It will take a year or two before we finally grasp what AI really is capable of, and what not.
Nobody has to doubt that the current claims are exaggerated, but in the meantime we try to be as good informed as possible.
As I have written earlier, here and elsewhere, as a translator we all use AI in some form since some years. I don’t know when it exactly started. It’s difficult to pinpoint the moment, because it was a gradual evolution in the way our software became smarter in the way it combined terminology databases and previous translations.
The word ‘intelligent’ is not, however, the way I would describe it. The software, also the so-called Artificial Intelligence, gives sometimes unexpected results, but always shows a lack of intelligence, understanding and logic. It only does seem so superfluously.
During the AI Expo 2026, organized by Proz.com, some speakers gave some insightful talks showing how AI lacks in-depth knowledge and mastering of language and translation.
Het eenvoudige ei is niet alleen een alledaags voedingsmiddel, maar ook een woord dat ons een interessante blik biedt op taal en cultuur. In vier veelgesproken Europese talen (Nederlands, Frans, Engels en Duits) heeft het woord “ei” zijn eigen vorm, klank en geschiedenis.
In het Nederlands spreken we van een “ei”. Het meervoud, “eieren”, laat meteen zien dat het woord een onregelmatige vorm heeft. Deze variatie is typisch voor oudere woorden in de taal en gaat terug tot het Oudnederlands. Het meervoud is een stapelmeervoud. Dat wil zeggen dat de meervoudsvorm een opeenstapeling is van meervoudsvormen. Het oorspronkelijke meervoud van “ei” was “eier”, zoals “kind” in het meervoud “kinder” was, maar de meervoudsvorm -er was verloren gegaan, werd niet meer herkend, en daarom werd er de bekendere vorm -en aan toegevoegd, waardoor “eieren” en ook “kinderen” ontstond.
In het Frans wordt een ei “œuf” genoemd, met als meervoud “œufs”.
Het Engels gebruikt het woord “egg”, met het regelmatige meervoud “eggs”. Dit woord is kort en krachtig en heeft zijn wortels in het Oudengels “æg”, dat sterk lijkt op de Nederlandse vorm.
In het Duits tenslotte heet een ei “Ei”, met het meervoud “Eier”. Het Duits heeft dus de meervoudsvorm -er wel nog bewaard, in tegenstelling tot het Nederlands.
Deze vier woorden tonen duidelijk hoe talen verwant kunnen zijn en toch hun eigen weg gaan. Nederlands, Engels en Duits delen een gemeenschappelijke basis: het zijn Germaanse talen. Frans is een Romaanse taal, maar hoort net als de andere drie talen bij de Indo-Europese talen, zodat de verwantschappen tussen Frans en de andere drie veel verder in het verleden liggen, en moeilijker herkenbaar zijn. Bovendien wijzen schijnbare overeenkomsten niet noodzakelijk op echte overeenkomsten.
Een mooi moment waarop deze woorden samenkomen in de praktijk is Pasen. Denk aan het zoeken naar “paaseieren” in het Nederlands, “œufs de Pâques” in het Frans, “Easter eggs” in het Engels en “Ostereier “in het Duits. Hoewel de woorden verschillen, is de traditie herkenbaar: het ei als symbool van nieuw leven in de lente.
Zo laat zelfs een klein woord als “ei” zien hoe taal, geschiedenis en cultuur met elkaar verweven zijn en hoe we elkaar toch begrijpen, zelfs als we verschillende woorden gebruiken.
We bedoelen natuurlijk niet echt “taart”, maar “pi”, op z’n Engels uitgesproken, want vandaag is het Pi-dag.
NASA gebruikt natuurlijk vaak pi. Dat is onvermijdelijk, omdat het getal in veel berekeningen voorkomt. Wiskunde zou nergens zijn zonder pi, en daardoor ook natuurkunde niet, om over interplanetaire vluchten nog maar te zwijen.
Pi is al lange tijd tot vele miljoenen cijfers achter de komma bekend, maar NASA gebruikt niet meer dan dit rijtje: 3,141592653589793. Inderdaad: niet meer dan 16 beduidende cijfers. Pi is nochtans bekend tot op biljoenen cijfers achter de komma, maar zo veel heeft NASA er blijkbaar niet eens nodig.
Waarom dan al die moeite? Meestal om documenten te kunnen coderen zodat ze niet kunnen worden ontcijferd en gelezen, maar ook om te tonen tot wat de jongste computer in staat is. En vaak ook gewoon om te pochen.
Maar waarom gebruikt NASA maar zestien cijfers? Dat is omdat er een limiet is aan hoeveel precisie nuttig is voor interplanetaire missies. Als de precisie leidt tot een foutenmarge van de grootte van een waterstofatoom aan de rand van het waarneembare universum, nl. 40 cijfers, waarom zou je dan zo vreselijk precies willen zijn als je nauwelijks het zonnestelsel uitgeraakt? 16 cijfers is meer dan genoeg om een kunstmaan met een enorme nauwkeurigehid naar Uranus te krijgen.
Maar er zijn ook enkele fysieke beperkingen. Kleppen in raketmotoren kunnen maar met een maximale snelheid open en dicht, en die snelheid bepaalt hoe nauwkeurig koerscorrecties kunnen zijn. Het heeft dus geen zin om preciezer te berekenen dan wat je toestellen aan kunnen. Bovendien is de beweging van een ruimtesonde in het zonnestelsel niet eens nauwkeurig voorspelbaar door het grote aantal zwaartekrachtspunten. Bedenk immers dat er geen formule bestaat om het zwaartekrachtsveld te berekenen gevormd door drie verschillende massa’s. We hebben alleen een formule voor twee massa’s. Eenmaal meer is het raden.
Gedeeltelijk verklaart dat ook waarom NASA nooit een systeem heeft gekozen dat meer dan 16 beduidende cijfers kan gebruiken, namelijk float64.
Dus al die geheugenwonders die pi tot n cijfers na de komma uit het hoofd leren, zijn eraan voor hun moeite. In werkelijkheid heb je voor alle toepassingen die de mens gebruikt meer dan genoeg aan 16 cijfers. En die 3,141592653589793 kun je wel even uit het hoofd leren. 🙂
We attended the webinars organised by RWS during Elevate 2025 on the implication of AI on translation, and had some interesting talks with some of the other attendants.
It gave us the opportunity to stay in touch with the latest developments.
L’intelligence artificielle (IA) n’a rien de nouveau en matière de traduction.
Le secteur de la traduction a toujours été l’un de premiers à intégrer la technologie de l’information et de la communication (ICT), parce que traduire c’est communiquer. Les traducteurs ont aussi été les premiers à utiliser les télécopieurs à grande échelle. Nous avons également été les premiers à utiliser des PC, même si c’était uniquement pour que le travail final soit propre. Et nous avons aussi été les premiers à utiliser des PC pour installer des bases de données, ainsi que pour automatiser les dictionnaires et le contrôle de l’orthographe.
L’un des premiers avantages qui m’a séduit dans la traduction assistée par ordinateur était la possibilité de conserver la mise en page du document original. Fini le temps des feuilles de papier avec des blocs de texte numérotés pour établir le lien avec le texte source. Le client recevait enfin un document traduit sans risque de confusion et qu’il pouvait facilement intégrer dans sa chaîne de production.
Lorsque la mémoire des ordinateurs est devenue suffisamment importante et rapide pour stocker le texte source et le texte cible des traductions, nous avons pu récolter les fruits de notre travail antérieur en automatisant ce que nous faisions depuis des décennies : baser les traductions de documents modifiés sur celles des versions précédentes. Mais cette fois, nous n’avions plus à passer au crible et à retaper des piles de textes. L’ordinateur faisait cette partie du travail pour nous, et nous pouvions nous concentrer sur les parties nouvelles et modifiées afin de livrer plus rapidement un meilleur résultat.
La dernière évolution a été l’introduction de la traduction assistée par ordinateur (TAO, ou CAT pour computer aided translation en anglais). Une fois ces logiciels adoptés, la mise en place de règles programmées pour comparer le texte source avec différents types de textes cibles, permettant ainsi au programme de nous aider à adapter le texte cible, n’a plus été qu’une question de temps.
Il en a inévitablement découlé l’introduction d’une intelligence accrue dans ces logiciels, ce qui a finalement donné naissance à ce que nous appelons la traduction automatique (TA, ou MT pour machine translation).
C’est pourquoi je ne comprends pas l’engouement actuel autour de la traduction avec l’IA. En réalité, la TA EST de la traduction avec l’IA. Bien souvent, les systèmes de TA n’utilisent pas la TAO traditionnelle comme base, mais la TAO classique intègre généralement des éléments de TA afin d’utiliser la traduction automatique pour préparer le travail final du traducteur, accélérer le processus et éviter les erreurs des systèmes purement automatisés.
La TA ne fonctionne pas sans la post-édition de traduction automatique (MTPE, machine translation post-editing). Le traducteur révise et édite le texte après la traduction automatique. C’est également ainsi que fonctionne la traduction avec l’IA. La seule différence entre la traduction avec l’IA et la MTPE est terminologique : ce sont deux expressions différentes pour désigner la même chose. C’est pourquoi l’énorme battage médiatique autour de l’IA dans la traduction n’est rien de plus qu’un changement de terminologie, parfois accompagné d’un changement de fournisseur : certains affirment utiliser l’IA pour attirer des clients, mais en réalité, ils font exactement ce que le secteur de la traduction fait depuis au moins dix ans.
Le terme « IA » pour la traduction relève davantage du marketing et du window dressing que d’une nouvelle méthode de travail plus avancée.
Artificiële intelligentie (AI) voor vertalen is niets nieuws.
Het vertaalvak is altijd al beïnvloed geweest door ICT, omdat het nu eenmaal over communicatie gaat. Vertalers waren bij de eersten die faxmachines op grote schaal konden gebruiken. We waren ook bij de eersten die pc’s toepasten, zelfs al was het alleen maar om ervoor te zorgen dat het afgeleverde werk er netjes uitzag. En we waren ook de eersten die pc’s gebruikten om er databases op te installeren om geautomatiseerde woordenboeken en spellingcontrole te gebruiken.
Een van de eerste voordelen die mij aansprak bij vertalen met computers, was dat we de lay-out van het oorspronkelijke document konden behouden. De dagen van velletjes papier met genummerde tekstblokken om het verband te leggen met de oorspronkelijke tekst, waren voorbij. De klant kreeg eindelijk een vertaald document zonder het risico tekst te verwarren, en dat hij vlot in zijn productketen kon introduceren.
Toen de computergeheugen groot en snel genoeg werden om brontekst en doeltekst van vertalingen op te slaan, konden we de voordelen oogsten van ons vroegere werk door de automatiseren wat we al decennia lang deden: vertalingen van gewijzigde documenten baseren op vertalingen van vorige versies. Maar deze keer moesten we geen stapels teksten meer doorploegen en overtikken. De computer deed dat deel van het werk voor ons, en wij konden ons concentreren op de nieuwe en gewijzigde delen en sneller een beter resultaat afleveren.
De jongste evolutie was de introductie van on of computerondersteund vertalen of CAT (van computer aided translation). Eenmaal die programma’s werden gebruikt, was het alleen nog maar een kwestie van tijd voor er programmaregels werden geïmplementeerd om bronmateriaal met allerlei soorten doelmateriaal te vergelijken, zodat het programma ons kon ondersteunen bij het aanpassen van de doeltekst.
Dat betekende onvermijdelijk dat er meer intelligentie in die programma’s werd geïntroduceerd, en dat leidde ten slotte tot wat we machinevertalingen, of MT (van machine translation) noemen.
Daarom begrijp ik de huidige hype over vertalen met AI niet. In feite IS MT vertalen met AI. MT-systemen gebruik vaak geen traditionele CAT als basis, maar traditionele CAT heeft doorgaans wel MT-elementen geïmplementeerd zodat MT wordt gebruikt voor de voorbereiding van het definitieve werk van de vertaler om het proces te versnellen en tegelijk de fouten te vermijden die pure geautomatiseerde systemen maken.
MT werkt niet zonder MTPE: machine translation post editing. De vertaler voert een redactie na de machinevertaling uit. Op die manier werkt ook vertalen met AI. Het enige verschil tussen vertalen met AI en met MTPE is terminologisch: het zijn twee verschillende uitdrukkingen voor hetzelfde ding. Daarom is de enorme hype over AI bij vertalen niets meer dan een verschuiving in terminologie en soms ook in leveranciers: sommigen zeggen om klanten aan te trekken dat ze AI gebruiken, maar ze doen hetzelfde als wat de vertaalsector al minstens tien jaar doet.
De term AI voor vertalen is meer een kwestie van marketing en windowdressing dan van een nieuwe, meer geavanceerde manier van werken.
Following the online AI Expo 2025 I went to a local introduction on AI in my home town. It was organised by the UNIZO, a Belgian association of Small to Medium-sized Enterprises. It’s the biggest network for entrepreneur and self-employed persons in Flanders and Brussels. They are at https://www.unizo.be/ I have to admit that the introduction was far too general to be of any use for me.
Vertaalbureau MOTTE 