De nos jours, la plupart des gens dans le monde connaissent Google Translate. Beaucoup ont utilisé la plateforme ou une technologie de traduction similaire. Et il n'y a pas de surprise quant à la raison. Il y a à peine 15 ans, des tâches simples comme lire les cartes des restaurants tout en voyageant nécessitaient un recueil de phrases. Mais maintenant, vous pouvez utiliser une application sur votre téléphone portable pour accomplir la même tâche avec une puissance de calcul incroyable.

Ce qui n'a pas changé, cependant, c'est l'exécution à grande échelle de la même tâche. Les organisations se demandent constamment comment publier efficacement du contenu dans d'autres langues. Les méthodes traditionnelles sont très manuelles et nécessitent de gros capitaux, mais il est clair que ce flux de travail est en train de se transformer sous nos yeux.

Dans l'épisode le plus récent de « The AI Podcast » de NVIDIA, l'animateur Noah Kravitz discute avec le PDG de Lilt, Spence Green de cette transformation grâce à la puissance de la traduction automatique et de l'IA.

Pour commencer, Kravitz pose une question qui préoccupe de nombreuses personnes en dehors de l'industrie de la localisation : pourquoi les consommateurs peuvent-ils utiliser des applications sur leurs téléphones pour traduire des chaînes de texte, alors que les entreprises, les universités et d'autres grandes organisations sont confrontées à un processus coûteux ?

La réponse de Spence est simple : la réputation. Lorsque la réputation d'une entreprise est en jeu, la qualité et la précision sont primordiales. C'est pourquoi ils consacrent souvent plus de ressources à garantir que ces deux aspects critiques soient réalisés au plus haut niveau. Mais souvent, la seule façon d'obtenir une garantie de qualité est d'avoir un être humain dans le processus pour superviser le résultat, ce qui peut ralentir les choses et rendre les choses plus chères. 

« La langue utilisée [dans une traduction] est influencée par le contexte mondial dans lequel la langue est utilisée. Et c'est la partie qui est très difficile à opérationnaliser dans un système d'apprentissage automatique », a déclaré Spence. « C'est un savoir que vous ne pouvez vraiment obtenir que des personnes en ce moment. »

Cela soulève la question : comment rendre ce processus plus efficace ?

La traduction automatique interactive a été introduite dans le monde à la fin des années 1960. De nos jours, nous appelons cela la traduction automatique « human-in-the-loop », où les humains sont impliqués tout au long du processus de traduction pour garantir des traductions précises et de haute qualité.

Par exemple, dans le processus de traduction human-in-the-loop de Lilt, les entreprises envoient du texte (pages Web, chaînes de logiciels, manuels de produit, etc.) qui sont ensuite acheminés vers des traducteurs à l'aide d'un outil de TAO. Cependant, au lieu de traduire chaque mot, les traducteurs sont assistés par un moteur de traduction automatique. Dans certains cas, le résultat du MT peut être utilisé jusqu'à 75 % du temps.

Mais là où l'human-in-the-loop s'illustre vraiment, c'est lorsqu'il s'agit de gérer le contexte. L'un des grands défis lors de la résolution de problèmes de traitement du langage naturel concerne le contexte, mentionne Kravitz. Et la localisation n'est pas différente. Après tout, si vous souhaitez lancer une campagne marketing dans une région culturelle, ces mêmes messages peuvent ne pas fonctionner dans d'autres régions. 

« Souvent, un système de traduction automatique peut produire une traduction correcte. Mais ce que les clients paient, c'est une traduction préférée. Cela ressemble-t-il à notre entreprise ? Est-ce que cela va créer la bonne impression dans l'esprit de notre acheteur ? 

Cette traduction préférée est extrêmement importante, et même si un moteur de traduction automatique peut être capable de traduire le texte ligne par ligne, il peut ne pas être en mesure de capter le contexte environnant. Après tout, les organisations contrôlent la plupart des informations mondiales, mais elles ne peuvent pas être déverrouillées et consommées par la plupart de la population mondiale en raison des barrières linguistiques.

Une chose devient de plus en plus claire à mesure que les entreprises traduisent de plus en plus de texte : le marché est en pleine transition. Bien qu'il soit possible de traduire du texte uniquement à l'aide de traducteurs humains, l'industrie s'oriente vers la technologie pour aider à partager les informations du monde entier dans toutes les langues.

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Si vous envisagez de localiser votre contenu pour vous développer à l'échelle mondiale, assurez-vous de demander une démonstration en direct de la plateforme Lilt dès aujourd'hui et discutez avec un expert pour voir comment la traduction automatique adaptative peut améliorer vos efforts.