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Microsoft développe une IA capable de traduire du chinois vers l'anglais comme un humain


Une équipe de chercheurs de Microsoft a réussi à créer une machine alimentée par l'intelligence artificielle (IA) capable de traduire des phrases d'articles de presse du chinois vers l'anglais avec la même qualité et la même précision que les humains.

Des chercheurs des laboratoires d'Asie et des États-Unis de la société ont déclaré que leur système était capable de fonctionner aussi bien que les humains lors de la traduction d'un ensemble de reportages, qui étaient couramment utilisés pour les tests.

L’objectif de l’équipe était de prouver que ses systèmes pouvaient fonctionner aussi bien qu’une personne en utilisant des langues telles que le chinois et l’anglais, pour lesquelles il existe de nombreuses données, a déclaré Arul Menezes, responsable de la recherche partenaire de l’équipe de traduction automatique de Microsoft.

"Compte tenu de la meilleure situation en ce qui concerne les données et la disponibilité des ressources, nous voulions savoir si nous pouvions réellement égaler les performances d'un traducteur humain professionnel", a déclaré Menezes.

Atteindre la parité humaine

Afin de s'assurer que les résultats étaient précis et similaires à ce que les gens auraient fait, l'équipe a également embauché des évaluateurs humains bilingues externes qui ont comparé les résultats de Microsoft à deux traductions humaines.

"Atteindre la parité humaine dans une tâche de traduction automatique est un rêve que nous avons tous eu. Nous ne savions tout simplement pas que nous pourrions y parvenir si tôt."

"Atteindre la parité humaine dans une tâche de traduction automatique est un rêve que nous avons tous eu. Nous ne savions tout simplement pas que nous pourrions l'atteindre si tôt", Xuedong Huang, Technical Fellow en charge du discours, du langage naturel et de la machine de Microsoft efforts de traduction, a déclaré.

Trois équipes de recherche dans les laboratoires de recherche de Microsoft à Beijing et à Redmond, Washington, ont travaillé ensemble afin de rendre le système plus précis et de produire des résultats plus similaires à ceux des humains.

«Une grande partie de nos recherches est vraiment inspirée par la façon dont nous, les humains, faisons les choses», a déclaré Tie-Yan Liu, directeur de recherche principal chez Microsoft Research Asia à Pékin.

L'équipe a utilisé une méthode de double apprentissage. Cela signifiait qu'à chaque fois qu'ils envoyaient une phrase à travers le système à traduire du chinois vers l'anglais, ils la traduisaient également de l'anglais vers le chinois.

Ceci est similaire à ce que les gens peuvent choisir de faire pour s'assurer que leurs traductions automatiques sont exactes. Cela a également permis au système de s'affiner et d'apprendre de ses propres erreurs.

L'étape de la traduction a été particulièrement satisfaisante en raison des possibilités qu'elle offre pour aider les gens à mieux se comprendre, a déclaré Huang, qui a également dirigé le groupe qui a récemment atteint la parité humaine dans une tâche de reconnaissance vocale conversationnelle.

«La poursuite de l'élimination des barrières linguistiques pour aider les gens à mieux communiquer est fantastique», a-t-il déclaré.

Problèmes de traduction automatique non encore résolus

La traduction automatique est une question sur laquelle les chercheurs travaillent depuis de nombreuses années. Beaucoup de gens pensaient que les machines ne pourraient jamais être aussi bonnes que les humains pendant une grande partie de cette période.

Cependant, les chercheurs ont déclaré que cette découverte ne signifie pas que le problème des traductions automatiques a été résolu. Menezes a déclaré que l'équipe de recherche pouvait appliquer les découvertes techniques qu'elle avait faites dans ce test aux produits de traduction Microsoft disponibles dans le commerce dans plusieurs langues.

Cela ouvrira de nouvelles voies pour des traductions plus précises et plus naturelles dans d'autres langues ainsi que des textes avec un vocabulaire plus complexe ou plus spécial.


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