Lors d’un échange récent avec notre CTO, Peter Bukhave, nous avons examiné en quoi traduire avec l’IA était bien plus complexe que de rédiger des prompts pour un LLM.
Beaucoup d’entre nous ont déjà essayé un outil d’IA avec un résultat plutôt satisfaisant.
Mais dès que nous lui demandons d’affiner ce résultat, le LLM revoit l’ensemble : il modifie ce qui fonctionnait et conserve ce qui ne fonctionnait pas.
Et tout cela se fait dans la même langue. Même dans ce cas, il peut réécrire entièrement le texte en modifiant le choix des mots, le ton, la terminologie ou la structure.
Créer un modèle IA pour chaque contexte
Une fois que la traduction entre en jeu, les choses deviennent encore plus complexes. La qualité peut s’améliorer sur certains points, mais se dégrader sur d’autres, et des hallucinations peuvent apparaître d’une langue à l’autre. Par ailleurs, ce qu’on entend par traduction « acceptable » dépend entièrement du contexte.
Une équipe juridique, un service marketing, un support client ou un département production peuvent avoir des attentes complètement différentes à l’égard de la traduction par l’IA. Cela se traduit souvent par des règles terminologiques et des modèles de gouvernance différents, ainsi que des modèles d’IA entraînés pour différents cas d’usage.
Une entreprise peut faire traduire une grande variété de contenus en 80 langues pour différents services et marchés. Le nombre de combinaisons de langues, flux de travail, livrables et configurations d’IA devient alors considérable.
Combien de modèles faut-il gérer ?
Les modèles eux-mêmes évoluent très rapidement, tout comme vos objectifs peuvent aussi changer. Vous pourriez souhaiter adopter un style de communication différent, cibler un autre marché ou ajouter une nouvelle combinaison de langues.
Localisation par IA : les clés d’un déploiement réussi
Soudainement, la question n’est plus seulement de savoir si l’IA peut traduire un contenu, mais si l’on peut maintenir ce modèle, l’encadrer, l’optimiser et le déployer à plus grand échelle.
Voilà pourquoi il est si important de :
configurer des modèles d’IA pour chaque contexte (marché, combinaison de langue, service, etc.)
les maintenir et les actualiser à mesure que les besoins évoluent
faire évoluer la technologie d’IA sous-jacente afin d’intégrer les dernières avancées
D’après Peter Bukhave, l’un des principaux pièges consiste à concevoir trop rapidement un modèle qui s’avère impossible à maintenir par la suite.
Relier traduction, technologie et expertise humaine
L’IA est partout, et elle évolue rapidement. C’est pourquoi nous l’avons intégrée au cœur de nos solutions de manière à pouvoir créer des modèles d’IA adaptés au contexte propre à chaque client. Nous commençons en général par définir une base commune pour toutes les combinaisons de langues, puis affinons en continu le modèle à partir des données pour chaque combinaison de langues et chaque client.
Chez LanguageWire, nous relions la traduction, la technologie et l’expertise humaine afin de concevoir des processus de traduction par l’IA qui répondent aux besoins de nos clients sur le long terme.
Si vous souhaitez créer des modèles d’IA adaptés à vos équipes, marchés et combinaisons de langues, nos experts sont là pour vous aider.
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