Comment le Machine Learning (apprentissage automatique) bénéficiera-t-il de l’annotation de données multilingues ?

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L’industrie de la traduction et de la localisation évolue continuellement avec les améliorations rapides de l’intelligence artificielle. De nos jours, de plus en plus de processus sont automatisés grâce à l’IA et les entreprises sont impatientes d’intégrer l’intelligence artificielle dans leur entreprise pour assurer une expérience client fluide et sûre.

Cette large utilisation de la traduction automatique amène la question suivante : étant donné que la traduction automatique peut offrir des résultats qui reflètent à peu près l’essentiel d’un texte, cela signifie-t-il que la fin est proche pour les personnes travaillant dans le secteur des services linguistiques ? Eh bien, la réponse est négative. Car les sociétés d’annotation de données recherchent des linguistes et des traducteurs pour améliorer l’intelligence artificielle grâce à leurs connaissances linguistiques approfondies.

Les vétérans de l’industrie de la traduction croient que le fait que les choses changent dans l’industrie ne signifie pas nécessairement que les humains se retrouveront sans emploi. Ils affirment fermement que l’IA et la traduction automatique sont assez bénéfiques pour produire des résultats plus rapides, mais leurs capacités ne sont pas suffisantes pour remplacer les humains, du moins dans un avenir proche. À l’heure actuelle, la manière la plus répandue de bénéficier de la traduction automatique concerne les textes de base qui doivent être traduits dans un court laps de temps. Mais pour les personnes qui souhaitent que leurs textes soient traduits avec précision et sans erreur, les professionnels humains offrent de meilleurs résultats. Surtout pour les plateformes telles que les plateformes de commerce électronique, il est très important de s’assurer que votre contenu est traduit d’une manière facile à comprendre et irréprochable si vous voulez paraître digne de confiance et digne de confiance.

Les humains jouent également un rôle essentiel dans la formation de l’IA. Étant donné que l »apprentissage automatique (machine learning) imite fondamentalement le fonctionnement du cerveau humain, les linguistes et les traducteurs sont nécessaires pour améliorer l’intelligence artificielle en offrant leurs connaissances d’une manière qui profitera à l’IA. Les services d’annotation de données multilingues aident les machines à fournir des résultats plus précis et à améliorer l’expérience client. Des processus tels que l’annotation de texte, la transcription vocale et les services d’étiquetage de données sont vitaux pour de nombreuses entreprises. Et pour l’industrie de la langue, des pratiques telles que la catégorisation de texte, l’annotation sémantique et le découpage de phrases sont extrêmement utiles pour que l’intelligence artificielle puisse analyser les textes en fonction de leur nature et pouvoir créer des segments cohérents dans les textes.

Mechanical Turk d’Amazon a été l’un des pionniers dans la recherche d’une main-d’œuvre qualifiée où les individus se voient confier des tâches spécifiques pour des projets d’apprentissage automatique. Leurs tâches étaient de nature simple, on leur demandait d’étiqueter des images et de transcrire des voix, etc. L’utilisation d’humains dans le processus d’automatisation est également quelque chose dont l’industrie linguistique a besoin. « Alors que les progrès de l’IA envahissent de nombreuses industries à une vitesse rapide, il y aura toujours un besoin d’humains pour les opérations dans des industries telles que la traduction pour fonctionner avec une approche humaine des choses », indique Kerem Kalkancı, fondateur et PDG du Service de traduction en ligne Protranslate, qui explique que Protranslate est actuellement l’une des principales plateformes sur le web à proposer des services linguistiques dans la région EMEA (Europe, Moyen-Orient, Afrique).

« Les données d’entraînement pour le machine learning constitueront une partie importante de la main-d’œuvre humaine pour pouvoir tirer parti des modèles du machine learning sur ordinateur. De grandes quantités de données d’entraînement de haute qualité à utiliser avec le machine learning seront toujours produites par les travailleurs répartis dans le monde entier et contribueront à produire ces données et c’est là que nous nous positionnons pour l’avenir avec une importante main-d’œuvre indépendante de plus de 45 000 traducteurs dans le monde entier qui grandit de jour en jour » dit Kalkanci.

En conclusion, on peut dire sans risque de se tromper que si l’intelligence artificielle progresse rapidement, elle n’élimine pas le rôle des traducteurs. En fait, les traducteurs humains jouent un rôle crucial dans l’annotation de données multilingues qui aideront l’intelligence artificielle à être plus compétente.

Cet article n’a pas été rédigé par la rédaction de breizh-info.com

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