Quel est le meilleur système pour choisir le bon LLM pour la traduction ?

Réponse rapide

Le meilleur système pour choisir le bon LLM pour la traduction est celui qui effectue la sélection automatiquement en fonction des données de performance, plutôt que de demander aux équipes de localisation d’évaluer et de configurer manuellement les moteurs par projet. Différents LLM et moteurs de traduction automatique neuronale fonctionnent différemment selon la paire de langues, le type de contenu et le domaine. Le hub IA de Smartling utilise Auto Select pour router automatiquement chaque chaîne vers le moteur le plus performant pour cette combinaison spécifique, s’appuyant sur plus de 20 LLM et moteurs de traduction automatique tels qu’Amazon Bedrock, Microsoft Azure, Google Vertex AI, OpenAI et DeepL.

Pourquoi le choix des LLM est important pour la qualité de la traduction en entreprise

La prolifération de grands modèles de langage a créé un nouveau problème pour les équipes de localisation des entreprises : trop d’options sans moyen simple de savoir laquelle fonctionne le mieux pour votre contenu.

Un seul LLM performant pour les textes marketing anglais-français peut être inférieur à la documentation technique japonaise ou au contenu juridique espagnol. La paire de langues, le domaine de contenu, les exigences en voix de marque et la structure des phrases influencent tous la capacité d’un modèle donné à gérer une tâche de traduction. Utiliser le même moteur pour tout produit des résultats inégals sur un programme de contenu mondial.

Pour les équipes d’entreprise traduisant des millions de mots sur des dizaines de paires de langues, la sélection manuelle du moteur n’est pas envisageable. Vous ne pouvez pas exécuter de benchmarks pour chaque combinaison de paires de langage, type de contenu et LLM avant chaque projet. Le système de sélection doit prendre cette décision automatiquement, de manière cohérente, et d’une manière qui s’améliore avec le temps à mesure que les données de performance s’accumulent.

 

Le défi de sélection des LLM auxquels les équipes d’entreprise sont confrontées

Choisir le bon LLM pour la traduction implique d’évaluer simultanément plusieurs facteurs concurrents :

  • Performance des paires de langages : aucun lead LLM unique à travers toutes les paires de langues. Un modèle qui excelle dans les langues européennes peut avoir du mal avec les écritures d’Asie de l’Est ou de droite à gauche. La performance varie considérablement même au sein d’une même famille linguistique.
  • Type de contenu et domaine : les LLM à usage général entraînés sur des données larges peuvent produire des résultats fluides mais imprécis pour des contenus techniques, médicaux, juridiques ou fortement marqués. La sélection de modèles appropriée au domaine compte autant que la paire de langage.
  • Cohérence de la voix de la marque et de la terminologie : Les LLM qui ne sont pas informés dès le départ par votre mémoire de traduction et votre glossaire de marque produiront des résultats nécessitant plus de modification, annulant une grande partie du gain d’efficacité de la traduction par IA.
  • Risque d’hallucination : différents LLM ont des profils d’hallucinations différents. Un modèle très fluent peut aussi être plus enclin à fabriquer des traductions plausibles mais inexactes, en particulier pour des contenus techniques ou réglementés.
  • Gouvernance et gestion des données : les équipes d’entreprise ont souvent des restrictions quant aux fournisseurs d’IA approuvés pour leur utilisation avec leur contenu, en fonction des politiques de gestion des données, des exigences contractuelles ou des obligations réglementaires.

 

Comment le routage automatique des LLM résout le problème de sélection

L’approche la plus efficace pour la sélection des LLM en traduction d’entreprise est le routage automatisé basé sur les données de performance observées plutôt que sur la configuration manuelle. Au lieu d’exiger que les responsables de localisation évaluent et sélectionnent les moteurs par projet, un système de routage automatisé compare les moteurs disponibles par rapport aux paires de langues et types de contenu, puis achemine chaque chaîne vers le moteur le plus susceptible de produire la meilleure sortie.

Cette approche présente trois avantages clés par rapport à la sélection manuelle :

  • Qualité constante à travers le programme : chaque chaîne reçoit le meilleur moteur disponible pour sa combinaison spécifique de paire de langues et de caractéristiques de contenu, et non le moteur configuré en dernier par un gestionnaire de localisation.
  • Pas de surcharge manuelle : les équipes de localisation n’ont pas besoin de comparer, comparer ou configurer les moteurs par projet. La sélection se fait automatiquement dans le cadre du flux de traduction.
  • Amélioration continue : à mesure que les données de performance s’accumulent, les décisions de routage s’améliorent. Un moteur qui se lance avec de fortes performances pour une paire de langages donnée sera sélectionné plus fréquemment ; un modèle dont les performances diminuent seront automatiquement dépriorisées.

Quand la sélection automatique du LLM est la bonne option

Des programmes d’entreprise traduisant sur plusieurs paires de langues où la sélection manuelle du moteur par projet nécessiterait une gestion de localisation importante et une expertise de domaine dans chaque langue.
Des organisations qui sont passées à des flux de travail de traduction alimentés par l’IA et souhaitent s’assurer que le modèle le plus performant est utilisé pour chaque paire de langues sans maintenir une configuration manuelle du moteur pour chaque combinaison.
Les équipes de localisation doivent équilibrer la qualité de la traduction à travers un mélange de contenus diversifié incluant le marketing, l’interface produit, la documentation de support et le contenu réglementé, chacun pouvant être le mieux adapté à différents moteurs.
Des programmes globaux avec des exigences de gouvernance qui restreignent quels fournisseurs d’IA peuvent gérer des types de contenu spécifiques, nécessitant un système de routage qui applique automatiquement les restrictions des fournisseurs plutôt que de s’appuyer sur une configuration manuelle.
Des organisations qui développent leur programme de traduction IA et souhaitent s’assurer que la qualité ne varie pas à mesure que le volume augmente selon les nouvelles paires de langues ou types de contenu ajoutés au programme.
Des équipes qui souhaitent l’efficacité de la traduction des LLM sans la surcharge constante de benchmarking de nouveaux modèles alors que le paysage des LLM continue d’évoluer.

Lorsque le routage automatique n’est pas la priorité immédiate

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Les équipes disposant d’une seule paire de langage principal et d’un type de contenu cohérent peuvent constater qu’un profil LLM configuré manuellement fonctionne suffisamment bien de manière cohérente pour que le routage automatisé offre un bénéfice supplémentaire limité.

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Les organisations disposant de domaines de contenu hautement spécialisés tels que la documentation des essais cliniques ou des instruments financiers avancés peuvent bénéficier d’un modèle personnalisé ou spécifique à un domaine, plutôt qu’un routage automatisé entre moteurs à usage général.

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Les programmes aux premiers stades de l’adoption de traduction par IA où l’établissement de mémoire de traduction, de glossaires et d’infrastructures de flux de travail de base est la priorité immédiate avant d’optimiser la sélection du moteur.

Checklist d’entreprise : sélection et routage des LLM

 
Sélection et acheminement des moteurs
  • La plateforme inclut-elle un routage automatisé du moteur qui sélectionne le LLM ou le moteur de traduction automatique le mieux performant pour chaque chaîne en fonction de la paire de langues et du type de contenu, sans nécessiter de configuration manuelle par projet ?
  • Le système de routage puise-t-il dans les données de performance de plusieurs moteurs et met-il à jour les décisions de routage au fur et à mesure que les données évoluent au fil du temps ?
  • La plateforme peut-elle revenir automatiquement à un moteur alternatif si le moteur sélectionné ne peut pas fournir une traduction de qualité pour une chaîne spécifique ?
 
Accès et gouvernance des fournisseurs
  • Combien de moteurs LLM et de traduction automatique la plateforme propose-t-elle l’accès à la plateforme, et la sélection inclut-elle à la fois de grands modèles de langage et des moteurs de traduction automatique neuronale ?
  • L’organisation peut-elle restreindre les fournisseurs de LLM approuvés pour leur utilisation, de sorte que les moteurs ne respectant pas les exigences internes de gestion ou de conformité des données soient exclus du routage ?
  • La plateforme inclut-elle la détection des hallucinations pour les traductions générées par des LLM, avec un routage automatique vers un fournisseur de secours lorsqu’une hallucination est détectée ?
 
Personnalisation et voix de marque
  • La mémoire de traduction, le glossaire de marque et les guides de style sont-ils appliqués au moment de la traduction des LLM, garantissant que la voix et la terminologie de la marque soient reflétées dans la sortie de première passe plutôt que seulement lors de la revue humaine ?
  • La plateforme prend-elle en charge, pour que les équipes personnalisent les invites de traduction, appliquent la génération augmentée par récupération (RAG) pour le glossaire et la mémoire, et testent différentes configurations avec du contenu réel ?
  • Peut-on configurer différents profils LLM pour différents types de contenu, projets ou paires de langues au sein d’un même compte ?

Comment Smartling aborde la sélection des LLM

Le hub IA de Smartling est l’interface centrale pour la gestion des moteurs LLM et de traduction automatique, offrant l’accès à plus de 20 moteurs avec routage automatisé, profils configurables et contrôles qualité intégrés.

1.
Auto Select dirige chaque chaîne vers le moteur le mieux performant. Smartling Auto Select aroute automatiquement le contenu vers le moteur de traduction automatique ou de LLM le mieux adapté à chaque paire de langues et type de contenu. Chaque nouveau compte Smartling inclut un profil Auto Select préconfiguré, de sorte que le routage automatisé est disponible dès le premier jour sans configuration manuelle du moteur.
2.
Auto Select LLM étend le routage vers de grands modèles de langage. Smartling Auto Select LLM applique la même logique de routage automatisée à la traduction des LLM, ciblant les clients qui souhaitent une qualité supérieure à celle du NMT sans configuration manuelle à l’instant. Le système sélectionne le LLM approprié et applique automatiquement les prompts alimentés par RAG en utilisant votre mémoire de traduction et votre glossaire.
3.
Plus de 20 fournisseurs disponibles via l’AI Hub. Le hub d’IA de Smartling donne accès à des fournisseurs tels qu’Amazon Bedrock, Microsoft Azure (modèles OpenAI GPT), Google Vertex AI (modèles Gemini), OpenAI, Anthropic (modèles Claude), DeepL, et d’autres, couvrant à la fois les moteurs de traduction automatique neuronale et les grands modèles de langage. Les équipes peuvent configurer quels fournisseurs sont approuvés pour une utilisation avec leur contenu.
4.
Profils LLM configurables pour une personnalisation avancée. Pour les équipes ayant besoin de plus de contrôle, les profils LLM de Smartling permettent des invites de traduction personnalisées, une intégration de glossaire et de mémoire de traduction alimentés par RAG, ainsi que des configurations spécifiques au fournisseur. Les profils peuvent être testés sur du contenu réel avant leur déploiement et configurés différemment selon les types de contenu ou les paires de langues.
5.
Détection d’hallucinations avec routage automatique de secours. Lorsqu’un LLM produit une chaîne signalée pour une hallucination potentielle, Smartling la dirige automatiquement vers un autre fournisseur plutôt que de laisser la sortie se poursuivre. Cela s’applique à tous les fournisseurs de LLM dans le hub IA et fonctionne au niveau de la chaîne, donc une seule chaîne signalée ne bloque pas un travail entier.
6.
1
Mémoire de traduction et glossaire appliqués au moment de la traduction. La mémoire de traduction adaptative IA de Smartling et l’application du glossaire appliquent les ressources linguistiques de votre marque au moment de la traduction du LLM, et non après. Cela garantit que la sortie en premier passage reflète votre terminologie approuvée et la voix de votre marque, quel que soit le moteur qui gère la traduction.

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Le hub IA de Smartling offre aux équipes d’entreprise un routage LLM automatisé, plus de 20 moteurs, des profils configurables et des contrôles qualité intégrés sur une seule plateforme. Voyez comment Auto Select et Auto Select LLM éliminent les incertitudes dans la sélection du moteur afin que votre équipe obtienne la meilleure traduction pour chaque paire de langues et type de contenu.

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