Deep Learning for Machine Translation at Université de Paris (DL4MT@UP)
Le projet a été financé en 2021 par les fonds du Comité Plateformes et Équipements Scientifiques d’Université Paris Cité.
Porteurs
Résumé
This new equipment will be used both for fundamental research to train multilingual and specialised language models and for language industry applications developed by a historical partner, the deployment of the neural translation ecosystem developed by SYSTRAN. The power of the machine allows the latest neural translation ecosystem to be run, the linguistic resources (specialised corpora, terminology and phraseology databases) developed within the team to be put into production and deep learning experiments to be conducted on the GPUs.
Objectif
Ce nouvel équipement servira à la fois à la recherche fondamentale pour entraîner des modèles de langues multilingues et spécialisés ainsi qu’aux applications des industries de la langue développées par un partenaire historique, le déploiement de l’écosystème de la traduction neuronale développé par SYSTRAN. La puissance de la machine permet à la fois de faire fonctionner le dernier écosystème de traduction neuronale, de mettre en production les ressources linguistiques (corpus spécialisés, bases de données terminologiques et phraséologiques) développées au sein de l’équipe et de conduire des expériences en apprentissage profond sur les GPU de la machine.
PAPTAN permet d’entraîner des modèles de langues multilingues et spécialisés et déployer l’écosystème de la traduction neuronale pour la recherche fondamentale, l’enseignement de la traduction spécialisée et les applications des industries de la langue.
Architecture de la plateforme
PAPTAN est adossée à la plateforme PNS-UP utilisée pour la formation et recherche en traduction spécialisée :
- Plateforme PNS-UP (SYSTRAN Pure Neural® Server). Ce serveur de traduction permet d’utiliser des modèles de traduction automatique spécialisée pour les projets de traduction, post-édition et révision de fichiers, de la parole et de pages Web ;
- SYSTRAN Model Studio Lite : serveur d’entrainement de modèles spécialisés paramétré pour les applications des industries de la langue ;
- SYSTRAN Model Studio Advanced : serveur d’entrainement de modèles spécialisés avec des fonctionnalités avancées permettant d’accéder aux GPUs de la plateforme PAPTAN ;
- Accès SSH aux GPUs de la plateforme PAPTAN pour les administrateurs (après la validation de la demande par les coordinateurs).
Projets en relation avec Paptan
Systems
tbc
À lire aussi
La langue en action ! Un immense succès à la Fête de la Science 2026 !
L'atelier La Langue en Action !, animé par des membres d'ALTAE et soutenu par l'ANR SARA, à l'occasion du Village des Sciences 2026, a rencontré un immense succès. L'utilisation de l'échographie de la langue pour l'étude de la prononciation suscite toujours beaucoup...
Projet USER-GRAM (Uncovering how Speaker Efficiency Reshapes Grammar)
Cameron Morin est premier co-investigateur du projet USER-GRAM (Uncovering how Speaker Efficiency Reshapes Grammar) porté par Matti Marttinen Larsson (université de Stockholm). Le projet étudie le rôle de l'efficacité linguistique dans le changement grammatical, à...
Séminaire ALTAE Langues de Spécialité, Corpus et Traductologie 2026-2027
Contact : Professeur Natalie Kübler Le séminaire est accessible en distanciel en suivant le lien Zoom suivant : https://u-paris.zoom.us/j/82575378450?pwd=dDdlQEOcC0IZHcUwF3XRrcDoj1RQLJ.1Joachim Minder, doctorant à Université Paris Cité, pour le premier séminaire...
Projet WAVES de Hannah King financé par l’ANR (JCJC) dans le cadre de l’AAPG 2026
WAVES : Watching Approximants: Visualisation, Experience & Sensitivity across phonological systems Résumé Pourquoi certains apprenants voient-ils des gestes de parole auxquels d’autres sont aveugles ? Pour répondre à cette question, le projet WAVES explore un...