Le développement de DeepL : de Linguee au leader du secteur

Fondé en 2009 en Allemagne sous le nom de Linguee, DeepL était à l’origine un dictionnaire en ligne qui poursuivait un objectif ambitieux : développer un système de traduction automatique neuronale surpassant la qualité des traductions automatiques statistiques traditionnelles.

Les ingénieurs de DeepL ont utilisé les dernières techniques d’apprentissage profond (deep learning) et ont entraîné leurs modèles à l’aide des nombreuses données de la base de données Linguee.

Et le succès a été au rendez-vous : depuis 2017, DeepL jouit d’une immense popularité, avec plus d’un milliard d’utilisateurs qui profitent de ses services. Aujourd’hui, il prend en charge 28 langues et offre un nombre impressionnant de 650 combinaisons de traduction.

DeepL propose à ses utilisateurs plusieurs versions, gratuites et payantes, et le choix entre une interface web et un traducteur autonome. La version gratuite est parfaite pour un usage domestique, tandis que la version payante comprend des fonctions avancées pour les entreprises.

Au-delà des services de traduction, DeepL s’est également fait un nom dans le domaine de l’intelligence artificielle, notamment la génération de textes. Son dernier projet en date, DeepL Write, lancé début 2023, vise à s’imposer comme un assistant de rédaction en anglais et à surpasser des concurrents comme Grammarly.

Comment fonctionne DeepL ?

Toutes les solutions de traduction automatique ne fonctionnent pas de la même manière et, au fil du temps, les systèmes sont devenus de plus en plus sophistiqués. Jusqu’en 2016, les systèmes de traduction automatique reposaient soit sur des règles créées manuellement, soit sur des méthodes statistiques basées sur des corpus multilingues (grandes quantités de textes parallèles). Ces méthodes traduisaient sur la base de mots ou de phrases et recherchaient des modèles statistiques.

De nos jours, la plupart des systèmes de traduction automatique utilisent des réseaux neuronaux. C’est ce qu’on appelle la traduction automatique neuronale, une forme d’apprentissage de bout en bout dans laquelle le réseau neuronal du programme prend en compte, à chaque étape, l’ensemble de la séquence d’entrée pour générer la séquence de sortie, au lieu de ne prendre en considération que quelques mots de chaque côté du terme traduit.

DeepL est également un exemple de système NMT (Neural Machine Translation). Grâce à des algorithmes d’apprentissage profond, il génère des traductions plus proches de la qualité humaine que celles des machines de TA statistiques. Son architecture réseau lui permet en outre d’apprendre à partir de grandes quantités de données et de s’adapter à de nouveaux contextes.

Que peut faire DeepL ?

Comme mentionné précédemment, la force principale de DeepL réside dans son système NMT qui lui permet de produire des traductions plus précises et plus naturelles par rapport aux méthodes statistiques traditionnelles de TA. Voici quelques-unes de ses prestations exceptionnelles :

Prise en charge de plusieurs langues : DeepL prend en charge un grand éventail de langues, dont l’anglais, l’espagnol, le français, l’allemand, le chinois, le japonais et bien d’autres. Les utilisateurs peuvent traduire du texte entre les différentes paires de langues sans avoir à recourir à des outils séparés, pour une expérience sans couture.

Conscience du contexte : le moteur d’intelligence artificielle de DeepL est capable de comprendre le contexte du texte d’entrée afin de garantir que les traductions soient plus précises sur le plan contextuel et conservent le sens voulu, ce qui est particulièrement utile lorsqu’on travaille avec des expressions idiomatiques et des phrases complexes.

Qualité de la traduction : DeepL est réputé pour sa qualité de traduction dans certaines paires de langues, qui est très appréciée des utilisateurs. Sa capacité à saisir le contexte et à fournir des traductions précises est saluée aussi bien par les professionnels que par les passionnés de langues.

Plug-in de traduction et applications de bureau : DeepL propose des extensions qui s’intègrent dans différentes applications, y compris Microsoft Office, ce qui permet de traduire directement du texte sans devoir quitter le programme utilisé. Il est également possible de télécharger l’application de bureau de DeepL, compatible avec les systèmes d’exploitation les plus courants.

Fonctionnalité pour la traduction de documents : outre la traduction de textes, DeepL permet à ses utilisateurs de traduire des documents entiers. Il s’agit d’une fonctionnalité utile pour les particuliers et les entreprises qui travaillent avec des contenus multilingues.

Protection des données : basé en Allemagne, DeepL est soumis aux lois de l’Union européenne sur la protection des données. Bien que l’entreprise ne donne pas beaucoup de détails sur la manière dont les données sont traitées dans la version gratuite de DeepL, elle souligne que tous les abonnés de DeepL Pro bénéficient d’une connexion sécurisée et cryptée pour toutes les traductions et que les données ne sont pas stockées sur leurs serveurs une fois la traduction terminée.

Intégration API : DeepL propose une API permettant aux développeurs d’intégrer ses services de traduction dans leurs applications, sites web ou services, ce qui garantit une expérience de traduction sans couture pour les utilisateurs finaux.

Évaluation de la précision et de la performance de DeepL

Il peut être extrêmement difficile de déterminer la précision d’un système de traduction automatique. Les résultats varient en fonction des paires de langues, mais aussi des types de textes à traduire – un document financier très technique n’est pas la même chose qu’un article de blog.

De plus, la précision est relativement définie en raison de la dynamique de la langue et de facteurs non mesurables tels que l’intention de l’auteur, ce qu’il a voulu dire. Ainsi, les attentes en matière de précisions grammaticale et typographique ne sont pas les mêmes pour un roman que pour un message sur les réseaux sociaux, par exemple.

Néanmoins, la plupart des utilisateurs indiquent que DeepL est généralement assez précis, en particulier pour les paires de langues européennes. Les expériences menées par DeepL soutiennent cette affirmation. Toutefois, la manière dont l’entreprise présente les données pourrait être considérée comme biaisée. Les avis des utilisateurs constituent donc un indicateur plus fiable pour évaluer la précision du service de traduction. Ces avis sont majoritairement positifs, notamment en ce qui concerne :

  • L’interprétation et l’équivalence des expressions idiomatiques et de l’argot
  • Le naturel
  • Le respect du registre linguistique

En fin de compte, il appartient à chaque utilisateur de prendre sa propre décision, en fonction de ses besoins spécifiques. La bonne nouvelle, c’est que la version gratuite vous permet d’essayer DeepL sans frais.

Avantages et inconvénients de DeepL

Les systèmes de traduction automatique neuronale comme DeepL ouvrent une multitude de possibilités. En tant que l’un des principaux fournisseurs de technologie NMT, DeepL offre les avantages suivants :

Précision satisfaisante : DeepL est capable de comprendre le contexte plus large des mots et des expressions afin de produire des traductions plus précises et plus fluides et de s’améliorer continuellement.

Capacité d’apprentissage : les réseaux neuronaux peuvent être entraînés rapidement grâce à des processus automatisés, contrairement aux méthodes manuelles coûteuses et laborieuses requises pour les traductions automatiques conventionnelles.

Flexible et facile à intégrer : grâce aux API, extensions et plug-ins, vous pouvez intégrer DeepL à la plupart des navigateurs ou logiciels et l’appliquer à de nombreux formats de fichiers.

Personnalisable : vous pouvez généralement personnaliser la traduction de vos contenus en utilisant des bases de données terminologiques, des glossaires consacrés à une marque et d’autres sources de données afin d’améliorer les résultats.

Rentable : comme tout autre moteur NMT, DeepL permet des traductions extrêmement précises et rapides pour une fraction du coût.

Évolutif : si vos besoins en traduction augmentent, DeepL peut vous aider à faire face facilement à l’accroissement de la demande.

Cependant, même si le développement de DeepL a fait des progrès fulgurants, aucun système de traduction automatique ne sera jamais parfait – et DeepL a encore beaucoup à faire avant de pouvoir rivaliser avec la précision humaine.

Il reste à voir dans quelle mesure DeepL va s’améliorer dans les années à venir, ce qui est difficile à prédire. Pour le moment, il reste encore en deçà des capacités humaines, telles que :

  • Poser des questions
  • Comprendre le contexte
  • Identifier les erreurs dans le texte source
  • Reconnaître l’ironie
  • Traduire de manière créative
  • Prendre des décisions réfléchies
  • Effectuer des recherches
  • Maintenir la cohérence
  • Omettre ou ajouter des informations de manière ciblée
  • Ajouter des glossaires ou des notes

Alors que la capacité des applications de traduction automatique à gérer ce type de tâches reste limitée, la révision manuelle (ce que l’on appelle la « post-édition ») devrait rester un élément essentiel de tout flux de travail de traduction dans un avenir proche.

Utilisation de DeepL pour les traductions professionnelles : conseils importants

Lorsque vous utilisez DeepL pour traduire un texte, il est important que vous identifiiez les types de texte qui vous permettront d’en tirer le meilleur parti sans sacrifier à la qualité. Il s’agit notamment des :

Textes peu visibles ou rarement consultés, comme les mémos internes, les notes de bas de page de sites web, les courriels, les publications sur les réseaux sociaux, les analyses internes, etc.

Textes techniques répétitifs aux fins purement fonctionnelles, comme les manuels d’utilisation. Dans la mesure du possible, un traducteur humain devrait toutefois réviser ce contenu afin d’éviter d’éventuels problèmes liés à l’expérience utilisateur.

Textes à faible risque qui n’ont pas besoin d’être exacts à 100% ou de se conformer à des réglementations complexes – un bon exemple est le contenu généré par les utilisateurs, comme les avis sur les produits, dont les consommateurs ne s’attendent généralement pas à ce qu’il soit de grande qualité.

Textes générés rapidement, comme les messages d’assistance par chat ou par courriel, les demandes de clients, etc.

Grands volumes de textes nécessitant une mise en œuvre rapide, comme des centaines de descriptions de produits devant être publiées rapidement.

Contenus fréquemment modifiés – pensez aux mises à jour de fonctionnalités et d’informations.

La plupart de ces textes ne nécessitent qu’une légère révision manuelle (une post-édition) pour être clairs et précis. Dans certains cas, il est même possible de travailler avec la cible brute si le contenu n’est pas critique pour l’entreprise.

Certains autres types de contenu nécessitant une plus grande précision requièrent un travail de révision plus long. Il s’agit notamment des :

Titres de produits : très informatifs et concis, ils contiennent souvent des noms propres et des mots ambigus, et l’ordre de mots est généralement assez libre, ce qui peut être source d’ambiguïté.

Traduction entre des paires de langues aux syntaxes différentes : le japonais et l’espagnol, par exemple, nécessitent une réorganisation des mots et des phrases, ce qui complique la formation de phrases bien structurées pour les moteurs de traduction automatique.

Contenu qui influence l’expérience du client : il s’agit notamment des bases de données d’informations, des FAQ, des avertissements, etc., qui doivent être aussi précis que possible pour atteindre l’objectif d’un service client efficace.

Métadonnées SEO pour le back-end : certains éléments SEO, tels que les textes alternatifs des images et les légendes, ont une visibilité réduite, mais nécessitent une optimisation technique, comme l’intégration de mots-clés ciblés dans la langue cible, pour un meilleur positionnement dans les résultats de recherches.

Conclusion

Dans l’ensemble, l’article offre un aperçu informatif complet de DeepL, de ses fonctionnalités et de ses domaines d’application, ainsi que des informations essentielles pour une utilisation efficace de ce service de traduction IA.