La traduction automatique expliquée : Types, cas d’utilisation et meilleures pratiques

L’utilisation d’ordinateurs pour traduire du texte d’une langue à une autre est depuis longtemps un rêve de l’informatique. Néanmoins, ce n’est qu’au cours de la dernière décennie que la traduction automatique (TA) est devenue un outil de productivité viable et plus largement utilisé. Les progrès du traitement du langage naturel, de l’intelligence artificielle (IA) et de la puissance de calcul contribuent tous à cette technologie de plus en plus utile.

Pour vous aider à mieux en comprendre les tenants et les 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 traduction automatique dans les flux de travaux de traduction et de localisation existants. Enfin, ce guide décrit ce qui constitue le meilleur logiciel de traduction automatique pour soutenir vos flux de travail et contribuer à la croissance de votre entreprise mondiale.

Qu’est-ce que la traduction automatique ?

La traduction automatique est le processus consistant à traduire automatiquement un texte d’une langue naturelle à une autre à l’aide d’une application informatique. Cela signifie que vous ajoutez du texte dans un logiciel de traduction automatique dans la langue source et laissez l’outil transférer automatiquement le texte vers la langue cible sélectionnée.

Les débuts de la traduction automatique

La traduction a été l’une des premières applications de la puissance informatique, commençant dans les années 1950 avec la célèbre expérience Georgetown-IBM. Pourtant, la complexité de la tâche était bien supérieure aux estimations des premiers informaticiens, nécessitant une puissance de traitement de données et un stockage énormes, bien au-delà des capacités des premières machines.

Ce n’est qu’au début des années 2000 que les logiciels, les données et le matériel requis sont devenus capables d’effectuer une traduction automatique de base. Les premiers développeurs utilisaient des bases de données statistiques de langues pour « apprendre » aux ordinateurs à traduire du texte. L’entraînement de 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 de TA en passant à un modèle d’apprentissage neuronal, basé sur des recherches de 2014. Cette approche impliquait l’entraînement des moteurs de TA à l’aide de l’IA et s’est avérée beaucoup plus efficace et rapide que le principal moteur de TA statistique de Google. Elle a également montré des améliorations remarquables de la qualité de traduction à mesure qu’elle était utilisée.

La traduction neuronale s’est avérée si efficace que Google a changé de cap et l’a adoptée comme modèle de développement principal. D’autres fournisseurs majeurs, dont Microsoft et Amazon, ont rapidement suivi le mouvement, et la qualité sans cesse croissante a renforcé la valeur de la TA en tant que complément à la technologie de traduction.

De nombreuses solutions technologiques de traduction et de localisation intègrent désormais des fonctionnalités de traduction automatique pour aider les entreprises à répondre au besoin croissant de surmonter les barrières linguistiques sur le marché mondial. Plus de détails à ce sujet plus loin dans ce guide.

Comment fonctionne la traduction automatique ?

Au fil du temps, le développement de la traduction automatique a donné naissance à plusieurs types de systèmes de traduction automatique, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Les 4 types de traduction automatique les plus courants incluent la traduction automatique basée sur des règles, statistique, neuronale et basée sur les LLM.

Traduction automatique basée sur des règles (RBMT)

La première forme de traduction automatique, la TA basée sur des règles, reposait sur un vaste ensemble prédéfini de règles linguistiques qui aidaient le logiciel à transférer le sens du texte entre les langues. Dans l’ensemble, elle offrait une qualité de traduction médiocre et nécessitait l’ajout manuel de langues ainsi qu’une quantité importante de post-édition humaine.

La TA basée sur des règles est rarement utilisée aujourd’hui.

Traduction automatique statistique (SMT)

La TA statistique construit un modèle statistique des relations entre les mots, les expressions 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 bon nombre des mêmes problèmes.

La TA statistique est principalement remplacée par la TA neuronale et est parfois utilisée pour les anciens systèmes de traduction automatique.

Traduction neuronale (NMT)

La TA neuronale utilise l’IA pour « apprendre » les langues et améliorer constamment ses connaissances, un peu comme les réseaux neuronaux du cerveau humain. Au lieu d’exécuter 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 TA neuronale est plus précise, permet d’ajouter davantage de langues et fonctionne beaucoup plus rapidement une fois entraînée, ce qui en fait la norme pour les moteurs de TA spécialisés aujourd’hui, bien que les LLM à usage général soient également de plus en plus utilisés pour la traduction (voir ci-dessous).

Chronologie de l’histoire du développement de la traduction automatique

Traduction automatique basée sur les LLM

La nouvelle catégorie de traduction automatique utilise des grands modèles de langue (LLM) à usage général, la même technologie derrière des outils comme ChatGPT et Claude, pour traduire du texte sans être conçus spécifiquement pour la traduction comme le sont les moteurs de TA. Contrairement aux moteurs de TA dédiés, les LLM peuvent s’appuyer sur un contexte plus large, suivre des instructions personnalisées (par exemple, « traduire ceci sur un ton formel » ou « laisser les noms de produits non traduits ») et gérer les formulations ambiguës avec plus de flexibilité.

Le compromis est la cohérence : La sortie des LLM peut varier davantage sur de grands volumes de contenu et nécessite généralement une application plus délibérée de la terminologie et des glossaires qu’un moteur de TA dédié entraîné spécifiquement pour la traduction. De nombreuses équipes de localisation utilisent désormais les deux : des moteurs de TA pour le contenu structuré à haut volume, et la traduction basée sur les LLM pour le contenu qui bénéficie de nuances, d’un contrôle du ton ou du respect d’instructions.

Ce changement modifie également la nature de la post-édition. Plutôt qu’un linguiste corrigeant simplement la sortie de la TA ligne par ligne, les flux de travail basés sur les LLM impliquent de plus en plus les linguistes dans le pilotage et l’affinement interactif de la sortie de l’IA tout au long du processus, plus d’informations à ce sujet ici.

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 ils remplissent des fonctions totalement différentes.

La traduction automatisée désigne tout déclencheur intégré à un outil CAT traditionnel ou à un système de gestion de traduction (TMS) dans le cloud 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 d’un flux de travaux 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, aucune intervention humaine n’est impliquée, contrairement à la traduction traditionnelle. C’est pourquoi la traduction automatique est également connue sous le nom de traduction automatique.

Principaux prestataires de traduction automatique

Les principaux développeurs de technologie de traduction automatique, tels que Google, Microsoft ou Amazon, utilisent actuellement un type de TA neurale comme méthodologie privilégiée, 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 davantage utilisés.

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. Il permet de disposer d’un outil de traduction généralisé pour toutes sortes d’applications, y compris le texte, la voix et les documents complets, mise en forme incluse.
• Les données personnalisées sont des données fournies à un moteur de TA pour développer une spécialisation dans un domaine particulier, comme l’ingénierie ou toute autre discipline possédant sa propre terminologie.

Moteurs de traduction automatique génériques

Les plus grands prestataires de traduction automatique se sont tous tournés vers la TA neuronale, chacun à sa manière. D’une part, il existe une 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 d’entreprise plus spécifiques. Examinons les moteurs de TA généralistes les plus populaires : 

Google Translate

Google Translate est considéré comme l’un des principaux moteurs de TA, en fonction de son utilisation, du nombre de langues et de son intégration avec la recherche. Google Translate a été l’un des premiers prestataires grand public à adopter la TA neuronale. La précision de Google Translate a été un point d’intérêt et de controverse tant pour les chefs d’entreprise que pour les experts du secteur linguistique.

Amazon Translate

Amazon Translate est également basé sur la technologie neuronale et étroitement intégré à Amazon Web Services (AWS). Il n’est peut-être pas surprenant pour beaucoup qu’Amazon Translate ait obtenu des résultats impressionnants en peu de temps depuis son lancement en 2017, compte tenu de la puissance de sa société mère.

Microsoft Translator

Autre moteur neuronal basé sur le cloud, Microsoft Translator est étroitement intégré à MS Office et à d’autres produits Microsoft, offrant un accès instantané aux capacités de traduction au sein d’un document ou d’un autre logiciel.

DeepL

DeepL est le produit d’une entreprise allemande exclusivement consacrée au développement d’un moteur de traduction automatique. Elle revendique une sortie plus nuancée et naturelle basée sur son IA neuronale propriétaire.

Systran Translate

Systran a été la toute première entreprise à proposer la 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 en date étant la traduction automatique neuronale pure (PNMT).

moteurs de traduction automatique personnalisés

Les moteurs de traduction automatique personnalisés sont entraînés pour être plus performants sur des types de contenu spécifiques — également appelés domaines, par exemple les traductions techniques ou juridiques — ou selon des directives d’entreprise spécifiques. La clé réside dans des données d’entraînement pertinentes et de haute qualité dans le domaine respectif, qui peuvent être utilisées pour « apprendre » au moteur de traduction automatique à effectuer des traductions similaires pour ce cas d’utilisation spécifique à l’avenir. L’un des moyens les plus simples de personnaliser les moteurs de traduction automatique consiste à utiliser des glossaires de traduction automatique.

Google AutoML et Microsoft Custom Translator sont 2 solutions couramment utilisées pour la traduction automatique personnalisée.

S’ils sont bien mis en œuvre, les moteurs de traduction automatique personnalisés peuvent livrer une sortie d’une qualité nettement supérieure à celle de la traduction automatique générique. Néanmoins, la personnalisation de la traduction automatique exige un certain savoir-faire et des efforts. La personnalisation complète d’un moteur de traduction automatique peut être une tâche complexe, et chaque personnalisation sera unique.

LLM polyvalents utilisés pour la traduction

Au-delà des Moteurs de traduction automatique dédiés, les grands modèles de langage polyvalents, notamment les modèles GPT d’OpenAI et Claude d’Anthropic, sont de plus en plus utilisés pour la traduction, en particulier lorsque le contexte, le ton et le respect des instructions importent plus que le débit brut. Ces modèles ne sont pas conçus exclusivement pour la traduction comme le sont les moteurs de traduction neuronale, de sorte que la cohérence de la sortie et le contrôle de la terminologie bénéficient généralement de garde-fous supplémentaires, tels que des bases terminologiques et des contrôles qualité automatisés, lorsqu’ils sont utilisés à grande échelle.

Avantages de la traduction automatique

Avant l’introduction de l’apprentissage neuronal, la traduction automatique était encore un produit très spécialisé générant des traductions de qualité variable, frôlant parfois l’illisibilité ou le ridicule. Les outils de traduction automatique modernes ont largement changé la donne et deviennent de plus en plus indispensables dans la traduction entreprise.

Vitesse et volume accrus

Avec les améliorations continues des algorithmes d’apprentissage automatique et de la technologie matérielle, la TA devient encore plus rapide et plus efficace. Non seulement elle est capable de traduire des millions de mots presque instantanément, mais elle s’améliore également continuellement à mesure que davantage de contenu est traduit.

Pour les projets impliquant des volumes conséquents, la TA ne gère pas seulement le volume à grande vitesse, elle peut également s’intégrer à d’autres plateformes logicielles telles que les systèmes de gestion de contenu ou les systèmes de gestion de traduction pour organiser ce contenu. Cela permet de conserver l’organisation et le contexte à mesure que le contenu est traduit dans plusieurs langues.

Accessibilité améliorée

Avec les principaux prestataires de TA proposant jusqu’à 100 langues — et certaines d’entre elles encore plus — les traductions peuvent être livrées simultanément sur plusieurs marchés cibles. Cela crée une situation gagnant-gagnant pour les entreprises comme pour les clients.

En éliminant les barrières linguistiques et en améliorant l’expérience client, la TA a renforcé l’accessibilité du contenu, des produits et des services pour les acheteurs potentiels du monde entier. Dans le même temps, en touchant un public plus large, les entreprises peuvent considérablement accroître leur part de marché et améliorer leurs résultats financiers.

Réduction des coûts

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 de services de traduction automatique peut réduire les coûts et les délais de livraison, même lorsque des traducteurs humains effectuent encore la post-édition du travail.

En somme, la TA effectue le gros du 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 assurer 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 présente 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 TA (MTPE) — et de plus en plus grâce à la personnalisation de votre propre moteur de traduction.

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 répondant à 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 à l’évolution des modèles linguistiques et aux contextes qui importent à votre entreprise. Le réglage fin avec le retour d’information humain lui permet également d’apprendre des traducteurs humains, de corriger les erreurs et d’améliorer la qualité de la traduction au fil du temps.
Nuances linguistiques	Intégrez 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 prendre en compte le texte environnant pour choisir des traductions appropriées, capturant ainsi plus efficacement le sens voulu.
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 besoins spécifiques évoluent, vous pouvez explorer une gamme de solutions de TA, allant des modèles d’apprentissage et de l’annotation de données à l’implication de la communauté et aux outils en libre accès.
Bias	Bien que la post-édition et le retour d’information humain soient cruciaux pour atténuer les biais dans la sortie de TA issue de moteurs génériques, la solution optimale à long terme consiste à auditer et à réentraîner votre propre modèle de TA personnalisé en utilisant des jeux de données diversifiés et impartiaux qui ne favorisent aucun groupe, perspective ou groupe démographique particulier.
Post-édition de traduction automatique	Former les linguistes à la MTPE est crucial pour déverrouiller tout son potentiel, car ils acquièrent des connaissances sur la qualité, la précision et la sensibilité culturelle de la traduction. Assurez-vous que votre prestataire de traduction est certifié ISO 18587:2017 et effectuez des contrôles de qualité périodiques du contenu post-édité pour améliorer la productivité.
Cohérence	Combinez la TA avec votre mémoire de traduction. Une fois que la sortie de la traduction automatique 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 service juridique. Les linguistes travaillant avec la TA doivent uniquement accéder aux projets qui leur ont été assignés — et uniquement sur des serveurs hébergés de manière sécurisée — afin de se prémunir contre toute perte de données ou tout problème de confidentialité potentiel.

Mise en œuvre de la traduction automatique dans les flux de travaux de traduction existants

Comme mentionné précédemment, le faible coût et l’absence de latence de la TA sont des raisons impérieuses pour de nombreuses entreprises en pleine croissance d’inclure du contenu traduit par TA dans l’automatisation des flux de travaux de traduction et de localisation.

La mise en œuvre d’une stratégie de TA efficace n’est pas une tâche ardue lorsque vous vous appuyez sur une technologie de Traduction cloud de pointe, permettant l’automatisation et une gestion rationalisée de la traduction.

Par exemple, les systèmes de gestion de traduction disposent de paramètres intégrés pour exécuter automatiquement la traduction et envoyer la sortie dans le cadre du matériel transmis au traducteur humain. 

En suivant quelques étapes essentielles et bonnes pratiques, combinées à un système de gestion de traduction fiable, vous pouvez ouvrir la voie à un processus de TA Enterprise fluide à long terme.

10 bonnes pratiques pour la mise en œuvre de la TA

Définissez vos buts, objectifs et attentes concernant l’utilisation de la TA dans votre programme de mondialisation. Auditez votre contenu existant et choisissez les types de contenu adaptés à la TA. Déterminez vos paires de langues — différents moteurs de TA sont plus adaptés à certaines paires de langues qu’à d’autres. Élaborez un calendrier et un plan financier—le montant d’argent et le temps que vous pouvez consacrer à la TA détermineront ce que vous pourrez accomplir. Choisissez un service de TA 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 TA, il est important de vous assurer que vos traducteurs internes ou votre prestataire de services linguistiques sont formés à la post-édition, ou à tout le moins, ouverts à cette idée. Convenez d’un modèle de tarification pour la post-édition de TA et veillez à impliquer toutes les parties prenantes, y compris votre prestataire de services linguistiques, dans le processus de prise de décision. Effectuez des tests avant le déploiement pour évaluer la qualité de la sortie de TA ou identifier des axes d’amélioration. Déployez et continuez à améliorer : Gardez à l’esprit que la sortie initiale peut ne pas répondre à vos attentes, mais sa qualité s’améliorera avec le temps.

TA vs traduction humaine : Trouver le juste équilibre pour le cas d’utilisation approprié

À mesure que la TA évolue, la décision d’utiliser la TA ou la traduction humaine au début d’un projet de localisation devient moins pertinente. De plus en plus d’entreprises, de prestataires de services linguistiques (PSL) et de traducteurs reconnaissent les avantages de la post-édition de TA (MTPE), qui consiste en la révision du contenu traduit par TA par des linguistes humains.

La post-édition de TA est désormais largement considérée comme une alternative viable à la traduction de texte à partir de zéro.

Lors du choix de la méthode de traduction appropriée, il est utile de prendre en compte votre type de contenu et vos paires de langues. De manière générale, 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 TA brute pour les contenus à faible impact et sans ambiguïté

La traduction automatique est dite « brute » lorsque le résultat ne fait pas l’objet d’une révision humaine. En règle générale, il est préférable de conserver la traduction automatique brute pour tout contenu qui n’aura pas d’impact majeur sur votre marque :

• Contenu à faible visibilité ou à faible trafic, comme la documentation interne, les pieds de page de sites 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 utilisable, comme les manuels d’instruction
• Contenu généré par les utilisateurs comme les avis sur les produits, pour lesquels les consommateurs s’attendent généralement à une faible qualité
• Contenu à durée de vie courte, comme les messages de support par chat ou e-mail, les demandes des clients, etc.
• Grands volumes de contenu avec un délai court, comme 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 la 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 importants ou l’utilisation d’une fonctionnalité de sélection automatique intégrée.

Appliquez une post-édition légère ou complète aux contenus plus sensibles

Pour des raisons de qualité, certains types de contenu et certaines situations nécessitent une post-édition du résultat de la traduction automatique par un traducteur humain. Cette édition peut être légère (LPE) ou complète (FPE).

Bonne nouvelle : Vous pouvez faciliter 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 chartes de marque et des guides de style. Cela permettra de maintenir la voix de marque et les messages clés cohérents à travers les cultures et les langues, ce qui est tout à fait réalisable avec le MTPE.

La technologie de traduction moderne permet également d’identifier et d’estimer la qualité des résultats de la traduction automatique afin de concentrer les ressources de post-édition là où elles sont le plus nécessaires. Néanmoins, à titre indicatif, les cas ci-dessous nécessitent une post-édition de traduction automatique (MTPE) :

• Titres de produits : Ils sont très informatifs et concis, ils ont tendance à contenir des noms propres et des mots polysémiques, et l’ordre des mots est généralement relativement libre, ce qui peut causer de l’ambiguïté.
• Les traductions entre paires de langues à la syntaxe dissemblable, comme le japonais et l’espagnol, car le réordonnancement des mots et des phrases pour former des phrases bien structurées 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 de manière non ambiguë.
• Contenu de visibilité moyenne qui doit être aussi précis que possible : base de connaissances, FAQ, alertes, etc.
• Méta-informations back-end 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 de la langue cible sont présents.  

Privilégiez la traduction humaine lorsque l’image de marque et la culture entrent en jeu.

Les contenus sensibles à la marque, à fort trafic et durables sont mieux laissés entre les mains d’experts humains. En d’autres termes, il est généralement conseillé d’éviter la traduction automatique lorsque l’objectif est d’engager, de divertir ou de rassurer le public.

Dans de tels cas, une touche plus humaine est votre meilleure option, 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 sous le nom de « 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.

Qu’est-ce qui fait le meilleur logiciel de traduction automatique ?

Choisir le meilleur outil pour la traduction automatique peut être complexe, car les moteurs de TA généralistes et spécialisés présentent des avantages et des limites uniques.

C’est pourquoi, que vous gériez le processus de TA ou que vous fassiez appel à 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 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 une meilleure efficacité de la post-édition
• Suivi des indicateurs clés pour optimiser la productivité, les délais d’exécution et les économies de coûts

Sélection automatique du moteur de TA optimal pour votre type de contenu

Différents projets de traduction peuvent nécessiter différents niveaux et types de sophistication. C’est l’une des raisons pour lesquelles l’utilisation de la TA au sein d’un système de gestion de la traduction est si avantageuse.

Pour tirer le meilleur parti de la TA, vous devez être en mesure d’attribuer le moteur approprié à chaque type de contenu, et les systèmes de gestion de traduction les plus robustes disposent de plug-ins ou d’interfaces de programmation d’applications (API) qui les connectent à différents moteurs de TA.

Les systèmes les plus avancés offrent même la possibilité d’automatiser le processus de sélection sur la base de l’intelligence artificielle ou d’algorithmes qui analysent le contenu et le font correspondre au moteur de TA optimal.

Estimation de la qualité pour une meilleure efficacité de la post-édition

Un élément essentiel de la réussite de la mise en œuvre 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 segments appropriés au lieu de gaspiller du temps et des ressources là où la sortie brute est déjà de bonne qualité.

Cela élimine les conjectures liées à la TA et améliore l’efficacité de la post-édition, et constitue une raison supplémentaire pour laquelle l’utilisation de la TA intégrée à un système de gestion de traduction 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 un potentiel de productivité accrue, de délais d’exécution plus rapides et, en fin de compte, d’économies de coûts. Cependant, tous les moteurs de TA ne tiennent pas cette promesse de manière égale ; il est donc essentiel de disposer des moyens de comparer l’impact des différents moteurs sur le processus.

Un TMS robuste vous permet de suivre le temps et les dépenses de tout projet de traduction où la TA est appliquée. Avec plusieurs moteurs de TA utilisés, ces mesures peuvent être un indicateur fort de la valeur d’un moteur : Augmente-t-elle ou ralentit-elle la productivité du traducteur ? Indique-t-elle une amélioration de l’efficacité par rapport aux autres moteurs au fil du temps ? Les réponses à ces questions vous donneront une meilleure idée de ses capacités.

Tirez le meilleur parti 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 Phrase Localization Platform, permet aux entreprises en pleine croissance d’exploiter la traduction automatique sans effort. Les organisations acquièrent une capacité sans précédent à pénétrer de nouveaux marchés plus rapidement et plus 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 travaux de traduction avec des traductions rapides à un coût maîtrisé sans risque pour la qualité.

Entièrement intégrées dans Phrase TMS, les capacités avancées de gestion de traduction automatique qui accompagnent Phrase Language AI vous permettent de :

• Commencer à traduire immédiatement sans nécessiter de temps de développement en utilisant des moteurs de traduction automatique entièrement gérés proposés par des fournisseurs leaders tels que Google, Amazon, DeepL ou Microsoft.
• Ajouter manuellement l’un des 30+ moteurs génériques et personnalisés pris en charge si vous préférez utiliser un moteur de traduction automatique spécifique.
• Offrir une traduction automatique de haute qualité à chaque employé : La puissante API Phrase Language AI vous permet d’augmenter la valeur de la TA grâce à un accès à l’échelle de l’entreprise pour obtenir une TA sécurisée et approuvée par l’entreprise.
• Profiter d’une traduction automatique illimitée pour les processus 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 automatiquement.
• Déléguer les tests de qualité, l’évaluation juridique et de sécurité, la configuration et le paiement des moteurs de traduction automatique à des experts en traduction automatique dédiés de l’équipe Phrase.
• Tirer parti de vos mémoires de traduction pour augmenter la qualité de la traduction jusqu’à 50 % avec Phrase NextMT, le premier moteur de traduction automatique prêt pour TMS.
• Vous assurer que les moteurs de traduction automatique utilisent votre terminologie préférée avec la bonne inflexion morphologique, afin de réduire l’effort de post-édition.
• Préservez automatiquement le formatage, les balises et les espaces réservés du contenu source au contenu cible.
• Obtenez un score pour chaque segment traduit par TA, basé sur les données de performance passées, pour ne post-éditer que là où c’est nécessaire.
• Réaliser jusqu’à 55 % d’économies avec la post-édition de traduction automatique (MTPE) par rapport à la traduction humaine.

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Questions connexes

La TA est-elle suffisamment précise pour un usage professionnel ?

Cela dépend du contenu. Les moteurs de TA neuronale produisent une qualité solide pour les contenus structurés à faible risque, comme la documentation interne ou les descriptions de produits, mais les contenus sensibles à la marque ou nuancés, comme les textes marketing par exemple, bénéficient toujours d’une révision humaine ou d’une transcréation complète.

Quelle est la différence entre la TA et la traduction ai ?

Ces termes sont de plus en plus utilisés de manière interchangeable. Les moteurs de TA traditionnels utilisent des réseaux neuronaux entraînés spécifiquement pour la traduction, tandis que les approches plus récentes basées sur l’IA/LLM peuvent intégrer un contexte et des instructions plus larges, mais les deux visent à traduire du texte automatiquement sans recourir à un effort humain mot à mot.

Qu’est-ce que la post-édition de TA (MTPE) ?

La MTPE est le processus consistant à faire réviser et corriger par un linguiste humain le résultat de la TA. Elle est couramment utilisée pour équilibrer la rapidité et les économies de coûts de la TA avec la qualité et la précision culturelle de la traduction humaine.

Quels moteurs de TA Phrase prend-il en charge ?

Phrase se connecte aux principaux moteurs de TA, notamment Google Translate, DeepL, Microsoft Translator et Amazon Translate via Phrase Language AI, et prend également en charge des moteurs de TA personnalisés pour le contenu spécifique à un domaine.

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