Mettre l'IA en pratique

Le secteur de la traduction est de plus en plus friand de solutions basées sur l'IA. Cependant, si les entreprises sont impatientes d'expérimenter cette nouvelle technologie, de nombreuses questions se posent quant à la manière de mettre en pratique la traduction par l'IA de manière efficace. Si vous êtes à la recherche de conseils et de bonnes pratiques, ces webinaires de la conférence 2024 Global Ready de Smartling sont un bon point de départ.

Tout d'abord, Liliana Pardo-Becerra, responsable senior de la localisation chez Vimeo, et Juan Muñiz, responsable senior de la localisation chez Bluebeam, vous expliquent comment ils expérimentent l'IA pour faire plus avec moins. Ils discutent de leurs pratiques actuelles et de leur feuille de route en matière de traduction assistée par ordinateur.

Ensuite, rejoignez le panel d'experts en localisation de Smartling - Andrew Batwash (directeur des services linguistiques), Valerie Dehant (directrice principale des services linguistiques) et Olga Beregovaya (vice-présidente de l'IA) - pour discuter de la manière de développer votre programme d'assurance qualité et de mesurer la qualité dans un monde dominé par l'IA.

Combler le fossé : un temps d'exploration et de découverte

Bluebeam développe des solutions technologiques pour les secteurs de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction. Son équipe de localisation compte quatre personnes et ses produits sont actuellement disponibles en 14 langues.

Vimeo offre aux internautes du monde entier une plateforme pour créer, éditer et partager des vidéos. Son équipe de localisation, composée de deux personnes, est chargée de traduire le contenu de l'entreprise de logiciels vidéo en sept langues et envisage de l'étendre à d'autres langues à l'avenir.

Liliana Pardo-Becerra (de Vimeo) et Juan Muñiz (de Bluebeam) ont décrit leurs incursions dans le domaine de la traduction assistée par ordinateur en indiquant qu'ils avaient adopté une approche prudente. Ils veulent profiter des nouvelles technologies, mais le maintien des normes de qualité est primordial.

Se tremper les orteils dans l'eau

Les équipes de localisation des deux entreprises ont commencé à expérimenter l'IA au cours de l'année écoulée. Ils voulaient voir comment ils pouvaient tirer parti des progrès de l'IA parallèlement à la traduction automatique (TA) pour faire plus avec moins.

Pour Bluebeam, les expériences se sont concentrées sur l'utilisation d'une MT et d'un flux de travail de post-édition humain pour leur matériel d'assistance technique. Les résultats obtenus jusqu'à présent sont prometteurs : ils sont satisfaits de la qualité et ont pu réduire leur délai d'exécution de neuf à cinq jours en moyenne.

Au début de cette année, Vimeo a investi dans une formation sur mesure pour MT. Comme Bluebeam, Vimeo a commencé par expérimenter son contenu d'assistance, et l'équipe de localisation a été très satisfaite du résultat.

Néanmoins, Liliana Pardo-Becerra et Juan Muñiz ont tous deux souligné l'importance de maintenir les experts en localisation humaine dans la boucle. Les technologies de traduction par IA ont beau être puissantes, elles peuvent toujours introduire des erreurs. Pour atténuer les risques liés à l'utilisation de l'IA, Bluebeam et Vimeo font toujours appel à des humains pour réviser et valider le résultat traduit.

Perspectives d'avenir

La prochaine étape pour les équipes de localisation est d'explorer les autres types de contenu qui pourraient bénéficier d'une traduction assistée par l'IA. Par exemple, ils prévoient tous deux d'expérimenter le passage d'un contenu marketing à faible visibilité par un flux de travail de MT.

En outre, Vimeo a exprimé son intérêt pour la manière dont l'IA peut l'aider à traduire certaines ressources visuelles et certains contenus vidéo. Ce qui prendrait beaucoup de temps, nécessiterait beaucoup de ressources et serait très coûteux à traduire à l'aide d'outils et de flux de travail traditionnels peut désormais être plus réalisable grâce à l'IA - en particulier à la lumière des économies de temps et d'argent qu'ils constatent déjà grâce à l'adoption de cette nouvelle technologie.

Enfin, Bluebeam et Vimeo sont impatients de comprendre comment l'IA peut les aider, eux et leurs collègues, à travailler plus efficacement en dehors du flux de traduction. Qu'il s'agisse d'utiliser l'IA pour créer ou internationaliser du contenu source, de préparer des fichiers pour la traduction ou d'alléger leur charge de travail administratif, les possibilités sont nombreuses.

Augmenter l'échelle tout en garantissant la qualité de la traduction

Les solutions basées sur l'IA aident Vimeo, Bluebeam et d'autres à intensifier leurs efforts de traduction. Cependant, la production d'un nombre croissant de contenus multilingues pose ses propres défis, notamment en ce qui concerne la manière de garantir que les programmes de gestion de la qualité suivent le rythme. Les experts de Smartling Andrew Batwash, Valerie Dehant et Olga Beregovaya discutent de la manière d'évoluer tout en garantissant la qualité des traductions dans ce monde de l'IA. Voici quelques-unes de leurs réflexions.

La qualité deviendra la priorité absolue

Comme nous nous appuyons de plus en plus sur des solutions basées sur l'IA, Smartling s'attend à ce que le coût de la traduction et les délais d'exécution des traductions diminuent. Par conséquent, la qualité deviendra l'indicateur clé pour mesurer le retour sur investissement de la traduction par rapport aux objectifs de l'entreprise, et il sera très important d'atteindre le bon niveau de qualité pour certains types de contenu.

La question à laquelle les entreprises et leurs prestataires de services linguistiques devront répondre sera la suivante : Comment déployer des processus de gestion de la qualité au bon endroit pour le bon contenu afin d'atteindre le bon niveau de qualité pour un public et un marché spécifiques ?

Avec les nouvelles typologies d'erreurs

Les solutions de traduction alimentées par l'IA, telles que la traduction automatique et les grands modèles linguistiques (LLM), sont très prometteuses. De nombreuses entreprises sont enthousiastes à l'idée d'exploiter l'IA à différents endroits du flux de travail de localisation : en effet, il existe une myriade de possibilités, de l'automatisation à la traduction en passant par la création de contenu localisé.

Mais si ces outils sont impressionnants et peuvent produire des résultats de grande qualité, il est important de garder à l'esprit leurs limites actuelles. Par exemple, comme pour toute solution de traduction, il existe un risque que des erreurs se glissent et apparaissent dans le contenu localisé. Toutefois, ces erreurs ne sont pas nécessairement les mêmes que les erreurs de style et de terminologie que les professionnels de la localisation ont l'habitude de rechercher et de corriger. Andrew Batwash et Olga Beregovaya mentionnent plusieurs nouvelles typologies d'erreurs à surveiller : hallucinations, toxicité de la traduction automatique, traductions culturellement appropriées, responsabilité en matière de droits d'auteur, biais inhérents aux résultats de l'IA, etc.

Le cadre actuel de la qualité des traductions doit évoluer pour gérer la qualité à la lumière de ces nouvelles typologies d'erreurs. En outre, les entreprises devront mettre en place des processus agiles de gestion de la qualité pour s'assurer qu'elles peuvent identifier et traiter ces types d'erreurs.

C'est là qu'une société de traduction à la pointe de la technologie comme Smartling peut vous aider : Des outils de qualité sont intégrés au système de gestion des traductions de Smartling. Ces outils sont capables d'appliquer des cadres d'évaluation reconnus par l'industrie, qui sont très personnalisables et pourront évoluer avec les nouvelles technologies. Smartling peut également vous aider à mettre en place votre programme de gestion de la qualité afin que vous soyez dans la meilleure position possible pour maximiser vos gains grâce à ces technologies passionnantes tout en minimisant les risques.

Le rôle du traducteur

S'il semble que les machines prennent le dessus, les traducteurs humains ont encore un rôle important à jouer. En effet, les traducteurs sont plus importants que jamais.

Valerie Dehant développe ce point : "Les linguistes hautement qualifiés sont plus importants parce qu'ils alimentent et forment la machine et les modèles d'IA. Chaque contribution qu'ils apportent va permettre d'éliminer les biais que nous constatons dans la traduction des modèles".

Elle décrit ensuite comment Smartling envisage le rôle des linguistes - à la fois traducteurs et évaluateurs de qualité - dans ce nouveau monde de l'IA : le linguiste deviendra davantage un copilote des modèles d'IA. Si les possibilités de l'IA sont infinies, il est clair que des humains seront nécessaires pour s'assurer que les données d'entraînement des modèles sont d'une qualité irréprochable et pour réviser, vérifier les faits et évaluer certains types de contenus traduits. En outre, d'autres types de contenu, comme ceux dont la localisation exige une certaine créativité (par exemple, le contenu marketing de haut niveau), nécessiteront encore une touche humaine pendant de nombreuses années.

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Vous souhaitez en savoir plus sur la mise en pratique de l'IA ? Regardez l'intégralité de la conférence Global Ready de cette année. Toutes les sessions sont disponibles à la demande ici.