Copywriting
L’intelligence artificielle… Ces dernières années, elle s’est affirmée comme un sujet brûlant, si ce n’est incandescent. L’intelligence artificielle (IA) est dans toutes les bouches. Dans les médias, à l’école ou au travail, impossible de la rater. Mais parlons-nous de la même chose quand on parle de l’IA ? Et surtout, l’IA prendra-t-elle bientôt le pas sur nos emplois, ou en attendons-nous trop de cette technologie ? À la suite d’un rapport dans Terzake¹, les membres de l’équipe d’Untranslate se sont posés ces questions. Dans cet article, nous partons à la recherche d’une réponse et donnons notre avis sur l’IA dans l’industrie des langues.
L’IA : une discipline récente… ou pas ?
L’IA prend toujours plus d’ampleur. Ces dernières années, elle est devenue un outil indispensable dans la vie quotidienne des étudiants, des professionnels ou encore des chercheurs. Pourtant, cette discipline ne date pas d’hier. Le terme « intelligence artificielle » a été introduit pour la première fois en 1956 par John McCarthy lors d’une conférence à laquelle ont assisté des chercheurs de divers domaines. Cette conférence ainsi que des expériences passées couronnées de réussite impliquant différentes formes d’intelligence artificielle, telles que l’expérience Georgetown-IBM, ont suscité un fort intérêt et une augmentation des investissements dans la recherche en IA.
Dès le départ, les attentes concernant les connaissances et les compétences de l’intelligence artificielle étaient élevées. Par exemple, une traduction automatique parfaite prête dans les trois à cinq années à venir avait été annoncée. Dix ans plus tard, il n’en était rien. À cause de ces attentes démesurées qui ne pouvaient pas être satisfaites, non seulement concernant la traduction automatique, mais aussi pour l’intelligence artificielle en général, l’intérêt ainsi que les investissements dans la recherche en IA ont fortement chuté. Un véritable « hiver de l’IA » s’est installé et étendu des années 1970 à la fin des années 1980.
L’IA : c’est quoi ?
Pour introduire cet article, nous nous sommes demandés si nous parlions toujours de la même chose lorsque l’on évoque « l’IA ». Dans les paragraphes qui ont suivi, nous avons utilisé ce terme à tort comme un dénominateur commun pour désigner toutes sortes de technologies. Il est temps de rectifier le tir.
Généralement, le terme « intelligence artificielle » fait référence à toute technologie qui essaye d’imiter la pensée et l’apprentissage humains². Alors que les programmes informatiques traditionnels suivent un script fixe pour accomplir une tâche bien spécifique, les systèmes d’IA utilisent le machine learning, un apprentissage à partir de données qui contiennent des exemples pertinents et qui identifient des modèles présents dans celles-ci. En d’autres termes, les programmes informatiques traditionnels suivent aveuglément et méticuleusement une feuille de route, encore et encore. De son côté, l’IA traite les données et apprend en même temps à s’améliorer.
L’IA dans l’industrie de la traduction
Ainsi, l’IA est aussi complexe que la pensée humaine qu’elle cherche à reproduire et dispose désormais d’un large éventail d’applications. Par conséquent, utiliser ce terme de manière générique peut prêter à confusion et entraîner des déceptions. Il est donc important de savoir quelle forme d’IA est la mieux adaptée pour des tâches bien particulières. Voici quelques exemples de formes spécifiques et d’applications de l’IA utilisées quotidiennement dans l’industrie de la traduction :
- Traduction automatique neuronale : Les machines de traduction neuronale sont entraînées sur des ensembles de données via le machine learning pour traduire des textes. La machine utilise des réseaux neuronaux afin de prédire la traduction correcte. Pour ce faire, la machine regarde les modèles présents dans les données, qui peuvent être plus ou moins fiables, et détermine ainsi l’ordre de mots le plus probable.
- IA générative : À l’inverse de la traduction automatique neuronale, l’IA générative ne fait pas de prédictions basées sur les modèles, mais crée du nouveau contenu (textes, images, etc.) basé sur les données d’entraînement. Nos copywriters et prompt engineers (ingénieurs de requêtes) utilisent des outils d’IA comme des assistants intelligents pour brainstormer ou trouver de l’inspiration rapidement.
- Logiciel de reconnaissance de discours : Le traitement du langage naturel (NLP) et les réseaux neuronaux permettent de convertir le discours en texte, grâce à l’utilisation d’algorithmes. Par exemple, nos sous-titreurs utilisent un logiciel de reconnaissance vocale pour obtenir rapidement une transcription approximative du texte prononcé.
L’IA : atout ou menace ?
L’IA prendra-t-elle bientôt le pas sur nos emplois, ou en attendons-nous trop de cette technologie ? Il serait naïf de prétendre que les nouvelles technologies et les avancées en intelligence artificielle n’auront aucun impact sur l’industrie des langues. Le rapport European Language Industry Survey (ELIS) de 2024³ démontre que la gestion de l’IA et de la traduction automatique est perçue comme l’un des défis majeurs pour les prestataires de services linguistiques.
Chez Untranslate, nous sommes convaincus que les outils d’IA, sous toutes leurs formes, ne sont ni un atout ni une menace, mais simplement des outils. C’est pourquoi les chefs de projet d’Untranslate analysent toujours vos demandes minutieusement afin de déterminer quels outils sont pertinents et lesquels éviter. Nous donnons ci-dessous un bref aperçu des forces et faiblesses des outils d’IA.
Pourquoi utiliser l’IA dans les projets linguistiques ?
S’obstiner à refuser d’utiliser l’IA comme outil de travail pourrait conduire à la perte de votre entreprise. La réalité nous pousse à admettre que les ordinateurs surpassent les humaines dans certains domaines :
- Vitesse et efficacité : La traduction automatique permet d’obtenir des traductions compréhensibles dans beaucoup de langues. La reconnaissance vocale, par exemple, permet d’obtenir des sous-titrages de vidéos fluides. L’IA générative peut générer un nombre infini d’idées. Pour faire court, les outils d’IA peuvent traiter un grand nombre d’informations en un instant.
- Réduction des coûts : Un budget limité ? Rapide et efficace, l’IA peut accomplir certaines tâches chronophages à moindre coût.
- Tâches répétitives : Les outils d’IA reconnaissent des schémas présents dans les données sur lesquelles ils ont été entraînés et effectuent les tâches en conséquence. On pourrait donc dire qu’ils font office de stagiaires rêvés pour s’occuper de vos tâches ennuyantes et répétitives en quelques secondes.
Pourquoi éviter l’IA dans les projets linguistiques ?
Cependant, dans d’autres domaines, les ordinateurs sont moins performants. « L’IA ne comprend pas l’humour », « l’IA ne fait pas de jeux de mots amusants »… Voilà des arguments fréquemment avancés contre l’utilisation de l’IA dans les projets linguistiques. Ils sont certainement corrects, mais si l’humour ou les jeux de mots ne représentent pas un problème dans le texte ? Cela implique-t-il que les traducteurs et les copywriters sont devenus inutiles ? Impossible, nombreux sont les autres arguments contre l’utilisation de l’IA :
- Confidentialité : Les outils d’IA tels que Deepl ou encore Google Traduction peuvent utiliser vos données pour apprendre et les réutiliser pour d’autres traductions. Par conséquent, il est préférable de ne pas faire traduire d’informations sensibles par un moteur de traduction.
- Biais : Des études⁴ ont révélé que les outils d’IA sont souvent influencés par les données sur lesquelles ils sont entraînés. À cause de ce qui est appelé le biais de l’IA⁵, les systèmes peuvent parfois produire des résultats qui nuisent ou désavantagent les groupes minoritaires.
- Désinformation : L’IA générative cherche à générer les résultats les plus probables selon les données sur lesquelles elle est entraînée, pas les plus corrects. À cause du biais de l’IA, des erreurs au sein des données d’apprentissage ou de corrélations erronées, les résultats ne sont donc pas toujours corrects.
L’IA chez Untranslate
D’après Untranslate, l’utilisation de l’IA n’est pas un problème binaire. Nous prenons toujours des décisions éclairées concernant l’utilisation ou non des outils d’IA pour optimiser l’efficacité lors d’un projet. Notre équipe maîtrise non seulement les langues, mais connaît également parfaitement les forces et les faiblesses des outils d’IA linguistique. Cela nous permet de toujours utiliser les outils les plus appropriés le plus efficacement possible pour vos projets.
Vous avez des questions sur la manière dont l’équipe d’Untranslate peut vous aider ?
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Références
- “Mensenwerk wordt ondergewaardeerd”, vertalers voelen sterke concurrentie van AI – Terzake
- What is AI? – Cole Stryker, Eda Kavlakoglu, IBM
- European Language Industry Survey-rapport (ELIS)
- Humans Are Biased. Generative AI Is Even Worse – Leonardo Nicoletti & Dina Bass, Bloomberg Technology + Equality
- What is AI bias? – James Holdsworth, IBM