La méthode la plus simple est encore de se relayer sur la puissance de Google. Google, ou plutôt Google Cloud propose un API, l’API Google Cloud Translation. Cet API, bien que très pratique, pose un certain problème, celui du prix : 20$ pour 1 million de caractères. Bien que plutôt rentable pour de nombreux projets, si, comme moi, vous n’avez pas besoin d’utiliser autant de caractères, il serait intéressant de trouver une alternative gratuite. Et c’est pour cela que je vous propose cet article !

Pour ce tutoriel, j’utiliserai Colab Research, le Jupyter Notebook de Google.

Nécessaire :

Pour suivre ce tutoriel vous avez 2 possibilités :

• Vous utilisez un Jupyter Notebook en ligne tel que celui de Google ou de Microsoft, qui proposent une solution rapide et pré-configurée.
• Ou, un ordinateur avec python et pip correctement installé.

Installation de la bibliothèque :

Pour ce projet, on va utiliser la bibliothèque (library) “googletrans”. Trouvable ici.

(si vous utilisez votre terminal) Pour l’installer, utilisez la formule magique habituelle :

sudo pip install googletrans

Si vous voulez l’installer depuis Jupyter Notebook :

!pip install -q googletrans

Utilisation de googletrans :

Je vous propose un code tout simple qui traduit le mot “hello world” en “bonjour le monde” :

from googletrans import Translator

tr = Translator()
output = tr.translate('hello world',src='en',dest='fr').text

print(output)

Comme on peut s’en douter, print(output) retourne bien “bonjour le monde”.

Mais googletrans permet des choses plus folles ! Il permet de detecter automatiquement la langue !

from googletrans import Translator

tr = Translator()
output = tr.translate('Chaton').text

print(output)

Ce code affichera donc “Kitten”, étant donné que ‘dest’ est par défaut égal à ’eng’.

Sources :

• https://pypi.org/project/googletrans/
• https://colab.research.google.com/notebooks/snippets/importing_libraries.ipynb
• https://notebooks.azure.com/help/jupyter-notebooks/package-installation