Un chatbot Apostroph ?
R : Oui, spécialisé dans la traduction et la correction, et adapté précisément au spectre de prestations d’Apostroph. Des modèles généraux comme ChatGPT seraient utilisables dans le contexte des langues. Malheureusement, ils ne livrent pas encore de résultats satisfaisants sur le plan linguistique. On ne peut pas utiliser un modèle unique pour répondre à plusieurs finalités. Nous travaillons donc sur une solution personnalisée.
Vers où nous dirigeons-nous en matière de sécurité des données ?
R : Ce sujet est capital. Notre infrastructure pour la sécurité des données en Suisse ne cesse de se perfectionner. Nous continuons d’accroître nos capacités pour des solutions propres de stockage en interne.
S : Pour nous, il est essentiel que les données que nous traitons et les systèmes que nous développons restent en Suisse, à tout moment. Même lors du traitement de données avec lesquelles nous développons l’IA, nous veillons à ce que celles-ci restent sûres et protégées.
Qu’y a-t-il de nouveau en matière de MT, de TM, etc. ?
S : Le domaine de la traduction automatique est intéressant parce qu’il se prête à l’expérimentation par beaucoup de personnes et à des tentatives par quelques-unes de changement de paradigme en vue d’utiliser de grands modèles de langage comme GPT plutôt que des modèles d’apprentissage automatique spécifiquement entraînés pour la traduction automatique. Nous suivons ces évolutions de près et étudions les résultats et les implications de pareille approche.
R : Les modèles multilingues ont un grand problème : les différentes langues se disputent les paramètres au sein du modèle. De plus, les données d’entraînement des différentes langues sont déséquilibrées : les résultats risquent d’être moins bons avec les langues plus rares. Apple a récemment publié une innovation, avec des « exclusive model parameters » applicables à une seule langue. L’époque des innovations dans le domaine MT n’est pas révolue, et je suis curieux de voir quel niveau ce secteur va atteindre.
Petit pronostic : dans quelle direction l’informatique va-t-elle évoluer dans le domaine des langues ?
S : Il faut espérer que les modèles de compréhension des textes et de rédaction des textes vont encore s’améliorer. Ils deviennent de plus en plus intelligents et apprennent à résoudre des tâches complexes sur la base d’exemples. Avec un seul poème de Shakespeare comme modèle, ils seront en mesure de rédiger d’autres poèmes dans le style de Shakespeare.
J’espère voir plus de nouvelles techniques efficaces pour l’entraînement de grands modèles de langage, pour qu’un processus de développement prenne moins de 100 ans pour une seule personne et qu’elles ne soient plus uniquement réservées aux géants de la technologie.
Je pense aussi que nos terminaux deviendront de plus en plus performants et que de nombreux modèles de langage fonctionneront localement et probablement plus uniquement via des clouds. Il y aura aussi sans doute bientôt davantage de traductions de bout en bout, par exemple audio vers texte, audio vers audio ou image vers texte, le tout sans pipelines complexes composés de plusieurs modèles. Nous espérons que les pipelines end-to-end entraînés avec des données de haute qualité vont se simplifier et gagner en élégance.
R : Le rôle des linguistes va évoluer vers celui de directeurs de textes. Ils devront piloter différents systèmes technologiques pour créer des processus linguistiques. Les traductions et textes automatiques exigeront de moins en moins de travail d’adaptation linguistique. L’expertise en compréhension linguistique et culturelle se doublera de compétences technologiques.
