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Pourquoi la traduction reste un défi pour l'intelligence artificielle

La pierre de Rosette, utilisée par Champollion pour décrypter les hiéroglyphes | Camilla Hoel/Flickr/Creative Commons

Heidi.news est partenaire des Applied Machine Learning Days (AMLD), et déplace jusqu'au mercredi 29 janvier sa rédaction à l'EPF de Lausanne, sur le site de l'événement.

Demain, sera-t-il inutile d’apprendre une langue étrangère grâce aux algorithmes de traduction automatique? Depuis 2018, ce qu’on appelle les «algorithmes de traitement du langage naturel», qui permettent aux machines de découper et interpréter le langage, connaissent un essor inédit. Mais les défis demeurent nombreux, surtout en matière de traduction, où le traducteur professionnel continue de délivrer de bien meilleures performances que la machine…

Pourquoi on en parle. C’est dans le domaine de la vision artificielle (par exemple, pour identifier les différentes personnes d’une photographie) que les performances de l’intelligence artificielle ont été le plus médiatisées. Le traitement du langage est une question, sous bien des aspects, beaucoup plus difficile à appréhender pour les algorithmes auto-apprenants. Illustration à l’occasion d’une table-ronde aux AMLD.

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