Étude de cas : Comment Cisco Networking Academy a accéléré la diffusion de son contenu multilingue grâce à la post-édition optimisée par l'IA

Sur le marché mondial actuel, la demande en matière de diffusion de contenu multilingue rapide et abordable n'a jamais été aussi forte. Cependant, pour de nombreuses organisations, les méthodes traditionnelles de traduction et de localisation créaient des goulots d'étranglement et s'avéraient trop coûteuses pour traiter tout le contenu, ce qui entraînait une accumulation de contenu en attente de traduction. Mais tout cela a changé.

Voici Lionbridge, le leader des solutions linguistiques, et Cisco Systems, l'un des principaux acteurs technologiques avec une mission sociale. Avec l'aide de Lionbridge, Cisco Networking Academy (le projet de formation technologique de Cisco) a tiré parti de la puissance innovante de la post-édition par IA pour atteindre des records en termes de vitesse, d'échelle et de rentabilité de la diffusion de contenu.

Comment fonctionne la solution de post-édition automatisée de Lionbridge ? Qu’a accompli Cisco Networking Academy ? Votre entreprise peut-elle tirer profit de cette approche pour surmonter ses défis en matière de traduction ? Découvrez-le dans notre étude de cas.

Qu'est-ce qui distingue la solution de Lionbridge ?

Bien que la traduction automatique (TA) soit un outil bien connu, la solution de traduction de Lionbridge utilise une approche multicouche, dans laquelle le cycle de vie global du contenu est orchestré par sa plateforme axée sur l'IA, Lionbridge Aurora AI™.

La solution s'appuie sur les meilleurs moteurs de traduction automatique neuronale (NMT) pour la traduction initiale, puis sur des grands modèles de langage (LLM) de pointe pour post-éditer la traduction générée. En intégrant des ressources linguistiques robustes, telles que des mémoires de traduction (MT), des glossaires et une gestion de la terminologie, ainsi que différents niveaux de supervision humaine, vous obtenez un flux de travail à la fois agile et fiable.

Les options d'évaluation de la qualité vont de l'absence totale de post-édition humaine à une post-édition humaine complète, avec des offres intermédiaires ; le profil du contenu, les objectifs du client et le budget déterminent la décision finale.

Quelles sont les limites de la post-édition par l'IA ?

La post-édition par l'IA représente une avancée majeure, mais elle n'est pas parfaite. Les langues à faibles ressources, les nuances culturelles et la terminologie spécifique à un domaine peuvent mettre à l'épreuve certains modèles, même les meilleurs. De plus, l'IA générative peut produire des informations fausses ou des hallucinations. C’est pourquoi la validation humaine et les invites continues sont essentielles pour surmonter ces lacunes et garantir que le contenu trouve un écho auprès de tous les publics.

Que pense Cisco de son expérience en matière de post-édition par l'IA ?

Le responsable du programme GTS de Cisco a formulé quelques perspectives sur la post-édition automatisée lors de notre webinaire intitulé « L'IA est-elle capable de post-éditer ? ». Regardez l'enregistrement pour en savoir plus.

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