Incidents associés
Ce n'est que la semaine dernière que nous avons discuté des failles de la traduction automatique. Dans ce cas, l'article portait sur les insultes raciales de l'application de messagerie WeChat. Maintenant, une nouvelle histoire a une fois de plus mis en évidence les dangers posés par les machines sur lesquelles nous comptons pour traduire pour nous.
Arrestation en Israël
Le cas en question concerne un gentleman palestinien travaillant en Israël. L'homme travaille dans l'industrie du bâtiment près de Jérusalem. Il a récemment posté une photo de lui au travail, appuyé contre un bulldozer. Il a ajouté la légende "يصبحهم", ou "yusbihuhum", qui signifie "bonjour".
Malheureusement, cet acte apparemment innocent a causé beaucoup d'ennuis à cet individu. Le système de traduction automatique alimenté par l'intelligence artificielle (IA) de Facebook, qui gère quelque 4,5 milliards de traductions par jour, a fait une erreur. Au lieu de traduire correctement la salutation innocente de l'homme, le système l'a traduite par "les attaquer" en hébreu et "les blesser" en anglais. La police locale a mis le commentaire traduit avec le bulldozer sur la photo et a rapidement arrêté le pauvre ouvrier du bâtiment.
Traduction humaine manquante
Malheureusement, aucune traduction en arabe n'a été entreprise avant l'arrestation. Aucun officier arabophone n'a non plus été consulté avant que l'homme ne soit convoqué pour un interrogatoire. Le soupçon que le monsieur prévoyait une forme d'attaque au bulldozer a poussé la police à réagir d'abord et à poser des questions plus tard. Bien sûr, une fois qu'ils ont commencé à poser des questions, la vérité est rapidement apparue.
L'incident sert à souligner une fois de plus l'importance de la traduction humaine plutôt que de se fier aux machines. Dans ce cas, le problème a été résolu en quelques heures lorsque la traduction erronée a été découverte. Cependant, on ne peut s'empêcher de se demander combien d'autres cas de traduction erronée de Facebook ont lieu chaque jour, car les utilisateurs comptent sur l'intelligence artificielle pour communiquer dans d'autres langues.
Les excuses de Facebook
Facebook a, à juste titre, présenté ses excuses pour avoir commis une telle erreur. Necip Fazil Ayan, responsable de l'ingénierie dans le groupe des technologies linguistiques de Facebook, a commenté,
"Malheureusement, nos systèmes de traduction ont commis une erreur la semaine dernière qui a mal interprété ce que cet individu a publié.
« Même si nos traductions s'améliorent chaque jour, des erreurs comme celles-ci peuvent se produire de temps en temps et nous avons pris des mesures pour résoudre ce problème particulier. Nous nous excusons auprès de lui et de sa famille pour l'erreur et les perturbations que cela a causées.
Traduction automatique
L'erreur de traduction s'est produite en partie à cause des difficultés rencontrées par les machines lorsqu'il s'agit de traduire l'arabe. Le système de Facebook est loin d'être le seul à trouver l'arabe une langue difficile à traduire. En plus de l'arabe standard moderne utilisé au niveau international, la langue compte un grand nombre de dialectes différents. Cela donne aux machines un niveau de complexité auquel elles ne sont pas souvent confrontées lorsqu'elles travaillent avec d'autres langages.
Même ainsi, l'erreur montre jusqu'où la traduction automatique doit encore aller avant que nous puissions nous y fier. Si une simple phrase telle que "bonjour" peut servir à bouleverser le système de traduction de Facebook, malgré les énormes fonds dont dispose Facebook pour investir dans ce système, on frémit de penser à quel point des morceaux de texte plus complexes sont traduits.
Au cours des dernières années, nous avons entendu parler de nombreuses percées dans le domaine de la traduction automatique, des réseaux de neurones de Google traduisant sans transcrire grâce à des techniques d'apprentissage en profondeur, au passage très médiatisé de Facebook à un système de traduction automatique entièrement neuronal. Alors, pourquoi la traduction automatique est-elle encore si imparfaite par rapport à la traduction humaine ?
Google a récemment annoncé que son projet Deep Mind avait fait un bond en avant dans la recherche sur l'IA. Le projet AlphaGo Zero a vu Deep Mind atteindre des capacités surhumaines au jeu Go après avoir reçu un tableau et un ensemble d'instructions avec lesquelles s'enseigner. Alors que le projet précédent - AlphaGo - nécessitait des milliers d'heures d'apprentissage de la part de joueurs humains avant de pouvoir battre un champion humain, AlphaGo Zero a appris à le faire en quelques jours seulement, battant l'AlphaGo original par 100 jeux à 0. Le machine a même appris par elle-même des techniques et des stratégies de Go auxquelles les humains n'ont jamais pensé, bien que le jeu ait plus de mille ans.
Peut-être que cette nouvelle approche de l'apprentissage automatique sera enfin le coup de maître qui permettra aux machines de traduire aussi efficacement que les humains - mais, encore une fois, nous avons entendu de telles proclamations à plusieurs reprises auparavant et les humains ont toujours l'avantage sur les machines quand il s'agit à la traduction professionnelle !
Dernières pensées
Les dernières avancées de l'IA permettront-elles de perfectionner la traduction automatique ? Ou continuerons-nous à voir des erreurs de traduction automatique conduisant à la confusion et, dans des cas extrêmes, à des arrestations ? Partagez vos pensées en laissant un commentaire ci-dessous.