Grâce à des recherches approfondies effectuées dans le domaine du traitement automatique du langage naturel, des avancées technologiques et l'entrainement en linguistique informatique, les technologies de traduction sophistiquées ont connu un développement remarquable, produisant des traductions grammaticalement cohérentes et présentant des résultats prometteurs dans diverses paires de langues.
Afin de gérer les volumes de traduction en constante augmentation ainsi que le besoin de réduire les délais d'exécutions, nous proposons désormais des solutions de traduction automatique de haute qualité et de pointe utilisant les technologies de traduction automatique neuronale (NMT). Grâce aux progrès constants en matière de qualité et de résultats ainsi qu'à une intégration parfaite avec notre environnement de traduction, la traduction automatique est l'outil idéal pour les contenus volumineux, organisés et structurés, et ce dans certaines paires de langues et pour certains documents pour lesquels les délais et les budgets sont une préoccupation.
Nous disposons d'un certain nombre de solutions technologiques innovantes qui permettent une localisation homogène et rentable.
Il s'agit de la traduction de contenu sans intervention humaine. Créée dans les années 1950, la traduction automatique a considérablement évolué pour inclure de nouveaux modèles faisant appel à des technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Il existe trois types de traduction automatique ainsi que des systèmes hybrides, soit un mélange de celles-ci.
Le système à base de règles fonctionne avec une combinaison de règles de langue et de grammaire ainsi que des dictionnaires pour les mots courants. Des glossaires ou des bases terminologiques spécifiques sont créés pour se concentrer sur certaines industries ou disciplines ou pour un certain client. Lorsqu'ils sont entrainés avec une base terminologique spécifique, les systèmes à base de règles fournissent généralement des traductions cohérentes avec une terminologie cohérente.
Les systèmes de traduction statistique n'appliquent pas de règles linguistiques. Au lieu de cela, ils « apprennent » à traduire en analysant de grandes quantités de données pour chaque paire de langues. Ils peuvent être entrainés pour des industries ou des disciplines spécifiques en utilisant une terminologie supplémentaire adaptée au secteur requis. En général, les systèmes statistiques fournissent des traductions plus idiomatiques mais moins cohérentes.
La traduction automatique neuronale (NMT) est une nouvelle approche qui permet aux machines d'apprendre à traduire à travers un grand réseau neuronal. Cette approche est devenue de plus en plus populaire parmi les chercheurs et les développeurs dans la mesure où les systèmes NMT entraînés ont commencé à montrer une meilleure qualité de traduction que l'approche statistique, et ce dans de nombreuses paires de langues.