La découverte de l’intelligence artificielle remonte aux années 1950 avec le renommé mathématicien britannique Alan Mathison TURING, connu également pour être parvenu à déchiffrer les codes secrets de la machine Enigma, utilisée par la Marine allemande durant la Seconde Guerre mondiale, grâce à la mise au point de machine et de méthodes. Par la suite, le concept de test Turing voit le jour. Depuis les années 1950 jusqu’à aujourd’hui, l’IA ne cesse de progresser et son usage se fait désormais dans de nombreux domaines, notamment notre cœur de métier : la traduction. La traduction assistée par la machine de type TAO (Traduction Assistée par Ordinateur) est basée sur des algorithmes et des règles et est certes plus rapide et efficace, très utile pour des traductions volumineuses. L’avancement est évident avec l’entrée dans l’arène de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est le niveau d’assistance très développé pour le traducteur puisque ce dernier est capable de répliquer les nuances des diverses langues sources. Par ailleurs, l’intelligence artificielle, comme DeepL ou ChatGPT, peut gérer des expressions idiomatiques et comprend, de plus en plus, le contexte culturel et le ton du document à traduire.
L’usage de l’Intelligence artificielle (IA)
Les cabinets d’avocats qui travaillent avec des clients et des correspondants internationaux doivent faire face aux barrières linguistiques, aux lois étrangères et aux nuances culturelles. Pour relever ces défis, les équipes juridiques intègrent de plus en plus la technologie de traduction fondée sur l’IA dans leurs flux de travail pour diverses raisons : rationalisation des traductions juridiques, amélioration de la communication multilingue et augmentation de la productivité. Grâce aux progrès majeurs des algorithmes de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique (ML), la technologie de traduction basée sur l’IA est plus sophistiquée que jamais.
Le logiciel de traduction DeepL en est l’exemple parfait. Avec ses traductions précises, contextuellement pertinentes et naturelles, DeepL est un choix de premier ordre pour les entreprises du monde entier, y compris celles du secteur juridique. De plus, l’usage de la TAO et de l’IA tend à faire apparaître un nouveau domaine de la traduction : la post-édition.
Or, malgré cette explosion avec l’entrée de l’intelligence artificielle et sa rapide évolution, il faut très rapidement considérer l’impact de ce dernier sur la confidentialité des dossiers, souvent très sensibles.
Pour rappel, la confidentialité se définit comme « le fait de s’assurer que l’information n’est accessible qu’à ceux dont l’accès est autorisé » selon l’Organisation internationale de normalisation, émettrice des normes ISO. En outre, les traducteurs sont soumis à la confidentialité des documents confiés et au secret professionnel défini par l’article 226-13 du Code pénal français. Bien que la profession du métier de traducteur ne soit pas réglementée en France, les traducteurs assermentés, quant à eux, sont tenus par les règles de déontologie des professionnels du droit, notamment la prohibition de divulgation des données personnelles des clients. Son usage soulève soulever quelques interrogations, notamment en ce qui a trait à la confidentialité des documents.
Sachant que l’IA peut contribuer à une traduction plus efficace, nous suggérons aux clients qui achètent des services de traduction de trouver un équilibre entre économie de temps et d’argent et protection de la confidentialité des données. Les clients peuvent évaluer leurs besoins et évaluer leurs solutions en répondant aux questions suivantes :
Dans quelle mesure dois-je protéger mes documents ?
Est-il acceptable que mes documents soient envoyés et traités dans le cloud ?
Ai-je suffisamment de budget et de temps pour une traduction humaine ?
Quelles solutions ? Faut-il isoler son serveur en acceptant en amont avec le client la non-utilisation de l’intelligence artificielle ou au contraire faut-il annoncer au client qu’on utilise l’intelligence artificielle et signer un accord en ce sens pour décrire son utilisation en mettant en place des seuils à ne pas dépasser afin de rester en conformité avec le Règlement général sur la protection des données (RGPD) du 27 avril 2016.
Les divers enjeux de l’intelligence artificielle (IA) en traduction
• Manque de transparence des algorithmes d’IA
La nature de « boîte noire » des systèmes d’IA signifie que leurs processus de prise de décision sont souvent opaques. Cette obscurité suscite des inquiétudes pour les entreprises, les utilisateurs et les régulateurs, car ils ne peuvent souvent pas voir ou comprendre comment les algorithmes d’IA parviennent à certaines conclusions ou actions. Un manque de transparence algorithmique peut également masquer des biais ou des défauts dans les systèmes d’IA, ce qui conduit à des résultats qui peuvent nuire par inadvertance à certains groupes ou individus. Sans cette transparence, les entreprises risquent d’éroder la confiance des clients et de violer potentiellement les exigences réglementaires.
• Utilisation non autorisée des données personnelles
L’intégration de données personnelles dans des modèles d’IA sans un consentement explicite présente des risques importants, notamment des répercussions juridiques en vertu des lois sur la protection des données telles que le règlement européen RGPD et des violations potentielles des normes éthiques. L’utilisation non autorisée de ces données peut entraîner des violations de la vie privée, des amendes substantielles et des dommages à la réputation d’une entreprise qui ne peuvent pas être omis.
• Problèmes de droits d’auteur et de propriété intellectuelle liés à l’IA
Les systèmes d’IA nécessitent souvent de grands ensembles de données pour la formation, ce qui peut conduire à l’utilisation de matériel protégé par des droits d’auteur sans autorisation. Cela enfreint les lois sur les droits d’auteur et soulève des problèmes de confidentialité lorsque le contenu comprend des données personnelles. Les entreprises doivent relever ces défis avec prudence pour éviter les litiges et les retombées potentielles de l’utilisation de la propriété intellectuelle de tiers sans consentement.
Les solutions face aux enjeux de l’usage de l’intelligence artificielle (IA)
• Intégrer la confidentialité dans la conception de l’IA
Afin d’atténuer les risques liés à la confidentialité de l’IA, il semble nécessaire d’intégrer les considérations de confidentialité dès les premières étapes du développement du système d’IA. Cela implique l’adoption de principes de « confidentialité dès la conception » en garantissant que la protection des données n’est pas une réflexion après coup, mais un élément fondamental de la technologie développée par l’équipe du client. Ce faisant, les modèles d’IA sont construits avec les garanties nécessaires pour limiter l’exposition inutile des données et pour assurer une sécurité robuste dès le départ. Le chiffrement doit être la norme pour protéger les données au repos et en transit, tandis que des audits réguliers peuvent garantir le respect continu des politiques de confidentialité.
• Anonymisation et agrégation des données
L’utilisation de techniques d’anonymisation peut protéger les identités individuelles en supprimant les informations identifiables des ensembles de données utilisés par les systèmes d’IA. Ce processus implique la modification, le chiffrement ou la suppression des identifiants personnels en garantissant que les données ne peuvent pas être retracées jusqu’à un individu. En tandem avec l’anonymisation, l’agrégation de données combine des points de données individuels dans des ensembles de données plus volumineux, qui peuvent être analysés sans révéler de détails personnels et sensibles. Ces stratégies réduisent le risque de violation de la vie privée en empêchant l’association des données à des individus spécifiques lors de l’analyse de l’IA.
• Limiter les durées de conservation des données
La mise en œuvre de politiques strictes de conservation des données minimise les risques de confidentialité associés à l’IA. La définition de limites claires sur la durée de conservation des données permet d’éviter l’accumulation inutile d’informations personnelles à long terme, réduisant ainsi le risque qu’elles soient exposées en cas de violation. Ces politiques obligent les organisations à examiner et à purger régulièrement les données obsolètes ou non pertinentes, à rationaliser les bases de données.
En guise de conclusion, il faut retenir que l’IA est une arme à double tranchant. La confidentialité est un des aspects de la traduction qui ne peut pris à la légère à l’ère de l’IA. Lorsque de nouvelles technologies sont adoptées, les traducteurs et les clients doivent être conscients de l’impact potentiel sur la confidentialité et en assurer sa protection. Les entreprises intègrent de plus en plus l’IA dans leurs opérations ou en viennent même à créer des systèmes d’IA pour leurs clients. Elles sont donc confrontées à de nombreux problèmes de confidentialité qui doivent être traités de manière proactive. Ces préoccupations façonnent la confiance des clients et ont des implications juridiques et éthiques importantes que les entreprises doivent gérer avec prudence et que les traducteurs doivent évidemment prendre en compte dès les prémices du processus de traduction.
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