Pour les entreprises, toute stratégie d’internationalisation efficace repose sur une bonne communication. Pour trouver un partenaire avec qui construire des relations commerciales fructueuses, les fournisseurs, distributeurs ou clients potentiels ont de plus en plus tendance à rechercher des informations dans leur propre langue, car ils se sentent ainsi plus à l’aise et mieux compris.
Pour surmonter ces barrières culturelles dans le monde des affaires, les entreprises doivent prendre en compte de nombreux facteurs, notamment les connaissances contextuelles et idiomatiques propres à chaque région et à chaque domaine. Par conséquent, la traduction commerciale représente un défi complexe qui requiert d’importantes ressources.
La traduction fondée sur l’IA utilise des outils numériques issus de l’intelligence artificielle pour traduire non seulement les mots écrits ou prononcés, mais aussi le sens et le sentiment contenus dans les messages. Sa mission principale est de rendre les informations dans le monde accessibles à tous, indépendamment de la langue ou du lieu de naissance des utilisateurs.
Cette technologie a permis de réaliser une percée dans le domaine des nouveaux systèmes intelligents de traduction : la traduction automatique neuronale (NMT). Il s’agit d’une nouvelle approche de la traduction automatique, beaucoup plus précise et sophistiquée, qui permet aux machines d’apprendre à traduire grâce à un grand réseau neuronal composé de plusieurs dispositifs de traitement, conçus pour imiter le cerveau humain.
Le processus de traduction fondée sur l’IA commence par le nettoyage des données et l’entraînement de systèmes spécifiques à chaque domaine. Ensuite, grâce à des outils de traitement du langage naturel (TLN), l’IA convertit le langage humain en langage compréhensible par les machines, ce qui permet à ces systèmes de trouver du sens dans des données de texte non structurées.
La traduction fondée sur l’IA est conçue pour améliorer continuellement, au fil du temps, les résultats générés à partir des données. L’apprentissage automatique (ou machine learning), un concept clé dans le domaine de l’IA depuis ses débuts, fait appel à des algorithmes informatiques qui améliorent automatiquement les résultats à mesure qu’ils apprennent des informations fournies par les données.
La traduction fondée sur l’IA remplit deux fonctions principales. D’une part, elle peut servir d’outil autonome pour la traduction à grande échelle. D’autre part, elle peut être utilisée comme outil d’assistance aux traducteurs humains, leur permettant d’accroître leur productivité et leur rendement quotidien, et d’optimiser l’efficacité du processus de traduction.
Vous pourriez être intéressé par l’article suivant : Comment entraîner un moteur de traduction automatique
L’IA automatise les traductions tout en veillant à la cohérence des textes pour chaque client, ainsi qu’à leur adaptation au contexte de chaque mission de traduction et au domaine de l’entreprise. En développant des algorithmes de plus en plus précis, l’IA obtient des résultats de plus en plus exacts et, dans de nombreux cas, atteint les mêmes performances que les traducteurs humains.
Les moteurs de traduction automatique neuronale ayant recours à l’IA peuvent être entraînés en continu grâce à un retour d’informations humaines sur la base du contenu propre à chaque client, voire selon des exemples tirés d’autres traductions ou ressources linguistiques. Ces flux de travail permettent d’obtenir des résultats de traduction automatique plus précis et d’une bien meilleure qualité.
Les éditeurs des outils avancés ayant recours à l’IA donnent accès à des bases de données terminologiques qui permettent de gérer plus efficacement la terminologie en organisant les termes avec des métainformations personnalisables. Les utilisateurs peuvent ainsi inclure des termes avec leurs métainformations ou ajouter de nouveaux termes, pour des traductions plus cohérentes et plus adaptées au contexte, notamment pour les textes techniques et les domaines aux contenus spécialisés.
À mesure que la traduction fondée sur l’IA s’améliore et apprend, la tâche de post-édition de la traduction automatique devient plus facile, de sorte que les coûts élevés et les délais requis par les traducteurs humains sont considérablement réduits. Les entreprises disposant de ressources limitées peuvent donc, elles aussi, créer une expérience mondiale personnalisée pour leurs utilisateurs et clients potentiels.
En utilisant des outils en ligne gratuits, vous courez le risque d’exposer des données à caractère confidentiel. En effet, l’ouverture du cloud présente encore des problèmes en matière de protection des données fournies en temps réel. Pour faire face aux défis liés à la confidentialité rencontrés dans le cadre d’activités multilingues, les entreprises utilisent des plateformes de confiance offrant des services d’anonymisation et une solide politique de protection des données.
Pour certains types de textes, les entreprises auront toujours besoin d’une relecture humaine si elles veulent être sûres de la qualité des traductions. Par exemple, il est peu probable que l’IA puisse rivaliser avec un traducteur humain pour ce qui est de la traduction et de la transcréation de textes émouvants, puissants et persuasifs, c’est-à-dire le type de texte nécessaire dans le marketing, la publicité ou la prévention des risques. C’est pourquoi nous recommandons que les traducteurs humains relisent et modifient les traductions fondées sur l’IA.
Pour obtenir des résultats de haute qualité, les entreprises doivent investir un certain temps dans la préparation et l’alimentation des outils d’IA dès le départ. Il s’agit par exemple de créer des mémoires de traduction ou des bases contenant des termes courants dans un domaine spécifique. On pourrait parfois presque l’oublier, mais l’IA ne fonctionne pas par magie. Donner aux systèmes de traduction automatique les informations nécessaires à leur apprentissage mènera à une grande efficacité et d’importantes économies de temps et de coûts à long terme.
Lecture connexe : Les langues qui posent problème face aux initiatives de la traduction automatique
Aujourd’hui, en raison de l’état d’avancement des systèmes, y compris le manque de transparence de l’apprentissage en profondeur (ou deep learning), très peu d’entreprises utilisent exclusivement la traduction fondée sur l’IA.
Cependant, il ne fait aucun doute que cette technologie a de beaux jours devant elle. L’intelligence artificielle est et restera le fondement des modèles de traduction hybrides, qui permettent d’obtenir des traductions toujours plus perfectionnées en combinant les technologies de l’IA et la traduction humaine.
Au fil du temps, la traduction fondée sur l’IA, encore plus accessible, permettra une interaction plus efficace entre clients et linguistes. Elle deviendra ainsi une solution sur mesure qui favorisera la collaboration homme-machine afin d’optimiser le temps et les ressources limités dont dispose un traducteur humain qualifié.