Alors que l’utilisation mondiale de la traduction alimentée par l’IA continue de croître de manière exponentielle, il y a un intérêt croissant à s’assurer que ses produits s’alignent sur les normes de la marque et sont adaptés aux besoins spécifiques du client. Une approche efficace pour y parvenir consiste à utiliser des moteurs de traduction automatique (MTpersonnalisés. En exploitant les ressources linguistiques d’une entreprise, telles que la mémoire de traduction, le guide de style, les listes de non-traduction et le glossaire, ces moteurs peuvent être personnalisés pour optimiser les résultats en matière de conformité et de qualité de la marque.
Cependant, la question centrale demeure : quel est l’impact réel des moteurs personnalisés sur des aspects tels que la qualité de la traduction et l’alignement de la marque ? Vaut-ils vraiment l’investissement et comment peuvent-ils être utilisés le plus efficacement possible ? Olga Beregovaya et Alex Yanishevsky, leaders de l’IA chez Smartling, ont exploré ces questions et bien d’autres encore lors d’un récent webinaire sur Smartling. Lisez la suite pour découvrir quelques points clés de la conversation.
1. Pourquoi la traduction automatique (MT) à l’ère de l’IA générative (GenAI) ? La preuve est dans le pudding.
Alors que le buzz autour de GenAI pourrait suggérer que l’industrie s’est éloignée de MT en faveur de GenAI, les données révèlent le contraire. MT continue de surpasser les grands modèles de langue comme GPT4 dans Smartling évaluations de référence, obtenant des scores BLEU constamment plus élevés et des distances d’édition plus faibles. Cela dit, GenAI peut toujours jouer un rôle important dans le flux de traduction (voir point X de cette liste).
2. Les moteurs personnalisés offrent une sortie de meilleure qualité. Période.
Non seulement les moteurs entraînés obtiennent en moyenne 18 % de meilleurs scores BLEU que leurs homologues non formés, mais leurs sorties nécessitent également 22 % moins de modifications que les moteurs génériques. Ces produits de meilleure qualité nécessitent moins de révision par des traducteurs humains, ce qui permet aux équipes de traduction de travailler plus efficacement. Plus efficacement encore, lorsqu’ils sont combinés à des fonctionnalités d’IA d’auto-apprentissage telles que la réparation dynamique de correspondances floues ou le changement de formalité, les moteurs personnalisés offrent des résultats de qualité constamment supérieure à ceux des moteurs génériques ou de GenAI seuls.
3. La règle d’or de la formation personnalisée sur moteur : Garbage in, garbage out.
L’entraînement d’un moteur MT nécessite de télécharger des ressources linguistiques telles que le guide de style et le glossaire, mais une approche « upload and pray » ne peut pas amener un moteur aussi loin en termes de qualité. Par conséquent, le dicton courant dans la communauté de l’IA est « garbage in, garbage out ». MT moteurs préfèrent des entrées claires et sans ambiguïté formatées dans une langue qu’ils comprennent (fichiers TMX). Une formation personnalisée efficace nécessite une approche très granulaire du téléchargement du contenu linguistique, où votre équipe exerce un grand contrôle sur ce sur quoi votre moteur est formé et comment il est formé.
Assurez-vous que votre moteur évolue avec vous.
Former un moteur sur mesure, c’est comme maintenir une bonne hygiène dentaire. En l’absence de contrôles réguliers, des caries peuvent se former et causer des dommages. De même, à mesure que votre entreprise se développe, votre moteur personnalisé a besoin de mises à jour régulières avec de nouvelles terminologies, de nouveaux messages et de nouvelles directives de style pour continuer à produire des résultats précis.
4. LLM + moteurs personnalisés : « soit/ou » ou « les deux/et ? »
Notre réponse : les deux/et !
Bien que les LLM seuls ne fournissent pas systématiquement des résultats de meilleure qualité par rapport aux MTtraditionnels, ils excellent dans l’affinement et l’amélioration des résultats de MT pour des tâches spécifiques telles que le changement de formalité, le respect des directives de style et l’alignement de la personnalité du public.
La dernière innovation de Smartling, l’AI traduction Toolkit, exploite la puissance des LLM pour optimiser MT rendement. Des fonctionnalités dynamiques telles que AI Fuzzy Match Repair et l’insertion de termes dans le glossaire utilisent des LLM pour corriger les erreurs grammaticales et assurer la cohérence de la marque, ce qui permet d’améliorer la qualité MT traduction.
5. Tout se résume au retour sur investissement.
Pour déterminer si la formation sur moteur personnalisé convient à votre workflowde traduction, tout dépend du retour sur investissement. Si vous disposez déjà d’une mémoire de traduction robuste qui englobe la plupart du contenu que vous prévoyez de traduire à l’avenir, un moteur de MT générique pourrait probablement répondre à vos besoins de traduction sans avoir besoin d’investir dans un moteur personnalisé. Cependant, les moteurs génériques peuvent ne pas avoir le vocabulaire nécessaire pour des domaines ou une langue particuliers. Si tel est le cas, la formation sur moteur personnalisé est un investissement rentable pour rationaliser votre flux de travail de traduction.
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En fin de compte, la formation sur les moteurs personnalisés est là pour rester.
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