La traduction des jeux de société (... ou "nononon, on veut de la VF Deutsche Qualität bordel !")

Discussions (générales)
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D’où l’intérêt d’en encadrer l’usage, autant que possible, pour éviter que ça nous échappe. Je reste persuadé que l’IA pourrait être un outil formidable, selon ce qu’on en fait. Bon, je ne me fais pas d’illusion, on fera sûrement n’importe quoi !

Il fut un temps où le progrès technologique devait aider l’humanité à s’émanciper des contraintes matérielles pour plus de loisirs et de temps pour créer, on est en train de faire exactement l’inverse ! On se retrouve cantonnés à faire des tâches qui n’ont plus aucun sens, et on tend à effacer les métiers qui en ont, du sens…

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Perso, et je le vois depuis 20 ans sur l’IA, ça lisse les résultats que ça sort.
Ce n’est qu’un générateur de résultat qui cherche à contenter un maximum de personnes. Il n’y a donc plus de créativité, juste un résultat moyen mais pas la meilleure solution.
Ça reste un outil qui aide, mais qui ne remplace pas la décision humaine qui a plus de dimensions sentimentales.

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L’article du Labo des Jeux est ici pour ceux que ça intéresse :

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Ceci dit, chez mon voisin barista, « faire le café » est un art :wink:

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Et est-ce qu’il a été remplacé par une IA ? Parce que s’il ne l’a pas été, ça sert le propos, justement… :wink:

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Nous sommes d’accord :smiley:

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Je venais justement de le lire sur le Labo des Jeux, très intéressant, merci.

Je ne suis pas anti IA par principe, m’enfin ce que tu racontes sur la « post-édition » est emblématique de l’hypocrisie sur ce sujet. L’usage de l’IA, quand il s’agit de l’appliquer à des choses dont le sens doit être précis, ne fait gagner du temps que si on accepte d’avoir, justement, des contresens plus ou moins importants (qui peuvent péter un jeu, dans le cas du JDS) dans le résultat final. Le « post-éditeur », s’il veut faire son travail correctement, ne doit pas « corriger les fautes » de l’IA. Il doit dans un premier temps faire le travail d’absolue compréhension du matériau original, puis d’absolue compréhension du résultat final généré par l’IA, pour s’assurer que les deux correspondent bien.

Je n’y connais pas grand chose en traduction, mais j’ai fait des petites expériences côté presse, puisque certains journaux sont tentés par la réécriture d’articles de correspondants locaux par l’IA (au lieu d’une relecture/réécriture par des journalistes) mais, rassurez-vous, il y a une post-édition par des journalistes. Je me suis amusé à faire des essais sur des articles de presse en demandant à différentes IA génératives des réécritures variées : résumer un article, réécrire dans un style différent, proposer des titres alternatifs, etc. Les résultats ? L’écriture est d’une platitude sans nom, mais ça à la limite c’est pas grave, tant que l’info est là. Le problème, ce sont les (parfois très subtils) contresens et raccourcis qui peuvent apparaître dans la version traitée par IA. Des contresens et raccourcis qui peuvent être graves mais qui ne sont détectables que si l’on est très attentif et, surtout, que l’on a parfaitement compris le matériau d’origine. Sauf que ce n’est pas ça qu’on demande à un « post-éditeur », sinon le gain de temps ne devient plus si important.

Je suis effaré de voir des éditeurs de JDS partir vers ce genre de truc au moment où d’autres mettent enfin les moyens pour des trads de qualité.

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Merci, je crois que tout est dit.

Et si ça peut aussi aider à mieux faire comprendre le métier de traducteur, tant mieux !

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J’ai envie de dire « pas vu pas pris » non ?

Ici il y a toute une bande de fous furieux qui décortiquent la moindre salamandre venue des profondeurs, merci beaucoup !

Mais à côté de cela, combien de gens ont craqué sur un Microgame du Mata-Gô, sur le présentoir à côté de la caisse, par exemple, sans jamais ensuite savoir que la trad’ de la règle n’était pas correcte ?

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Attention à ne pas oublier que l’IA même si elle vient de faire un bon important en terme de visibilité et de performances, possède une marge de progression énorme. Il n’y a qu’à voir les évolutions entre les modèles avec seulement quelques mois d’écart.

Difficile aujourd’hui de savoir où cela va s’arrêter, et sauf problématique majeure de ressources, je ne vois pas pourquoi dans de nombreux domaines l’IA n’arriverait pas au niveau des humains (probablement pas avec les modèles/techno actuelles, mais on y arrivera).
C’est un peu l’effet Kodak avec l’arrivée de la photo numérique.

C’est clair qu’aujourd’hui les IA tendent à baisser le niveau de qualité général / uniformiser les rendus. Mais rien qu’avec des modèles spécialisés, on arrive à des résultats déjà bien meilleurs pour répondre à une problématique donnée.

Dans le cadre de la traduction, on peut imager des modèles entrainés spécifiquement pour le JDS par exemple, ou pour reproduire le style de tel ou tel auteur/style/époque…
En complétant avec des RAG, on peut dès maintenant se défaire des problématiques de contexte spécifique.

Bien sur aujourd’hui cela prend encore du temps/cout. Les problématiques d’hallucinations ne sont pas encore maitrisés. Mais je ne pense pas qu’il faille miser sur le fait que ça va rester comme cela.

Et lire ce type de retour (extrait de l’article du Labo des Jeux posté un peu plus haut)

En réalité la post-édition pose beaucoup de problèmes : l’IA ne sait pas reconnaître les références culturelles, les sarcasmes, l’humour, les niveaux de langue, la tonalité, le sous-texte, les non-dits, les expressions idiomatiques… et se plante encore souvent.

C’est se voiler la face sur la réalité de l’IA. C’est déjà à moitié vrai aujourd’hui, ça risque d’être totalement faux demain (Kodak again ^^).

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C’est mon article que tu cites.

Et je maintiens, l’IA est aux fraises sur la plupart de ces éléments. Mais oui il est évident qu’elle va s’améliorer avec le temps (en pillant probablement mes traductions et celle de mes confrères au passage, ce qui est un autre problème).

Maintenant est-ce qu’elle saura détecter le sarcasme, la poésie, etc.? Difficile à dire aujourd’hui. Et dans le jds, est-ce qu’elle aura le « sens » du jeu, saura réfléchir comme un joueur, ce qui est indispensable pour bien traduire dans ce domaine ?

Typiquement moi quand je traduis, je sais à quoi se rapporte telle ou telle action, que tu dois faire ceci parce qu’à la fin du jeu ça te rapporte cela, etc. C’est important pour rendre la règle fluide et accessible. Mais oui ce n’est pas forcément indispensable. Les joueurs (et les éditeurs) décideront.

(Et la conso d’énergie, aussi. Parce que ouais les IA c’est fantastique mais qu’est -ce que ça mouline)

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Et je maintiens, l’IA est aux fraises sur la plupart de ces éléments.

Une IA basé sur un moteur généraliste oui. Mais une IA que tu entrainerais spécifiquement pour ces élements c’est beaucoup moins sur.
C’est comme pour les humains, une IA doit s’entrainer. Et si tu veux de la qualité, il faut chercher de l’expertise, du spécifique.
Et ces IA spécifiques, ça explose aujourd’hui (cf la Keynote de Microsoft Build avec la KhanMigo et son moteur dédié à l’apprentissage des Maths par exemple)

(en pillant probablement mes traductions et celle de mes confrères au passage, ce qui est un autre problème).

Oui c’est un autre sujet. Je suis clairement d’accord avec le problème de fond. Après je me pose la question est-ce vraiment si différent d’un apprentissage humain ou tu vas t’inspirer de livres existants, qui vont forcément influencer ta façon de penser ? Aujourd’hui l’IA ne se contente plus de copier-coller.
La frontière entre plagiat et création n’est pas si évidente que cela à mon sens.

Maintenant est-ce qu’elle saura détecter le sarcasme, la poésie, etc.? Difficile à dire aujourd’hui. Et dans le jds, est-ce qu’elle aura le « sens » du jeu, saura réfléchir comme un joueur, ce qui est indispensable pour bien traduire dans ce domaine ?

Entrainée pour oui.
Aujourd’hui si ça avait un intérêt économique fort (ou du moins que ça se soit plus haut dans la liste des priorité), on pourrait sans problème créer un modèle dédié JDS qui saurait réfléchir comme un joueur.

Typiquement moi quand je traduis, je sais à quoi se rapporte telle ou telle action, que tu dois faire ceci parce qu’à la fin du jeu ça te rapporte cela, etc.

Correctement entrainée, avec éventuellement un RAG pour ajouter le contexte manquant l’IA peut le savoir aussi. Pour le coup là on reste sur un niveau de complexité qui reste simple (une règle de jeu est faite pour être comprise facilement)

(Et la conso d’énergie, aussi. Parce que ouais les IA c’est fantastique mais qu’est -ce que ça mouline)

Ca s’améliore aussi de ce coté là. Mais où se trouvera le point d’équilibre difficile à dire.
On peut imaginer aussi que l’informatique quantique (bon on y est pas encore tout à fait) pourrait faire exploser les capacités de l’IA sans faire exploser la conso d’énergie.

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Économiquement parlant, j’avoue que j’ai assez du mal à imaginer ce genre de modèle, justement. Ça n’en vaudrait juste pas la peine.

Le truc avec l’exemple de Kodak, c’est que ça n’a juste rien à voir. Remplacer une technologie par une autre, c’est « facile ». Remplacer de l’intuitif, du ressenti et de l’analyse à long terme par du calcul de probabilités immédiat, beaucoup moins. Après, je fais partie de ceux qui pensent que l’IA finira par s’imposer dans le milieu de la traduction (plus sérieusement qu’aujourd’hui, s’entend), mais ça ne sera pas la solution ultime (du moins, pas avant longtemps, amha). Pour faire du « simple », oui, ils y arriveront. Mais au-delà, pas sûr que le jeu en vaille la chandelle. D’autant que les premières sirènes de l’IA, c’est fini, la réalité financière commence à venir frapper à la porte de certains…

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Puisqu’on parle ia, je me permets de ralayer cette vidéo hallucinante sur certaines « avancées » : https://youtu.be/kMRlpCRZiz0?si=bqfYWdANEwO9txKB

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Merci de la réponse détaillée, c’est très intéressant.

En effet je pense que la priorité économique (très faible pour le moment dans ce secteur) sera déterminante dans les années à venir.

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Aujourd’hui, c’est plutôt l’inverse. L’informatique quantique, elle fait exploser la conso pour une puissance ridiculement faible… Il va falloir encore du temps pour que ce soit « rentable ».

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Et la priorité écologique, on en parle ? La quantité d’énergie littéralement dévorée par ces « intelligences » est tout bonnement scandaleuse au regard de ce que ces « intelligences » apportent de concret au genre humain. Sans parler de tout le reste de ressources gaspillées pour alimenter la chaîne de fabrication des super-calculateurs nécessaires.

Cela a déjà été démontré maintes fois par le passé : ce n’est pas parce que nous sommes capables de réaliser quelque chose qu’il est sage/raisonnable/utile de le réaliser pour autant. :roll_eyes:

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Je pense que l’IA est très mal utilisée car les modèles généralistes actuels peuvent deja faire ça avec des résultats plutôt encourageants à vrai dire s’ils sont utilisés correctement.

Le problème est de se dire qu’il suffit de taper « traduit moi ce texte en français » pour avoir le meilleur résultat mais c’est loin de la vérité. Sans être très complexe, les modèles actuels nécessitent un minimum de compétences pour être utilisés efficacement.

Cela étant dit, si on veut une traduction de qualité et professionnel, il faudra toujours passer par un traducteur humain pour à minima valider le travail. L’IA permettrait surtout des gains de productivité pour les traducteurs qui savent bien l’utiliser (ce qui déjà aurait un impact sur l’emploi).

Le gros problème est que beaucoup de dirigeants tombent dans le piège et pensent que l’IA peut remplacer des personnes (on arrive quand même dans un monde où une IA parlera à une autre IA), qu’elle est créative (ce qui reste débattable je suppose) ou qu’elle produit un travail fiable (bah non).

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Ce n’est qu’une question de temps, notamment pour le critère créatif (et donc pour les deux autres dans la foulée).

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Si j’ai bien tout compris, ça renvoie à ce que @Transludis appelle la post édition, et c’est ça le problème : l’humain sera moins performant à relire qu’à traduire.
Donc ce que tu gagnes d’un côté (du temps ?) tu le perds de l’autre (de la qualité).

Oh, wait.

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