Dans un monde où la diversité linguistique est immense, Google Translate est un outil remarquable qui permet de combler le fossé entre plus de 134 langues différentes. Cette technologie sophistiquée, qui a beaucoup évolué depuis ses débuts, s’appuie sur des mathématiques avancées pour convertir le langage en quelque chose que les ordinateurs peuvent comprendre. Cet article explique comment Google Translate utilise des modèles mathématiques pour comprendre et traduire efficacement les langues.
Google Translate
L’aventure de Google Translate a commencé en 2006 avec un système de traduction basé sur des phrases. Cette version initiale fonctionnait en faisant correspondre des modèles dans de vastes ensembles de données de traductions professionnelles. Lorsqu’un utilisateur saisissait une phrase à traduire, le système la décomposait en morceaux les plus longs possibles qu’il avait déjà vus, puis réassemblait ces morceaux dans la langue cible. Cette approche présentait toutefois des limites en termes de précision et de compréhension du contexte.
La véritable percée a eu lieu avec l’introduction des réseaux neuronaux et, plus précisément, des modèles de transformateurs. Ces modèles représentent un saut significatif de l’appariement de modèles à une compréhension plus nuancée de la langue par le biais des mathématiques.
Transformer le langage en mathématiques
Le modèle de transformation est au cœur de la technologie actuelle de Google Translate. Ce modèle révolutionne le traitement du langage en convertissant les mots en représentations numériques, ou vecteurs. Chaque mot d’une langue se voit attribuer un vecteur, qui est essentiellement une liste de nombres. L’idée clé ici est qu’une série de nombres peut encapsuler le sens d’un mot, ce qui permet au système d’effectuer des opérations mathématiques sur ces vecteurs pour déterminer les relations entre les mots.
Par exemple, la relation « roi moins homme plus femme égale reine » illustre comment l’arithmétique vectorielle peut capturer les relations sémantiques. Bien que les nombres spécifiques attribués aux mots diffèrent d’une langue à l’autre, les relations relatives entre eux restent cohérentes, ce qui permet une traduction efficace.
Le cadre codeur-décodeur
Google Translate utilise une architecture codeur-décodeur pour gérer les traductions. Le processus commence par l’encodeur, qui transforme le texte d’entrée en un vecteur de contexte, une représentation numérique de la signification de la phrase entière. Cette transformation est réalisée par plusieurs couches d’opérations mathématiques, principalement la multiplication matricielle.
En substance, le codeur prend chaque mot, le convertit en un vecteur, puis construit une grande matrice qui saisit la manière dont chaque mot interagit avec tous les autres mots de la phrase. Grâce à la multiplication matricielle, le système calcule un nouvel ensemble de vecteurs qui représentent le sens de la phrase entière, plutôt que les mots individuels.
Traitement des traductions multilingues
Le décodeur prend ensuite ce vecteur de contexte et effectue l’opération inverse. Il reconvertit la représentation numérique en mots dans la langue cible. Cette étape implique également des opérations mathématiques approfondies pour garantir que la phrase traduite est à la fois grammaticalement correcte et contextuellement exacte.
L’un des défis auxquels Google Translate est confronté est la traduction entre des langues qui ne sont pas directement liées, comme le japonais et le zoulou. Dans ce cas, le système utilise généralement l’anglais comme intermédiaire. Le processus consiste à traduire du japonais à l’anglais, puis de l’anglais au zoulou. Cette étape intermédiaire garantit une plus grande précision, car le système est très bien formé aux traductions de et vers l’anglais.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
Outre les traductions textuelles, Google Translate intègre également la reconnaissance optique de caractères (OCR) par le biais de Google Lens. Cette technologie permet d’extraire du texte à partir d’images, rendant ainsi l’information plus accessible, notamment lorsqu’il n’est pas possible de taper au clavier. La ROC identifie d’abord les lignes de texte et leur direction, puis décompose l’image en parcelles de pixels, appelées « tokens ».
Le codeur du modèle transformateur traite ces jetons pour prédire les meilleurs caractères et mots. En analysant le contexte, l’OCR peut traiter les fautes d’orthographe et les différentes mises en page du texte, garantissant ainsi une extraction précise, même à partir d’images complexes.
La précision de Google Translate repose en grande partie sur un entraînement intensif avec des milliards d’exemples. Les ingénieurs affinent continuellement les modèles, en effectuant de nombreux tests avec des évaluateurs d’IA et des traducteurs professionnels. Cependant, il est impossible de tester toutes les combinaisons de mots, et certaines traductions peuvent encore manquer de contexte ou de précision.
Le système est également confronté à des difficultés liées au langage moins formel, à l’argot et aux textes des médias sociaux, en raison du nombre limité de données d’entraînement. En outre, la traduction de textes sur des objets déformables, tels que des vêtements ou des emballages, peut s’avérer problématique en raison des angles et des poses variables.
L’avenir de la traduction
Google travaille à l’ajout de nouvelles fonctionnalités à Google Translate, notamment en permettant aux utilisateurs d’affiner les traductions et en élargissant la gamme des langues prises en charge. L’objectif est de prendre en charge à terme les 6 000 à 7 000 langues du monde entier, afin de rendre l’information accessible à un plus grand nombre de personnes.
En résumé, Google Translate illustre la manière dont les mathématiques avancées peuvent transcender les barrières linguistiques. En convertissant le langage en données numériques, il facilite les traductions précises et contextuelles dans un large éventail de langues, évoluant continuellement pour répondre aux besoins d’un public mondial diversifié.
Crédit vidéo : WSJ
