Pour le moment, l’outil fonctionne avec 16 langues, dont l’anglais, le français et le coréen.
Roblox continue de miser sur l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer sa plateforme. Après un chatbot pour aider les développeurs à créer des mondes virtuels, l’entreprise vient de lancer un traducteur d’IA en temps réel pour les conversations textuelles afin de faciliter les conversations entre les utilisateurs parlant différents langages. Actuellement, l’outil fonctionne avec 16 langues, dont l’anglais, le français, le japonais et le russe, mais la plateforme prévoit d’en ajouter d’autres.
Concrètement, lorsqu’un utilisateur échangera avec un autre, il verra automatiquement les messages traduits dans sa langue dans la fenêtre de discussion, selon Roblox. « Ces traductions sont affichées en temps réel, avec une latence d’environ 100 millisecondes, de sorte que la traduction effectuée en coulisses est presque invisible », a assuré son directeur technique, Daniel Sturman, dans un article de blog.
Un modèle aux multiples avantages
Pour rendre cela possible, Roblox a développé un grand modèle de langage (LLM) unifié de traduction basé sur un transformateur (réseau neuronal conçu pour comprendre le contexte et la signification de données séquentielles), capable de gérer toutes les paires de langues. « C’est comme si vous disposiez de plusieurs applications de traduction, chacune spécialisée dans un groupe de langues similaires, toutes disponibles avec une seule interface », a expliqué Daniel Sturman. Ainsi, à partir d’une phrase source et d’une langue cible, « nous pouvons activer “l’expert” concerné pour générer les traductions ».
Ce modèle a été entraîné sur des données disponibles en open source et les données de traduction de l’entreprise. Des évaluateurs humains ont également traduit des termes populaires et tendances pour chaque langue afin de l’aider à comprendre l’argot moderne. Roblox assure que son modèle présente plusieurs avantages. Il serait notamment capable de détecter la langue source correcte d’un contenu, même si celle-ci n’est pas définie ou a été définie de manière incorrecte. Il pourrait également détecter et traduire un message dans la langue cible, même si ce dernier comprend un mélange de langues.
La plateforme prévoit d’aller plus loin que les échanges textuels, explorant d’autres utilisations pour son modèle comme la traduction automatique de conversations vocales.
