Évaluation de la qualité de Phrase
Attribuez un score à la qualité de la traduction, puis maîtrisez-la
N’importe quel modèle peut générer une traduction. Phrase l’évalue en attribuant un score à chaque segment, en appliquant vos règles et en mettant en évidence l’écart entre le résultat conforme aux règles et la TA brute.
La fluidité n’est pas synonyme d’exactitude
La traduction par IA est rapide, peu coûteuse et convaincante. C’est là tout le problème. Une traduction automatique brute se lit bien même lorsqu’elle est erronée, et à l’échelle d’une entreprise, personne ne peut relire chaque segment dans chaque langue pour s’en rendre compte. Une qualité que l’on ne voit pas est une qualité que l’on ne peut pas contrôler.
Les équipes ont donc deux options. Soit elles relisent de manière excessive, au détriment de la rapidité et des économies qui justifiaient l’automatisation. Soit elles font confiance au résultat, en prenant un risque qu’elles ne peuvent pas mesurer. Aucune de ces deux approches n’est évolutive. Ce qui est évolutif, c’est de savoir, segment par segment, quelle est la qualité réelle de la traduction, et d’être capable de le prouver.
L’évaluation de la qualité est la couche de contrôle
La génération de la traduction n’est plus la partie la plus difficile. C’est sa gestion qui l’est. Le contrôle et la gestion constituent la partie de la plateforme qui transforme la traduction par IA d’un pari aléatoire en un système : une norme de référence, un score pour chaque segment, vos propres règles appliquées automatiquement et un historique de l’ensemble.
Cette couche est ce qu’une API de modèle seule ne peut vous apporter, et c’est ce qui permet de déployer l’automatisation à grande échelle en toute sécurité. Phrase évalue chaque traduction par rapport au cadre MQM 2.0, la compare au profil de qualité que vous définissez et l’achemine en conséquence, sans qu’une personne ait à lire chaque ligne. Vous automatisez en vous appuyant sur des données concrètes plutôt que sur des espoirs, et vous conservez la piste d’audit dont dépendent les contenus réglementés et sensibles pour votre marque.
Du score à l’action :
comment Phrase gère la qualité de la traduction
Mesurez – Score de qualité de performance (QPS)
Le QPS évalue chaque segment sur une échelle de 0 à 100 selon le référentiel MQM 2.0. La qualité est ainsi représentée par un chiffre cohérent d’un projet à l’autre, d’une langue à l’autre et d’un moteur à l’autre, plutôt que par un jugement subjectif. Suivez cet indicateur sur les tableaux de bord de Phrase Analytics.
Contrôlez – Profils de qualité
Définissez ce que signifie « de bonne qualité » pour votre entreprise : des contrôles spécifiques à l’entreprise, au type de contenu et à la langue, regroupés dans un seul profil et appliqués automatiquement à chaque mission. La qualité reflète votre risque réel, et non une référence générique.
Agissez – Seuils du QPS
Définissez un seuil du QPS et laissez le système faire son travail. Les segments qui le dépassent sont validés et verrouillés ; seuls ceux qui se situent en dessous sont soumis à une post-édition humaine ou par IA. Vous améliorez ainsi le traitement de bout en bout sans abaisser le niveau d’exigence.
Détectez – QA basé sur des règles dans TMS ou Strings
Les contrôles qualité automatisés dans l’éditeur TMS et dans Phrase Strings détectent les erreurs objectives qui ne devraient jamais faire l’objet d’un débat : terminologie non conforme à la base terminologique, balises et espaces réservés manquants ou erronés, dépassements de longueur dans l’interface utilisateur.
Découvrez votre écart de qualité
Apportez votre propre contenu et vos propres langues. Nous l’évaluerons, le gérerons et vous montrerons la différence entre ce que vous propose un modèle et ce que vous pouvez publier.
Questions fréquemment posées sur l’évaluation de la qualité de la traduction automatique
Qu’est-ce que l’évaluation de la qualité de la traduction automatique ?
Il s’agit du processus qui consiste à évaluer la précision, la fluidité et l’adéquation à l’usage d’une traduction automatique, afin de déterminer si celle-ci peut être publiée telle quelle ou si elle nécessite une post-édition humaine ou par IA. Lorsqu’elle est bien menée, cette évaluation vous permet d’automatiser le processus en toute sécurité, plutôt que de tout relire manuellement.
Qu’est-ce que le Quality Performance Score (QPS) ?
Le QPS est un indicateur de qualité automatisé de Phrase Platform qui attribue un score compris entre 0 et 100 aux traductions à l’aide du référentiel MQM 2.0. Il fournit instantanément un score de qualité cohérent pour chaque segment, ce qui permet un acheminement automatisé et des comparaisons fiables.
Qu’est-ce que le MQM et pourquoi Phrase l’utilise-t-il ?
Le MQM (Multidimensional Quality Metrics) est un cadre standardisé permettant de catégoriser et de pondérer les erreurs de traduction. Le fait que le QPS repose sur le MQM 2.0 garantit que les scores sont transparents et justifiables par rapport à une norme reconnue, plutôt que d’être un chiffre propriétaire que vous devez accepter sur la base de la confiance.
En quoi est-ce différent de la simple utilisation d’un bon modèle d’IA ?
Un modèle génère une traduction ; il ne vous indique pas si le résultat est correct et n’applique pas vos règles. L’évaluation de la qualité ajoute une couche de contrôle : une comparaison par rapport à une norme, l’application automatique de votre profil de qualité, l’acheminement et une piste d’audit. C’est ce qui fait la différence entre un résultat fluide et un contenu que vous pouvez assumer pleinement.
L’évaluation de la qualité peut-elle être personnalisée en fonction de notre activité ?
Oui. Les profils de qualité vous permettent de définir des contrôles et des seuils spécifiques à votre entreprise, à votre contenu et à votre langue. Ainsi, l’évaluation reflète vos risques réels ainsi que les exigences de votre marque et de votre terminologie, et non un référentiel générique.
Comment cela permet-il de réduire le coût de la post-édition ?
Vous définissez un seuil de qualité. Les segments qui le dépassent sont automatiquement validés ; seuls ceux qui se situent en dessous sont transmis à un réviseur humain ou à un système d’IA pour la post-édition. Le travail de révision se concentre ainsi sur les contenus présentant un risque plus élevé, ce qui réduit le volume de post-édition et les délais d’exécution.
Cela fonctionne-t-il sur l’ensemble de notre pile, et pas seulement sur un seul outil ?
Oui. L’évaluation et le QA s’effectuent là où la traduction a lieu sur la plateforme, y compris dans l’éditeur TMS et dans Phrase Strings. Ainsi, les mêmes normes et contrôles s’appliquent aux documents, aux logiciels et au contenu de l’interface utilisateur, plutôt que d’être gérés dans un outil distinct.
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