IA et traduction

[SK69202]

Bonjour.

Ce message provoque ma question.

Les traductions de textes et de vidéos en quasi instantané sont légion, j'en profite et j'apprécie.

Mais comme cela concerne des sujets où je ne suis pas novice, je détecte des erreurs voire des contres-sens.
Cela dépend sans doute bien sûr des moyens mis, en gros je n'utilise que le "gratuit sans émail" mais j'écoute des vidéos où la traduction ne vient pas de YT/GG mais de sociétés affichant leur nom à l'écran et là aussi je constate des erreurs.
Dans le genre d'erreurs constatées:
L'incapacité assez répandue de nommer le correctement le chancelier allemand actuel (Friedrich Merz) qui est souvent remplacé par celui de l'ex chancelière Angela Merkel et est souvent désigné "chancelière" avec un mot allant de "Marx à Mark".
L'inversion de négation en fonction de la langue et autres difficultés avec les nombres (billion US et billion (10¹²) plutôt que milliard.

Ces erreurs pour les domaines que je connais me font garder un œil sceptique sur les traductions dans d'autres domaines.

Ma question comment peut on expliquer cela avec la façon dont l'IA traduit une langue dans une autre ?
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[pm42]

C'est du à plusieurs aspects :

- si c'est de la traduction de la voix, on a déjà un problème de reconnaissance de texte en particulier sur les noms propres
- si c'est de la traduction en temps réel, on n'a pas le temps de réfléchir, de vérifier en ligne => cela augmente les erreurs
- ensuite, la traduction c'est objectivement compliqué entre la gestion du contexte, des références culturelles, des idiomatismes, des figures de style... Même les humains font des erreurs (par exemple de mémoire, la version française de Friends traduisait "latte" par "lait chaud" ce qui était hilarant pour quiconque avait bossé à New-York ou même Londres). David Lodge a écrit des choses rigolotes sur le sujet dans un de ses romans : https://www.erudit.org/en/journals/m...3/003059ar.pdf
- en fait, on pourrait dire que bien traduire nécessite presque une IA généraliste. Ceci dit, les IAs spécialisées de haut niveau font déjà un travail remarquable

Les modèles pros utilisent des bases de "faits", de la vérification à postériori (une IA est très efficace pour corriger ce qu'à fait une IA. En fait une IA n'ayant pas de mémoire, elle peut se corriger elle-même. On peut même les faire dialoguer, c'est impressionnant d'efficacité).
Et ils peuvent être adaptés au contexte : on en fait par domaine métier. Ou spécialisées pour traduire un auteur en respectant le ton des traductions précédentes...

Pour ce qui est de leur entrainement, de nos jours on fait des LLMs qui apprennent les 2 langues (au moins) pour commencer. Puis on leur demande de refaire des traductions qu'on a déjà (comme celles du parlement européen, des nations-unies, des sous-titres de film) pour apprendre à traduire.

[SK69202]

Vu

Les modèles pros utilisent des bases de "faits", de la vérification à postériori

J'utilise la version gratuite de DeepL et il y a une option suivant les langues en cliquant droit sur les mots traduits on peut mieux en préciser le sens (choix dans menu déroulant), je suppose que cela entre dans l'apprentissage en fonction du contexte après vérification.

En fait j'utilise DeepL quand le texte traduit par d'autres* me semble douteux. C'est plus lourd** mais c'est souvent bien plus précis.

* traduction page entière du navigateur ou de l'appli RS.
** ouvrir l'appli/onglet /Sélectionner /Copier / coller, 1500 caractères max.

[GBo]

Un petit exercice amusant.
Bine sûr les progrès sont immenses mais restent quelques glitches.

Texte original d'un article de presse:

LLMs, or large language models, are the technological foundation of today's AI. Chatbots such as ChatGPT and Gemini use LLMs to create the natural-sounding text you see on your screen. But LLMs may not be the most consequential AI technology.

"These LLMs will be a massively important component of the final AI system," Google DeepMind CEO Demis Hassabis told Bloomberg at the World Economic Forum. "The only question in my mind is, is it the only component?"

Traduction avec DeepL.com (version gratuite)

Les LLM, ou grands modèles linguistiques, constituent le fondement technologique de l'IA actuelle. Les chatbots tels que ChatGPT et Gemini utilisent les LLM pour générer les textes au style naturel que vous voyez s'afficher à l'écran. Mais les LLM ne sont peut-être pas la technologie d'IA la plus déterminante.

« Ces LLM constitueront un élément extrêmement important du système d'IA final », a déclaré Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, à Bloomberg lors du Forum économique mondial. « La seule question qui me vient à l'esprit est la suivante : s'agit-il du seul élément ? »

Traduction avec Google Translate, click droit "Traduire en Français" dans Chrome:

Les LLM, ou grands modèles de langage , constituent le fondement technologique de l'IA actuelle. Les chatbots tels que ChatGPT et Gemini utilisent les LLM pour générer le texte naturel que vous voyez à l'écran. Cependant, les LLM ne sont peut-être pas la technologie d'IA la plus déterminante.

« Ces masters en droit (LLM) constitueront un élément fondamental du système d'IA final », a déclaré Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, à Bloomberg lors du Forum économique mondial. « La seule question que je me pose est : est-ce le seul élément ? »

(mise en rouge par mes soins, l'erreur la plus rigolote est celle de Google Translate bien sûr, qui traduit un acronyme hors contexte...)

[A voir en vidéo sur Futura]

[pm42]

Je ne sais pas comment tu as fait : Google Translate me donne

Les LLM, ou grands modèles de langage, constituent le socle technologique de l'IA actuelle. Les chatbots comme ChatGPT et Gemini utilisent les LLM pour générer le texte naturel que vous voyez à l'écran. Mais les LLM ne sont peut-être pas la technologie d'IA la plus déterminante.

« Ces LLM seront un élément fondamental du système d'IA final », a déclaré Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, à Bloomberg lors du Forum économique mondial. « La seule question que je me pose est : est-ce le seul élément ? »

Testé sur 2 navigateurs, etc.

[GBo]

J'ai oublié de donner le lien de l'article c'est pour ça, j'ai utilisé le click droit sous Chrome dans l'article:

https://www.cnet.com/tech/services-a...ore-than-llms/

[GBo]

La suite en image:



Je sais que l'acronyme LLM a un double sens en anglais, mais là le contexte est sans aucune ambiguïté, c'est bizarre à ce niveau de la compétition.

[pm42]

Oui donc cela utilise un modèle ultra-rapide et peu cher. Ce n'est pas du tout significatif ce qu'on sait faire aujourd'hui.

[WizardOfLinn]

Les erreurs peuvent être subtiles, même pour un traducteur humain.
Exemple d'erreur vue récemment :
dans l'article suivant, Gemini 3 et DeepL ont du mal à traduire correctement "nuclear-powered spacecraft" (traduction fausse : la sonde spatiale à propulsion nucléaire).
https://science.nasa.gov/blogs/voyag...aft-operating/
Par contre, Claude traduit correctement (le vaisseau spatial, alimenté par l'énergie nucléaire,...).
C'est une erreur un peu subtile parce que dans d'autres articles, "nuclear-powered spacecraft" peut réellement désigner un vaisseau où l'énergie nucléaire est utilisée pour la propulsion. Pour sélectionner la bonne traduction ici, il faut savoir que ce n'est pas le cas pour Voyager 1. Et donc, chapeau à Claude pour avoir déjoué ce piège.

[polo974]

Un moment, j'ai "lu" des pages wiki en anglais sur un bout de l'histoire américaine (XIXème siècle environ) et comme je suis paresseux et cause le british comme une vache espagnole (sans vouloir les offenser), j'utilise translate.google.fr avec un regard critique et un oeil sur le texte d'origine, et donc dans un paragraphe, la traduction a carrément halluciné grave en ajoutant des éléments inexistants et en contradiction avec le texte initial (la contradiction venant sans doute d'une forme de négation un peu spéciale dans le texte original).

De mémoire, il était question du droit des noirs, des femmes et des femmes noires. En modifiant le texte pour supprimer l'idée de noir ou de femme, l'hallucination disparaissait...

J'aurai dû garder une trace du bazar, car c'était assez effarant (et effrayant, si on se dit que des gens ne remettent pas la traduction en cause).

Bref, tout ça pour dire que la traduction en question a changé ces derniers temps, entre l'époque où l'erreur était grossière et flagrante et maintenant où ça peut devenir plus "subtil" et insidieux.
Il faut pour le moment vraiment se méfier des traductions où des négations s’enchaînent ou s'imbriquent...

[pm42]

Si c'est Google, tu as pu tomber à l'époque où pour des raisons "sociales" et aussi par conviction, ils configuraient leurs IAs afin de donner des réponses "politiquement correctes".
Donc si tu tombais sur des concepts comme "noir" et "femme", il pouvait effectivement se lâcher. Cela avait donné les célèbres nazis noirs : https://www.bfmtv.com/tech/intellige...402220400.html

Sinon, ce qui marche bien dans ton cas mais prend un peu de temps, c'est de demander une traduction puis avec une autre IA, passer le texte d'origine, la traduction et lui demander de corriger les erreurs manifestes ou de signaler les points ambigus.
On peut même le faire avec la même IA si on ouvre une autre conversation et qu'on n'a pas activé la mémoire long terme.

En enfin, il y a Grok que j'utilise le moins possible pour des raisons personnelles mais qui est pratique puisque moins filtré ou tout au moins différemment. Cela peut être pratique pour challenger l'alignement "normes sociales" des autres grands fournisseurs.

[polo974]

C'était en octobre 2025, en "butinant" sur en.wikipedia.org (et quelques liens).

De mémoire, la traduction positionnait mal une négation et ajoutait des éléments qui n'existaient pas dans le texte original, et il fallait "casser" le contexte en supprimant des éléments géographiques ou temporels pour faire traduire correctement.