et exporter le contenu vers le système d’origine. Les gains de productivité à eux seuls sont significatifs et, lorsqu’ils sont combinés aux économies de coûts associées à l’utilisation de la TA en premier lieu, le retour sur investissement qui en résulte peut être spectaculaire.

En revanche, lorsque vous utilisez la TA comme un moteur autonome qui ne vit pas dans le même système que votre contenu, vous ajoutez effectivement une couche supplémentaire de complexité au processus de traduction—pensez simplement à la difficulté de télécharger manuellement des fichiers ou de télécharger des résultats. Les goulets d’étranglement, les flux de travail disjoints et le manque de visibilité sur l’ensemble du processus affectent inévitablement le temps de livraison et la précision de vos traductions.

Prenez le cas de DeepL en tant que moteur de TA entièrement géré dans un système de gestion de traduction d’entreprise tel que Phrase TMS. Le système utilise automatiquement le meilleur moteur de traduction automatique pour chaque tâche, et sa solution basée sur l’IA filtre le contenu qui ne doit pas être traduit :

• Il n’est pas nécessaire de s’inquiéter de la configuration technique : Il suffit de basculer l’interrupteur sur « activé » pour activer automatiquement le moteur pour vos langues et vous permettre de commencer à tirer parti de sa puissance immédiatement.
• Utilisez DeepL uniquement pour le contenu le mieux adapté : Bien que DeepL soit un moteur très puissant, il n’y a aucune garantie—tous les domaines et paires de langues n’en bénéficieront pas de la même manière. La fonctionnalité Autoselect de Phrase vous permet d’activer plusieurs moteurs de TA à la fois et de les assigner automatiquement au contenu qui correspond le mieux à leurs capacités.
• Exploitez les glossaires : Vous pouvez gérer tous vos glossaires de traduction automatique et votre terminologie directement dans le TMS, et DeepL les utilisera pour s’assurer que toutes vos traductions sont alignées avec le style de votre entreprise. Cela fonctionne également pour d’autres moteurs de TA intégrés.
• Profitez d’une TA illimitée pour la post-édition entre les moteurs : Bien que DeepL offre une TA illimitée en tant que solution autonome, avec Phrase TMS, vous pouvez profiter du même avantage pour tous les moteurs entièrement gérés.

DeepL est aussi bon que la manière dont vous l’utilisez.

Il est clair que DeepL a parcouru un long chemin depuis ses débuts modestes, et aujourd’hui, il peut être utilisé pour générer rapidement des traductions de haute qualité pour une variété de cas d’utilisation.

Cependant, pour déverrouiller son véritable potentiel, vous devez l’utiliser pour le bon type de contenu, avec des niveaux différents de post-édition selon le cas d’utilisation, et bien sûr, dans la bonne technologie. Un système de gestion de la traduction tel que Phrase TMS est le contexte parfait à cet effet, vous permettant d’accéder à toutes les fonctionnalités qui font briller DeepL.