Face à la nécessité de produire des contenus plus rapidement, les équipes chargées de la documentation technique se tournent naturellement vers l’IA pour accélérer le processus de localisation.
La documentation technique étant soumise à des normes strictes de qualité et de conformité, certaines entreprises réfléchissent même à développer leur propre modèle d’IA afin de gérer entièrement la localisation en interne et de garder un contrôle total sur les résultats.
Pour examiner cette possibilité, nous avons échangé avec Signe Winther Poulsen, COO chez LanguageWire. Depuis plus de 20 ans, Signe accompagne les entreprises internationales dans la gestion de leurs écosystèmes de documentation technique complexes.
Signe constate qu’il est facile de lancer son propre modèle d’IA, mais beaucoup plus difficile de le maintenir dans la durée. Dans cet article, elle en explique les raisons et présente les alternatives possibles.
Pourquoi faire évoluer un modèle d’IA est plus difficile que d’en créer un
Les entreprises qui produisent de la documentation technique disposent souvent de processus de gestion de contenu bien établis. Elles s’appuient généralement sur des environnements de rédaction structurée basés sur XML, DITA ou une approche modulaire.
Autrement dit, elles ont l’habitude de gérer des environnements complexes et d’importants volumes de contenu. De nombreuses entreprises sont déjà parvenues à améliorer leurs processus de création de contenu grâce à l’IA.
Cela dit, selon Signe Winther Poulsen, utiliser l’IA pour créer du contenu n’est pas la même chose que l’intégrer à un processus de localisation plus large :
« Il faut tenir compte des coûts sur le long terme. La solution peut sembler simple et attrayante, mais d’après nos observations et les retours de nos clients, il devient difficile de pérenniser le retour sur investissement une fois qu’elle est utilisée au quotidien. »
Une entreprise qui développe son propre modèle d’IA doit assurer la maintenance de toute l’infrastructure, mais aussi la gouvernance, les contrôles qualité et l’amélioration continue nécessaires pour garantir une utilisation fiable et sécurisée dans son processus de localisation de documentation technique.
Les technologies et les environnements évoluent au fil du temps, ce qui peut amener l’IA à faire des erreurs, même si elle donne de bons résultats au départ. « Notre expérience montre que les modèles d’IA appliqués à la traduction doivent être entraînés et ajustés en permanence et que de nouveaux outils d’IA agentique doivent être mis en place pour éviter les hallucinations », souligne Signe.
À mesure que les volumes de contenu augmentent, le modèle doit être capable de maintenir le même niveau de performance pour tous les produits, marchés et langues. Il doit systématiquement appliquer la terminologie approuvée par l’entreprise, éviter les hallucinations et respecter les exigences techniques et réglementaires, peu importe le type de contenu ou la langue.
Cette rigueur est d’autant plus importante dans la localisation de la documentation technique, où la qualité se mesure souvent à l’exactitude.
Une incohérence mineure dans la terminologie ou une instruction mal traduite peut créer de la confusion et entraîner des risques opérationnels ou des problèmes de conformité.
Or, avec l’IA, assurer l’exactitude et la précision peut s’avérer délicat.
« Nous remarquons qu’il est assez facile de lancer ce type de projet, mais plus difficile de le développer tout en maintenant la qualité, surtout lorsque celle-ci est étroitement liée à la précision », explique Signe.
Pour assurer un contrôle qualité rigoureux, chaque étape doit être gérée avec minutie. La précision peut être améliorée en entraînant le modèle, mais aussi en l’associant à des technologies comme des bases terminologiques et des mémoires de traduction.
L’IA, un maillon parmi d’autres du processus de localisation
Selon Signe, les entreprises considèrent souvent à tort que la traduction constitue l’essentiel du processus de localisation et qu’entraîner l’IA à bien traduire représente le principal défi pour les équipes.
En réalité, la traduction n’est qu’une étape s’inscrivant dans un processus complexe.
Un processus de localisation de documentation technique classique comporte plusieurs étapes clés :
Création de contenu
Conversion et traitement des fichiers
Recherche de correspondances dans la mémoire de traduction
Application de la terminologie approuvée
Traduction assistée par l’IA
Post-édition par des experts humains
Révision ou validation par des experts humains
Livraison et réintégration des fichiers dans l’environnement de documentation
Chaque étape contribue à assurer la qualité, la cohérence et l’exactitude technique. Lorsque les entreprises envisagent de développer leur propre modèle d’IA pour la localisation, elles se concentrent donc souvent sur un seul élément d’un écosystème beaucoup plus vaste.
Signe souligne que c’est en adoptant une approche globale qu’on obtient les meilleurs résultats. L’IA ne crée de la valeur que lorsqu’elle est intégrée au processus et fonctionne conjointement avec les autres outils, plutôt qu’ajoutée comme une couche supplémentaire.
« Je pense qu’il faut considérer la technologie comme un ensemble qui évolue au fil du temps. Il ne s’agit pas ici de remplacer une technologie existante par une nouvelle, à savoir l’IA. Nous recommandons toujours de placer la traduction par l’IA au cœur du processus, tout comme nous recommandons d’utiliser d’abord la mémoire de traduction, car c’est sans doute l’outil le plus précis », explique Signe.
Konecranes : un exemple de mise en œuvre réussie de l’IA
Cette approche peut également contribuer à dissiper certaines des craintes que suscite l’IA au sein des équipes de documentation technique.
Comme l’indique Signe : « Pour prévenir les éventuelles dérives de la traduction par l’IA, il faut ajouter au processus une intervention humaine et d’autres technologies, comme l’assurance qualité linguistique. On peut ainsi exploiter les possibilités offertes par l’IA sans avoir à miser sur le fait que tout se passe bien. »
Konecranes, un fabricant international de grues sur mesure qui fait appel à LanguageWire pour la localisation de ses contenus, illustre parfaitement cette approche. Pendant longtemps, l’entreprise a utilisé un processus décentralisé et manuel dans lequel les contenus techniques étaient créés de toutes pièces par les différentes unités opérationnelles.
Avec l’aide de LanguageWire, elle a centralisé la gestion de sa documentation technique afin de réduire ses coûts. Au lieu de laisser chaque service gérer sa terminologie, ses processus et ses outils de traduction, elle a mis en place un écosystème de localisation commun.
« Nous travaillons de concert avec eux pour améliorer en continu nos processus, tant sur le plan technique que dans la conception des flux de travail », précise Signe.
Comme l’entreprise disposait déjà d’un processus de localisation conçu pour évoluer, elle a pu simplement y intégrer l’IA en tant que complément.
Selon Pasi Savola, responsable de la documentation chez Konecranes, l’intervention humaine joue peut-être le rôle le plus déterminant dans ce processus de localisation basé sur l’IA. Dans un article de Slator récent, il souligne que la complexité des activités de l’entreprise doit être prise en compte dans tous les aspects de la localisation, des ressources linguistiques aux processus, en passant par l’IA. Il indique également que « l’IA ne peut pas créer à la volée du contenu destiné à un technicien chargé d’intervenir sur une grue. » et que les contenus destinés aux clients doivent être vérifiés par des humains.
« Bien entendu, nous ne pouvons pas tout confier à l’IA, surtout dans notre secteur d’activité. Une intervention humaine reste nécessaire pour garantir l’exactitude des contenus. » Pasi Savola, responsable de la documentation chez Konecranes.
C’est pourquoi l’enjeu n’est pas de choisir entre l’IA et les autres solutions, mais de mettre en place un processus contrôlé. L’IA peut alors être intégrée à ce processus de manière à apporter une véritable valeur ajoutée sans accroître les risques.
Comme le formule Signe :
« Il est important de ne pas considérer l’IA sur le mode du « tout ou rien ». Pour tirer pleinement parti de cette technologie, il faut prévoir une intervention humaine et recourir à des technologies non basées sur l’IA, strictement encadrées, comme les outils de gestion de la terminologie. ».
Faut-il développer son propre modèle d’IA ?
Avant d’investir dans votre propre modèle d’IA, posez-vous les questions suivantes : votre principal défi en matière de localisation réside-t-il dans la qualité ? Ou s’agit-il plutôt de la gestion de la terminologie, de l’intégration des processus, des capacités de révision ou de l’ajout de nouvelles langues ?
Comment prévenir les hallucinations et maintenir le modèle au fil du temps ? Et disposez-vous des ressources pour l’entraîner et l’améliorer en continu ?
Si Signe recommande de répondre à ces questions avant d’envisager de développer son propre modèle, elle estime néanmoins que la meilleure solution reste de faire appel à un partenaire de confiance comme LanguageWire, en s’appuyant sur l’expérience déjà acquise en matière de gestion de contenus :
« L’IA offre aux entreprises de nombreuses possibilités pour améliorer leurs processus de création de contenus. En travaillant ensemble, nous pouvons optimiser la création de contenus en l’intégrant à notre processus de localisation. Ainsi, nous pouvons naviguer ensemble dans le vaste univers de l’IA, qui est fascinant et parfois déroutant. »
Comment bien intégrer l’IA
Pour bon nombre d’entreprises, le défi ne consiste pas à lancer un modèle d’IA, mais à mettre un place un processus de localisation capable d’évoluer, de maintenir la qualité et de traiter des contenus stratégiques dans différentes langues et pour différents marchés.
Depuis plus de 25 ans, LanguageWire aide les entreprises à produire et à gérer leurs contenus multilingues. Nous intégrons l’IA, l’automatisation, l’expertise humaine, la gestion de la terminologie et l’assurance qualité à des processus de localisation éprouvés pour permettre aux entreprises de tirer parti de l’IA sans perdre en maîtrise ni en qualité.
Si vous envisagez d’utiliser l’IA pour localiser votre documentation technique, nos experts peuvent vous aider à définir l’approche la mieux adaptée. Parler à un expert
Cet article a été publié à l’origine dans l’édition d’août 2026 de Lost & found in translation, notre newsletter mensuelle qui partage des analyses, des points de vue et des retours d’expérience de professionnels de la localisation. Abonnez-vous ici pour ne pas manquer la prochaine édition.
