Intro
DeepL s'appuie sur des réseaux neuronaux convolutionnels profonds (CNN) pour générer des traductions de haute qualité. Alors que les CNN sont traditionnellement utilisés pour la reconnaissance d'images, DeepL a adapté cette technologie pour se concentrer sur les relations et les modèles linguistiques.
Les cinq couches du réseau neuronal de DeepL :
- Couche convolutive : Analyse le texte d'entrée à la recherche de motifs reconnaissables.
- Fonction d'activation : Identifie les motifs significatifs.
- Couche de mise en commun : Condense les données pour mettre en évidence les principales tendances.
- Couche entièrement connectée : relie les modèles pour former des traductions significatives.
- Couche décodeur : Construit la sortie finale traduite.
DeepL est formé à l'aide des données bilingues de Linguee, combinées à un moteur de recherche Web avancé qui identifie les nouvelles traductions. Cette approche garantit une amélioration continue et une grande précision.
Quelle est la précision de DeepL Translator ?
DeepL offre en permanence une précision exceptionnelle dans diverses catégories linguistiques. Selon une étude réalisée en 2020, DeepL atteint un taux de précision global de 89 %, surpassant ses concurrents les plus proches dans la plupart des domaines.
Comparaison de la précision : DeepL vs. Google Translate
| Catégorie | Google Translate | DeepL |
|---|---|---|
| Traitement des ambiguïtés | 64.5% | 74.4% |
| Faux amis | 69.4% | 83.3% |
| Valence du verbe | 57.4% | 91.5% |
| Accord non verbal | 90.2% | 92.7% |
| Subordination | 74.7% | 72.5% |
| Temps du verbe/aspect/mode | 69.0% | 71.6% |
DeepL vs. traduction humaine
Bien que le site DeepL soit très précis, il n'est pas à la hauteur des traductions humaines. Des questions telles que la gestion des références intertextuelles, les degrés de politesse et les nuances culturelles restent des domaines dans lesquels les traducteurs humains excellent.
DeepL vs. Google Translate
Une comparaison détaillée montre que DeepL surpasse Google Translate dans la plupart des catégories linguistiques. Le tableau ci-dessous montre comment les deux outils traitent les expressions idiomatiques :
| Catégorie | Google Translate | DeepL |
|---|---|---|
| Forme continue | 86% | 94% |
| Forme discontinue | 71% | 81% |
| Formulaire combiné | 79% | 88% |
| Résultats globaux | 70% | 78% |
DeepL excelle dans le traitement des expressions idiomatiques et des collocations, mais se heurte à l'ambiguïté lexicale, comme le montre l'exemple ci-dessous :
| Scénario | Google Translate | DeepL |
|---|---|---|
| Ambiguïté lexicale | Une meilleure performance | Performances moindres |
| Collocations | Mauvaise traduction de "den Tisch decken". | Traduit avec précision |
Améliorer la précision des traductions sur DeepL
Pour maximiser la précision de la traduction de DeepL :
- Utiliser la post-édition : Demandez à des traducteurs humains de réviser et d'affiner les traductions automatiques.
- Exploiter les plateformes de localisation : Les plateformes telles que les outils de Ranktracker permettent de rationaliser les flux de travail de traduction pour les sites web et les documents.
Quand utiliser DeepL ?
DeepL convient à :
- Traductions professionnelles : Documents marketing, juridiques et médicaux.
- Contenu de haute qualité : Sites web, publications et guides techniques.
- Projets à grande échelle : Gère des volumes importants sans compromettre la qualité.
- Traductions multilingues : Idéal pour les entreprises internationales ayant des besoins multilingues.
Conclusion
DeepL est l'un des outils de traduction automatique les plus précis disponibles à l'heure actuelle, surpassant des concurrents tels que Google Translate dans des domaines clés. Bien qu'il ne puisse pas remplacer totalement les traducteurs humains, ses performances en font un outil précieux pour les entreprises à la recherche de traductions efficaces et fiables.
Vous ne savez toujours pas si DeepL est l'outil qu'il vous faut ? Explorez la suite d'outils de localisation et de traduction de Ranktracker pour améliorer votre stratégie de référencement mondial.
