1. Aurora AI™
Aurore orange et violette, avec le logo Lionbridge Aurora AI Array superposé à l’image, représentant la nouvelle interface client.

L'expertise humaine associée à la puissance de l'IA

Lionbridge Aurora IA™ est une plateforme de contenu basée sur l’IA qui optimise le multilingue et élargit les audiences avec du contenu pertinent et personnalisé.

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La pertinence de la traduction automatique dans un monde d’IA générative

Les moteurs de traduction traditionnels sont essentiels aux solutions de traduction basées sur l'IA, car ils constituent le fondement d'une communication multilingue rapide et efficace.

Vous songez à arrêter la traduction automatique ? Pas si vite.


Les outils de traduction automatique continuent de profiter aux entreprises qui les intègrent efficacement dans leur workflow de traduction piloté par l’IA, même alors que l’IA générative (GenAI) prend de l’ampleur.

À mesure que les organisations s'adaptent à un paysage de la traduction en rapide évolution, elles constatent que la traduction automatique demeure un fondement indispensable pour une communication mondiale à grande échelle.

Alors que l’IA générative (GenAI) et les grands modèles de langage (LLM) offrent de nouvelles possibilités pour la compréhension contextuelle, les principaux moteurs de traduction automatique neuronale (NMT) continuent de démontrer une vitesse inégalée.

En combinant des traductions générées via la NMT ou la génération à enrichissement contextuel (RAG), avec des chaînes d'invites de post-édition basée sur l'IA agentique et une supervision humaine ciblée, les entreprises peuvent accélérer considérablement la livraison du contenu et réduire les coûts, atteignant ainsi de nouveaux sommets en matière de rapidité et d'évolutivité.

Voici à quoi ressemble le flux de travail :
— Utiliser la traduction automatique (TA) pour les traductions initiales au début du processus.
­— Utiliser des solutions d’IA générative / des LLM pour les tâches de post-édition et d’assurance qualité afin d’améliorer la qualité globale.

Cette approche permet à votre organisation de répondre à ses besoins de traduction avec rapidité, qualité et rentabilité.

Les avantages de la traduction automatique à mesure que son rôle évolue

L’intégration de la TA dans votre ensemble d’outils d’IA et sa mise en œuvre pour la traduction initiale améliorent l’efficacité et offrent les avantages suivants.

Réduction des coûts

La TA réduit le temps consacré par des humains à la traduction, et donc les coûts. Les humains peuvent ainsi se charger de la supervision, une étape importante.

Délais d'exécution plus rapides

La TA traite les traductions à des vitesses inégalées par les capacités humaines et les LLM.

Plus grande échelle

La TA gère de grands volumes de contenu sans effort.

Comment la TA basée sur l'IA répond aux besoins des principaux secteurs verticaux

La traduction automatique peut aider à surmonter les défis commerciaux dans tous les secteurs. Découvrez comment nos solutions de traduction automatique et d’IA aident les clients des secteurs juridique, des sciences de la vie et du commerce électronique.

Secteur juridique

Les affaires juridiques mondiales peuvent générer de grands volumes de documents d'eDiscovery multilingues, lesquels doivent ensuite être traduits rapidement. Elles peuvent également exiger des documents plus officiels et de haut niveau pour une soumission au tribunal, etc. Découvrez quand la traduction automatique peut traduire des documents juridiques avec précision, efficacité et à moindre coût, et quatre raisons pour lesquelles la traduction par l'IA devrait améliorer, et non remplacer, les services de traduction juridique professionnels.

Sciences de la vie

Si l’IA doit être utilisée de manière à contrôler les risques et à protéger les utilisateurs finaux et la conformité, elle constitue également un outil essentiel pour fournir des services linguistiques à grande échelle dans le secteur des sciences de la vie. Les services linguistiques soutenus par l'IA et dirigés par des experts aident les entreprises impliquées dans le développement de médicaments et de dispositifs médicaux à respecter des délais serrés, à gérer des volumes de documentation croissants et à pénétrer de nouveaux marchés. Découvrez comment la TA et l’IA aident les entreprises des sciences de la vie à créer de meilleurs résultats pour les patients.

Commerce électronique

Le commerce électronique est, pour les entreprises, un moyen essentiel d’atteindre les marchés mondiaux. La TA améliorée par l’IA peut aider ces entreprises à mettre en place un flux plus rapide et plus régulier de contenu attrayant et personnalisé pour les clients, quelle que soit leur langue. Découvrez comment les commerçants utilisent déjà la TA et l’IA pour communiquer avec leurs clients dans le monde entier.

Comparaison de quatre stratégies de déploiement de la traduction automatique


Les solutions de traduction automatique reposent sur les quatre stratégies fondamentales suivantes.

Traduction automatique publique

Cette stratégie inclut des services comme Google Translate et Bing Translator. Ces services sont facilement accessibles et gratuits. Cependant, les lacunes de cette stratégie incluent, dans certains cas, des problèmes de sécurité et de qualité, car les moteurs n'ont pas été entraînés pour des domaines ou utilisations spécifiques.

TA sur site

Cette stratégie nécessite, de la part de l'entreprise, le déploiement d'un serveur de traduction automatique dans son environnement informatique. Cette option, la plus sécurisée, représente toutefois un coût élevé. De plus, elle s'avère complexe à déployer et à gérer et requiert une maintenance permanente. Et surtout, cette stratégie produit souvent des résultats de traduction automatique peu satisfaisants dans plusieurs combinaisons de langues ou types de contenus.

Traduction automatique dans le cloud

Cette stratégie s'apparente à l'option de traduction automatique publique en termes de fonctionnement, car elle est également hébergée dans le cloud. Cependant, contrairement à la TA publique, elle crée une instance dédiée à l'entreprise. Toutes les données fournies au service sont strictement sécurisées et ne sont pas partagées avec des tiers. Cette option offre plus d'outils en matière de personnalisation de la terminologie et présente d'autres avantages. Toutefois, elle peut entraîner une dépendance à l'égard des fournisseurs et une qualité de traduction automatique nettement insuffisante dans plusieurs combinaisons de langues.

Traduction automatique d'excellence

Cette stratégie implique une plateforme unique qui permet aux entreprises d’exploiter plusieurs moteurs. Elle offre une seule couche de personnalisation terminologique, une interface simple à gérer et la possibilité de sélectionner la meilleure option selon différentes combinaisons de langues, différents secteurs ou domaines, et différents types de contenus. Cette approche, proposée par Lionbridge, est conçue pour offrir les meilleurs résultats de traduction et constitue un différenciateur clé pour l'entreprise.

Approfondissez vos connaissances sur la traduction automatique

Récapitulatif du webinaire : L'IA est-elle capable de post-éditer ?

Découvrez l’expérience concrète de Cisco qui utilise la traduction automatique neuronale (NMT) pour les traductions initiales, la post-édition par une IA basée sur des LLM pour affiner les résultats, et des testeurs humains pour une révision fonctionnelle en contexte, afin de traduire 15 millions de mots en 14 langues en seulement trois mois.

Lionbridge Aurora AI

La plateforme Lionbridge Aurora AI orchestre l'intégralité du cycle de vie du contenu international, depuis l'ingestion des données clients jusqu'à leur restitution dans des référentiels de contenu, en passant par leur traduction automatique (TA), avec de grands modèles de langage (LLM) pour la post-édition automatisée.

Smart MT™ : traduction automatique de qualité professionnelle + IA

Découvrez les solutions de traduction automatique et d'IA professionnelles de Lionbridge, associant les meilleurs moteurs de TA et des révisions par l'IA pour améliorer les communications internationales.

Personnalisation et entraînement de la traduction automatique

Personnalisation et entraînement de la TA : découvrez de quoi il s'agit et quand utiliser chaque méthode pour améliorer les traductions automatiques.

Classement des langues en fonction de la qualité de la traduction automatique pour une TA plus efficace

Avant de déployer la TA, tenez compte de la complexité des langues. Notre classement de traductibilité automatique facilite votre prise de décisions opérationnelles.

Traduction automatique en traduction

Restez au fait des termes clés de la traduction automatique grâce à cet aide-mémoire pratique.

Découvrez le profil de nos experts en traduction automatique et en IA générative

Grâce à ses experts en IA, Lionbridge est en mesure de proposer des services de traduction automatique et des services linguistiques optimisés par l'IA générative totalement dignes de confiance.

Rafa Moral

Vice-président, Innovation 

Rafa supervise les activités de R&D liées à la langue et à la traduction, y compris des LLM personnalisés pour la traduction automatique, des assistants Q&R et d'autres tâches utilisant le référencement naturel RAG, l'ajustement et d'autres techniques de personnalisation des LLM.

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Une brève rétrospective de la traduction automatique

1954 - Les chercheurs de Georgetown effectuent la toute première démonstration publique d'un système de TA précoce.

1962 - L'Association pour la traduction automatique et la linguistique computationnelle est créée aux États-Unis.

1964 – L'Académie nationale des sciences met en place un comité (ALPAC) destiné à étudier la TA.

1970 - L'Institut français du textile commence à traduire des résumés à l'aide d'un système de traduction automatique.

1978 - Systran commence à traduire des manuels techniques.

1989 - Trados est la première entreprise à développer et à commercialiser une technologie de mémoire de traduction.

1991 - Le premier système de TA commerciale entre le russe, l'anglais, l'allemand et l'ukrainien est développé à l'Université d'État de Kharkov.

1996 - Systran et Babelfish proposent la traduction gratuite de petits textes sur le web.

2002 - Lionbridge met en œuvre son premier projet de TA commerciale à l'aide de son moteur de TA basé sur des règles.

Milieu des années 2000 – Lancement des systèmes statistiques de TA pour le public. Google Translate est lancé en 2006, et Microsoft Live Translator en 2007.

2012 - Google annonce que Google Translate traduit suffisamment de texte pour remplir 1 million de livres chaque jour.

2016 – Google et Microsoft introduisent la traduction automatique neuronale (NMT), réduisant les erreurs d'ordre des mots et améliorant considérablement le lexique et la grammaire.

2020 - À compter d'octobre, Google Neural Machine Translation (GNMT) prend en charge 109 langues.

2022 - Les experts de Lionbridge présentent leurs conclusions : la performance des moteurs de TA stagne, et tous les moteurs suivis offrent des résultats similaires. Cette évolution indique que le paradigme de la MT neuronale pourrait atteindre un plateau et suggère qu'un nouveau changement de paradigme pourrait être imminent.

2022 - En novembre, OpenAI lance publiquement son moteur d'IA générative, ChatGPT, soulignant un paysage technologique de la traduction en évolution et en expansion.

2023 - L'IA générative se répand, avec le lancement de davantage de modèles, un flux constant de nouvelles itérations et des solutions répondant à divers secteurs et cas d'utilisation.

2024 à aujourd'hui – La pertinence de la TA évolue, complétant les LLM à mesure que l'IA générative se développe.

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