A l'occasion de son événement Google Next qui se tient les 11 et 12 octobre, Alphabet lance un tout nouvel assistant intelligent à destination des entreprises et des administrations. Baptisé Translation Hub, il est conçu pour traduire l'intégralité d'un document en tenant compte de son contexte. Là où le service en ligne Google Translate se limite à 24 langues, Translation Hub en supporte pas moins de 135. Sachant que la solution est taillée pour convertir un contenu en reprenant intégralement sa mise en page. Résultat : l'outil permettrait, potentiellement, de réduire drastiquement les coûts de traduction.
Sous le capot, Translation Hub s'adosse principalement à deux briques. La première n'est autre que Neural Machine Translation. Dévoilé par Google en 2016, il s'agit du système à base de réseaux de neurones artificiels sur lequel repose historiquement Google Translate. Un méga-modèle qui a été entraîné à partir de milliards d'exemples de phrase et de texte glanés au fil des années sur le web. L'enjeu pour le groupe américain ? Se donner les moyens de tenir compte de l'intégralité d'un texte pour mieux le traduire, à la manière dont le ferait un interprète.
"En trois mois, nous avons enregistré des coûts de traduction en baisse de 90%"
Seconde brique de Translation Hub : AutoML. Grâce à la célèbre technologie cloud de machine learning automatisée de Google, la solution pourra s'adapter à du vocabulaire spécialisé qui n'aurait pas été intégré à la base au sein du modèle de traduction.
Translation Hub supporte aussi bien les documents Google Docs et Slides que les fichiers PDF et Word. "Il préserve non seulement la mise en page et le formatage, mais fournit également des fonctions d'édition plus granulaires, depuis la gestion des commentaires jusqu'à la révision de contenu", précise June Yang, vice-président Cloud AI & Industry Solutions chez Google.
En amont de sa sortie, le service de traduction a été déployé auprès d'une poignée de clients. "En trois mois d'utilisation, nous avons enregistré un volume de pages traduites en hausse de 700% et des coûts de traduction en baisse de 90%", précise Murali Nathan, responsable de l'innovation numérique et de l'expérience employés chez Avery Dennison, l'un des leaders mondiaux de l'emballage et de l'adhésif. "Tous nos employés ont désormais accès à la traduction à la demande, qu'elle soit générale ou spécifique à l'entreprise."
Autres annonces phare de Google Next : le data warehouse en mode cloud de Google, BigQuery, intègre la prise en charge des informations non-structurées, mais aussi le streaming de données en temps réel. L'objectif étant, notamment, de faciliter l'apprentissage machine au fil de l'eau tous formats confondus. Dans la même logique, BigQuery s'étend au support du framework de calcul distribué Apache Spark. Ce qui permet de recourir en parallèle à la bibliothèque de machine learning SparkML.
Toujours en matière d'IA, Google équipe sa plateforme cloud de machine learning Vertex d'une brique orientée vision par ordinateur. Baptisée AI Vision, elle s'articule autour d'un environnement de développement sans code par glisser-déposer. Une interface graphique qui s'accompagne de modèles pré-entrainés pour divers cas d'usage : reconnaissance de produit, détection d'objets divers, estimation de taux d'occupation… Avec AI Vision, Google lance une première brique de machine learning no code spécialisée, qui pourrait être la première d'une longue liste.
A l'occasion de son événement Google Next qui se tient les 11 et 12 octobre, Alphabet lance un tout nouvel assistant intelligent à destination des entreprises et des administrations. Baptisé Translation Hub, il est conçu pour traduire…
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