Traduction automatique
Traduction automatique expliquée : Types, cas d’utilisation et meilleures pratiques
L’utilisation des ordinateurs pour traduire du texte d’une langue à une autre a longtemps été un rêve de l’informatique. Néanmoins, ce n’est que dans la dernière décennie que la traduction automatique (TA) est devenue un outil de productivité viable et de plus en plus utilisé. Les avancées en traitement du langage naturel, intelligence artificielle (IA), et en puissance de calcul contribuent toutes à cette technologie de plus en plus utile.
Pour vous aider à mieux comprendre ses tenants et aboutissants, ce guide définira la traduction automatique et expliquera ses types et ses avantages avec de nombreux exemples et conseils. Vous apprendrez également comment intégrer la TA dans les flux de travail de traduction et de localisation existants. Enfin, il décrit ce qui rend le meilleur logiciel de traduction automatique pour soutenir vos flux de travail et aider à stimuler la croissance de votre entreprise mondiale.
Qu’est-ce que la traduction automatique ?
La traduction automatique est le processus de traduction automatique de texte d’une langue naturelle à une autre à l’aide d’une application informatique. Cela signifie que vous ajoutez du texte à logiciel de traduction automatique dans la langue source et laissez l’outil transférer automatiquement le texte vers la langue cible sélectionnée.
Unlock the power of machine translation
Discover advanced machine translation management features within our enterprise-ready TMS and create new business opportunities worldwide more quickly and efficiently.
Les débuts de la traduction automatique
La traduction a été l’une des premières applications de la puissance de calcul, commençant dans les années 1950 avec le célèbre expérience Georgtown-IBM. Cependant, la complexité de la tâche était bien plus élevée que les estimations des premiers informaticiens, nécessitant une puissance de traitement de données énorme et un stockage bien au-delà des capacités des premières machines.
Ce n’est qu’au début des années 2000 que le logiciel, les données et le matériel requis sont devenus capables de réaliser une traduction automatique de base. Les premiers développeurs ont utilisé des bases de données statistiques de langues pour « enseigner » aux ordinateurs à traduire du texte. Former ces machines impliquait beaucoup de travail manuel, et chaque langue ajoutée nécessitait de recommencer le développement pour cette langue.
La traduction automatique aujourd’hui
En 2016, Google a mis en œuvre une innovation clé dans la technologie TA en passant à un modèle d’apprentissage neuronal, basé sur des recherches de 2014. Cette approche impliquait de former les moteurs de TA en utilisant l’IA et s’est avérée beaucoup plus efficace et rapide que le principal moteur de TA statistique de Google. Il a également montré des améliorations remarquables dans la qualité de la traduction alors qu’il était utilisé.
La traduction automatique neuronale s’est révélée si efficace que Google a changé de cap et l’a adoptée comme son modèle de développement principal. D’autres grands fournisseurs, dont Microsoft et Amazon, ont rapidement emboîté le pas, et la qualité toujours croissante a renforcé la valeur de la TA en tant qu’ajout à la technologie de traduction.
De nombreuses solutions technologiques de traduction et de localisation disposent désormais de capacités intégrées pour la traduction automatique afin d’aider les entreprises à répondre au besoin croissant de surmonter les barrières linguistiques sur le marché mondial. Plus d’informations à ce sujet plus tard dans ce guide.
Download for free
Your up-to-the-minute guide to machine translation
Learn about new technologies to improve machine translation output quality, the latest on MT post-editing pricing models, and how to best shop for machine translation.
Comment fonctionne la traduction automatique ?
Au fil du temps, le développement de la traduction automatique a donné lieu à plusieurs types de systèmes de traduction automatique, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Les 3 types les plus courants de traduction automatique incluent la traduction automatique basée sur des règles, la traduction automatique statistique et la traduction automatique neuronale.
La traduction automatique basée sur des règles (TABR)
La première forme de traduction automatique, la TA basée sur des règles, reposait sur un grand ensemble prédéfini de règles linguistiques qui aidaient le logiciel à transférer le sens du texte entre les langues. Dans l’ensemble, elle avait une qualité de traduction faible et nécessitait l’ajout manuel de langues ainsi qu’une quantité significative de post-édition humaine.
La TA basée sur des règles est rarement utilisée aujourd’hui.
La traduction automatique statistique (TAS)
La TAS construit un modèle statistique des relations entre les mots, les phrases et les phrases dans un texte donné. Elle applique le modèle à une seconde langue pour convertir ces éléments dans la nouvelle langue. Ainsi, elle améliore la TA basée sur des règles mais partage de nombreux problèmes similaires.
La TAS est principalement remplacée par la TAN et est parfois utilisée pour des systèmes de traduction automatique anciens.
La traduction automatique neuronale (TAN)
La TAN utilise l’IA pour « apprendre » les langues et améliorer constamment ses connaissances, tout comme les réseaux neuronaux dans le cerveau humain. Contrairement à l’exécution d’un ensemble de règles prédéfinies, le réseau neuronal d’un moteur de TA est responsable de l’encodage et du décodage du texte source.
La traduction automatique neuronale est plus précise, permet d’ajouter plus de langues et fonctionne beaucoup plus rapidement une fois entraînée, ce qui en fait la norme actuelle dans le développement de la technologie de traduction automatique.
Chronologie de l’histoire du développement de la traduction automatique
Traduction automatisée vs traduction automatique : La différence expliquée
La traduction automatisée et la traduction automatique sont souvent confondues, mais ce ne sont pas des termes interchangeables car elles servent des fonctions entièrement différentes.
La traduction automatisée fait référence à tous les déclencheurs intégrés dans un outil de traduction assistée par ordinateur traditionnel (outil CAT) ou un système de gestion de traduction en cloud (TMS) pour exécuter des tâches manuelles ou répétitives liées à la traduction. Elle vise à rendre le processus de traduction global plus efficace.
Par exemple, la traduction automatisée peut être utilisée pour déclencher la traduction automatique de texte comme l’une des nombreuses tâches dans un flux de travail de traduction.
La traduction automatique consiste à convertir du texte d’une langue naturelle à une autre à l’aide d’un logiciel. En d’autres termes, il n’y a pas d’intervention humaine comme dans la traduction traditionnelle. C’est pourquoi la traduction automatique est également connue sous le nom de traduction automatique.
Principaux fournisseurs de traduction automatique
Les principaux développeurs de technologie de traduction automatique, comme Google, Microsoft ou Amazon, utilisent actuellement un type de traduction automatique neuronale comme leur méthodologie préférée, car elle permet à la fois une traduction plus nuancée et l’ajout constant de paires de langues. Cette capacité de croissance est rendue possible par le fait que les moteurs de traduction automatique peuvent apprendre et s’améliorer à mesure qu’ils sont utilisés davantage.
Les moteurs de traduction automatique fonctionnent sur la base de données d’entraînement. Selon vos besoins, les données peuvent être génériques ou personnalisées :
- Les données génériques sont simplement le total de toutes les données apprises à partir de toutes les traductions effectuées au fil du temps par le moteur de traduction automatique. Cela permet un outil de traduction généralisé pour tous les types d’applications, y compris le texte, la voix et les documents complets, y compris le formatage.
- Les données personnalisées sont des données fournies à un moteur de traduction automatique pour construire une spécialisation dans un domaine de sujet comme l’ingénierie ou toute autre discipline avec sa propre terminologie.
Engines de traduction automatique génériques
Les plus grands fournisseurs de traduction automatique ont tous évolué vers la TNA—chacun à sa manière. D’une part, il y a l’approche visant à atteindre un public plus large grâce à un outil gratuit et convivial. D’autre part, certains moteurs permettent également d’adapter l’outil à des besoins commerciaux plus spécifiques. Jetons un coup d’œil aux moteurs de TA les plus populaires et à usage général :
Google Translate
Google Traduction est considéré comme l’un des principaux moteurs de TA, basé sur l’utilisation, le nombre de langues et l’intégration avec la recherche. Google Traduction a été l’un des premiers fournisseurs grand public à adopter la TNA. La précision de Google Traduction a été un point d’intérêt et de controverse pour les propriétaires d’entreprises et les experts de l’industrie linguistique.
Amazon Translate
Amazon Traduction est également basé sur des réseaux neuronaux et étroitement intégré avec Amazon Web Services (AWS). Il n’est peut-être pas surprenant pour beaucoup qu’Amazon Traduction ait réalisé des résultats impressionnants en peu de temps depuis son lancement en 2017, compte tenu de la puissance de sa société mère.
Microsoft Translator
Un autre moteur neuronal basé sur le cloud, Microsoft Translator est étroitement intégré avec MS Office et d’autres produits Microsoft, offrant un accès instantané aux capacités de traduction dans un document ou un autre logiciel.
DeepL
DeepL est le produit d’une entreprise allemande exclusivement dédiée au développement d’un moteur de traduction automatique. Elle prétend avoir une sortie plus nuancée et naturelle basée sur son IA neuronale propriétaire.
Systran Traduction
Systran a été la première entreprise à offrir une traduction automatique à des fins commerciales. Fondée en 1968, elle continue de suivre les dernières technologies et d’introduire elle-même des innovations intéressantes—la dernière étant la traduction automatique neuronale pure (TANP).
Engines de traduction automatique personnalisés
Les moteurs de traduction automatique personnalisés sont formés pour mieux performer pour des types de contenu spécifiques—également connus sous le nom de domaines, par exemple, des traductions techniques ou juridiques—ou selon des directives spécifiques de l’entreprise. La clé de cela est des données d’entraînement pertinentes et de haute qualité dans le domaine respectif, qui peuvent être utilisées pour « enseigner » au moteur de TA à effectuer des traductions similaires pour ce cas d’utilisation spécifique à l’avenir. L’une des manières les plus simples de personnaliser les moteurs de TA est d’utiliser glossaires de traduction automatique.
<4>Google AutoML et Microsoft Custom Translator sont 2 solutions couramment utilisées pour la traduction automatique personnalisée.<4>
Si bien implémenté, le MT personnalisé peut livrer une sortie d’une qualité nettement supérieure à celle du MT générique. Néanmoins, la personnalisation de la traduction automatique nécessite une certaine compétence et des efforts. Personnaliser entièrement un moteur de MT peut être une tâche complexe, et chaque personnalisation sera unique.
Interactive MT report: Uncover top performers
Find out how leading machine translation engines perform for different content types using the latest data in our quarterly machine translation report.
Avantages de la traduction automatique
Avant l’introduction de l’apprentissage neural, le MT était encore un produit de niche générant des traductions de qualité variable—parfois à la limite de l’illisible ou de l’humoristique. Les outils modernes de traduction automatique ont largement changé cela et deviennent de plus en plus indispensables dans la traduction commerciale.
Vitesse et volume accrus
Avec les améliorations continues des algorithmes d’apprentissage automatique et de la technologie matérielle, le MT devient encore plus rapide et plus efficace. Non seulement il est capable de traduire des millions de mots presque instantanément, mais il s’améliore également continuellement à mesure que plus de contenu est traduit.
Pour les projets à fort volume, le MT ne gère pas seulement le volume à grande vitesse, il peut également s’intégrer à d’autres plateformes logicielles telles que les systèmes de gestion de la traduction pour organiser ce contenu. Cela permet de conserver l’organisation et le contexte alors que le contenu est traduit en plusieurs langues.
Accessibilité améliorée
Avec les principaux fournisseurs de MT offrant jusqu’à 100 langues—et certains d’entre eux même plus—les traductions peuvent être livrées simultanément à plusieurs marchés cibles. Cela crée une situation gagnant-gagnant pour les entreprises et les clients.
En éliminant les barrières linguistiques et en améliorant l’expérience client, le MT a renforcé l’accessibilité du contenu, des produits et des services pour les acheteurs potentiels dans le monde entier. En même temps, en atteignant un public plus large, les entreprises peuvent considérablement élargir leur part de marché et améliorer leur résultat net.
Coûts réduits
La combinaison d’un débit à grande vitesse et de la capacité de sélectionner parmi des paires de langues existantes couvrant des dizaines de combinaisons signifie que l’utilisation des services de traduction automatique peut réduire les coûts et le temps de livraison, même lorsque des traducteurs humains effectuent encore la post-édition du travail.
Fondamentalement, le MT fait le travail initial en fournissant des traductions de base mais utiles. Les traducteurs humains affinent ensuite ces versions de base pour refléter plus fidèlement l’intention originale du contenu et garantir une localisation appropriée par région.
Un aperçu des limites de la traduction automatique
Le coût relativement bas et la latence minimale font de la TA une option attrayante pour les entreprises cherchant à étendre efficacement leur portée mondiale. Cependant, comme toute technologie, il est important de reconnaître que la TA a ses propres limites.
La plupart des problèmes peuvent être gérés efficacement grâce à l’intégration de l’expertise humaine—par exemple, la post-édition de la traduction automatique (MTPE)—et de plus en plus par la personnalisation de votre propre moteur de traduction automatique.
Les deux approches peuvent aider à trouver un équilibre entre efficacité et précision linguistique, permettant aux entreprises de tirer parti des forces de la TA tout en abordant ses contraintes inhérentes. Examinons quelques problèmes courants liés à la TA.
| Problème à prendre en compte | Solution potentielle |
| Précision et spécificité du domaine | En intégrant des glossaires de traduction automatique, votre modèle de TA personnalisé peut s’adapter aux évolutions des modèles linguistiques et des contextes qui importent à votre entreprise. L’ajustement avec des retours humains lui permet également d’apprendre des traducteurs humains, de corriger des erreurs et d’améliorer la qualité de la traduction au fil du temps. |
| Nuances linguistiques | Incorporez des connaissances culturelles et des algorithmes sensibles au contexte pour aider votre modèle de TA personnalisé à comprendre les nuances, les idiomes et les références culturelles dans la langue source et à considérer le texte environnant pour choisir des traductions appropriées, capturant ainsi le sens voulu plus efficacement. |
| Langues à faibles ressources | La post-édition est l’une des méthodes les plus efficaces pour garantir la qualité de la traduction dans les langues à faibles ressources. À mesure que vos exigences spécifiques évoluent, vous pouvez explorer une gamme de solutions de TA—des modèles d’apprentissage et de l’annotation de données à l’implication communautaire et aux outils d’accès libre. |
| Biais | Bien que la post-édition et les retours humains soient cruciaux pour atténuer le biais dans les résultats de la TA provenant de moteurs génériques, la solution optimale à long terme est d’auditer et de réentraîner votre propre modèle de TA personnalisé en utilisant des ensembles de données diversifiés et non biaisés qui ne favorisent aucun groupe, perspective ou démographique particulier. |
| Post-édition de traduction automatique | Former des linguistes en MTPE est crucial pour libérer tout son potentiel, car ils acquièrent des connaissances sur la qualité de la traduction, la précision et la sensibilité culturelle. Assurez-vous que votre prestataire de traduction est certifié ISO 18587:2017 et effectuez des contrôles de qualité périodiques sur le contenu post-édité pour améliorer la productivité. |
| Consistance | Combinez la TA avec votre mémoire de traduction. Une fois que la sortie traduite par machine a été post-éditée et approuvée, assurez-vous d’enregistrer ces traductions dans votre mémoire de traduction afin que les linguistes puissent les réutiliser dans les futurs projets de traduction pour une meilleure cohérence. |
| Confidentialité | Examinez la politique de confidentialité de votre fournisseur de TA et vérifiez ses implications pour votre entreprise avec votre département juridique. Les linguistes travaillant avec la TA ne devraient accéder qu’aux projets qui leur ont été assignés—et uniquement sur des serveurs hébergés de manière sécurisée—pour protéger contre la perte de données potentielle ou les problèmes de confidentialité. |
Implémentation de la traduction automatique dans les flux de travail de traduction existants
Comme mentionné précédemment, le faible coût et l’absence de latence de la TA sont des raisons convaincantes pour de nombreuses entreprises en croissance d’inclure du contenu traduit par machine dans l’automatisation des flux de travail de traduction et de localisation.
Mettre en œuvre une stratégie de traduction automatique efficace ne doit pas être une tâche décourageante lorsque vous vous appuyez sur une technologie de traduction cloud de pointe, permettant l’automatisation et la gestion rationalisée de la traduction.
Par exemple, les systèmes de gestion de la traduction ont des paramètres intégrés pour exécuter automatiquement la traduction et envoyer la sortie comme partie du matériel de transfert au traducteur humain.
En suivant quelques étapes essentielles et meilleures pratiques, combinées avec un système de gestion de la traduction fiable, vous pouvez ouvrir la voie à un processus de traduction automatique d’entreprise sans faille à long terme.
| 10 meilleures pratiques pour mettre en œuvre la traduction automatique |
|
Définissez vos objectifs, vos attentes et vos attentes concernant l’utilisation de la traduction automatique dans votre programme de mondialisation. Auditez votre contenu existant et choisissez les bons types de contenu pour la traduction automatique. Déterminez vos paires de langues—différents moteurs de TA sont plus adaptés à certaines paires de langues que d’autres. Développez un calendrier et un plan financier—le montant d’argent et de temps que vous pouvez consacrer à la TA déterminera ce que vous pouvez accomplir. Choisissez un service de traduction automatique en fonction de vos types de contenu et de vos paires de langues—et vérifiez leur politique de confidentialité. Entraînez votre moteur de TA préféré avec vos données linguistiques si possible pour augmenter la qualité de la sortie à long terme. Si vous optez pour la post-édition de la TA, il est important de s’assurer que vos traducteurs internes ou votre LSP sont soit formés à la post-édition, soit au moins ouverts à l’idée. Concordez un modèle de tarification pour la post-édition de la TA et assurez-vous d’impliquer toutes les parties prenantes, y compris votre LSP, dans le processus de prise de décision. Exécutez des échantillons avant le déploiement pour avoir une idée de la qualité de la sortie traduite par machine ou identifier les domaines à améliorer. Déployez et continuez à améliorer : Gardez à l’esprit que les résultats initiaux peuvent ne pas répondre à vos attentes, mais la qualité de la sortie s’améliorera avec le temps. |
Traduction automatique vs traduction humaine : Trouver le bon équilibre pour le bon cas d’utilisation
À mesure que la traduction automatique évolue, la décision d’utiliser la traduction automatique ou humaine au début d’un projet de localisation devient de moins en moins pertinente. De plus en plus d’entreprises, de fournisseurs de services linguistiques (LSP) et de traducteurs reconnaissent les avantages de la post-édition de traduction automatique (MTPE), qui implique que des linguistes humains éditent le contenu traduit par machine.
La post-édition de traduction automatique est désormais largement considérée comme une alternative viable à la traduction de texte depuis le début.
Lorsqu’il s’agit de décider de la méthode de traduction appropriée, il est utile de considérer votre type de contenu et vos paires de langues. En général, la TA est bien adaptée aux contenus plus structurés tels que la documentation technique, juridique et de propriété intellectuelle, ainsi qu’aux communications internes. En revanche, les supports marketing et autres contenus destinés aux clients bénéficieraient d’une touche plus humaine.
Explorons 3 types de contenu clés pour déterminer la méthode de traduction la plus efficace pour obtenir les meilleurs résultats.
Utilisez la traduction automatique brute pour un contenu à faible impact et sans ambiguïté
La traduction automatique est dite « brute » lorsque la sortie ne subit pas de révision humaine. En termes généraux, il est préférable de conserver la traduction automatique brute pour tout ce qui ne mettra pas en péril votre marque :
- Contenu à faible visibilité ou à faible trafic, tel que la documentation interne, les pieds de page de site Web, les publications sur les réseaux sociaux pour l’analyse des sentiments, etc.
- Contenu technique répétitif qui n’a pas besoin d’être 100 % précis, juste exploitable, comme les manuels d’instructions
- Contenu généré par les utilisateurs comme les avis sur les produits, pour lesquels les consommateurs s’attendent généralement à une qualité faible
- Contenu rapidement périssable, comme les messages de support par chat ou e-mail, les demandes des clients, etc.
- De gros volumes de contenu avec un délai de traitement court, tels que des centaines de descriptions de produits qui doivent être mises en ligne rapidement
- Contenu fréquemment modifié comme les mises à jour de fonctionnalités et d’informations
Si vous optez pour une traduction automatique brute, il est essentiel de vous assurer que vous utilisez le moteur de traduction automatique le plus performant pour votre paire de langues et votre contenu. Cela nécessite des tests significatifs ou l’utilisation d’une fonctionnalité d’auto-sélection intégrée.
Appliquez une post-édition légère ou complète à un contenu plus sensible
Pour des raisons de qualité, certains types de contenu et situations nécessitent la post-édition de la sortie de traduction automatique par un traducteur humain. Cette édition peut être soit légère (LPE) soit complète (FPE).
Bonne nouvelle : Vous pouvez aider le travail des post-éditeurs avec des technologies de traduction traditionnelles telles que des glossaires, des bases terminologiques et des mémoires de traduction, ainsi que des livres de marque et des guides de style. Cela maintiendra la voix de la marque et les messages clés cohérents à travers les cultures et les langues et est très réalisable avec le MTPE.
La technologie de traduction moderne permet également d’identifier et d’estimer la qualité de la sortie de traduction automatique pour concentrer les ressources de post-édition là où elles sont le plus nécessaires. Néanmoins, en tant que ligne directrice générale, les cas ci-dessous nécessitent le MTPE :
- Titres de produits : Ils sont très informatifs et concis, ils ont tendance à contenir des noms propres et des mots polysémiques, et leur ordre de mots est généralement relativement libre, ce qui peut causer de l’ambiguïté.
- Traductions entre des paires de langues de syntaxe dissemblable, comme le japonais et l’espagnol, car le réarrangement des mots et des phrases en phrases bien formées devient plus difficile pour les moteurs de traduction automatique.
- Descriptions de produits : Elles doivent être bien rédigées et indiquer clairement les caractéristiques ou les avantages du produit sans place pour l’ambiguïté.
- Contenu de visibilité moyenne qui doit être aussi précis que possible : base de connaissances, FAQ, alertes, etc.
- Informations méta en arrière-plan telles que les textes alternatifs d’images et les légendes : Bien que leur visibilité soit faible, un humain doit s’assurer que les mots-clés dans la langue cible sont présents.
Restez fidèle à la traduction humaine lorsque la marque et la culture entrent en jeu
Les actifs sensibles à la marque, à fort trafic et durables sont mieux laissés aux mains d’experts humains. En d’autres termes, il est généralement conseillé d’éviter la traduction automatique lorsque l’objectif est d’engager, divertir ou rassurer le public.
Dans de tels cas, une touche plus humaine est votre meilleur atout, ce qui signifie qu’un traducteur humain devra recréer le message dans la langue cible de manière non littérale – vous avez peut-être entendu parler de cela comme « transcréation ». C’est le cas de :
- Pages d’accueil
- Pages de destination publicitaires
- Articles de blog
- Campagnes de newsletters
- Communiqués de presse
- Contenu SEO
- Publicité imprimée, etc.
Dive deeper
10 key steps to creating a machine translation strategy
Learn how to design a machine translation strategy that can help your brand connect with international customers at full speed.
Qu’est-ce qui rend le meilleur logiciel de traduction automatique ?
Choisir le meilleur outil pour la traduction automatique peut être complexe car les moteurs de TA à usage général et spécialisés ont des avantages et des limitations uniques.
C’est pourquoi, que vous possédiez le processus de TA ou que vous comptiez sur un service de traduction automatique externe, vous devriez idéalement avoir accès à différents moteurs de TA au même endroit pour tirer le meilleur parti de la traduction automatique.
L’utilisation d’un système de gestion de la traduction comme source de vérité pour toutes les activités de traduction permet 3 éléments clés d’un déploiement réussi de la TA :
- Sélection automatique du moteur de TA optimal pour votre type de contenu
- Estimation de la qualité pour améliorer l’efficacité de la post-édition
- Suivi des indicateurs clés pour optimiser la productivité, les délais d’exécution et les économies de coûts
Sélection du moteur de TA optimal pour votre type de contenu – automatiquement
Différents projets de traduction peuvent nécessiter différents niveaux et types de sophistication. C’est l’une des raisons pour lesquelles l’utilisation de la traduction automatique (TA) dans le cadre d’un système de gestion de la traduction est si bénéfique.
Pour tirer le meilleur parti de la TA, vous devez être en mesure d’assigner le bon moteur pour chaque type de contenu—et les systèmes de gestion de traduction les plus robustes disposent de plugins ou d’interfaces de programmation d’application (API) qui les connectent à différents moteurs de TA.
Les systèmes les plus avancés offrent même la possibilité d’automatiser le processus de sélection basé sur l’intelligence artificielle ou des algorithmes qui analysent le contenu et le correspondent au moteur de TA optimal.
Estimation de la qualité pour améliorer l’efficacité de la post-édition
Une partie essentielle de la mise en œuvre réussie de la TA est de savoir où diriger les efforts de post-édition. Lorsque vous êtes en mesure de mesurer automatiquement la qualité de la sortie de la TA, vous pouvez vous concentrer sur les bons segments au lieu de perdre du temps et des ressources là où la sortie brute est déjà de bonne qualité.
Cela élimine les conjectures de la TA et améliore l’efficacité de la post-édition, et cela constitue une autre raison pour laquelle l’utilisation de la TA intégrée dans un TMS est avantageuse : Les systèmes les plus sophistiqués incluent des capacités d’estimation automatique de la qualité de la traduction automatique qui peuvent identifier quels segments nécessitent plus d’attention que d’autres.
Suivi des indicateurs clés pour optimiser la productivité, les délais d’exécution et les économies de coûts
Comme mentionné ci-dessus, la TA est attrayante pour de nombreuses organisations car elle offre le potentiel d’augmenter la productivité, de réduire les délais de livraison et, en fin de compte, de réaliser des économies. Cependant, tous les moteurs de TA ne tiennent pas cette promesse de manière égale, donc avoir les moyens de comparer comment différents moteurs peuvent affecter le processus est essentiel.
Un TMS solide vous permet de suivre le temps et les dépenses de tout projet de traduction où la TA est appliquée. Avec plusieurs moteurs de TA en utilisation, ces métriques peuvent être un indicateur fort de la valeur d’un moteur : Augmente-t-il ou ralentit-il la productivité des traducteurs ? Indique-t-il des gains d’efficacité par rapport à d’autres moteurs au fil du temps ? Les réponses à ces questions vous donneront une meilleure idée de ses capacités.
Profitez au maximum de la traduction automatique avec Phrase TMS
Lorsque les entreprises ont besoin d’utiliser la traduction automatique à grande échelle, elles ont besoin d’une technologie qui peut leur fournir le meilleur des deux mondes : efficacité et qualité.
Phrase TMS, le système de gestion de traduction prêt pour l’entreprise au sein de la Phrase Localization Platform, facilite aux entreprises en croissance l’exploitation de la traduction automatique. Les organisations obtiennent une capacité sans précédent à entrer sur de nouveaux marchés plus rapidement et efficacement.
Les utilisateurs de Phrase TMS peuvent utiliser un module complémentaire de traduction automatique dédié, Phrase Language AI, pour intégrer la TA dans leur flux de travail de traduction avec des traductions rapides et rentables qui ne compromettent pas la qualité.
Entièrement intégré dans Phrase TMS, les fonctionnalités avancées de gestion de MT qui accompagnent Phrase Language AI vous permettent de :
- Commencez à traduire immédiatement sans temps ni effort de développement en utilisant des moteurs de MT entièrement gérés de fournisseurs leaders comme Google, Amazon, DeepL ou Microsoft.
- Ajoutez l’un des 30+ moteurs génériques et personnalisés pris en charge manuellement si vous préférez utiliser un moteur de MT spécifique.
- Étendez la MT de haute qualité à chaque employé : La puissante API Phrase Language AI vous permet d’augmenter la valeur de la MT avec un accès à l’échelle de l’entreprise pour sécuriser la traduction automatique approuvée par l’entreprise.
- Profitez d’une traduction automatique illimitée pour les flux de travail de post-édition afin que les linguistes puissent travailler plus efficacement.
- Travaillez avec le meilleur moteur—auto-sélectionné, basé sur votre paire de langues et votre type de contenu.
- Filtrez automatiquement le contenu qui ne devrait pas être traduit par machine.
- Déléguez les tests de qualité, l’évaluation légale et de sécurité, la configuration et le paiement des moteurs de traduction automatique à des experts en traduction automatique dédiés de l’équipe Phrase.
- Exploitez vos mémoires de traduction pour augmenter la qualité de la traduction jusqu’à 50 % avec Phrase NextMT—le premier moteur de MT prêt pour TMS.
- Assurez-vous que les moteurs de MT utilisent votre terminologie préférée avec la bonne inflexion morphologique—réduisant l’effort de post-édition.
- Préservez le formatage et les balises d’espace réservé du contenu source au contenu cible automatiquement.
- Obtenez un score pour chaque segment traduit par machine, basé sur les données de performance passées, pour ne post-éditer que là où c’est nécessaire.
- Réalisez jusqu’à 55 % d’économies avec MTPE par rapport à la traduction humaine.
Découvrez des fonctionnalités avancées de gestion de MT au sein de Phrase TMS et poussez la technologie MT à un niveau supérieur avec notre solution prête pour les entreprises.
Speak with an expert
Want to learn how our solutions can help you unlock global opportunity? We’d be happy to show you around the Phrase Localization Platform and answer any questions you may have.
