Une IA utile et responsable tout au long du cycle de vie du contenu international

Le contenu international ne se résume pas à une simple traduction : il détermine la manière dont votre marque communique avec des clients du monde entier. Cependant, de nombreuses organisations s’appuient encore sur des flux de travail pilotés par des traducteurs et sur d'anciennes technologies de traduction. Avec ce choix, les initiatives visant à adapter les messages et à interagir avec les clients du monde entier, avec un impact similaire à celui de leurs marchés nationaux, sont souvent prohibitives en matière de coûts.

Les services de création de contenu par l'IA aident les entreprises à atteindre leurs objectifs en matière de contenu mondiaux dans les limites des budgets dont ils disposent. Les services basés sur l’IA changent la donne en matière de création, de localisation et de distribution de contenu. Pour exploiter tout le potentiel des services de contenu d'IA, il ne suffit pas d'avoir recours à la traduction par l'IA et à la localisation par l'IA en espérant que COMET ou GEMBA QE détecte les erreurs potentielles. Vous avez besoin d’une stratégie d’IA structurée afin de préserver la voix de votre marque et de vous concentrer sur la diffusion d'un message de manière fiable et efficace. C'est là qu'interviennent nos deux cadres Lionbridge :

• TRUST : garantit que l’IA est transparente, fiable et conforme aux normes stratégiques et de sécurité. Ce cadre garantit une utilisation responsable de l’IA.

• REACH : se concentre sur les résultats commerciaux mesurables, la pertinence du public et la supervision humaine.

Ensemble, ces cadres offrent une feuille de route permettant une utilisation efficace de l’IA à chaque étape du cycle de vie de la transformation du contenu. Lisez la suite pour découvrir comment les cadres TRUST et REACH peuvent vous aider à fournir un contenu pertinent à l'échelle internationale, en accord avec vos objectifs commerciaux.

• R, RSI : le RSI pose la question suivante : « Les avantages l'emportent-ils sur les coûts ? » Il est facile de produire du contenu généré par l'IA. Cependant, si cette opération ne produit pas de résultats tangibles (comme une augmentation des ventes, des taux d'engagement ou de la notoriété de la marque), le projet est vain. Certains flux de travail pilotés par l’IA sont simples et peu coûteux. D’autres impliquent une ingénierie d'invites intensive, des modèles spécialisés et une supervision précise. En ancrant la stratégie d’IA dans le RSI, vous vous assurez que chaque euro dépensé dans le contenu correspond à un objectif commercial mesurable.

• E, Engagement : une fois que vous connaissez votre motivation (RSI), l'engagement définit vos objectifs. Qu'essayez-vous d'accomplir avec ce contenu ? S'agit-il d'inciter les lecteurs à s'inscrire ou à acheter ? Ou cherchez-vous à renforcer la confiance et la crédibilité de votre marque ? La définition d’objectifs d’engagement garantit que chaque résultat d’IA répond à un objectif fixé.

• A, Audience (Public) : à qui vous adressez-vous ? L'audience est le point qui prend en compte la culture, la démographie et les préférences de la communauté. Vous modifierez le ton, le style, la langue et les références afin que le contenu soit pertinent au niveau personnel. En d’autres termes, le « E » définit la mission et le « A » garantit que vous parlez la bonne langue, au sens propre comme au sens figuré, pour accomplir cette mission.

• C, Control (Contrôle) : le contrôle consiste à vérifier si vous atteignez les objectifs d'engagement et si vous déployez bien votre message et le ton de votre marque. Assurez le suivi de vos indicateurs, surveillez la réponse du public, vérifiez la qualité du contenu et alimentez vos processus d'IA. En bouclant cette boucle, vous améliorez en permanence les invites, les directives stylistiques, les textes originaux et les traductions.

• H, Human in the Loop (Intervention humaine) : une collaboration active et continue, dans laquelle des humains examinent les résultats des tests, affinent les invites et ajustent les instructions en fonction des données de commande, se trouve au cœur de l'intervention humaine (HITL, Human in the Loop). Il s’agit d’un cycle de rétroaction dynamique, dans lequel les humains et les machines apprennent les uns des autres et améliorent ainsi constamment le contenu produit.

L'évolution du paradigme de l'intervention humaine

« Human-in-the-loop » (HITL) ne fait plus référence à un point de contrôle final pour corriger les erreurs avant la livraison. Il s’agit désormais du moteur essentiel de la qualité et de l’évolutivité des flux de contenu pilotés par l’IA. En impliquant l’expertise humaine de manière précoce et fréquente, vous obtenez des résultats cohérents, fiables et évolutifs. Voici comment :

1. Curation à l'avance, le secret de l'adaptabilité : des experts humains définissent les directives de la marque et élaborent des invites, puis alimentent le modèle avec des exemples bien choisis. Cette curation en amont est le catalyseur de l’évolutivité. En posant les bases adéquates, vous réduisez les erreurs ultérieures, ce qui vous permet d’atteindre efficacement tous les marchés.

2. Surveillance en temps réel : à mesure que l'IA crée du contenu, des experts et des IA de qualité spécialisées vérifient ponctuellement les résultats générés. L'équipe peut vérifier que les résultats sont conformes à vos objectifs REACH et à vos garde-fous TRUST. Il ne s’agit pas de microgestion. Cette partie consiste à identifier les problèmes pour éviter de commettre sans arrêt les mêmes erreurs.

3. Boucles de rétroaction continues : les mesures d'engagement des utilisateurs et le sentiment du public sont réinjectés dans vos modèles d'IA. Au fil du temps, l'équipe optimise le système, réduisant ainsi le besoin constant d'intervention humaine. Si les traductions ou les textes ne répondent pas aux attentes, ou si certains tons trouvent davantage un écho auprès du public, ces informations sont transmises à l'IA. En avançant, ce perfectionnement itératif favorise un modèle toujours plus fiable et efficace.

4. Renforcer la confiance pour un déploiement à grande échelle : le modèle devenant plus fiable à chaque intervention humaine ou à chaque retour d'information, vous renforcez la confiance dans l'IA et l'assurance nécessaires pour déployer à grande échelle de manière responsable. Nous fournirons un contenu plus riche et de meilleure qualité, dans plus de langues et pour davantage de marchés.

5. Expertise linguistique et instructions conditionnelles : un modèle « universel » fonctionne rarement pour les publics multilingues. Les experts linguistes élaborent des invites et des instructions conditionnelles spécifiques à chaque langue pour s'adapter automatiquement à chaque langue cible et à chaque type de contenu. Ainsi, la voix de votre marque reste authentique et cohérente, quelle que soit la région.

Plateforme Aurora AI de Lionbridge, TRUST et REACH

Lionbridge met en pratique les cadres TRUST et REACH au quotidien, mais surtout via Aurora AI, notre plateforme basée sur l'IA pour les services de contenu, de traduction et de localisation. Nous avons construit cette plateforme sur la base des principes clés des cadres TRUST et REACH. Voici trois façons dont Aurora AI incarne les cadres TRUST et REACH :

1. Il s'agit d'une plateforme de gestion des configurations de LLM. Cette fonctionnalité garantit que l’utilisation de l’IA est toujours transparente et fournit des résultats utiles aux clients.

2. Elle est gérée par une équipe d'ingénierie d'invites certifiée. L'équipe Aurora de Lionbridge possède une connaissance institutionnelle approfondie de l'ingénierie d'invites. Nous organisons régulièrement des remise à niveau de nos connaissances et continuons à former constamment de nouvelles personnes à tous les niveaux de l'entreprise.

3. Aurora propose une IA personnalisable et agentique pour la finalisation du contenu. Les flux de travail d'Aurora IA sont faciles à auditer et à personnaliser. En fonction des objectifs des clients en matière de contenu, nous pouvons systématiquement auditer ou modifier les processus. Nous pouvons également combiner des LLM afin de répondre à ces objectifs. Ensuite, nous développons les capacités nécessaires pour fournir une mesure de qualité automatisée.