L’intelligence artificielle est un domaine en constante évolution et de nouvelles avancées y sont régulièrement faites. Une des dernières nouveautés dans ce domaine concerne l’utilisation de l’apprentissage par renforcement pour améliorer les systèmes de traduction automatique.
Traditionnellement, les systèmes de traduction automatique fonctionnaient en utilisant des règles prédéfinies pour associer des mots et des phrases dans une langue à leurs équivalents dans une autre langue. Cependant, cette approche avait ses limites et pouvait donner des résultats imprécis ou peu naturels. Par exemple, le système de traduction automatique de Google avait du mal à traduire correctement les idiomes et les expressions figurées, ce qui pouvait conduire à des traductions peu fiables.
L’apprentissage par renforcement, en revanche, utilise une approche différente pour améliorer la précision et la naturelle des traductions. Plutôt que de suivre des règles prédéfinies, un système d’apprentissage par renforcement apprend à traduire en analysant de grandes quantités de données de traductions précédemment effectuées par des humains. Par exemple, le système de traduction automatique DeepL, qui utilise l’apprentissage par renforcement, a été entraîné sur plus de 10 milliards de phrases de traduction humaine. Le système essaie différentes traductions et est “récompensé” lorsqu’il produit une traduction précise, ce qui lui permet d’apprendre de ses erreurs et de s’améliorer au fil du temps.
Les résultats de cette approche sont impressionnants. Selon les tests effectués par DeepL, son système de traduction automatique a atteint des scores de précision supérieurs à ceux de Google et Microsoft dans plusieurs langues, y compris l’anglais, l’allemand et le français.
Cette approche ouvre également la voie à de nouvelles applications de l’intelligence artificielle, telles que la traduction en temps réel de conversations ou la création de systèmes de traduction automatique capables de traduire des textes dans de nombreuses langues différentes. Par exemple, la startup Unbabel utilise l’apprentissage par renforcement pour offrir une traduction en temps réel de conversations en plusieurs langues, ce qui peut être utile
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