Au cours des dernières décennies, la traduction automatique est devenue de plus en plus courante en tant qu'outil permettant d'améliorer la vitesse et de réduire les coûts pour les entreprises dont les programmes de localisation évoluent. Le processus lui-même a contribué à mettre de grandes quantités de contenu mondial à la disposition de personnes extérieures au public de la langue cible.

Mais la traduction automatique est plus qu'un simple processus qui s'applique de la même manière à tous les scénarios. Il existe plusieurs types de systèmes de traduction automatique, différentes approches de son utilisation, et diverses statistiques et façons de mesurer son succès.

L'un des moyens les plus courants de mesurer la production d'une traduction automatique consiste à utiliser l'évaluation automatique avec une sous-étude d'évaluation bilingue, également connue sous le nom de score BLEU. Cette norme historique compare le résultat brut de la traduction automatique à une traduction humaine. Plus le score est élevé, plus les deux traductions sont proches l'une de l'autre. Il est possible de comparer les systèmes de traduction automatique populaires et d'évaluer leurs résultats, en utilisant le score BLEU avec un peu de recherche et d'ingénierie.

Dans notre livre blanc Mesurer et comparer la qualité d'une traduction automatique, nous entrons dans les détails pour vous aider à mieux comprendre quels sont les différents types de traduction automatique et comment mesurer la qualité, et nous vous proposons une comparaison directe entre les différents systèmes de traduction automatique de Google, Microsoft et Lilt.

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