Les meilleurs logiciels de traduction automatique et quand les utiliser

Vous évaluez des logiciels de traduction automatique et la liste des comparaisons s'allonge. Google Translate traite rapidement le contenu général, DeepL se lit plus proprement dans le ton du marketing, et les modèles linguistiques modernes à grande échelle donnent de bons résultats dans les textes créatifs. Aucune d'entre elles n'est mauvaise ; elles sont simplement adaptées à des tâches différentes.

La question "du meilleur logiciel de traduction automatique" n'a pas de réponse unique. Différents moteurs sont plus performants les uns que les autres en fonction des paires de langues, des types de contenu et des exigences de qualité.

Choisir un seul outil pour tout gérer, c'est accepter des résultats faibles dans les cas où l'outil n'est pas assez performant.

Smartling répond à la réalité des moteurs multiples grâce à l'orchestration.

Smartling AI Hub donne accès à plus de 20 moteurs de traduction automatique et à de vastes modèles linguistiques en un seul endroit, et Smartling AutoSelect acheminez chaque élément de contenu vers le moteur qui lui est le mieux adapté.

Le guide ci-dessous présente les différents types de logiciels de TA, les outils les plus répandus et leur place, ainsi que la manière d'utiliser plusieurs moteurs ensemble au sein d'un même flux de travail.

Qu'est-ce qu'un logiciel de traduction automatique ?

Les logiciels de traduction automatique (TA) utilisent des algorithmes et des réseaux neuronaux pour traduire automatiquement des textes d'une langue à l'autre.

La traduction automatique permet aux entreprises de traduire de gros volumes de contenu plus rapidement que les flux de travail de traduction humaine.

Les différents outils de traduction automatique varient en termes de qualité, de vitesse, de couverture linguistique, d'options de personnalisation et d'adaptation à des types de contenu spécifiques.

Le bon choix dépend de ce que vous traduisez, des langues dont vous avez besoin, du degré de contrôle de la qualité requis et de l'utilisation qui sera faite du contenu traduit.

Types de logiciels de traduction automatique

La traduction automatique a évolué en plusieurs étapes. Certaines méthodes plus anciennes influencent encore la catégorie, mais la plupart des cas d'utilisation modernes s'appuient désormais sur la traduction automatique neuronale, sur de grands modèles de langage ou sur une combinaison des deux.

Traduction automatique basée sur des règles et statistique

La traduction automatique basée sur des règles utilise des dictionnaires, des règles de grammaire et des modèles linguistiques pour produire des traductions. La TA statistique utilise de grands ensembles de textes bilingues pour prédire la traduction la plus probable.

Ces approches plus anciennes ont contribué à faire de la traduction automatique une catégorie à part entière, mais elles se heurtent à des problèmes de fluidité, de contexte et de formulation naturelle, et la plupart des programmes de traduction d'entreprise modernes ne s'appuient plus sur elles.

Traduction automatique neuronale (NMT)

NMT utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traduire des unités de sens plus larges au lieu de traduire mot par mot, ce qui produit des résultats plus fluides et plus naturels que les systèmes basés sur des règles ou des statistiques.

NMT s'adapte au contenu des produits, à la documentation, aux articles d'assistance, aux textes des sites Web et à d'autres contenus à fort volume pour lesquels la vitesse et l'évolutivité sont importantes.

La qualité varie encore en fonction du moteur, de la paire de langues et du sujet, ce qui explique pourquoi la sélection du moteur est importante à grande échelle.

Traduction basée sur le LLM

Grands modèles linguistiques (LLM) ajoutent une nouvelle couche à la traduction automatique. Les LLM tiennent compte d'un contexte, d'un ton et d'instructions plus larges, ce qui les rend utiles pour les contenus nécessitant plus de nuances. Les traductions modernes par IA combinent la NMT et les LLM, avec génération augmentée par récupération (RAG) qui alimente les glossaires et les traductions approuvées dans le prompt pour que la production reste fidèle à la marque.

Les logiciels de traduction automatique les plus répandus et leurs cas d'utilisation

Le marché de la traduction automatique comprend plusieurs moteurs, chacun adapté à des paires de langues et de contenus différents.

Ces outils ne sont pas interchangeables. Le bon choix dépend des attentes en matière de qualité, de la couverture linguistique, de la sensibilité du contenu, des besoins en matière de flux de travail et du degré de contrôle dont votre équipe a besoin après la production de la première traduction.

Quand utiliser chaque outil de traduction automatique ?

Google Translate et Google Cloud Translation

Google Translate répond aux besoins de traduction rapide et peu risquée, notamment la compréhension du sens général, la traduction de textes internes simples et la prise en charge d'une large couverture linguistique.

Pour les entreprises, Google Cloud Translation offre un accès à l'interface de programmation d'applications (API) et des options de personnalisation supplémentaires, et fonctionne bien pour le contenu général, les flux de travail à grand volume et les cas où la vitesse importe plus que les nuances au niveau de la marque.

Les meilleurs cas d'utilisation

Google Cloud Translation prend en charge les glossaires et la traduction adaptative, ce qui permet aux équipes d'adapter la production à la terminologie, au style, au ton et à la voix lorsqu'ils sont configurés correctement.

DeepL

DeepL produit des traductions fluides et naturelles, ce qui en fait un excellent outil pour les textes marketing, les communications commerciales et les contenus destinés aux clients, où la lisibilité est importante. La principale limite est la couverture linguistique, car DeepL ne prend pas en charge toutes les langues ni tous les besoins en matière de flux de travail d'entreprise. Les équipes qui travaillent beaucoup dans les langues européennes en tirent le meilleur parti.

Les meilleurs cas d'utilisation

DeepL comprend des fonctions de glossaire et de formalité qui aident les équipes à gérer la terminologie et le ton, et dont la disponibilité dépend du plan, de la langue et de la configuration du flux de travail.

Microsoft Translator

Microsoft Translator convient aux entreprises qui travaillent déjà dans des environnements Microsoft ou Azure. Sa valeur réside moins dans le fait d'être le meilleur moteur pour chaque phrase que dans le fait qu'il s'intègre parfaitement dans les technologies existantes, ce qui le rend utile pour les organisations qui ont besoin d'une traduction connectée aux systèmes d'entreprise.

Les meilleurs cas d'utilisation

Microsoft Custom Translator prend en charge les systèmes NMT personnalisés qui reflètent la terminologie et le style propres à un domaine en utilisant des documents déjà traduits.

Amazon Translate

Amazon Translate gère la traduction évolutive par le biais d'API et s'adapte aux équipes utilisant AWS qui ont besoin de traduire de gros volumes de contenu, d'alimenter des applications multilingues ou de prendre en charge des flux de travail de traduction en temps réel et par lots.

Les meilleurs cas d'utilisation

Amazon Translate fonctionne mieux pour les flux de traduction programmatiques, en particulier lorsque la traduction doit être effectuée au sein de systèmes ou d'applications plus importants basés sur AWS. Pour les contenus créatifs ou sensibles à la marque, les équipes doivent les associer à des contrôles terminologiques, des contrôles de qualité et une révision humaine.

Les LLM modernes

Les LLM répondent aux besoins de traduction qui requièrent plus de contexte qu'un moteur de traduction traditionnelle. Ils suivent les instructions, adaptent le ton et traitent les contenus qui nécessitent une interprétation, ce qui les rend utiles pour le marketing, les contenus créatifs, l'adaptation et les cas où la traduction doit préserver l'intention au lieu de simplement transférer le sens. La contrepartie est la cohérence, puisque les résultats varient en l'absence d'invites, de terminologie et de contrôles de flux de travail appropriés.

Les meilleurs cas d'utilisation

Les LLM sont plus performants dans le cadre d'un flux de travail contrôlé avec une terminologie, un contexte, une évaluation de la qualité et des étapes de révision, et non comme des outils déconnectés.

La couche Smartling : orchestration avec AutoSelect

Choisir un outil de TA pour chaque scénario signifie accepter des résultats plus faibles pour les cas pour lesquels l'outil n'a pas été conçu. Smartling AutoSelect sélectionne dynamiquement le meilleur moteur de traduction en fonction du type de contenu, de la paire de langues et des exigences de qualité, afin que chaque contenu soit traité par le moteur qui lui convient le mieux. La couche d'orchestration tient également compte de la voix, du style et de la terminologie de la marque en appliquant des glossaires et des mémoires de traduction au moment de la traduction.

Logiciels de traduction automatique et traduction humaine

La traduction automatique et la traduction humaine ne sont pas des substituts directs. Ils résolvent des problèmes différents et la plupart des flux de travail des entreprises utilisent les deux.

MT convient lorsque la vitesse, le contrôle des coûts et l'échelle sont des priorités. La traduction humaine reste importante lorsque la précision, la nuance, la sensibilité juridique, la voix de la marque ou le jugement culturel comptent.

Les programmes d'entreprise les plus performants combinent les deux grâce à la post-édition de la traduction automatique (MTPE), qui permet à un linguiste de réviser et d'affiner les résultats de la machine plutôt que de traduire à partir de zéro. Cette méthode permet de profiter de l'avantage de la vitesse et du coût de la traduction automatique, tandis qu'une personne assure la précision et la nuance qui manquent à la production brute.

Limites des logiciels de traduction automatique

Qualité irrégulière. Un outil peut être performant pour une paire de langues et médiocre pour une autre, ou traiter la documentation produit mieux que le texte marketing. La sélection statique d'un moteur crée un risque, car les équipes ont besoin d'un moyen d'évaluer les performances et d'acheminer le contenu en fonction du cas d'utilisation plutôt que de l'habitude.

Absence de contexte. Les moteurs de traduction automatique ne saisissent pas le sens plus large d'une phrase et ne savent pas toujours si un mot est un nom de produit, une caractéristique, un terme juridique ou une phrase qui ne doit pas être traduite. Les traductions sont grammaticalement correctes mais ne conviennent pas au public, à la marque ou au produit.

Questions de terminologie. Les termes de marque, les noms de produits, le langage industriel et les expressions techniques doivent être cohérents, et un moteur de traduction automatique rend le même terme différemment d'une page, d'un document ou d'une campagne à l'autre en l'absence d'un glossaire.

Risques de non-conformité. Les secteurs réglementés de la santé, des services financiers, des services juridiques et des logiciels d'entreprise ont besoin de mieux contrôler la qualité des traductions, y compris les étapes de révision, l'auditabilité et la cohérence de la terminologie. La MT prend en charge ces flux de travail lorsqu'elle est associée à des voies d'approbation, à des contrôles de qualité et à un examen humain.

Lacunes en matière d'assurance qualité. Les traductions automatiques doivent encore être vérifiées au niveau du formatage, des nombres, des espaces réservés, de la terminologie, des traductions manquantes et du ton. En l'absence d'un système d'assurance qualité configurable, les erreurs se glissent jusqu'à la publication.

Smartling répond à ces limitations par l'application du glossaire, mémoire de traduction (TM)Le système de gestion des traductions permet de contrôler les répertoires terminologiques et d'intégrer des contrôles de qualité automatisés configurables dans les flux de travail de la traduction. La plateforme transforme la production brute de MT en contenu gouverné et publiable.

Comment choisir le bon logiciel de traduction automatique ?

Le bon logiciel de TA s'adapte au contenu, au flux de travail, à la barre de qualité et à l'objectif de l'entreprise. Les acheteurs ne doivent pas se contenter d'évaluer les résultats bruts de la traduction.

Une simple question d'évaluation permet de restreindre le choix. Demander à "où ira cette traduction, et que se passera-t-il si elle est erronée ?" sépare le contenu interne à faible risque, qui passe bien par un moteur de TA rapide, du contenu en contact avec les clients, réglementé, sensible à la marque ou lié aux revenus, qui nécessite plus de contexte, d'examen et de contrôle du flux de travail.

Pourquoi un seul outil de traduction automatique ne suffit pas

Aucun moteur de traduction automatique n'est plus performant qu'un autre dans toutes les paires de langues et tous les types de contenu. Google Translate est en tête pour certaines paires de langues, DeepL pour d'autres, et les LLM surpassent les deux pour certains contenus créatifs. La réponse "meilleur moteur" change d'un emploi à l'autre.

Une approche monomoteur crée des compromis. Les équipes obtiennent de bons résultats pour un type de contenu et de faibles résultats pour un autre, et elles ratent des occasions d'utiliser des moteurs plus récents ou plus performants, car la qualité évolue au fil du temps.

La meilleure approche est l'orchestration. Utilisez un système de traduction qui sélectionne le bon moteur, applique les bons atouts linguistiques, achemine le contenu par le bon flux de travail et mesure les résultats.

Smartling permet aux organisations de gérer plusieurs moteurs de TA, LLM et flux de traduction dans un seul système grâce à Smartling AI Hub, qui donne accès à plus de 20 moteurs de TA et LLM, dont Google, Microsoft, Amazon, DeepL, OpenAI et Google Gemini.

Smartling AutoSelect achemine le contenu vers le moteur le mieux adapté sans que les équipes aient à configurer manuellement les fournisseurs.

Netskope démontre l'approche de l'orchestration en production. L'équipe de Netskope a utilisé Smartling AI Hub pour réduire les délais de traduction d'environ 95% et économiser des centaines de milliers de dollars en une seule année, AI Hub acheminant le contenu à travers plusieurs moteurs au lieu de forcer chaque travail à passer par un seul.

Comment utiliser la traduction automatique à grande échelle

L'utilisation de la MT pour des tâches ponctuelles est simple. Son utilisation dans le cadre d'un programme de traduction d'entreprise est plus complexe. À grande échelle, les équipes ont besoin d'un système pour décider quel contenu passe par la MT, quel contenu a besoin d'une révision humaine, quels moteurs utiliser et comment la qualité est mesurée.

Connecter la traduction aux systèmes de contenu

La traduction est ralentie lorsque les équipes doivent copier et coller le contenu d'un système à l'autre. Un flux de travail MT évolutif se connecte aux endroits où le contenu existe déjà, notamment un CMS, un référentiel de code, une plateforme de marketing ou un outil d'assistance. Smartling Translation Workflow Management prend en charge les flux de travail automatisés et les intégrations avec les logiciels de contenu par le biais d'intégrations prédéfinies, d'API et d'autres options de connexion.

Utiliser des mémoires de traduction et des glossaires

Les mémoires de traduction réutilisent les traductions approuvées. Les glossaires protègent les termes de marque, les noms de produits et la terminologie approuvée. Les deux atouts combinés rendent la traduction automatique plus utile en ajoutant le contexte de l'entreprise, de sorte que l'objectif devient une traduction plus rapide qui reflète la langue, le produit et la marque de l'entreprise.

Ajouter des contrôles de qualité

MT ne devrait pas passer directement à la publication pour chaque type de contenu. Des contrôles de qualité automatisés signalent les traductions manquantes, les problèmes de formatage, les incohérences terminologiques et les erreurs d'insertion avant que le contenu ne parvienne aux clients. L'assurance qualité configurable permet aux équipes de disposer d'un processus d'examen plus solide sans que chaque problème ne doive être traité manuellement.

Utiliser l'évaluation humaine là où c'est important

L'évaluation humaine fonctionne de manière stratégique plutôt qu'universelle, le contenu de grande valeur bénéficiant davantage que n'importe quel autre élément. La post-édition de traduction automatique (MTPE) permet à un linguiste d'affiner les résultats bruts de la traduction automatique en équilibrant la vitesse, le coût et la qualité. Post-édition automatisée applique le même principe d'intégration de l'humain dans la boucle, mais l'IA effectue une plus grande partie du travail avant qu'une personne ne procède à l'examen. Cette approche permet au linguiste de valider des traductions solides plutôt que de nettoyer des résultats approximatifs.

Mesurer et améliorer

Les flux de travail de la MT s'améliorent au fil du temps grâce à la visibilité de la qualité, de l'effort d'édition, du délai d'exécution et de la performance du contenu. Smartling Estimation de la qualité linguistique (LQE) Agent utilise l'IA pour prédire la qualité des traductions automatiques et estimer le degré de révision nécessaire avant la publication.

Smartling Translation Workflow Management intègre la traduction automatique dans les flux de travail de bout en bout, ce qui permet une traduction évolutive et cohérente pour tous les types de contenu et toutes les langues. Personio illustre ce qu'est une MT disciplinée à grande échelle. Après avoir transféré un volume important de contenu dans le flux de travail NMT de Smartling, Personio devrait économiser 40% de son budget de traduction, libérant ainsi des ressources pour des contenus qui nécessitent une touche humaine.

Erreurs courantes dans le choix d'un logiciel de traduction automatique

• Choisir un outil pour chaque cas d'utilisation. Le choix d'un seul moteur de TA pour chaque type de contenu et chaque paire de langues garantit des résultats médiocres pour les tâches pour lesquelles cet outil n'a pas été conçu.
• Sauter l'assurance qualité. La publication de résultats bruts de traduction automatique sans application de glossaires, de vérifications terminologiques ou d'échantillonnage d'assurance qualité linguistique (AQL) transforme les erreurs de traduction en problèmes pour le client.
• Ignorer la terminologie. Les termes de marque, les noms de produits et le vocabulaire de l'industrie s'affichent différemment d'un contenu à l'autre lorsqu'aucun glossaire n'assure la stabilité du langage approuvé.
• Laisser la MT en dehors du flux de travail. Des outils de traduction automatique déconnectés obligent à des transferts manuels de fichiers et les équipes perdent la trace de ce qui a été traduit, révisé, approuvé ou publié.

La traduction automatique fonctionne mieux lorsqu'elle est soutenue par un système

Les outils de TA varient considérablement et c'est le cas d'utilisation qui détermine le moteur qui l'emporte. Les équipes qui obtiennent des résultats constants ne sont pas celles qui possèdent le meilleur outil, mais celles qui disposent d'un système qui sélectionne le bon outil pour chaque tâche. Pour voir comment Smartling AI Hub et AutoSelect orchestrent la TA sur plus de 20 moteurs et LLM, Programmer une démo.

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