Voici comment DeepL Translator et Google Translate se comparent

Le service de traduction automatique DeepL a fait sensation lors de son lancement en 2017. L'outil - développé par une équipe d'environ 20 personnes basée à Cologne - s'est rapidement avéré tout aussi efficace que Google Translate, l'ancien outil de traduction développé par l'un des géants du monde de la technologie. DeepL Translator et Google Translate utilisent tous deux la même approche de la traduction automatique. En utilisant une IA de pointe formée sur du texte traduit manuellement, il est possible d'utiliser l'IA pour traduire de nouvelles chaînes de texte fournies par un utilisateur.

DeepL, cependant, semble avoir trouvé une meilleure combinaison de conception d'algorithmes et de données linguistiques - et il y a des preuves qu'il peut être beaucoup plus précis que Google Translate.

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DeepL Translator vs. Google Translate : Principales différences

Google Translate et DeepL sont tous deux des services de traduction automatique. Ils utilisent l'IA pour traduire le texte fourni par l'utilisateur d'une langue à une autre. Les deux applications peuvent détecter automatiquement les langues. Cette capacité permet aux utilisateurs de traduire du texte dans une langue inconnue vers une langue qu'ils peuvent comprendre.

La différence la plus significative entre les deux réside dans les données linguistiques sur lesquelles chaque outil est formé. DeepL Translator puise dans le vaste corpus de phrases, d'idiomes et d'extraits de texte traduits manuellement de Linguee.

Google Translate utilise un mélange de ressources numériques dans différentes langues. La base de données originale de l'outil s'inspirait largement de l’Europarl Corpus, une collection de documents traduits par l'homme provenant des débats du Parlement européen.

Les deux outils ont des limites. La traduction des langues européennes est généralement plus précise que la traduction de langues comme le chinois ou le somali. Mais le corpus source de DeepL semble l'aider à proposer des traductions plus précises.

Vous recherchez des fonctionnalités supplémentaires ?

DeepL propose également quelques fonctionnalités supplémentaires qui manquent actuellement au service de traduction de Google. Outre la traduction du texte, DeepL fournit un glossaire qui permet aux utilisateurs de choisir comment traduire certains mots ou expressions. Si vous constatez que DeepL Translator constamment de manière erronée un mot, un idiome ou une phrase, vous pouvez le corriger vous-même sans corriger manuellement chaque traduction.

Pour certaines langues, comme le français et l'allemand, vous pouvez aussi choisir la formalité de la traduction de sortie. Cela peut aider le traducteur à saisir des nuances dans le texte original qu'il n'aurait peut-être pas trouvé autrement.

Ajouter un peu de variété

Google Translate bat DeepL en matière de variété. DeepL Translator ne prend actuellement en charge que 31 langues pour les traductions de texte. Cependant, Google Translate prend en charge 133 langues pour la traduction de texte.

Google Translate prend également en charge la traduction d'images dans 37 langues. Il vous permet de pointer votre appareil photo sur du texte, comme une étiquette d'emballage alimentaire, puis d'utiliser Google pour le traduire. Cependant, le support linguistique limité de DeepL peut être un point en sa faveur.

Alors que Google Translate prend en charge des langues comme le somali, les utilisateurs trouvent souvent les traductions suspectes ou de mauvaise qualité. Dans certains cas, en raison de la disponibilité limitée des sources, les textes religieux sont considérablement surreprésentés dans la base de données linguistique. Ce problème signifie que si vous entrez quelque chose qui confond l'algorithme, Google Translate crachera parfois des traductions inhabituelles bricolées à partir de textes religieux.

Même si des langues comme le somali sont disponibles, les ressources numériques limitées peuvent signifier que les traductions vers et du somali sont finalement plus faibles que celles vers ou depuis des langues comme le français ou l'allemand. Ces deux autres peuvent s'appuyer sur les textes du Europarl Corpus.

Mesurer l'efficacité de DeepL par rapport à Google Traduction

Bien qu'il puisse être difficile de comparer la qualité de deux traductions, les gens ont recherché comment les deux services se comparent. Une prépublication de 2018 d'un linguiste du Conseil national de recherches du Canada a utilisé un ensemble d'ensembles de défis en français pour mesurer l'efficacité de DeepL et de Google Translate. En assemblant et en traduisant ces ensembles de défis (ensembles de phrases particulièrement difficiles à traduire pour les ordinateurs), vous pouvez estimer dans quelle mesure un service décompose une langue.

Le chercheur a découvert que "le taux de réussite global de DeepL était supérieur de près de 13 % à celui de Google". DeepL Translator a battu Google lors de la traduction d'idiomes, de questions oui-non et de phrases avec négation.

Les deux services ont été tout aussi efficaces pour gérer les divergences morphosyntaxiques - ou les phrases où la langue traduite diffère significativement de la langue cible dans laquelle les traits grammaticaux sont explicitement marqués. En français, par exemple, le pronom "leur" vient avant le verbe et peut signifier à la fois "pour eux" et "d'eux". Lors de la traduction de «leur», un traducteur automatique doit décider quelle préposition - le cas échéant - il doit utiliser.

La recherche avec des outils de test de traduction automatique a également révélé que DeepL est légèrement plus efficace que Google en matière de traduction automatique.

L'effet des traducteurs en ligne sur l'apprentissage des langues

Les taux de précision élevés font partie des principaux avantages de Google Translate et de DeepL. Ainsi, beaucoup de gens se demandent quel effet ces outils pourraient avoir sur les apprenants et les enseignants en langues. L'un des défis des cours d'anglais est que les étudiants peuvent provenir d'endroits aussi variés que la Syrie et l'Espagne.

Cela signifie que cela n'aide généralement pas beaucoup un enseignant à connaître une certaine langue avant de commencer le cours. Les langues maternelles des étudiants sont si variées que l'instructeur apprend souvent lui-même de nouvelles langues tout en aidant les étudiants.

Cependant, cela peut aider les instructeurs s'ils savent utiliser DeepL pour une référence rapide pendant un cours. Faire cela est probablement beaucoup plus pratique que d'utiliser l'un des nombreux moteurs de recherche de traduction.

Les applications de traduction aident notamment les étudiants qui se souviennent de mots spécifiques dans leur langue maternelle mais ne peuvent pas les rappeler en anglais. Le lancement rapide de Google Translate sur les smartphones résout ce problème, minimisant la frustration de toutes les personnes impliquées.

Mais quelle est la qualité du traducteur DeepL ou de Google Translate pour des besoins plus étendus ? Par exemple, comment se comportent-ils lorsqu'ils vérifient le contenu de dissertations entières en anglais d'étudiants qui parlent presque couramment ? Les enseignants ont des opinions mitigées sur la valeur des traducteurs en ligne.

Les professeurs d'anglais partagent leurs pensées

Patrick Conaway, professeur agrégé d'anglais à l'université japonaise Shokei Gakuin, a déclaré : "Eh bien, je peux dire s'ils utilisent Google Traduction, mais s'ils utilisent DeepL, je ne peux pas le dire." Il a expliqué que la principale différence est que DeepL peut imiter l'écriture grammaticalement correcte qu'un étudiant en anglais intermédiaire ou avancé pourrait utiliser.

Un enseignant peut même penser qu'un essai entièrement traduit par DeepL est le travail d'un étudiant - c'est-à-dire jusqu'à ce qu'il voie le message "traduit par DeepL" en bas que la personne a oublié de supprimer avant de le soumettre.

Des problèmes potentiels surviennent

Samantha Kawakami possède une école de langues privée et enseigne l'anglais à temps partiel au niveau universitaire. Elle n'est pas si enthousiaste à propos des traducteurs. Cependant, elle et ses collègues les connaissent et les utilisent.

"Si vous avez de longs passages, DeepL propose un langage globalement plus naturel. Mais DeepL traduit souvent mal des mots et des phrases plus courtes. Google Translate et Bing Translate semblent mieux fonctionner avec des mots individuels et des phrases courtes. À quelques reprises, DeepL a également ignoré des phrases entières et les a laissées de côté dans la traduction. Ni Google ni Bing n'ont fait cette erreur particulière », a-t-elle expliqué.

José Domingo Cruz - qui enseigne l'anglais à l'Institut de technologie de Kyushu au Japon - aime Google Translate pour les informations de prononciation qu'il fournit. Il apprécie également la façon dont l'application fournit des liens pour compléter l'apprentissage des langues.

Les professeurs d'anglais avertissent que les étudiants peuvent être tentés d'utiliser des traducteurs en ligne de manière contraire à l'éthique. C'est une chose d'utiliser de telles applications pour vérifier le travail ou pour mieux comprendre un paragraphe de texte. Ces activités peuvent véritablement aider les gens à apprendre et à soutenir leur travail acharné. Cependant, si les utilisateurs laissent les traducteurs automatiques faire presque tout pour eux, ils n'apprennent pas.

Biais dans la traduction automatique

DeepL - bien que plus efficace que Google Translate dans certains domaines - est toujours aux prises avec quelques problèmes endémiques à la traduction automatique et à l'IA en général. La traduction automatique repose sur l'apprentissage automatique. Une IA reçoit des quantités massives de données dont elle « apprend » et qu'elle utilise pour construire un modèle prédictif. Au fil du temps, en parcourant ces données, l'IA peut identifier et reproduire des modèles subtils dans l'ensemble d'origine.

Cette approche permet une grande variété d'applications d'IA. Par exemple, la vision artificielle permet aux ordinateurs d'identifier des objets dans les données visuelles, la reconnaissance vocale et la traduction automatique.

Avec cette approche, cependant, l'IA dépend des données à partir desquelles elle a appris. Sans les contrôles appropriés, une IA ne peut que reproduire la réalité, ce qui signifie qu'elle reproduira tout biais qu'elle apprend.

Cela est devenu un problème majeur pour à peu près tous les projets d'IA importants, comme les expériences de reconnaissance faciale qui reproduisaient des données biaisées ou les outils de sélection de CV alimentés par l'IA qui déclassaient les candidats qui fréquentaient des collèges réservés aux femmes.

La traduction par apprentissage automatique nécessite une collection de textes traduits manuellement qui constituent les données de formation pour l'IA. Les informations de ce corpus indiquent comment l'IA "apprend" à traduire. En trouvant des traductions courantes pour des mots simples et en triant les modèles de grammaire, l'IA peut créer un modèle de la façon dont certaines phrases ou idiomes ont tendance à être traduits.

Bien que ces traductions ne soient pas particulièrement innovantes ou créatives, elles peuvent être efficaces. Ils sont particulièrement utiles dans un contexte professionnel, où la langue est souvent formelle et une communication claire est une priorité. Cela signifie fréquemment que la traduction de texte peut être plus facile et a moins de risque de perdre des nuances essentielles.

Cependant, l'IA s'appuie sur des traductions précédentes. Il n'est donc pas rare qu'il renforce les biais qui existaient dans les données d'entraînement d'origine. Un traducteur automatique peut également sur corriger. Il renforce alors les modèles existants et crée un algorithme encore plus biaisé que la réalité.

Tentatives de résolution des problèmes de biais

Google a été critiqué à plusieurs reprises en raison de biais dans ses traductions. Lorsqu'on lui donne une expression genrée - comme "Der Krankenpfleger", en allemand pour "l'infirmier" - elle produirait une traduction genrée différente, comme "l'infirmière", qui est le français pour "l'infirmière". Il a tenté de résoudre ce problème en identifiant des phrases potentiellement genrées et en proposant plusieurs traductions possibles côte à côte.

DeepL résout ce problème de la même manière. Il traduit « ő egy orvos » en « Il est médecin », puis propose l'alternative « Elle est médecin » dans un panneau sous la traduction originale. Cependant, cette approche n'est pas toujours efficace pour détecter les biais de traduction.

La recherche sur les biais stylistiques dans la traduction automatique a révélé que DeepL est toujours sensible aux biais. Bien que généralement meilleur pour traduire plus précisément que le service de Google, DeepL était parfois encore plus biaisé.

Avantages et inconvénients des services de traduction IA

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Avec Google Translate et DeepL Translator de plus en plus puissants, comment les traducteurs de texte instantanés se comparent-ils aux services de traduction humaine ?

1. Biais

Premièrement, il existe des biais, mais ceux-ci ne sont pas propres aux traducteurs de texte IA. Les stéréotypes ne surgissent pas spontanément, mais proviennent plutôt des personnes qui ont écrit le matériel source à partir duquel l'IA apprend. Les gens peuvent former des modèles d'apprentissage automatique pour devenir moins biaisés.

2. Erreurs de traduction

Un autre problème concerne les traductions incorrectes. En 2017, une erreur de Google Translate est devenue virale pour avoir créé une chaîne de mots à partir d'un seul caractère japonais collé à plusieurs reprises dans la boîte de traduction. Parmi les traductions anglaises qu'il a fournies, il y avait "return", "eco-production" et l'expression absurde "decearing egg". Bien que ce problème ait donné des résultats hilarants, d'autres peuvent provoquer des erreurs de communication.

Le problème vient du fait que les traducteurs de texte ne comprennent pas toujours les mots hors contexte. Par exemple, traduisez la phrase anglaise : « J'ai vu un bébé chauve-souris par terre. J'ai attrapé la chauve-souris » en espagnol sur Google Translate donne deux traductions différentes du mot « chauve-souris ». Le premier est l'animal, tandis que le second est l'équipement sportif.

La traduction finit par être : «J'ai vu un bébé chauve-souris par terre. J'ai ramassé la batte de baseball”. L'histoire sonne maintenant comme si l'orateur avait peur de l'animal et se défendait avec une batte de baseball, tandis que la phrase anglaise est ambiguë.

En mettant la même phrase anglaise dans DeepL, le traducteur comprend correctement qu'il s'agit du même type de chauve-souris dans les deux phrases. Cependant, il produit toujours diverses traductions pour "chauve-souris" en fonction du contexte environnant, les utilisateurs doivent donc être prudents lorsqu'ils utilisent des mots ambigus dans un traducteur de texte basé sur l'IA.

3. Interaction humaine réduite

Un autre problème potentiel lié à l'utilisation de services de traduction basés sur l'IA est qu'elle réduit le temps passé à demander de l'aide à des locuteurs natifs. À une époque d'isolement social croissant, cela peut avoir des répercussions négatives à la fois sur l'apprentissage d'une langue et sur l'interaction avec les autres.

Apprendre une langue à l'ancienne nécessite souvent de voyager, de vivre de nouvelles expériences et de parler en tête-à-tête avec un locuteur natif. L'élément humain est perdu dans les traducteurs en ligne.

4. Voyager à l'étranger plus facilement

D'un autre côté, être capable de s'engager rapidement avec un locuteur non natif - bien qu'à un niveau rudimentaire - présente de nombreux avantages réels. Dans un pays étranger, une personne peut utiliser un traducteur pour demander des directions à l'hôpital. Une fois sur place, ils peuvent dire au personnel ce qui les dérange ou au moins donner des indices en traduisant des mots simples comme « douleur à la poitrine » ou « cœur ».

Avec l'avènement de la traduction d'images, les gens peuvent également lire des étiquettes ou des panneaux d'avertissement plus compliqués tels que « Cette route est en construction. Veuillez emprunter un autre itinéraire.

5. Facilité d'apprentissage

Avant l'avènement des traducteurs en ligne, les étudiants pouvaient passer des heures à rechercher minutieusement le sens des mots dans un dictionnaire. Rédiger ou même revérifier un essai est devenu un processus laborieux, ce qui a pu décourager certains élèves d'écrire ou d'apprendre de nouveaux mots pour le plaisir.

Désormais, les étudiants peuvent utiliser des traducteurs de texte instantanés comme dictionnaire en ligne accessible. Bien qu'il y ait toujours des étudiants qui utilisent l'IA pour tricher, d'autres peuvent l'utiliser avec beaucoup d'avantages lorsqu'il s'agit d'apprendre.

DeepL Translator est-il meilleur que Google Translate ?

DeepL n'existe que depuis quelques années. Malgré tout, il s'est déjà avéré être une alternative fiable à Google Translate. La recherche a trouvé DeepL plus précis que Google Translate dans de nombreux cas - mais, comme de nombreux outils alimentés par l'IA, il peut avoir un problème de biais. Dans l'ensemble, pour les personnes qui ont besoin de traduire rapidement un bloc de texte, DeepL et Google sont très précieux.