{"id":140640,"date":"2022-03-30T18:46:08","date_gmt":"2022-03-30T18:46:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?post_type=blog&p=140640"},"modified":"2022-04-01T19:00:20","modified_gmt":"2022-04-01T19:00:20","slug":"corrige-le-langage-sexiste-de-ta-traduction-automatique","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/fr\/blog\/corrige-le-langage-sexiste-de-ta-traduction-automatique","title":{"rendered":"Corrige le langage sexiste de ta traduction automatique"},"content":{"rendered":"

Le paradigme de facto de la traduction automatique<\/a> repose toujours sur une structure rudimentaire connu sous le nom de traduction automatique statistique bas\u00e9e sur les phrases. Il s’agit d’une m\u00e9thode de traitement du langage dans laquelle divers corpus de donn\u00e9es textuelles sont organis\u00e9s en phrases pour faciliter l’extraction des \u00e9l\u00e9ments d’une phrase. En cons\u00e9quence, alors que la traduction automatique a lentement am\u00e9lior\u00e9 sa pr\u00e9cision grammaticale, elle n’a pas \u00e9t\u00e9 en mesure de ma\u00eetriser les complexit\u00e9s des syst\u00e8mes de r\u00e9f\u00e9rence li\u00e9s au genre dans le langage naturel.<\/p>\n

Le sexisme dans la repr\u00e9sentation du langage<\/h2>\n

L’impact de la traduction automatique sur la langue et sur la soci\u00e9t\u00e9 grandit chaque jour. Des services comme Google Translate permettent aux utilisateurs de communiquer entre eux dans des douzaines de langues diff\u00e9rentes. Cependant, le biais linguistique potentiel qui peut \u00eatre contenu dans le r\u00e9sultat traduit rend particuli\u00e8rement difficile l’\u00e9valuation de la qualit\u00e9 de ces traductions. Par cons\u00e9quent, il devient de plus en plus \u00e9vident que, pour corriger le sexisme dans le processus de traduction automatique, les structures de traduction traditionnelles doivent \u00eatre modifi\u00e9es.<\/p>\n

Dans sa forme la plus \u00e9l\u00e9mentaire, le sexisme dans la traduction peut affecter la fa\u00e7on dont une phrase est traduite et interpr\u00e9t\u00e9e. Cela peut se produire \u00e0 un niveau micro ou macro (en r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la fa\u00e7on dont un mot est traduit et interpr\u00e9t\u00e9 dans diff\u00e9rentes langues) et peut se produire \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9tapes tout au long d’un processus de traduction.<\/p>\n

Lorsque le ph\u00e9nom\u00e8ne des significations li\u00e9es au genre est combin\u00e9 \u00e0 une structure de traduction automatique neuronale (NMT)<\/a> qui ne tient pas compte du contexte humain ou de l’intention des \u00e9l\u00e9ments linguistiques qui existent dans le texte source, une tendance androcentriste est susceptible de s’infiltrer et d’avoir un impact \u00e0 la fois sur la pr\u00e9cision et sur l’exactitude.\u00a0Le type de biais linguistique qui se produit dans les NMT provient d’un \u00e9cart entre les donn\u00e9es d’entr\u00e9e et une repr\u00e9sentation interne statistiquement cons\u00e9quente, et du r\u00e9sultat incorrect que cela produit. Autrement dit, le sexisme dans les NMT affecte leur capacit\u00e9 \u00e0 comprendre les concepts li\u00e9s au genre et \u00e0 fournir des repr\u00e9sentations pr\u00e9cises et non probl\u00e9matiques du texte source.<\/p>\n

Le genre dans la traduction<\/h2>\n

Diff\u00e9rentes normes culturelles et m\u00eame des communaut\u00e9s linguistiques peuvent mettre l’accent sur certaines phrases, dans une tentative de compenser la raret\u00e9 des phrases courantes et g\u00e9n\u00e9riques qui incarnent le concept en question. Dans de nombreux cas, cela peut conduire \u00e0 une utilisation inopportune des st\u00e9r\u00e9otypes de genre et renforcer d’autres normes culturelles antif\u00e9ministes de mani\u00e8re involontairement sexiste.\u00a0Par exemple, Google Translate a historiquement traduit l’expression \u201che\/she is a doctor,\u201d au masculin, mais uniquement lors de la traduction du turc vers l’anglais. Et, au contraire, Google Translate a toujours traduit \u201che\/she is a nurse\u201d au f\u00e9minin. La critique de Google Translate et le probl\u00e8me qu’il a avec les phrases li\u00e9es au genre sont compr\u00e9hensibles.<\/p>\n

Cette tendance \u00e0 utiliser un langage sexiste d\u00e9coule du besoin historique (de la plupart des langues) d’utiliser le genre grammatical pour transmettre des concepts g\u00e9n\u00e9raux et par d\u00e9faut. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne est un domaine de recherche active, et il nous enseigne que si nous entra\u00eenons nos mod\u00e8les sur des donn\u00e9es biais\u00e9s, les mod\u00e8les risquent \u00e9galement d’\u00eatre sexistes.<\/p>\n

Le probl\u00e8me est compliqu\u00e9 par le fait que les traductions impliquant le genre (comme l’utilisation du pronom correct et la concordance en genre) sont particuli\u00e8rement sensibles, car elles peuvent faire directement r\u00e9f\u00e9rence aux personnes et \u00e0 la mani\u00e8re dont elles s’identifient. Et, bien que ces probl\u00e8mes puissent sembler abstraits, ils ne sont pas seulement th\u00e9oriques. Pour l’anecdote, de nombreux groupes ont soulev\u00e9 des inqui\u00e9tudes quant \u00e0 l’exactitude de Google Translate et ont m\u00eame publi\u00e9 des \u00e9tudes documentant \u00e0 quel point les NMT ont tendance \u00e0 commettre des erreurs \u00e0 l\u2019heure de produire une r\u00e9daction \u00e9pic\u00e8ne.<\/p>\n

Dans le cadre de ses efforts pour promouvoir la sensibilisation aux biais linguistiques dans la traduction automatique et pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me, Google a publi\u00e9 l’ensemble de donn\u00e9es Translated Wikipedia Biographies (Biographies de Wikip\u00e9dia Traduites) en 2021. Son objectif de est de fournir un cadre pour les avanc\u00e9es \u00e0 long terme dans le domaine de la traduction automatique en \u00e9tablissant une base de donn\u00e9es coh\u00e9rente pour l’auto-\u00e9valuation et pour l’am\u00e9lioration des syst\u00e8mes d’apprentissage ax\u00e9s sur le genre dans la traduction.<\/p>\n

Solutions<\/h2>\n

Dans un monde parfait, une structure de traduction automatique neuronale repr\u00e9senterait le texte source comme une repr\u00e9sentation exacte d\u2019un langage humaine, sans aucun type de divergence.<\/p>\n

Les progr\u00e8s r\u00e9cents dans la traduction automatique (MT) et dans le traitement du langage naturel (NLP) sont en train de produire de nouveaux r\u00e9sultats de pointe, y compris des performances proches du niveau humain sur certaines paires de langues. Cependant, alors que des progr\u00e8s impressionnants ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s, la traduction automatique de haute qualit\u00e9 s\u2019est av\u00e9r\u00e9e insaisissable pour de nombreuses raisons. Les syst\u00e8mes linguistiques ont tendance \u00e0 refl\u00e9ter les valeurs de leurs cr\u00e9ateurs. Entra\u00eener ces syst\u00e8mes avec des donn\u00e9es qui repr\u00e9sentent syst\u00e9matiquement un langage sexiste produira in\u00e9vitablement des r\u00e9sultats biais\u00e9s, car ce biais linguistique affecte l’apprentissage des syst\u00e8mes de MT et s\u2019incorpore aux processus d\u2019entr\u00e9.<\/p>\n

\u00c9tant donn\u00e9 le pouvoir de la MT et du NPL de fa\u00e7onner le contexte culturel, la recherche de la prochaine d\u00e9cennie mettra probablement en \u00e9vidence les fa\u00e7ons dont la langue et la traduction peuvent influencer la soci\u00e9t\u00e9 en g\u00e9n\u00e9ral, les d\u00e9cisions et les politiques de la soci\u00e9t\u00e9, ou m\u00eame la culture. En attendant, cependant, si tu souhaites garantir des traductions pr\u00e9cises et non sexistes, m\u00eame quand des MT peuvent y \u00eatre impliqu\u00e9es, tu peux faire appel \u00e0 des prestataires de services linguistiques professionnels<\/a>. Renseigne-toi sur notre touche humaine pour rep\u00e9rer et corriger tout instance de langage sexiste, ce qui fait partie int\u00e9grante de nos services de post-\u00e9dition de traduction automatique <\/a>qui visent \u00e0 transformer n’importe quel MT en l’\u00e9quivalent d’une traduction humaine.<\/p>\n

Photo par Dainis Graveris chez Unsplash<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Le paradigme de facto de la traduction automatique repose toujours sur une structure rudimentaire connu sous le nom de traduction automatique statistique bas\u00e9e sur les phrases. 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