L’industrie de la traduction connaît un intérêt croissant pour les solutions alimentées par l’IA. Cependant, alors que les entreprises sont impatientes d’expérimenter cette nouvelle technologie, de nombreuses questions se posent également sur la manière de mettre efficacement en pratique la traduction de l’IA. Si vous êtes à la recherche de conseils et de bonnes pratiques, ces webinaires de Smartling Global Ready Conference 2024 sont un bon point de départ.
Tout d’abord, Liliana Pardo-Becerra, responsable principale de la localisation chez Vimeo, et Juan Muñiz, directeur principal de la localisation chez Bluebeam, expliquent comment ils expérimentent l’IA pour faire plus avec moins. Ils discutent de leurs pratiques actuelles et de ce qui figure sur leur feuille de route de traduction alimentée par l’IA.
Ensuite, rejoignez le panel d’experts internes en localisation de Smartling, composé d’Andrew Batwash (directeur des services linguistiques), de Valerie Dehant (directrice principale des services linguistiques) et d’Olga Beregovaya (vice-présidente de l’IA), qui discuteront de la façon de faire évoluer votre programme d’assurance qualité et de mesurer la qualité dans un monde axé sur l’IA.
Combler le fossé : une période d’exploration et de découverte
Bluebeam développe des solutions technologiques pour l’industrie de l’architecture, de l’ingénierie et de la construction. Son équipe de localisation est composée de quatre personnes, et les produits de l’entreprise sont actuellement disponibles en 14 langues.
Vimeo offre aux utilisateurs du monde entier une plateforme pour créer, éditer et partager des vidéos. Son équipe de localisation de deux personnes est chargée de traduire le contenu de l’entreprise de logiciels vidéo en sept langues et cherche à s’étendre à d’autres langues à l’avenir.
En décrivant leurs incursions dans la traduction de l’IA, Liliana Pardo-Becerra (de Vimeo) et Juan Muñiz (de Bluebeam) ont mentionné qu’ils avaient adopté une approche prudente. Ils veulent tirer parti des nouvelles technologies, mais le maintien des normes de qualité est primordial.
Tremper leurs orteils dedans
Les équipes de localisation des deux entreprises ont commencé à expérimenter l’IA au cours de la dernière année environ. Ils voulaient voir comment ils pouvaient tirer parti des avancées de l’IA avec Traduction automatique (MT) pour faire plus avec moins.
Pour Bluebeam, leurs expériences se sont concentrées sur l’utilisation d’un MT de post-édition et humain workflow pour leur matériel de support technique. Jusqu’à présent, les résultats sont prometteurs : ils sont satisfaits de la qualité et ont pu réduire leur délai d’exécution d’une moyenne de neuf à cinq jours.
Au début de cette année, Vimeo a investi dans la formation sur mesure des moteurs pour MT. À l’instar de Bluebeam, Vimeo a d’abord commencé à expérimenter avec son contenu d’assistance, et l’équipe de localisation a été très satisfaite du résultat.
Pourtant, Liliana Pardo-Becerra et Juan Muñiz ont tous deux souligné l’importance de tenir les experts en localisation humaine au courant. Les technologies de traduction d’IA peuvent être puissantes, mais elles peuvent tout de même introduire des erreurs. Pour atténuer les risques liés à l’utilisation de l’IA, Bluebeam et Vimeo font toujours appel à des humains pour examiner et valider le résultat du traduction.
Regard vers l'avenir
La prochaine étape pour les équipes de localisation est d’explorer quels autres types de contenu pourraient bénéficier de la traduction alimentée par l’IA. Par exemple, ils prévoient tous deux d’expérimenter la mise en place d’un contenu marketing à faible visibilité par le biais d’un MT workflow.
En outre, Vimeo a exprimé son intérêt à explorer comment l’IA peut l’aider à traduire certains actifs visuels et contenus vidéo. Ce qui prendrait beaucoup de temps, de ressources et serait coûteux à traduire à l’aide d’outils et de flux de travail traditionnels pourrait maintenant être plus réalisable avec l’IA, surtout à la lumière du temps et de la réduction des coûts 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 faire leur travail plus efficacement en dehors du workflowde traduction. Qu’il s’agisse d’utiliser l’IA pour créer ou internationaliser source contenu, de préparer des fichiers pour la traduction ou d’alléger leur charge de travail administratif, les possibilités abondent.
Passer à l’échelle supérieure tout en garantissant la qualité de la traduction
Les solutions alimentées par l’IA aident Vimeo, Bluebeam et d’autres à intensifier leurs efforts de traduction. Cependant, la génération de plus en plus de contenu multilingue comporte ses propres défis, notamment celui de s’assurer que les programmes de gestion de la qualité suivent le rythme. Les experts en Smartling Andrew Batwash, Valerie Dehant et Olga Beregovaya discutent de la manière d’évoluer tout en garantissant la qualité de la traduction dans ce monde de l’IA. Voici quelques-unes de leurs idées.
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 et les délais de traduction diminuent. Par conséquent, la qualité deviendra la mesure clé pour mesurer le retour sur investissement de la traduction en ce qui concerne les objectifs commerciaux, et atteindre le bon niveau de qualité pour certains types de contenu deviendra très important.
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 de l’amener au 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 les modèles MT et LLM (Large Langue Models), sont très prometteuses. De nombreuses entreprises sont enthousiastes à l’idée d’exploiter l’IA à différents endroits du workflowde la localisation : en effet, il existe une myriade de possibilités, de l’automatisation à la traduction en passant par la création de contenu localisateur.
Mais, bien que ces outils soient impressionnants et puissent produire des résultats de haute qualité, il est important de garder à l’esprit leurs limites actuelles. Par exemple, comme pour toute solution de traduction, il y a un risque que des erreurs se glissent et apparaissent dans le contenu du localisateur. Cependant, ces erreurs ne sont pas nécessairement les mêmes 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 dans les MT, traduction culturellement appropriée, responsabilité en matière de droits d’auteur, biais inhérents à la production d’IA, etc.
Le cadre actuel de qualité de la traduction doit évoluer pour gérer la qualité à la lumière de ces nouvelles typologies d’erreurs. De plus, les entreprises devront mettre en place des processus de gestion de la qualité agiles pour s’assurer qu’elles peuvent identifier et traiter ces types d’erreurs.
C’est là qu’une entreprise de traduction axée sur la technologie comme Smartling peut vous aider : des outils de qualité sont intégrés au Système de gestion des projets de traduction 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 pouvons 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 de ces technologies passionnantes tout en minimisant les risques.
Le rôle du traducteur
Bien qu’il puisse sembler que les machines prennent le relais, le traducteur humain a toujours 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 contribuent vraiment à la machine et aux modèles d’IA et les entraînent. Chaque contribution qu’ils apportent va aider à lutter contre les biais que nous voyons dans la traduction des modèles.
Elle décrit ensuite comment Smartling voit le rôle du linguiste – à la fois traducteur et évaluateur de qualité – dans ce nouveau monde de l’IA : le linguiste deviendra davantage comme un copilote des modèles d’IA. Bien que les possibilités de l’IA soient infinies, il est clair que des humains seront nécessaires pour s’assurer que les données d’entraînement des modèles sont de qualité supérieure et pour examiner, vérifier les faits et évaluer certains types de contenu. De plus, d’autres types de contenu, tels que ceux qui impliquent une certaine créativité (par exemple, le contenu marketing de haut niveau), nécessiteront encore une touche humaine pendant de nombreuses années à venir.
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Vous voulez en savoir plus sur la mise en pratique de l’IA ? Regardez le Global Ready Conference de cette année dans son intégralité. Toutes les sessions sont disponibles sur demande ici.
