Récapitulatif du webinaire : Le monde de la traduction vous paraît complexe ?

Le monde de la traduction vous paraît complexe ? Face à l'évolution rapide des grands modèles de langage (LLM), les entreprises explorent de nouvelles façons de les utiliser afin d'automatiser et d'adapter la traduction. Pourtant, nombreuses sont celles qui n'obtiennent pas les résultats escomptés en matière de LLM. Cela peut faire toute la différence entre un projet d’IA générative réussi et une expérience coûteuse qui finit par être abandonnée.

Lors de notre webinaire, « Le monde de la traduction vous paraît complexe ? », Simone Lamont, vice-présidente des solutions mondiales de Lionbridge, explore les principaux défis rencontrés par les organisations lors de l'utilisation des LLM pour des projets de traduction et comment les surmonter pour obtenir un contenu multilingue de haute qualité.

Vous souhaitez regarder le webinaire dans son intégralité ? Utilisez le bouton ci-dessous pour accéder à l'enregistrement.

Partout dans le monde, des organisations lancent des projets d’IA et intègrent des LLM dans leurs flux de travail. L’enthousiasme est réel, mais la déception l’est tout autant.

En fait, 72 % des projets d’IA sont abandonnés avant même d’avoir généré de la valeur. Pourquoi ? La qualité des traductions est insuffisante, les hallucinations et les interprétations erronées sont courantes et les équipes internes manquent de l’expertise nécessaire pour personnaliser les LLM pour chaque langue cible.

Quelles sont les préoccupations et les réalités en matière de qualité des solutions d’IA ?

Les LLM promettent rapidité et évolutivité, mais sans une configuration minutieuse, ils peuvent produire des erreurs qui nuisent aux parties prenantes et à la crédibilité de la marque.

Les organisations signalent des problèmes tels que des noms de marque mal traduits, des erreurs dans le traitement des chiffres et des mesures, ainsi qu'une terminologie incohérente. Cela se produit notamment lorsque les LLM sont entraînés en interne, mais ne disposent pas des ressources linguistiques appropriées.

Un autre défi réside dans le temps et les compétences nécessaires pour une ingénierie des invites efficace. La personnalisation de solutions pour des langues telles que le chinois, l’allemand ou le français nécessite une expertise à la fois technique et linguistique, ce que de nombreuses équipes n'ont pas. Même lorsque la traduction pilotée par l’IA fonctionne pour des projets à petite échelle, il n’est pas facile d'adapter les flux de travail de l’entreprise à une plus grande échelle.

Quelles sont les performances des LLM pré-entraînés par rapport aux solutions de TA ?

L'efficacité de ChatGPT, ou de tout autre LLM prêt à l'emploi, est-elle suffisante pour la traduction professionnelle ? L'analyse comparative réalisée par le Lionbridge Machine Translation Tracker montre que les LLM standard pré-entraînés sont généralement moins performants pour la traduction que les moteurs de traduction automatique traditionnels et les solutions hybrides. L'ajustement et la génération augmentée de récupération (RAG) améliorent la qualité. Il est néanmoins crucial de savoir quand et comment utiliser ces techniques et comment tester les résultats avant de mettre des solutions basées sur l'IA à la disposition de votre organisation.

Comment votre type de contenu devrait-il déterminer le niveau de qualité ?

Tous les contenus n’ont pas besoin du même niveau de qualité de traduction. Le webinaire souligne l’importance de relier les flux de travail aux risques liés au contenu et aux besoins de l’entreprise. Par exemple, un communiqué de presse marketing exige une grande précision et une bonne cohérence de la marque, tandis qu'une petite maladresse est acceptable pour la mise à jour mineure d'un site Web.

Comprendre votre contenu est essentiel. Le cadre REACH de Lionbridge vous demande de prendre en compte le retour sur investissement, l'engagement, l'audience et le contrôle afin de déterminer la bonne approche et l'ampleur de l'intervention humaine nécessaire pour chaque cas d'utilisation. Le contenu est-il uniquement produit à des fins d'information ? S’agit-il d’un contenu spécialisé, réglementé ou à fort impact ? Ces questions influencent vos décisions en matière de flux de travail, de la traduction basée sur un LLM sans révision humaine à la validation complète par des experts.

Comment la personnalisation et la révision humaine peuvent-elles améliorer les flux de traduction ?

La personnalisation est importante. Notre plateforme axée sur l'IA, Lionbridge Aurora AI™, s'appuie sur les mémoires de traduction, les glossaires, les invites dynamiques et les LLM pour la post-édition. Cette approche réduit l’effort humain tout en améliorant la qualité de la traduction. Vous pouvez personnaliser le ton, le style et la terminologie pour chaque cas d’utilisation, même pour les langues moins courantes.

Simone insiste sur l’importance d’une évaluation continue. Lionbridge fournit des évaluations automatisées qui permettent d'analyser la qualité de la traduction en fonction de la terminologie, de la précision, du style, des conventions locales et de la pertinence du public. Ces tableaux aident les organisations à identifier les points forts et les points faibles de leurs solutions d'IA, permettant ainsi des améliorations ciblées.

Comment pouvez-vous évaluer et améliorer les performances des LLM ?

Comment savoir si votre solution d’IA est à la hauteur de la tâche ? Le webinaire propose différentes étapes pratiques pour évaluer les performances du LLM et la qualité de la traduction :

• Commencez par évaluer vos flux de travail actuels. Comparez les résultats du LLM ou de la traduction automatique à la traduction humaine.

• Utilisez les évaluations de qualité automatisées de Lionbridge pour identifier les points à améliorer : terminologie, style, exactitude, etc.

• Associez les différents types de contenu aux flux de travail d'IA appropriés, en équilibrant les coûts, les délais d'exécution et les taux d'erreur acceptables.

Le service d'évaluation de Lionbridge aide les organisations à éliminer les incertitudes liées aux performances des LLM. Grâce à la soumission d'échantillons de contenu traduit, les équipes bénéficient d'un tableau complet et d'informations exploitables. Ces données permettent aux entreprises d’utiliser les LLM internes en toute confiance pour les contenus spécifiques à faible risque et de rechercher une intervention professionnelle pour les projets à enjeux élevés.

Vous souhaitez explorer d’autres sujets de webinaires liés à l’IA proposés par Lionbridge ? Visitez la page des webinaires Lionbridge pour accéder à une bibliothèque des enregistrements de webinaires.

Nous contacter

Vous souhaitez garantir la fiabilité des performances de votre LLM avec la qualité de traduction que votre organisation recherche ? Lionbridge peut vous aider à évaluer, optimiser et personnaliser vos projets pour réussir en matière d’IA. Contactez-nous dès aujourd'hui pour commencer.

Remarque : l'application Lionbridge Content Remix a initialement créé le blog récapitulatif, qu'un humain a ensuite peaufiné.