Quelle est la précision du site DeepL ?

DeepL est un moteur de traduction automatique et un fournisseur de services de traduction assistée par ordinateur réputé pour la qualité de ses résultats, en particulier pour les langues européennes. De nombreuses entreprises l'utilisent comme l'un de leurs principaux moteurs de traduction automatique, mais la précision varie davantage que ce à quoi la plupart des gens s'attendent. Ce guide présente les points forts et les limites de DeepL et explique pourquoi les programmes de traduction d'entreprise les plus précis utilisent plusieurs moteurs de traduction orchestrés ensemble plutôt que de s'appuyer sur un seul fournisseur.

Principaux enseignements

• DeepL est très précis pour de nombreuses langues européennes, mais moins cohérent pour d'autres paires de langues et d'autres domaines.
• Aucun moteur de MT n'est universellement le meilleur. La précision varie en fonction de la langue, du contenu et du contexte.
• L'analyse comparative de Smartling montre que la TA neuronale peut surpasser la TA basée sur la LLM pour une précision stricte, c'est pourquoi une stratégie multi-moteur est essentielle.
• Les gains de qualité les plus importants proviennent du flux de travail autour de la MT, et non de la MT seule.
• L'AI Hub de Smartling sélectionne le meilleur moteur pour chaque tâche et applique l'IA et les étapes humaines pour offrir une plus grande précision à l'échelle.

Quelle est donc la précision de DeepL dans différentes langues et différents cas d'utilisation, et comment les responsables de la localisation doivent-ils évaluer la place qu'elle occupe dans leur stratégie de traduction ?

Avant de se plonger dans les forces et les faiblesses de DeepL, il est utile de s'ancrer sur un concept de base : La précision de la traduction en entreprise dépend du choix du bon moteur de traduction automatique pour chaque paire de langues et de l'application d'outils d'assurance qualité et d'automatisation des flux de travail. C'est pourquoi les marques internationales s'appuient généralement sur des plateformes de traduction IA telles que Smartling plutôt que sur des outils à moteur unique lorsque la qualité est importante.

Quelle est la précision de DeepL ?

DeepL se classe régulièrement parmi les moteurs de traduction automatique les plus précis pour les paires de langues européennes. Les études sectorielles et les évaluations des utilisateurs le placent souvent devant ou à un niveau comparable à des moteurs comme Google Translate et Microsoft Translator lorsqu'il s'agit de traiter des structures de phrases complexes ou des nuances dans des langues européennes à ressources élevées.

Mais la précision change dès que vous sortez de ces points forts. Les performances varient en fonction de la paire de langues, du type de contenu et du domaine, ce qui correspond exactement à ce que l'équipe IA de Smartling observe dans les analyses comparatives à grande échelle.

"Notre analyse comparative montre que les LLM seuls ne surpassent pas systématiquement les MT neuronales en termes de précision. Chaque moteur est plus performant dans des paires de langues et des domaines différents", a déclaré Olga Beregovaya, vice-présidente de l'IA chez Smartling, lors d'une récente interview.

Même les moteurs MT les plus performants excellent dans certains domaines, mais atteignent leurs limites dans d'autres. Le nouveau modèle de DeepL, basé sur le LLM, améliore la fluidité et le contexte pour les contenus plus longs ou plus naturels, mais il n'élimine pas la variabilité observée entre les différentes langues et les différents types de contenu.

Comme l 'explique Mme Beregovaya, "les entreprises ont besoin d'une plateforme, et non d'une intégration ponctuelle. L'évaluation comparative des moteurs de TA, l'acheminement intelligent du contenu et la validation de la qualité à grande échelle nécessitent plus qu'une API d'un seul fournisseur". Ce point de vue reflète ce que les programmes de localisation matures savent déjà : la véritable précision est obtenue en choisissant le bon moteur pour chaque tâche plutôt qu'en supposant qu'un moteur est le meilleur pour tout le monde.

DeepL est-il un bon traducteur pour les équipes de localisation ?

Pour de nombreuses équipes, oui. DeepL est réputé pour produire des traductions à la sonorité naturelle et pour gérer les constructions complexes mieux que de nombreux moteurs de traduction automatique concurrents. Il est particulièrement performant pour les langues européennes et peut constituer un choix judicieux pour les communications internes, les projets de documentation, les réponses au support client et le contenu à usage général. Selon une étude réalisée en 2024 par l'Association of Language Companies (ALC), 82% des sociétés de services linguistiques utilisent désormais DeepL, ce qui témoigne de son adoption généralisée et de la confiance qu'il inspire dans le secteur.

Cependant, ses performances ne sont pas uniformes d'une langue à l'autre ou d'un domaine à l'autre. Une grande variabilité apparaît encore pour les langues à faibles ressources, les contenus techniques ou les formats très structurés. DeepL ne remplace pas non plus le besoin de flux de travail hybrides où l'IA et les humains travaillent ensemble pour garantir l'exactitude et le ton du contenu destiné aux clients.

Comment fonctionne la traduction sur DeepL

DeepL combine la traduction automatique neuronale avec une architecture LLM plus récente qui améliore la gestion du contexte et la fluidité. Plutôt que de traduire mot à mot, ses modèles évaluent de plus longues portions de texte et analysent des modèles à travers une phrase ou un paragraphe entier. Cela permet de produire des résultats plus naturels, en particulier pour les langues qui présentent des similitudes structurelles.

DeepL offre un accès par le web, le bureau, le mobile et l'API. Il prend également en charge la traduction de documents en conservant la plupart des formats, ce qui est pratique pour les équipes travaillant avec des outils tels que Word, PowerPoint ou PDF.

Réputé pour la qualité de ses résultats, DeepL se distingue par son infrastructure de nouvelle génération de grands modèles de langage (LLM). Cette technologie avancée permet à DeepL de saisir le contexte avec une précision difficile à égaler avec d'autres outils. La façon dont il identifie les nuances et s'adapte aux textes complexes le rend très fiable, en particulier pour un usage professionnel.

Langues prises en charge

La couverture linguistique de DeepL continue de s'étendre et comprend désormais des dizaines de langues très répandues. Il s'agit de l'anglais, du français, de l'allemand, de l'espagnol, de l'italien, du portugais, du néerlandais, du polonais, du russe, de l'ukrainien, du grec, du turc, du chinois, du japonais, du coréen et de l'indonésien. Bien que la couverture se soit considérablement élargie, DeepL prend toujours en charge moins de langues que des moteurs tels que Google Translate, en particulier pour les marchés à longue traîne et à faibles ressources.

Avantages de DeepL

• Grande précision pour de nombreuses paires de langues européennes
• Un son plus naturel pour les phrases complexes
• Outils conviviaux pour la traduction de textes et de documents
• Options de confidentialité des données adaptées aux entreprises grâce à DeepL Pro
• Accès à l'API pour l'intégration dans les plateformes et les applications

DeepL inconvénients et limites

Les avantages de DeepL en matière de précision ne s'étendent pas toujours aux langues non européennes, aux contenus hautement techniques ou aux domaines à faibles ressources. D'autres moteurs peuvent être plus performants en fonction de la paire de langues et du contenu. Ces différences de performance reflètent la réalité plus large des systèmes de traduction automatique.

"La TA neuronale est encore plus performante en termes de précision stricte dans de nombreuses paires de langues. Les LLM aident à maîtriser la langue et le contexte, mais vous avez besoin des deux pour traiter l'ensemble du contenu mondial", a expliqué Alex Yanishevsky, directeur principal des solutions d'IA de Smartling, lors d'un récent webinaire de Smartling. Son commentaire souligne la nécessité d'évaluer les moteurs de TA par rapport à des cas d'utilisation spécifiques plutôt que de supposer qu'un modèle unique produira des résultats cohérents partout.

DeepL propose également moins de langues que Google ou Microsoft, et ne prend pas en charge les options de personnalisation avancées telles que l'intégration complète des mémoires de traduction ou les réglages spécifiques à un domaine, comme le font certains systèmes d'entreprise.

Le site DeepL est-il meilleur que Google Translate ?

DeepL et Google Translate ont des performances différentes en fonction de vos objectifs. DeepL produit souvent des résultats de meilleure qualité pour les langues européennes et les textes nuancés. Google Translate offre une couverture linguistique beaucoup plus large et peut être plus performant que DeepL dans certaines langues asiatiques et à faibles ressources.

Toutefois, les gains les plus importants en termes de qualité et d'efficacité proviennent généralement du flux de travail entourant votre moteur de MT plutôt que du moteur lui-même. Le flux de travail de Smartling utilise la traduction assistée par ordinateur comme point de départ et utilise les LLM et d'autres fonctions assistées par ordinateur pour améliorer le résultat avec des étapes supplémentaires d'intelligence artificielle qui améliorent la structure, la cohérence et la clarté.

"En utilisant de grands modèles de langage dans le processus, nous avons pu remplacer le MTPE par des flux de travail d'IA qui réduisent le temps de cycle tout en améliorant la qualité. Mais ces flux de travail dépendent toujours du choix du bon moteur de TA pour chaque tâche", a expliqué M. Yanishevsky lors d'un autre webinaire de Smartling. Son observation renforce le fait que, pour une traduction d'entreprise réussie, les moteurs de MT et de LLM ne sont qu'un élément d'un système plus vaste.

Existe-t-il d'autres concurrents à DeepL ? Les 3 meilleures alternatives à considérer

Si DeepL est reconnu pour ses traductions de haute qualité, plusieurs autres outils de traduction offrent des caractéristiques et des capacités distinctes. Vous trouverez ci-dessous une vue d'ensemble des alternatives significatives :

Amazon Translate

Amazon Translate est un service de traduction automatique neuronale développé par Amazon Web Services. Il s'appuie sur des réseaux neuronaux pour produire des traductions rapides et cohérentes dans plusieurs langues. Conçu pour être évolutif, il se connecte facilement à d'autres services AWS, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises qui font déjà partie de l'écosystème AWS. Amazon Translate couvre plus de 75 langues et est particulièrement efficace pour la traduction de gros volumes de texte, tels que les sites web et les applications. Ses capacités de traduction en temps réel sont avantageuses pour les contenus dynamiques et les données générées par les utilisateurs. Toutefois, bien qu'il offre des performances solides, certains utilisateurs estiment que ses traductions manquent parfois de la précision subtile que l'on trouve dans les services de traduction plus spécialisés.

Google Translate

Avec la prise en charge de plus de 130 langues, Google Translate figure parmi les outils de traduction les plus utilisés. Il offre toute une série de fonctionnalités, notamment la traduction de textes, de discours et d'images, qui le rendent adapté à la fois aux tâches personnelles et professionnelles. S'appuyant sur les vastes données et les réseaux neuronaux de Google, il fournit des traductions rapides, facilement accessibles sur le web et les applications mobiles. Bien que son large éventail de langues soit un atout important, la qualité de la traduction peut varier, en particulier pour les langues moins courantes ou les documents complexes. Pour les besoins simples, Google Translate est très efficace, mais les contenus spécialisés peuvent nécessiter un examen supplémentaire.

Le centre d'intelligence artificielle de Smartling

Les programmes de traduction d'entreprise les plus précis s'appuient rarement sur un seul fournisseur de traduction automatique. Au lieu de cela, ils orchestrent plusieurs moteurs et appliquent des flux de travail humains et d'intelligence artificielle. L'utilisation de DeepL seul peut fonctionner pour des cas d'utilisation restreints ou étroits, mais l'extension de la précision à d'autres langues, types de contenu et marchés introduit une certaine complexité.

"L'IA bricolée semble simple au début, mais l'adaptation aux langues, aux types de contenu et aux exigences de qualité devient rapidement complexe. Une plateforme gère cette complexité pour vous", a expliqué M. Yanishevsky lors du webinaire de Smartling sur l'introduction à la traduction par l'IA , en précisant que le hub d'IA de Smartling a été conçu pour résoudre cette complexité.

L'AI Hub permet aux équipes d'accéder à plusieurs moteurs de TA et LLM, dont DeepL, Google, Amazon et d'autres, et sélectionne automatiquement le moteur le plus performant pour chaque paire de langues et chaque type de contenu. Il applique ensuite la mémoire de traduction, la terminologie, les contrôles de qualité et les flux de travail humains ou d'IA, le cas échéant. Cette approche permet d'obtenir une plus grande précision, une plus grande cohérence et une qualité plus prévisible qu'en utilisant un seul moteur de traduction automatique.

Dernières réflexions

DeepL est l'un des moteurs de traduction automatique les plus précis du marché, en particulier pour les langues européennes et les contenus à fort contenu contextuel. Mais la précision n'est pas uniforme selon les langues ou les domaines, et le fait de s'appuyer sur un seul moteur introduit des risques évitables pour les marques internationales.

Les solutions AI Hub et AI translation de Smartling aident les équipes à tirer pleinement parti de DeepL tout en comblant ses lacunes avec d'autres moteurs, des flux de travail d'IA et une validation humaine lorsque les enjeux sont plus importants.

Pour en savoir plus sur la façon dont les équipes de localisation modernes évaluent les moteurs de traduction automatique et élaborent des programmes de traduction assistée par ordinateur, consultez le livre électronique de Smartling intitulé Navigating the shift : Pourquoi, quand et comment adopter la traduction IA.

Reagan White

Expert en localisation

Reagan White est une experte en localisation qui aide les marques internationales à rationaliser les flux de traduction et à développer des contenus multilingues. Avec une formation en technologie de la traduction et en stratégie de contenu international, elle écrit sur l'automatisation de la localisation, la traduction IA et les meilleures pratiques pour construire des opérations mondiales efficaces.