Logiciel de traduction automatique : Les meilleurs outils à essayer (et à utiliser) en 2025

Comment le logiciel de traduction automatique a évolué au fil des ans

La traduction automatique le développement a parcouru un long chemin, évoluant à travers différentes phases, chacune avec ses propres hauts et bas. Explorons les différents types de technologie MT, y compris la traduction automatique basée sur des règles, statistique et neuronale, dans cet aperçu.

Outils de traduction automatique basés sur des règles

La première forme de traduction automatique développée dans les années 1960, la MT basée sur des règles (RBMT), s’appuyait sur un grand ensemble prédéfini de règles linguistiques qui aidaient le logiciel à transférer le sens d’un texte entre les langues. Elle avait une qualité globale faible et nécessitait l’ajout manuel de règles linguistiques, nécessitant une quantité significative de post-édition de traduction automatique.

Moteurs de traduction automatique statistique

La MT statistique (SMT), pionnière dans les années 1990, 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 MT basée sur des règles mais partage de nombreux problèmes similaires.

Systèmes de traduction automatique neuronale

Depuis que Google a introduit la “révolution neuronale MT” en 2016, la sortie de traduction automatique s’est considérablement améliorée en qualité, cohérence et gains de productivité. Grâce à la traduction automatique neuronale (NMT), les algorithmes sont désormais capables de générer des traductions si précises qu’elles vont au-delà de simplement « suffisantes », atteignant dans de nombreux cas la parité humaine en traduction.

Le logiciel de traduction automatique neuronale utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traiter et traduire du texte en apprenant à partir de vastes ensembles de données multilingues. La plupart des fournisseurs de logiciels MT d’aujourd’hui s’appuient sur la MT neuronale car elle offre des traductions plus nuancées et la flexibilité d’ajouter de nouvelles paires de langues, leur permettant d’apprendre et de s’améliorer avec une utilisation accrue.

Grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLMs) peuvent être considérés comme le prochain pas évolutif au-delà de la traduction automatique neuronale. Alors que les approches MT antérieures avaient du mal à capturer le contexte ou nécessitaient une post-édition extensive, les LLMs excellent à comprendre les nuances, les références culturelles et la terminologie spécifique au domaine.

En s’entraînant sur d’énormes ensembles de données multilingues—y compris des textes non parallèles—les LLM produisent des traductions plus précises et sensibles au contexte qui s’intègrent harmonieusement dans divers flux de travail de localisation, allant des textes de marketing mondial à la documentation technique. Ils permettent également l’adaptation de contenu en temps réel et l’intégration multimodale, traduisant non seulement du texte mais aussi des images ou du contenu vocal accompagnant.

Alors que ces modèles deviennent plus avancés, les considérations éthiques—comme l’atténuation des biais, la transparence et les droits de propriété intellectuelle—restent critiques, mais les LLM représentent une nouvelle phase puissante dans la traduction automatique, élargissant ce que le traitement automatique des langues peut réaliser.

Pourquoi utiliser un logiciel de traduction automatique?

 L’introduction de logiciels de traduction automatique modernes basés sur l’apprentissage neuronal a élevé la TA à un atout essentiel dans la traduction commerciale.

Examinons de plus près les 3 principaux avantages des logiciels de traduction automatique :

• Une plus grande rapidité et volume
• Accessibilité améliorée
• Coûts réduits

Une plus grande rapidité et volume

Avec les améliorations continues des algorithmes d’apprentissage automatique et du matériel, les logiciels de traduction automatique deviennent encore plus rapides et plus efficaces. Non seulement ils sont capables de traduire des millions de mots presque instantanément, mais ils s’améliorent également continuellement à mesure que plus de contenu est traduit.

Pour les projets à fort volume, les logiciels de TA gèrent non seulement le volume à grande vitesse, mais peuvent également s’intégrer à d’autres plateformes logicielles telles que les systèmes de gestion de contenu ou de traduction pour organiser ce contenu. Cela aide à maintenir la structure et le sens du contenu lors de sa traduction dans plusieurs langues.

Accessibilité améliorée

La plupart des applications de traduction automatique offrent un support pour jusqu’à 100 langues—et certaines d’entre elles même plus. Cela signifie que les traductions peuvent être livrées simultanément à plusieurs marchés cibles, créant une situation gagnant-gagnant pour les entreprises et les clients.

En brisant les barrières linguistiques et en améliorant l’expérience client, la TA a rendu le contenu, les produits et les services plus accessibles aux acheteurs potentiels du monde entier. Cette portée élargie permet également aux entreprises d’accroître leur part de marché et d’augmenter leurs bénéfices.

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 les logiciels de traduction automatique peuvent réduire les coûts de traduction, même lorsque des traducteurs humains peuvent encore être en post-édition.

En termes simples, les logiciels de TA commencent le processus de traduction en fournissant la sortie initiale—les traducteurs humains interviennent ensuite pour affiner les traductions, s’assurant qu’elles capturent le sens du contenu original et l’adaptent pour le public cible dans une région spécifique.

Pour rationaliser davantage cela, les systèmes de notation de qualité automatisés – tels que le QPS de Phrase – peuvent être précieux. Ces systèmes évaluent la qualité de la traduction sur une échelle standardisée, fournissant des informations exploitables sur la performance du contenu. Cela permet aux linguistes d’identifier efficacement les problèmes et de concentrer leurs efforts là où ils sont le plus nécessaires, améliorant ainsi la productivité globale.

La notation de qualité automatisée permet également des flux de travail plus intelligents. Le contenu peut être automatiquement catégorisé par son niveau de qualité, garantissant que seules les traductions de haute qualité avancent, tandis que les segments nécessitant un affinage supplémentaire sont dirigés vers la post-édition. Cette approche améliore non seulement l’efficacité, mais garantit également la cohérence et l’alignement avec les normes de la marque, aidant les entreprises à maintenir leur réputation mondiale tout en optimisant les coûts.

Quel est le meilleur logiciel de traduction automatique?

Étant donné le potentiel d’innovation dans la traduction automatique neuronale, les géants technologiques mondiaux perturbent de plus en plus l’industrie linguistique au fil des ans, soulevant une question importante : Quel est le meilleur logiciel de traduction automatique sur le marché, et qu’est-ce qui le distingue des autres ?

Autant le paysage des logiciels de TA évolue rapidement, il n’y a pas de réponse universelle : Le meilleur logiciel de TA varie en fonction de vos besoins spécifiques en matière de traduction. Même la croyance largement répandue selon laquelle les systèmes NMT livrent des traductions de haute qualité a ses propres complexités et limitations.

Facteurs clés à considérer lors de l’évaluation des logiciels de traduction automatique :

Google Translate

Il y a à peine quelqu’un qui n’a pas entendu parler de Google Traduction. Intégré dans presque tous les produits Google, il peut obtenir des résultats de haute qualité – non seulement pour les paires de langues les plus courantes mais aussi pour celles moins parlées.

Google Traduction fournit une interface utilisateur simple (UI) pour la traduction en ligne en temps réel © Google Traduction

Google Traduction a été lancé en 2006, mais a vraiment gagné en notoriété en 2016, lorsque Google a fait un saut significatif en passant d’un système statistique basé sur des phrases à un système de traduction automatique neuronale. Cela a marqué la naissance de Google Neural Machine Translation (GNMT), améliorant considérablement la qualité de la traduction

En fait, c’était un double saut. La première partie a consisté à abandonner le paradigme statistique, qui était encore lié à la traduction mot à mot et manquait de contexte. Les réseaux neuronaux récurrents ou RNN (une forme spécifique de réseaux neuronaux utilisés pour encoder et décoder des phrases) ont considérablement amélioré leur capacité à comprendre le contexte, ce qui a entraîné des traductions beaucoup plus fluides.

Alors que d’autres processus de traduction automatique utilisaient déjà des réseaux neuronaux artificiels, la véritable innovation résidait dans l’introduction du soi-disant « mécanisme d’attention » ou Transformer.

Cette approche permet au système de traduire de longues phrases sans sacrifier le contexte et la qualité. Contrairement aux RNN, qui rassemblent des informations de chaque partie d’une phrase et peuvent être coûteux en calcul, une couche d’attention peut se concentrer sur les aspects les plus critiques du texte source, quelle que soit la longueur de la phrase.

Avec le support de plus de 100 langues et une interface simple, c’est un outil polyvalent pour les besoins de traduction de base. Cependant, il peut avoir du mal à maintenir l’exactitude contextuelle dans un contenu long ou complexe et manque d’options de personnalisation avancées pour des domaines spécifiques.

La puissante API Cloud de Google offre des fonctionnalités supplémentaires, telles que l’importation et l’exportation de traductions dans des outils de traduction assistée par ordinateur. Plus de caractères et de fonctionnalités sont disponibles dans les versions payantes, qui offrent des fonctions comme la création de modèles de traduction définis par l’utilisateur en utilisant Google AutoML, permettant aux utilisateurs de former le moteur de Google avec leurs propres données bilingues.

Cependant, la version gratuite est limitée à des fonctionnalités de base, ce qui la rend moins adaptée aux cas d’utilisation commerciaux à enjeux élevés ou nuancés, et avec un système ouvert comme celui-ci, il vaut toujours la peine de considérer la sécurité globale, surtout si vous avez besoin de traduire des informations sensibles ou confidentielles de l’entreprise.

DeepL

DeepL, lancé en 2017, à l’origine comme un moyen de développer davantage Linguee, une base de données de traductions humaines. Les ingénieurs de l’entreprise allemande ont appliqué la dernière technique d’apprentissage profond (d’où le nom de l’entreprise) pour obtenir un logiciel de traduction automatique à la pointe de la technologie en entraînant les modèles sur les données de Linguee.

Deepl a la réputation de produire des traductions de haute qualité, en particulier dans certaines paires de langues. Il offre des options de personnalisation comme les préférences terminologiques et les ajustements de ton, ce qui améliore l’utilisabilité. Les résultats sont très similaires à ceux de Google Translate

DeepL Translator propose un outil de logiciel de traduction automatique gratuit pour intégration dans l’écosystème Windows/iOS. Le support linguistique est plus étroit que certains concurrents, avec un total de 33 langues (à partir de 2024), en cliquant sur CTRL+C deux fois—ou en traduisant des documents Word et PowerPoint entiers en utilisant le glisser-déposer.

De plus, à la fois dans l’interface web et l’application autonome, vous pouvez personnaliser les traductions en « forçant » la terminologie pour des paires de langues sélectionnées. Déjà dans la version gratuite, les utilisateurs peuvent décider d’utiliser une terminologie spécifique (d’entreprise) dans leur traduction pour certaines paires de langues en basculant simplement un interrupteur. De cette manière, DeepL s’attaque à l’une des faiblesses de la traduction automatique que nous avons mentionnées précédemment—la précision.

Une fonction de terminologie plus large et illimitée est disponible dans la version DeepL Pro (payante), ainsi que d’autres paramètres, tels que l’option de rendre le texte cible plus formel ou informel—quelque chose qui peut avoir un impact énorme sur le ton de voix dans des langues comme l’allemand ou l’italien. Bien que sa version Pro offre également des fonctionnalités précieuses telles que le cryptage des données, une intégration CAT et des options de terminologie plus étendues, elle manque de la capacité d’entraîner des modèles personnalisés avec des données propriétaires—une limitation pour les organisations ayant des besoins spécifiques dans un domaine.

Malgré ses forces, DeepL manque d’une mémoire de traduction, donc chaque pièce de contenu supplémentaire est traitée comme un nouveau fichier, ce qui peut poser des problèmes si vous devez traduire de grands volumes de contenu. DeepL s’appuie également sur un seul moteur de traduction automatique, donc ses réponses peuvent être limitées et il peut avoir du mal à égaler la qualité d’autres outils, en particulier dans des langues moins couramment utilisées.

SYSTRAN Traduire

SYSTRAN, un pionnier de la traduction automatique depuis 1968, propose des solutions robustes alimentées par la traduction automatique neuronale pure (PNMT).

Son outil de traduction automatique gratuit, SYSTRAN translate, permet aux utilisateurs de traduire du texte « en déplacement » dans plus de 140 combinaisons de langues tout en faisant confiance à la puissance de la communauté open-source. « Open source » signifie liberté avec le code source, permettant plus de liberté créative et favorisant l’agilité technologique. Il fournit une plateforme flexible et innovante. Cependant, son interface et ses options de personnalisation peuvent sembler dépassées par rapport aux outils plus récents.

Parmi les grands acteurs du domaine de la TA, SYSTRAN est le seul à partager ses connaissances—et à tirer profit de la coopération avec OpenNMT, un écosystème open-source pour la traduction automatique neuronale et l’apprentissage de séquences neuronales. Ce même moteur, fondé par SYSTRAN en décembre 2016, avec Harvard NLP, a déjà été utilisé avec succès dans de nombreuses applications de recherche et d’entreprise.

Bien que les abonnés payants puissent bénéficier de fonctionnalités avancées comme l’entraînement de modèles personnalisés, SYSTRAN peut nécessiter plus de configuration et d’expertise pour obtenir des résultats optimaux. Il excelle dans le contenu technique ou structuré mais peut être moins efficace pour des traductions créatives ou contextuellement nuancées.

SYSTRAN est également l’une des rares entreprises qui ne se contente pas de parler de NMT pour chaque aspect du cycle de traduction. Il définit son propre modèle comme une traduction hybride, combinant traduction automatique basée sur des règles et traduction automatique statistique pour garantir :

• Des traductions prévisibles et cohérentes
• Conformité à la terminologie d’entreprise
• Utilisabilité hors domaine
• Haute performance
• Apprentissage à partir de corpus mono et multilingues existants avec des coûts de personnalisation minimaux, etc.

Microsoft Translator

Microsoft Translator prend en charge 90 langues et s’intègre parfaitement dans l’écosystème de Microsoft, ce qui le rend pratique pour les organisations utilisant déjà Office, Teams ou LinkedIn. Il est basé sur la technologie des réseaux neuronaux la plus récente avec un modèle basé sur l’attention.

Microsoft a officiellement lancé Translator en 2009, mais le produit a gagné en pertinence et a été mis à jour ces dernières années. Aujourd’hui, il est également disponible en tant qu’application mobile autonome pour les iPhones et les appareils Android.

Une fonctionnalité intéressante dans la version gratuite de Microsoft Translator est la traduction d’expressions fréquemment utilisées pertinentes pour la vie quotidienne. Les utilisateurs peuvent rapidement traduire des questions et des déclarations courantes pour des conversations d’un simple clic. L’application prend également en charge la traduction des panneaux de signalisation grâce à la reconnaissance d’images.

Pour ceux qui cherchent à intégrer la technologie de traduction de Microsoft dans leurs flux de travail de traduction via un abonnement payant, les offres sont vastes. En plus de la traduction de texte « standard », avec Azure Cognitive Services Translator, il est possible de traduire des documents entiers, d’utiliser une API REST et de tirer parti des conteneurs IA. Plus important encore, cela permet la personnalisation de la traduction automatique.

Selon Microsoft lui-même, avec environ 10K phrases traduites bilingues (entrée et sortie), il est possible d’améliorer les modèles de traduction pour mieux répondre aux besoins du client.

Bien que ses capacités d’intégration et ses options de personnalisation soient solides, sa qualité de traduction peut ne pas toujours correspondre à des outils spécialisés comme DeepL ou Phrase Portal pour certains couples de langues. De plus, sa dépendance à l’écosystème Microsoft peut limiter son attrait pour les entreprises utilisant des flux de travail non-Microsoft. Il est mieux adapté aux cas d’utilisation généraux mais moins idéal pour un contenu de niche ou hautement technique.

Amazon Translate

Amazon Translate, un autre système de traduction automatique en ligne d’une grande entreprise technologique—relativement jeune, ayant été lancé en 2017, offre des capacités de traduction robustes via AWS. Étant donné le soutien de sa société mère, il n’est pas surprenant qu’Amazon Translate ait obtenu des résultats remarquables dans le court laps de temps depuis sa sortie. Les utilisateurs à la recherche d’une solution gratuite pourraient être déçus, cependant : Pour utiliser le moteur de traduction automatique d’Amazon, vous avez besoin d’un compte AWS.

Avec un compte AWS, vous obtenez deux millions de caractères gratuits par mois—et la gamme de fonctionnalités offertes par ce système NMT est énorme :

• Personnalisation (terminologie et données parallèles)
• Terminologie de l’encodage
• Traduction par lot (Amazon S3), etc.

Bien que son support pour la personnalisation et les données parallèles soit précieux, sa dépendance à un compte AWS et à une structure tarifaire peut constituer un obstacle pour les petites organisations.

L’outil est mieux adapté aux projets d’entreprise à fort volume, mais peut nécessiter un investissement supplémentaire en expertise pour tirer pleinement parti de son potentiel. Sa qualité dans les paires de langues moins courantes et les traductions spécifiques à un domaine peut varier par rapport à d’autres solutions de TA de premier plan.

Phrase Portal

Bien sûr, nous serions négligents si nous ne mettions pas en avant l’une de nos propres solutions ici.

Phrase Portal est conçu comme une solution de traduction en libre-service qui vise à apporter des capacités de traduction sécurisées et à la demande aux équipes de toute l’organisation.

Conçu pour s’intégrer à divers moteurs de traduction automatique—y compris DeepL, Google et des modèles basés sur LLM—il sélectionne automatiquement le moteur le plus approprié en fonction de la paire de langues et du domaine, ce qui en fait une option flexible pour un large éventail de besoins de traduction.

L’interface de Phrase Portal est conviviale et accessible aux non-spécialistes, permettant aux employés dans – par exemple – les départements marketing, RH ou juridiques de traduire du contenu sans dépendre des équipes de localisation.

Grâce à son intégration avec des mémoires de traduction, des glossaires et des profils de TA personnalisés, il peut adapter les besoins de chaque département avec des traductions personnalisées, ou même des portails personnalisés, maintenir la cohérence de la marque et la terminologie préférée pour chaque département dans plusieurs langues.

Sur le plan de la sécurité, Phrase Portal se concentre sur des mesures de niveau entreprise, y compris la protection des données et l’accès utilisateur contrôlé, ce qui peut être crucial pour les organisations traitant des informations sensibles et cherchant à éviter les risques associés aux outils de TA ouverts et publics. La plateforme peut gérer une variété de types de fichiers, permettant aux utilisateurs de traduire rapidement et en toute sécurité des documents quotidiens.

L’accent mis par Phrase Portal sur la sécurité, l’intégration et la terminologie cohérente en fait un concurrent solide—particulièrement pour les organisations traitant des informations sensibles—les petites équipes ou celles ayant des besoins de traduction minimaux pourraient trouver son ensemble de fonctionnalités plus que ce dont elles ont besoin.

Phrase Portal offre un écosystème plus riche et des contrôles plus avancés qui peuvent rationaliser les flux de travail multilingues à grande échelle, surtout par rapport à des outils plus simples et plus économiques. En fin de compte, son adéquation dépend de la complexité des besoins de votre organisation et de la valeur accordée à la sécurité et à la personnalisation de niveau entreprise.

Qu’en est-il de ChatGPT?

Nous devons également mentionner le ChatGPT d’OpenAI dans la conversation sur les meilleures solutions pour la traduction automatisée, surtout compte tenu de l’attention que l’IA générative a attirée récemment.

Bien qu’il ne soit pas nécessairement conçu avec la traduction à l’esprit, les applications de type GPT peuvent facilement effectuer des tâches liées à la langue et constituent une alternative viable et attrayante aux solutions de TA plus établies mentionnées ci-dessus.

En fait, GPT-4o (et d’autres solutions basées sur des modèles de langage de grande taille comme Claude 3 Opus, PaLM2 Text Unicorn, ou le propre Gemini Pro 1.5 de Google, entre autres) fonctionnent aussi bien que les solutions de TA. Dans certaines combinaisons de domaine et de paires de langues, elles peuvent même surpasser la TA. Aujourd’hui, la traduction activée par LLM devient rapidement une partie du paysage des services linguistiques.

Comme dans les cas mentionnés précédemment, les applications de type GPT ont leurs avantages et inconvénients, que les entreprises doivent soigneusement évaluer lors de la considération des solutions de traduction automatisée :

• La traduction automatisée basée sur LLM est moins chère que la MT traditionnelle,
• Cependant, elle est également significativement plus lente que la MT traditionnelle, ce qui la rend moins adaptée aux scénarios où des capacités de traduction en temps réel sont nécessaires
• Tout comme la MT, les LLM offrent un potentiel de personnalisation grâce à l’utilisation de techniques telles que la génération augmentée par récupération (RAG) ou l’ingénierie des invites

Choisir le bon outil de traduction automatique pour vos besoins

Cet aperçu montre que même si presque tous les développeurs de traduction automatique se sont orientés vers la NMT, chaque fournisseur a suivi son propre chemin.

D’une part, il y a la stratégie d’atteindre un public plus large avec un outil complètement gratuit et convivial. D’autre part, certains fournisseurs offrent plus d’options de personnalisation visant à adapter l’outil à vos besoins spécifiques.

Reconnaissant que chaque fournisseur a ses forces et ses faiblesses, il est clair qu’il n’existe pas de meilleur logiciel de traduction automatique unique—ni de solution universelle.

Cela vous aidera à trouver la bonne combinaison de moteurs de MT pour répondre à vos besoins de traduction spécifiques. Cependant, vous ne pouvez débloquer tout le potentiel de la traduction automatique que lorsque vous êtes en mesure d’accéder et d’utiliser tous les outils en un seul endroit. Grâce à un système de gestion de la traduction basé sur le cloud systeme de gestion de traduction, cela est désormais à votre portée.

Tirez le meilleur parti des logiciels de MT avec la Phrase Localization Platform

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.

Bien que le Phrase TMS soit déjà une solution puissante, l’utilisation de capacités supplémentaires de la plateforme comme le Phrase Portal permet aux organisations d’élargir la portée de leurs initiatives multilingues tout en maintenant une supervision centrale et une sécurité de niveau entreprise.

Entièrement intégré dans le Phrase TMS, les capacités avancées de gestion de MT qui accompagnent le Phrase Language AI vous permettent de :

• Commencez à traduire immédiatement sans temps ni effort de développeur en utilisant des moteurs de MT entièrement gérés de fournisseurs leaders comme Google, Amazon, DeepL ou Microsoft.
• Ajoutez manuellement l’un des 30+ moteurs génériques et personnalisés pris en charge si vous préférez utiliser un moteur de MT spécifique.
• Offrez une TA de qualité à tous vos employés L’API puissante Phrase Language AI vous permet d’augmenter la valeur de la TA grâce à un accès à l’échelle de l’entreprise à des traductions automatiques sécurisées et approuvées par l’entreprise. 
• Profitez de traductions automatiques illimitées pour les flux de travail de post-édition afin que les linguistes puissent travailler plus efficacement.
• Travaillez avec le meilleur moteur, sélectionné automatiquement en fonction de votre paire de langues et de votre type de contenu.
• Filtrer automatiquement le contenu qui ne devrait pas être traduit par machine.
• Déléguez les tests de qualité, l’évaluation juridique et de sécurité, la configuration et le paiement des moteurs de traduction automatique à des experts dédiés en traduction automatique 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 TA prêt pour TMS.
• Assurez-vous que les moteurs de TA 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 de coûts avec la MTPE par rapport à la traduction humaine.

Étendez vos capacités avec Phrase Portal

Pour les organisations cherchant à autonomiser les équipes non-localisation tout en maintenant la sécurité et la cohérence, Phrase Portal offre une approche conviviale et en libre-service pour les demandes de traduction. Intégré de manière transparente à la plateforme de localisation Phrase, il permet aux employés de différents départements d’accéder aux mêmes ressources de traduction centralisées, des mémoires de traduction aux moteurs de TA préférés, sans compromettre la conformité ou la précision.

Cette approche équilibrée garantit que tout le monde dans l’entreprise peut contribuer à la génération de contenu multilingue, tandis que l’équipe de localisation centrale conserve le contrôle sur la qualité et les normes terminologiques.

Découvrez des fonctionnalités avancées de gestion de la TA

En intégrant Phrase TMS, Language AI, et Portal, vous pouvez propulser vos capacités de traduction automatique au niveau supérieur.

Cette approche holistique rationalise non seulement l’ensemble de votre flux de travail de localisation, mais maximise également le retour sur investissement en fournissant des traductions plus rapides et de meilleure qualité adaptées aux besoins de votre marque.

Découvrez tout le potentiel des logiciels de TA modernes et accélérez votre croissance mondiale avec une solution prête pour les entreprises.