Google Traduction ne traduit pas aussi facilement qu’un homme pourrait le faire, car comme pour toute intelligence artificielle, sa méthode de traduction se base sur trois étapes essentielles. Des étapes qui peuvent surprendre lorsque l’on sait ce qu’elles sont…
Lorsqu’un texte est proposé à Google Traduction, celui-ci semble être traduit directement par le service, mais la réalité est toute autre. Avant de vous donner la traduction que vous recherchez (qui est parfois remplie d’erreurs et de « fail » flagrants), le service de Google passe en fait par plusieurs étapes, que nous allons vous expliquer maintenant.
Sommaire
1. Google Traduction se sert « uniquement » de l’Anglais
Peu importe la langue finale qui lui est demandée, Google Trad suit toujours le même cheminement. Il n’arrive pas à traduire de l’Italien au Français, ou du Français à l’Allemand. Quelque soit les langues choisies, il fera toujours un traduction vers l’Anglais avant de repasser à la langue recherchée. Dans le cas de l’Italien par exemple, pour trouver comment traduire une phrase d’une langue à l’autre, il va d’abord créer une traduction Italien>Anglais, avant de passer sur Anglais>Français. C’est ce passage par l’Anglais en tant qu’intermédiaire qui est le principal responsable des « fails » qui peuvent parfois être repérés sur le web.
2. Google Traduction se sert de documents de l’ONU
L’Organisation des Nations-Unies dispose de l’une des plus larges banque de données en ce qui concerne les différentes langues parlées et écrites à travers le monde. Cette réserve de documents, écrits le plus souvent dans l’une des six langues officielles de l’ONU (Anglais, Français, Chinois, Espagnol, Arabe, Russe), permet à Google d’alimenter ses traductions avec de moindres efforts.
3. Google Traduction recherche des « modèles »
Contrairement à ce que fait un humain, Google Translate ne va pas traduire les mots un à un, avant de les réorganiser dans une phrase ayant un sens. Pour accomplir sa tâche, il va en fait se référer aux millions de documents stockés dans sa base de donnée et y rechercher des « modèles », des phrases similaires à celle qui lui ont été soumises. Et si cela fonctionne parfaitement pour des expressions ou des phrases célèbres, la précision de la traduction en souffre légèrement lorsqu’il s’agit de textes complexes ou n’ayant pas ou peu d’équivalent dans d’autres langues (articles de presse, discours, …)
