Dans le passé, la traduction était mesurée uniquement à l'aide de méthodes basées sur les processus et d'évaluations manuelles, dont le succès dépendait de la méticulosité de votre processus et de la confiance de vos évaluateurs.
Aujourd'hui, les modèles neuronaux, la traduction automatique dédiée et les nouveaux grands modèles linguistiques (LLM) ont révolutionné le paysage, rendant le processus de traduction nettement plus fluide et moins laborieux tout en améliorant la qualité dans de nombreux cas.
Que nous réserve l'avenir ? Dans cette discussion, nous abordons le domaine de l'analyse granulaire des segments, une nouvelle approche qui permettra de concentrer les efforts et les ressources uniquement là où cela est nécessaire.
Découvrez le passé, le présent et l'avenir des processus de traduction et découvrez comment la technologie redéfinit notre approche de la traduction linguistique.
Cette conversation explore :
- Comment l'IA redéfinit notre approche du processus de traduction
- Les nuances de l'efficacité et de la qualité
- Moyens de mettre en œuvre des processus basés sur l'IA pour garder une longueur d'avance
