Facebook présente un nouvel outil de traduction

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Le nouveau modèle d’IA de Facebook peut traduire une langue directement dans une autre sans utiliser l’anglais.

La technologie de traduction via le machine learning a parcouru un long chemin depuis sa création. Alors que Google Traduction était autrefois approximatif, peu fiable et utile uniquement pour les traductions les plus basiques, de nos jours, il se montre plus précis, grâce à la puissance de l’IA. Cependant, certaines méthodes de traduction archaïques persistent.

Par exemple, sur Facebook, les phrases sont d’abord traduites d’une langue de base vers l’anglais, puis de l’anglais vers une langue cible. Il y a plusieurs raisons à cela, dont l’une est le manque de données de formation utiles sur l’IA pour les traductions d’une langue à l’autre dans une langue autre que l’anglais.

De nombreuses personnes traduisent des mots et des phrases de l’anglais vers le français ou du français vers l’anglais (créant ainsi de nombreuses données utilisables), mais beaucoup moins traduisent du contenu, par exemple, du français vers l’espagnol ou de l’espagnol vers l’allemand.

Cela rend la formation d’une IA pour comprendre les subtilités de ces traductions d’une langue à l’autre un processus assez difficile. Cependant, selon un article de blog Facebook récemment publié, le géant des réseaux sociaux a finalement abordé ce problème et trouvé une solution.

Cette solution se présente sous la forme de «M2M-100», le tout premier «modèle de traduction automatique multilingue». Le modèle peut traduire «n’importe quelle paire» de 100 langues sans se fier à aucun ensemble de données anglais. Si vous doutez de son efficacité, le modèle est entièrement open source, vous pouvez donc l’inspecter vous-même ici.

Facebook dit que son modèle de traduction multilingue «a une meilleure signification» par rapport à ce qu’il appelle des systèmes de traduction «centrés sur l’anglais». La société affirme que M2M-100 surpasse ces méthodes de «10 points» sur l’échelle BLEU d’évaluation de la traduction automatique.

Ce projet a pris des années, selon Facebook, et bien qu’il reste encore beaucoup à faire, l’entreprise est satisfaite des progrès qu’elle a réalisés jusqu’à présent.

Pour le moment, on ne sait pas quand ou si M2M-100 sera déployé directement sur Facebook.


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