La pression est bien réelle
Si vous travaillez dans (ou avec) la localisation, vous avez probablement déjà entendu ces deux messages contradictoires :
« Faites davantage appel à l’IA. Nous devons réduire nos dépenses ! »
« Pourquoi la qualité est-elle si médiocre ? Pourquoi est-ce que cela prend tant de temps ? »
Coincées entre les économies imposées et les parties prenantes locales frustrées par les problèmes de qualité, les équipes dédiées à la localisation se retrouvent souvent entre le marteau et l'enclume. En réalité, ces deux points de vue se valent ; c’est précisément la raison pour laquelle trouver l’équilibre optimal entre l’expertise humaine et l’IA devient l’un des principaux enjeux de la localisation moderne.
Le triangle rapidité-coût-qualité évolue
Longtemps, les professionnels de la localisation ont subi les contraintes du triangle qualitatif-économique-rapide. Traditionnellement, améliorer une dimension implique d’en détériorer une autre.
Pourtant, l’IA a changé la donne. La traduction automatique et les flux de travail basés sur l’IA ont :
réduit encore davantage les coûts en limitant les tâches manuelles nécessaires ;
accéléré encore plus les processus grâce à des ébauches de traduction quasiment instantanées ;
amélioré la qualité de référence des résultats de la traduction automatique initiale par rapport aux anciennes technologies.
Pourtant, malgré ces améliorations, l’IA ne peut garantir le ton, la conformité ou les nuances culturelles ad hoc. C’est à ces niveaux que l’expertise humaine reste essentielle.
Quand les experts humains font toujours la différence
Chaque point de contact humain dans un flux de travail coûte davantage d’argent et de temps, mais offre aussi une valeur unique :
Les traducteurs veillent à ce que la terminologie soit claire et cohérente.
Les réviseurs s’assurent que le ton est fidèle à la marque.
Les experts métiers, ou validateurs, vérifient l’adéquation culturelle et la précision dans le contexte.
Ces rôles sont essentiels lorsque les erreurs induisent des risques significatifs pour la conformité, la sécurité des produits ou la confiance en la marque. Dans de tels cas, une qualité « suffisante » n’est plus suffisante.
L’émergence des agents IA
L’avenir, ce n’est pas les humains contre l’IA, mais les humains associés à l’IA. De nouvelles approches font appel à divers « agents » IA qui imitent les rôles humains dans le flux de travail :
Un agent de traduction génère du contenu sur la base de la terminologie et des traductions précédentes.
Un agent de qualité évalue les résultats et attribue des scores de qualité.
Un agent d’édition remanie les traductions de piètre qualité, induisant automatiquement des améliorations.
Cette boucle qui consiste à générer, évaluer et peaufiner améliore la qualité des résultats produits par l’IA, sans impact significatif sur la rapidité ou les coûts. Elle est révélatrice de l’évolution des flux de travail : plus efficaces, plus évolutifs et de plus en plus hybrides.
La qualité sur mesure : qu’est-ce qui compte ?
Le niveau de révision nécessaire varie d’un contenu à l’autre. Les leaders de la localisation optimisée adaptent leur flux de travail en fonction de l’objectif de chaque type de contenu : lié à la conformité, B2C, interne, etc. Par exemple :
Contenu à fort enjeu : contrats, documents liés à la conformité, consignes de sécurité ou communications B2C. Cela requiert une révision humaine complète.
Contenus à faible enjeu : documentation interne, FAQ ou communications informelles. Pour ces derniers, une traduction automatique post-éditée ou une révision sommaire des résultats produits par l’IA devrait suffire largement.
Des décisions délibérées sur ce que requiert ou non la qualité « de référence » permettent aux équipes de localisation de refouler les attentes irréalistes.
Étapes concrètes pour les leaders des processus de localisation
Faites auditer votre contenu : classez-le dans des catégories (à fort enjeu et à faible enjeu).
Flux de travail : définissez les efforts humains selon l’importance du contenu.
RSI : expliquez aux parties prenantes pourquoi le niveau de révision n’est pas le même pour tous les contenus.
Partenariats judicieux : faites appel à des fournisseurs qui peuvent vous aider à naviguer parmi l’évolution des ressources de l’IA, tout en préservant la qualité.
Un nouvel équilibre entre l’IA et l’expertise humaine
L’IA n’a pas pour vocation de remplacer les professionnels de la localisation, mais bien de redéfinir leurs rôles. Plutôt que de consacrer le temps de vos experts humains à des tâches répétitives, l’IA se charge des tâches chronophages, des premiers jets aux contrôles qualité de base. L’expertise humaine intervient là où elle est la plus précieuse : pour nuancer, garantir la conformité et préserver l’image de marque.
Parallèlement, l’essor fulgurant du contenu généré par l’IA accroît plus que jamais les besoins en matière de révision et de localisation. Loin de réduire les besoins de localisation, l’IA a multiplié les volumes, la combinaison adéquate d’automatisation et d’expertise humaine revêtant ainsi une importance inédite.
Le véritable atout réside dans un équilibre optimal. En définissant clairement la notion de qualité « satisfaisante » pour chaque type de contenu, les équipes de localisation peuvent respecter les contraintes financières, sans compromis sur la qualité là où elle est essentielle.
Chez LanguageWire, nous aidons les entreprises à atteindre cet équilibre grâce à des flux de travail hybrides et évolutifs, basés sur l’IA et guidés par l’expertise humaine.
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