La confiance, à la vitesse exigée par l'IA : ce que la conférence Global Ready 2026 nous a appris sur l'avenir de la qualité des traductions

En matière de traduction, la question de la rapidité a été résolue : l'intelligence artificielle (IA) permet de commercialiser des contenus localisés plus rapidement qu'aucune équipe ne l'a jamais fait. Cependant, la rapidité sans une base de qualité crée ses propres problèmes, de la dérive terminologique et du ton qui change d'un marché à l'autre aux termes de marque qui ont une signification différente en japonais et en anglais - et souvent, personne ne s'aperçoit de ces problèmes avant que quelque chose ne se passe mal.

Le problème le plus difficile est celui de la confiance. Pouvez-vous miser votre marque sur ce que produit l'IA ? Pouvez-vous mettre votre centre d'aide en 21 langues et savoir qu'il est correct ? Pouvez-vous envoyer une mise à jour d'un produit à des utilisateurs du monde entier en étant sûr qu'elle est exacte ?

C'est autour de cette conversation que s'est articulée la conférence Global Ready 2026. Les responsables de la localisation, les spécialistes du marketing, les équipes de produits et les professionnels de l'apprentissage et du développement (L&D) ont passé la journée à poser ces questions sous tous les angles - et la réponse qui est ressortie de toutes les sessions est que la confiance n'est pas une étape d'examen. Elle doit être intégrée au processus, ce qui signifie qu'elle doit être intégrée à la plateforme.

Smartling a lancé la plus grande innovation en matière d'IA dans l'histoire de l'entreprise lors de la conférence Global Ready de cette année. Chacune de ses capacités repose sur le même principe : la qualité doit être automatique, continue et mesurable. Ce n'est pas quelque chose que les équipes s'efforcent de vérifier après coup.

Le lancement : la qualité à tous les niveaux

Olga Beregovaya, vice-présidente de Smartling chargée de l'IA, et Andrew Saxe, vice-président chargé des produits, ont ouvert la session consacrée à la feuille de route des produits en expliquant que le volume de traduction de l'IA augmente plus rapidement que la capacité de toute équipe à le superviser. L'écart entre ce qui est produit et ce qui est examiné est l'endroit où la qualité se dégrade souvent.

La résolution de ce défi est au cœur du lancement de Smartling - LQA AgentL'évaluation de la qualité est alimentée par l'IA et applique les mesures de qualité multidimensionnelles (MQM) standard de l'industrie pour noter les traductions automatiquement et à grande échelle, en fournissant un contrôle continu de la qualité qui met en évidence les points nécessitant une attention supplémentaire et suit les tendances au fil du temps.

Au-delà de l'agent LQA, le communiqué comprend également

• Traduction IA instantanée à l'intérieur d'outils connectés, notamment Figma, Adobe Creative Suite et AEM, de sorte que votre mémoire de traduction, vos glossaires et vos règles de style pour l'IA s'appliquent à toutes les traductions.
• Sélection automatique LLM, qui prend en charge la sélection des modèles, l'ingénierie rapide et l'analyse comparative continue en arrière-plan pour des résultats de meilleure qualité, sans modification du flux de travail. Le système RAG intégré garantit que chaque traduction s'appuie sur la mémoire de traduction, les glossaires et les règles de style de l'IA, pour un résultat de meilleure qualité que la TA traditionnelle, sans configuration ni verrouillage du modèle.
• Règles de style pour l'IAqui applique la ponctuation, les formats de date, les normes linguistiques régionales et les exigences facultatives en matière de voix de marque ou de domaine dans plus de 30 pays, afin que chaque résultat soit conforme à la marque.
• Traduction d'images par l'IAqui extrait le texte des images, le traduit et reconstruit les images avec le texte traduit en place - en appliquant les mêmes normes de qualité que celles que vous attendez pour les ressources textuelles aux images telles que les photos de produits, les bannières et les ressources sociales.
• Adaptation linguistique de combler les lacunes en matière de variantes régionales, comme l'anglais des États-Unis vers l'anglais du Royaume-Uni, sans avoir à supporter le coût d'une retraduction complète.

Chaque pièce est construite sur la même base. Une plateforme de traduction où la qualité est la règle par défaut - intégrée dans le moteur, les règles, les résultats et l'évaluation.

Ce que les sessions de la journée nous ont appris sur la qualité

Que se passe-t-il lorsque la vitesse dépasse la structure ? Olga et Alex Yanishevsky, Senior Director of AI and MT Solutions, ont dirigé le groupe de discussion qui s'est attaqué directement à ce problème.

En fin de compte, ils ont partagé le fait que la vitesse sans gouvernance crée ses propres problèmes, notamment une terminologie incohérente, l'absence de piste d'audit et le risque d'hallucinations qui surgissent exactement au mauvais moment. La session a permis de définir ce que la gouvernance de l'IA signifie concrètement : des données fiables et des contrôles de qualité solides, la détection et le suivi, la transparence et l'auditabilité, ainsi que l'atténuation des risques.

Dans la mise en œuvre de Smartling, cela se traduit par la détection des hallucinations qui fait apparaître les erreurs introduites par l'IA, la notation de la qualité qui achemine le contenu signalé vers les réviseurs humains, et l'agent LQA qui assure une surveillance continue afin que les équipes puissent suivre les tendances en matière de qualité au fil du temps.

Le cadre de localisation de l'IA, fruit d'une longue expérience

Au sein de SumUp, Jasmin Barth, responsable principale de la localisation, et Maja Milosavljevic, responsable mondiale de la localisation, ont partagé la matrice de contenu que leur équipe a élaborée pour orienter les décisions de traduction à l'échelle, avec la qualité comme critère à chaque étape.

L'idée sous-jacente à ce cadre est que le type de contenu détermine le risque de qualité. Les chaînes à haute visibilité, réglementées et critiques pour l'image de marque nécessitent un chemin différent de la documentation interne ou des notifications à faible enjeu. Les programmes de qualité réussissent lorsque chaque type de contenu reçoit le flux de travail dont il a réellement besoin.

Leur session n'a pas atténué les échecs qui ont façonné ce qu'ils ont construit. Ils ont partagé leur parcours en découvrant les flux de travail qui ont échoué en production, les hypothèses qui ne tenaient pas la route et les moments où un signal de surveillance aurait permis de détecter un problème avant qu'il ne soit expédié. Ce qui est ressorti clairement, c'est que la force de leur programme repose sur le fait de travailler dur dès le début.

Lorsqu'un cabinet de conseil recommande un LLM générique

Michelle Kerr, directrice de la transformation des produits chez IHG Hotels & Resorts, a fait part de l'expérience de son équipe, qui a évalué si un modèle générique à grande échelle pouvait gérer la localisation dans 21 langues et sur tous les canaux appartenant à l'entreprise.

Le résultat ? Ce n'est pas possible. L'IA générique produit une traduction, mais elle n'applique pas la terminologie approuvée, ne fait pas respecter le style sur les différents marchés, n'achemine pas le contenu vers le bon niveau de qualité en fonction du niveau de visibilité, et ne fournit pas de piste d'audit lorsque quelque chose ne va pas. Chacune de ces exigences nécessite une infrastructure, comme une plateforme qui rassemble les ressources linguistiques, les contrôles de gouvernance et le cadre de qualité en un seul endroit.

IHG a reconstruit son architecture de localisation pour déplacer la traduction en amont dans le système de gestion de contenu (CMS). Le contenu est désormais acheminé vers la bonne méthode de traduction à grande échelle. Les contrôles de qualité ont lieu avant que le contenu ne parvienne aux invités, et non après qu'il a été expédié. Le moment où l'équipe d'IHG a refusé la proposition générique de LLM était plus qu'une décision technologique : c'était une décision sur ce que la qualité exige réellement.

Ce que les équipes marketing ne voient pas avant que la qualité n'ait déjà baissé

Dervilla O'Reilly, responsable Web de la localisation et des opérations internationales chez Docusign, a expliqué que la traduction par IA non gouvernée est le risque de qualité auquel les équipes marketing sont le plus exposées (et le moins préparées à y faire face).

Le problème n'est pas que l'IA produise des traductions manifestement mauvaises. C'est plus subtil, car sans flux de travail formés à la marque, sans application du glossaire et sans boucle de rétroaction dans la plateforme, il n'y a pas de signal lorsque la qualité s'éloigne des directives de l'entreprise : un terme de marque traduit de manière incohérente en allemand, un ton qui change en français, une phrase qui s'applique différemment dans un marché réglementé. Rien de tout cela n'apparaît dans un rapport de livraison ou dans un décompte de mots.

Le travail de son équipe implique deux choses que la plupart des programmes de localisation marketing négligent : éduquer les parties prenantes sur ce que l'IA non gouvernée produit réellement dans la pratique, et adapter le contenu avant que l'IA ne le touche. Ainsi, la qualité de la localisation marketing cesse d'être un point de contrôle en aval et devient une décision prise avant le début de la traduction.

De 200 à 2 000 heures : là où l'automatisation s'arrête et où la qualité commence

Bruno Gonçalves, Global Program Strategist and Learning Experience Head at IBM SkillsBuild, a présenté un chiffre qui a permis de recadrer la façon dont les équipes de L&D envisagent l'échelle : IBM est passé de 200 à 2 000 heures de contenu d'apprentissage traduit avec une équipe plus petite qu'auparavant.

Lorsque l'équipe a envisagé d'augmenter ce volume, l'automatisation totale n'était pas la solution : le contenu était technique, certains apprenants n'avaient que 14 ans et certaines langues nécessitaient une prise en charge de droite à gauche pour laquelle les outils n'avaient pas été conçus. Ce qui a fonctionné, c'est un système humain dans la boucle, avec des décisions explicites sur les domaines dans lesquels la traduction par l'IA peut être fiable et ceux dans lesquels elle ne peut pas l'être. Ils ont construit une mémoire de traduction spécifique pour les types de contenu L&D, résolu les problèmes de compatibilité SCORM et Rise (formats de fichiers d'apprentissage en ligne communs) qui n'avaient pas de règles établies, et défini des règles claires pour savoir exactement quand la validation humaine n'était pas négociable.

La leçon de qualité tirée d'IBM SkillsBuild est que l'échelle ne signifie pas qu'il faille éliminer les humains du flux de travail. Cela signifie qu'il faut les placer précisément là où l'IA n'est pas à la hauteur, et mettre en place l'infrastructure nécessaire pour faire la différence.

Les 95% dont personne ne vous avertit

Chris Dell, conseiller principal chez Next Chapter Advisory + Coaching, a connu les deux côtés de la décision de construire ou d'acheter à l'échelle de l'entreprise. Son raisonnement était le suivant : si l'appel à l'API représente les 5% de la construction d'un système de traduction, les 95% restants - l'intégration de la mémoire de traduction, l'application du glossaire, les contrôles de conformité, la maintenance des connecteurs et le réajustement de l'invite chaque fois qu'un nouveau modèle est livré - restent en permanence entre les mains de votre équipe d'ingénieurs.

Chacun de ces éléments est une variable de qualité. Les piles produites à la maison n'ont pas de mémoire de traduction, pas de contrôle continu de la qualité et pas de piste d'audit. Ils ont tout ce que votre équipe a le temps et la capacité de construire et de maintenir à long terme, parallèlement à toutes les autres tâches dont elle est responsable. En fin de compte, le coût réel de la construction en interne n'est pas le développement initial, mais la dette de qualité permanente.

Plus d'informations sur la conférence Global Ready

Ce qu'il faut faire pour obtenir l'adhésion des cadres - Winnie Wong, responsable de la localisation chez DoorDash, Kenny Imery, directeur principal de la mondialisation et de la croissance internationale chez Tinder, et Jerome Selinger, responsable de la croissance mondiale et de la mondialisation, ont expliqué comment ils ont rendu l'impact de la localisation lisible pour les cadres qui utilisent des indicateurs différents. Les scores MQM font bouger les équipes de localisation, mais ce qui fait bouger un PDG, c'est lorsque la qualité se traduit directement par des taux de conversion, une rétention du marché et un délai de mise sur le marché. Le panel a partagé ce qui a permis à cette traduction de fonctionner dans leurs organisations.

Le travail caché de la localisation - Rossella Barry, responsable de la stratégie de localisation chez AllTrails, et Verónica Celdrán, responsable principale de la mondialisation chez Taskrabbit, ont abordé les problèmes de qualité qui commencent avant le début de la traduction : chaînes de caractères soumises sans contexte, documentation manquante, contenu qui pollue la mémoire de traduction et crée des boucles de retouche qui s'accumulent pendant des mois. Le respect des normes de soumission est ce qui fait réellement évoluer les indicateurs de qualité - et ce qui rend l'IA plus rapide et plus efficace. Plus votre prise d'air est propre, plus l'IA est performante.

Au-delà du pilote : comment les équipes performantes mettent l'IA à l'échelle - Tommaso Rossi, directeur de la localisation chez Spotify, Patricia Sainz, responsable du programme de traduction chez SAS, Julio Leal, responsable de la localisation chez Rover.com, et Ana Vehar, responsable mondiale de la localisation du contenu chez SumUp, ont clôturé les sessions de contenu par l'une des conversations les plus franches de la journée. Le fil conducteur de la discussion était que le fossé entre le pilotage de l'IA et sa généralisation est en fin de compte un fossé de qualité. Les équipes qui ont réussi à faire évoluer la traduction de l'IA ont d'abord mis en place une infrastructure de qualité.

Le prix Global Ready

La conférence s'est achevée sur la reconnaissance des programmes qui font de la localisation la bonne méthode. Les lauréats du Global Ready Award de cette année : Atlassian (Excellence), Busuu (Accessibilité), Docusign (Collaboration), Fortra (Accélération), Kyndryl (Mondialisation), Netskope (Partenariat), et le Commonwealth de Virginie / VITA (Trailblazer) - récompensé pour l'intégration de 67 agences de l'État dans le système Global Ready. Global Delivery Network pour rendre le contenu gouvernemental essentiel accessible aux résidents dans leur propre langue.

Ce vers quoi tendent les leaders de la localisation

Anna Schlegel, directrice générale d'Universalization.ai, a ouvert la conférence Global Ready en indiquant ce que la plupart des responsables de la localisation savent déjà mais n'ont pas encore totalement pris en compte : l'ère de l'IA n'a pas rendu ce travail plus facile, elle a simplement placé la barre plus haut. Les dirigeants qui prospèrent sont ceux qui maîtrisent la question de la confiance, car la confiance dans ce que produit l'IA est aujourd'hui l'un des problèmes les plus difficiles à résoudre dans le domaine du contenu mondial. Les personnes qui peuvent résoudre ce problème sont celles qui possèdent l'expertise la plus approfondie sur la manière dont les langues fonctionnent réellement sur les marchés.

Les idées principales d'Anna ont émergé lors de chaque session. Chaque praticien présent sur scène avait une version de la même histoire : L'IA rend les traductions rapides et le nouveau défi consiste à s'assurer que le résultat est quelque chose sur lequel vous pouvez miser votre marque. C'est la valeur ultime des innovations de Smartling en matière de qualité - une traduction en laquelle vous pouvez avoir confiance, à la vitesse exigée par l'IA, avec une qualité contrôlée automatiquement à l'échelle.

Les onze sessions de la conférence Global Ready sont disponibles à la demande. Regardez le lancement, les sessions des praticiens et l'intégralité de la conversation à l'adresse suivante smartling.com/conference.