{"id":44346,"date":"2023-05-15T20:05:18","date_gmt":"2023-05-15T20:05:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/les-tablettes-cuneiformes-seront-bientot-traduites-par-lintelligence-artificielle"},"modified":"2023-05-15T21:18:13","modified_gmt":"2023-05-15T21:18:13","slug":"les-tablettes-cuneiformes-seront-bientot-traduites-par-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/les-tablettes-cuneiformes-seront-bientot-traduites-par-lintelligence-artificielle","title":{"rendered":"Les tablettes cun\u00e9iformes seront bient\u00f4t traduites par l\u2019intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #ff6600\"><strong>Africa-Press &#8211; Senegal. <\/strong><\/span>Une e\u0301quipe de chercheurs israe\u0301liens a mis au point un mode\u0300le de traduction automatique capable de traduire en anglais des tablettes cune\u0301iformes de l\u2019ancienne Me\u0301sopotamie. Un ve\u0301ritable de\u0301fi, car les signes de l\u2019e\u0301criture cune\u0301iforme peuvent se lire de diverses manie\u0300res. Publie\u0301s dans la revue PNAS Nexus, les re\u0301sultats des multiples tests pratique\u0301s pour ve\u0301rifier l\u2019acuite\u0301 des traductions produites par le re\u0301seau d\u2019intelligence artificielle sont plus que prometteurs, puisqu\u2019ils indiquent que la machine est tout a\u0300 fait capable de traduire directement les signes cune\u0301iformes sans passer par une e\u0301tape de translitte\u0301ration en caracte\u0300res latins. C\u2019est une nouvelle voie qui s\u2019ouvre pour les universitaires, car ce type de collaboration entre l\u2019humain et la machine \u2013 ou\u0300 l\u2019humain viendra parfaire la premie\u0300re lecture fournie par la machine \u2013, permettra de faire avancer la recherche en rendant plus accessibles les centaines de milliers de tablettes d\u2019argile qui attendent encore d\u2019e\u0302tre de\u0301chiffre\u0301es.<\/p>\n<p><b>Les tablettes cune\u0301iformes seront biento\u0302t traduites par l\u2019intelligence artificielle<\/b><\/p>\n<p>Les tablettes retrouve\u0301es sur les sites arche\u0301ologiques de l\u2019ancienne Me\u0301sopotamie regorgent d\u2019informations sur les civilisations de la re\u0301gion ; il est donc indispensable de comprendre les textes qui y ont e\u0301te\u0301 note\u0301s en e\u0301criture cune\u0301iforme, dans la langue sume\u0301rienne au sud, et dans la langue akkadienne au nord (environ 2700 avant notre e\u0300re \u2013 75 de notre e\u0300re). E\u0301tant donne\u0301 le nombre de tablettes en langue akkadienne dont on ne connai\u0302t pas encore la teneur en raison du temps ne\u0301cessaire pour leur de\u0301chiffrement et leur traduction, une e\u0301quipe de chercheurs en informatique et d\u2019experts en langues anciennes des universite\u0301s d\u2019Ariel et de Tel Aviv (Israe\u0308l), dirige\u0301e par Shai Gordin, a entrepris de mettre a\u0300 contribution l\u2019intelligence artificielle. Apre\u0300s lui avoir appris a\u0300 reconstituer des tablettes fragmente\u0301es, c\u2019est une mission plus ardue qui lui a e\u0301te\u0301 confie\u0301e : celle d\u2019aider les universitaires a\u0300 accomplir les ta\u0302ches fastidieuses et chronophages de leur traduction.<\/p>\n<p><b>Re\u0301duire le nombre d\u2019e\u0301tapes ne\u0301cessaire a\u0300 la traduction<\/b><\/p>\n<p>Une e\u0301quipe de chercheurs israe\u0301liens a mis au point un mode\u0300le de traduction automatique capable de traduire en anglais des tablettes cune\u0301iformes de l\u2019ancienne Me\u0301sopotamie. Un ve\u0301ritable de\u0301fi, car les signes de l\u2019e\u0301criture cune\u0301iforme peuvent se lire de diverses manie\u0300res. 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C\u2019est une nouvelle voie qui s\u2019ouvre pour les universitaires, car ce type de collaboration entre l\u2019humain et la machine \u2013 ou\u0300 l\u2019humain viendra parfaire la premie\u0300re lecture fournie par la machine \u2013, permettra de faire avancer la recherche en rendant plus accessibles les centaines de milliers de tablettes d\u2019argile qui attendent encore d\u2019e\u0302tre de\u0301chiffre\u0301es.<\/p>\n<p><b>Les tablettes cune\u0301iformes seront biento\u0302t traduites par l\u2019intelligence artificielle<\/b><\/p>\n<p>Les tablettes retrouve\u0301es sur les sites arche\u0301ologiques de l\u2019ancienne Me\u0301sopotamie regorgent d\u2019informations sur les civilisations de la re\u0301gion ; il est donc indispensable de comprendre les textes qui y ont e\u0301te\u0301 note\u0301s en e\u0301criture cune\u0301iforme, dans la langue sume\u0301rienne au sud, et dans la langue akkadienne au nord (environ 2700 avant notre e\u0300re \u2013 75 de notre e\u0300re). E\u0301tant donne\u0301 le nombre de tablettes en langue akkadienne dont on ne connai\u0302t pas encore la teneur en raison du temps ne\u0301cessaire pour leur de\u0301chiffrement et leur traduction, une e\u0301quipe de chercheurs en informatique et d\u2019experts en langues anciennes des universite\u0301s d\u2019Ariel et de Tel Aviv (Israe\u0308l), dirige\u0301e par Shai Gordin, a entrepris de mettre a\u0300 contribution l\u2019intelligence artificielle. Apre\u0300s lui avoir appris a\u0300 reconstituer des tablettes fragmente\u0301es, c\u2019est une mission plus ardue qui lui a e\u0301te\u0301 confie\u0301e : celle d\u2019aider les universitaires a\u0300 accomplir les ta\u0302ches fastidieuses et chronophages de leur traduction.<\/p>\n<p><b>Re\u0301duire le nombre d\u2019e\u0301tapes ne\u0301cessaire a\u0300 la traduction<\/b><\/p>\n<p>Pour traduire une tablette e\u0301crite en cune\u0301iforme, un expert en pale\u0301ographie doit accomplir trois ta\u0302ches successives : recopier les signes (glyphes), les transcrire en alphabet latin, puis traduire le texte dans la langue cible \u2013 ici l\u2019anglais. Les chercheurs se basent donc sur ce sche\u0301ma pour attribuer a\u0300 l\u2019IA deux se\u0301ries de ta\u0302ches comparables afin de de\u0301terminer laquelle est la plus efficace. D\u2019une part, la machine est charge\u0301e de traduire en anglais le texte transcrit en caracte\u0300res latins ; d\u2019autre part, dans la mesure ou\u0300 la reconnaissance optique des caracte\u0300res (OCR) est particulie\u0300rement efficace, la machine doit transcrire elle-me\u0302me en code informatique les glyphes cune\u0301iformes pour les traduire directement en anglais.<\/p>\n<p><b>Les traductions automatiques sont compare\u0301es a\u0300 des traductions de re\u0301fe\u0301rence<\/b><\/p>\n<p>Pour e\u0301valuer les re\u0301sultats de la traduction automatique, ils sont compare\u0301s a\u0300 des traductions de re\u0301fe\u0301rence effectue\u0301es par les humains. Les chercheurs constatent avec satisfaction que la machine re\u0301alise de bons scores, aussi bien en passant par la translitte\u0301ration qu\u2019en traduisant directement les glyphes en cune\u0301iforme. Dans la mesure ou\u0300 \u201cdes traductions de haute qualite\u0301 peuvent e\u0302tre obtenues en traduisant directement du cune\u0301iforme vers l\u2019anglais\u201d, ils en concluent que \u201cl\u2019e\u0301tape de translitte\u0301ration n\u2019est pas ne\u0301cessaire\u201d, comme cela se produit de\u0301ja\u0300 pour des langues utilisant des ide\u0301ogrammes (le chinois ou le japonais par exemple). Le principal crite\u0300re de variabilite\u0301 des re\u0301sultats est pluto\u0302t la longueur du texte donne\u0301 a\u0300 traduire. Les textes trop longs sont les plus sujets aux erreurs, tandis que les meilleurs scores sont obtenus avec des phrases de moyenne longueur, estime\u0301e a\u0300 118 caracte\u0300res. L\u2019IA est e\u0301galement tre\u0300s performante de\u0300s que le texte inclut des formules, ce qui s\u2019applique aussi bien aux e\u0301crits administratifs ou le\u0301gislatifs, qu\u2019aux textes divinatoires.<\/p>\n<p><b>L\u2019IA produit diffe\u0301rents types d\u2019hallucinations<\/b><\/p>\n<p>Les erreurs de sens ge\u0301ne\u0301re\u0301es par la traduction automatique sont de\u0301nomme\u0301es \u201challucinations\u201d. La machine \u201cinvente\u201d en effet des morceaux de phrases de\u0300s qu\u2019elle bute, ce qui peut se produire lorsque ses donne\u0301es d\u2019apprentissage ne sont pas cohe\u0301rentes (quand la traduction humaine de re\u0301fe\u0301rence ne correspond pas au texte source), ou bien lorsqu\u2019elle zappe des parties du texte a\u0300 traduire, soit parce qu\u2019il est trop long, soit parce qu\u2019il est trop court et qu\u2019elle manque de contexte pour le caracte\u0301riser. Il faut pre\u0301ciser que la langue akkadienne est particulie\u0300rement difficile a\u0300 interpre\u0301ter, tout d\u2019abord parce qu\u2019elle ne connai\u0302t pas la ponctuation, mais aussi parce que chaque glyphe peut correspondre a\u0300 diffe\u0301rentes formes phone\u0301tiques et logographiques (on peut le lire de diverses fac\u0327ons) et reve\u0302tir diverses significations selon le contexte. Le pale\u0301ographe note ces e\u0301le\u0301ments par le biais de signes ajoute\u0301s a\u0300 la translitte\u0301ration latine. L\u2019e\u0301quipe de Shai Gordin a de\u0301ja\u0300 entrepris de faire accomplir cette ta\u0302che par la machine, en obtenant une pre\u0301cision de 97%. Enfin, le re\u0301seau de neurones artificiels pe\u0300che e\u0301galement par ignorance, car il ne connai\u0302t pas tous les noms propres mentionne\u0301s dans les tablettes.<\/p>\n<p><b>Les pistes a\u0300 de\u0301velopper<\/b><\/p>\n<p>Les chercheurs concluent des multiples expe\u0301riences re\u0301alise\u0301es, impliquant diverses configurations, que \u201cla meilleure fac\u0327on de traduire un texte est de le diviser en phrases plus courtes\u201d, ce qui est tout a\u0300 fait re\u0301alisable car les textes se pre\u0301sentent sous formes de lignes sur les tablettes ; ils de\u0301cident ainsi qu\u2019il leur faudra \u201cde\u0301finir chaque ligne de texte inscrite sur la tablette comme une unite\u0301 de traduction\u201d. Ils constatent e\u0301galement que malgre\u0301 les bons re\u0301sultats de la traduction directe a\u0300 partir du cune\u0301iforme, elle \u201cest plus sujette aux hallucinations e\u0301tant donne\u0301 la nature polyvalente des signes cune\u0301iformes\u201d. Quant aux lacunes en matie\u0300re de noms propres (noms de personnes ou de lieux), elles seront comble\u0301es au fur et a\u0300 mesure de l\u2019entrai\u0302nement, en particulier en diversifiant les genres de textes.<\/p>\n<p>Lors de cette premie\u0300re batterie de tests, les chercheurs ont d\u2019ailleurs e\u0301te\u0301 surpris par la capacite\u0301 de la machine a\u0300 reproduire le style et le genre du texte source. Conclusion : ces premie\u0300res expe\u0301riences re\u0301alise\u0301es sur des tablettes akkadiennes de\u0301montrent que la traduction ge\u0301ne\u0301re\u0301e par l\u2019IA serait parfaitement utilisable dans le cadre d\u2019une collaboration entre l\u2019humain et la machine, ou\u0300 la traduction automatique serait corrige\u0301e et affine\u0301e par les chercheurs. Ce qui permettra non seulement de rendre ces sources plus accessibles aux universitaires, mais aussi de mieux faire connai\u0302tre au public et de mieux pre\u0301server ce patrimoine de l\u2019humanite\u0301.<\/p>\n<p><strong>Pour plus d&rsquo;informations et d&rsquo;analyses sur la <a href=\"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\">Senegal<\/a>, suivez <a href=\"https:\/\/www.africa-press.net\/\">Africa-Press<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Africa-Press &#8211; Senegal. 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