MinT/fr

MinT (Machine in Translation) est un service de traduction automatique basé sur des modèles de traduction neuronaux automatiques open source. Le service est hébergé dans l'infrastructure de la Fondation Wikimedia et il exécute des modèles de traduction publiés par d'autres organisations avec une licence open source. Le service de traduction automatique ouvert peut être une partie clé de l'infrastructure essentielle de l'écosystème de la connaissance libre. Cette page présente les initiatives visant à étendre le service et à rendre cette infrastructure disponible le plus largement.

Vous pouvez essayer MinT dans le cadre de projets tels que la traduction de contenu et Translatewiki.net ou directement dans une instance de test.



À propos de MinT
MinT est conçu pour fournir des traductions à partir de plusieurs modèles de traduction automatique. Initialement il utilise les modèles suivants :

MinT prend en charge plus de 200 langues, avec plus de 50 langues non prises en charge par les autres services (y compris 27 langues pour lesquelles il n'existe pas encore de Wikipedia). Vous pouvez lire davantage sur la sortie initiale de MinT et consulter certaines questions fréquemment posées dans la page de synthèse du service.
 * NLLB-200. The latest model from the No Language Left Behind project by a research team at Meta. This model supports translation across 200 languages, including many that are not supported by other vendors.
 * OpusMT. Le OPUS (Open Parallel Corpus) project de l'Université d'Helsinki compile des contenus multilingues avec une licence gratuite pour former les modèles de traduction OpusMT. Chacun peut facilement contribuer à améliorer la qualité de la traduction en participant aux différents projets qui contribuent aux données d'OPUS. Par exemple, lorsque vous utilisez la Traduction de contenu pour créer des traductions d'articles Wikipedia, les données des traductions publiées seront incorporées comme une nouvelle ressource pour améliorer la qualité de la traduction pour la prochaine version du modèle. Une autre façon rapide de contribuer est de fournir les traductions des phrases avec Tatoeba.
 * IndicTrans2. Le projet IndicTrans2 fournit des modèles de traduction pour soutenir sur 20 langues indiennes. Ces modèles ont été développés par AI4Bharat@IIT Madras, un groupe de recherche de l'Institut indien de technologie de Madras.
 * Softcatalà. Softcatalà est une organisation à but non lucratif qui vise à améliorer l'utilisation du catalan dans les produits numériques. Dans le cadre du projet de traduction Softcatalà, des modèles de traduction utilisés dans leur service de traduction pour traduire 10 langues vers et depuis le catalan ont été publiés.



Détails techniques
The translation models have been optimized for performance using OpenNMT Ctranslate2 library in order to avoid the need for GPU acceleration. This makes it easier for organizations and individuals to build and run their own instances. For more details you can check the source code, the API spec, and a test instance.

MinT fournit une plateforme pour exécuter plusieurs modèles de traduction. Afin de soutenir différentes initiatives, des aspects tels que la segmentation des phrases, la détection de la langue, le pré/post-traitement du contenu et le support du format riche ont été développés au-dessus des modèles basés sur le texte simple.



Impliquez-vous
Feel free to share any feedback in the discussion page. Planned improvements are captured in Phabricator, you can propose improvements or report any issue, track the progress of any task, and share your perspective on it. For completed work you can also check the status updates below.



MinT pour les traducteurs
Translation is a common way to contribute in the Wikimedia ecosystem for multilingual users. Machine translation can provide a useful initial translation for users to review and improve. The Language team has developed tools to support translations in their workflows that can integrate different machine translation services to speed up their processes. Once MinT was available, integrating it with these tools was a logical next step to amplify their impact. MinT is available in the following projects:

* Localization infrastructure. The Translate extension provides the infrastructure used to translate our software and multilingual pages. Communities of translators use it on Translatewiki.net, Wikimedia Meta-wiki, Mediawiki.org and more. 
 * La Traduction du contenu. La traduction de contenu fournit des conseils pour créer la traduction d'un article Wikipedia dans une autre langue. La Traduction de contenu intègre plusieurs services de traduction pour fournir une traduction initiale.

MinT pour les lecteurs Wikipedia
The number of topics and the amount of information a reader can learn about from Wikipedia depends on the languages they speak. Machine translation can help people to learn more about their topics of interest when the content is not available in their language.

Cette initiative explore comment mettre en évidence le support de traduction automatique de MinT dans les articles de Wikipedia de manière à :


 * Permet aux lecteurs d'en apprendre plus sur les sujets d'intérêt dans les autres langues
 * Différencie clairement le contenu généré automatiquement de celui créé par la communauté.
 * Encourage à contribuer au contenu créé par la communauté lorsque cela est possible.

L'équipe de langue travaille actuellement sur les aspects de conception et de recherche du projet afin d'identifier les meilleurs moyens de généraliser MinT dans Wikipedia, et sur les recherches techniques pour que le service fonctionne dans ce contexte.



MinT disponible plus largement
Working on the previous initiatives will help to polish and solidify the system. For now, the MinT API is only available for Wikimedia products. As the system gets ready, we'll consider a wider exposure. Providing a service that can be used by communities in innovative ways can be a very powerful tool. New initiatives to make MinT more widely available will be captured here in the future. Meanwhile, feel free to configure your own MinT instance to experiment with it.




 * Completed initial design exploration to illustrate 5 concepts on how to surface machine-translated contents from other languages for Wikipedia articles
 * Completed enablements of MinT in Content Translation for Lingurian, where the community requested further clarifications about MinT, and the last set of 14 languages that could be supported with the NLLB-200 model.
 * Enabled Mint for translatable pages on test wiki
 * Expanded exposure of MinT with the enablement of Content Translation mobile and desktop experiences as default in 7 Wikipedias supported by MinT (Cherokee, Tongan, Hungarian, Kazakh, Kyrgyz, Minangkabau, and Sardinian).
 * Completed the validation for all languages supported by the translation models used by MinT as part of the final QA for enabling the new translation service.
 * Santhosh presented at the 10th Workshop on Asian Translation emphasizing the need for machine translation to be universal, free, and available in more languages. A message well received by the attendees.


 * Research planning started with an initial draft of the research brief for MinT on Wikipedia
 * Continuing technical explorations for applying machine translation beyond plain text (what underlying models provide) to support the Wikipedia context: A new improved approach for sentence segmentation (with a demo page to try) that provides a more accurate way to identify when a sentence ends in different languages, and with a preference to avoid splitting in case of doubt (preferred in the context of machine translation to avoid fragmenting the context of a translation, for example, misinterpreting the dot of an abbreviation as a fullstop).


 * Successful exploration for the use of MinT to translate structured formats such as HTML, SVG and markdown.
 * Completed the deprecation of Youdao, an external translation service that was failing for a long time.
 * Continued design exploration for MinT on Wikipedia with new and updated workflows based feedback.
 * Identified languages which can benefit the most from new OpusMT models


 * Made MinT the default translation service for Zulu in Content Translation


 * Enabled machine translation with MinT (and communicating with communities) for 75 new languages: 62 languages where the mobile translation experience is available, and 13 languages where translation quality from other services may not be ideal based on the MT usage report data and/or community feedback.
 * Validation of previous enablements: identified issues with Bhojpuri and with Latvian where MinT was not available due to mismatches with the language codes used by Wikipedias, MinT and the underlying translation models.


 * Initial design explorations and prototypes on ways we could integrate MinT in Wikipedia
 * Improved Mint translation post-processing to better support languages using the Arabic script by avoiding extra paces after fullstops.
 * Completed the integration of the IndicTrans2 model by verifying the enablement of all their 23 supported languages.
 * Initial analysis of activity for Wikipedia communities that are supported with MinT for the first time to identify potential pilot wikis for future research and as early adopters.
 * Enablement of MinT on translatewiki.net for the use in localization of Wikimedia and other open projects.