Une équipe de chercheurs de Meta a dévoilé le système SEAMLESSM4T (traduction automatique massivement multilingue et multimodale), qui offre un large éventail de traductions. Capable de traduire presque instantanément des paroles dans 101 langues et d'en restituer le résultat dans 36 langues cibles grâce à un synthétiseur vocal, ce système d'intelligence artificielle prend notamment en charge la traduction parole-parole, parole-texte, texte-parole et texte-texte.
Le poisson Babel du Guide du voyageur galactique — un poisson capable de comprendre efficacement diverses langues et utilisé pour les traductions — est peut-être enfin devenu réalité.
Répondre au manque de données dans la traduction automatique
Le développement de SEAMLESSM4T s'appuie sur les travaux précédents de Meta dans le domaine de la traduction parole-parole et sur le projet No Language Left Behind, qui visait à proposer une traduction texte-texte pour environ 200 langues. Cependant, un problème récurrent de la traduction automatique est le manque de données d'entraînement pour les langues qui ne sont pas parlées par un grand nombre de personnes. Si les données d'entraînement sont abondantes pour des langues importantes comme l'anglais, elles restent rares pour beaucoup d'autres, en particulier celles qui sont peu présentes en ligne.
Selon Allison Koenecke, informaticienne à l'université Cornell, cette inégalité des données a empêché d'étendre les capacités de traduction automatique aux langues moins courantes. Bien que les causes précises de cette amélioration ne soient pas encore connues, les chercheurs ont découvert que la multilinguisation améliore les performances des systèmes de traduction, même pour les langues disposant de peu de données d'entraînement.
Un système de traduction complet
Pour développer SEAMLESSM4T, l'équipe de Meta a rassemblé des millions d'heures d'enregistrements audio provenant de sources réputées comme les archives des Nations unies et Internet. Ces enregistrements audio ont constitué un solide jeu de données d'entraînement, tout comme les transcriptions et les traductions produites par des humains. L'algorithme a réussi à associer près d'un demi-million d'heures de fragments audio aux textes correspondants dans plusieurs langues.
« Meta a fait un excellent travail en prenant en charge un large éventail de fonctionnalités, comme la synthèse vocale, la transcription de la parole et même la reconnaissance automatique de la parole », a déclaré Chetan Jaiswal, professeur d'informatique à l'université Quinnipiac, qui n'a pas participé à l'étude. « Le simple nombre de langues prises en charge constitue une réussite remarquable. »
Meta, dont le siège se trouve à Menlo Park, en Californie, propose SEAMLESSM4T comme outil open source, permettant aux chercheurs du monde entier de s'appuyer sur son architecture. Cette initiative fait suite au lancement réussi par l'entreprise de son grand modèle de langage, largement adopté par les développeurs du monde entier. Le système SEAMLESSM4T représente une avancée majeure pour la communication multilingue et pourrait transformer la façon dont les gens échangent au-delà des barrières linguistiques.
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