Aujourd'hui, l'IA et l'automatisation sont deux sujets qui prennent le monde d'assaut. Beaucoup de secteurs, de l'industrie manufacturière à celui de l'immobilier, songent à mettre en œuvre des processus pour accélérer la productivité et éliminer le travail manuel inutile.
Nous avons récemment animé un webinaire, adapter la localisation avec l'IA et l'automatisation, présenté par Spence Green, le PDG de Lilt. Il a abordé cette question en particulier, celle de savoir comment l'IA et l'automatisation ont été progressivement intégrées dans nos vies quotidiennes et, plus spécifiquement, de leur évolution dans un monde de localisation. Chez Lilt, nous avons vu la puissance de l'automatisation dans la localisation, qu'il s'agisse d'une réduction de 70 % des erreurs de traduction, d'une augmentation de 3 à 5 fois du rendement de traduction, ou de 50 % de réduction de coût de traduction humaine.
Mais d'abord, il est important de considérer plus largement l'IA et l'automatisation. Au cours des dernières décennies, les deux ont revendiqué leur place dans nos vies quotidiennes.
L'avenir du travail : où en sommes-nous et qu'est-ce que l'avenir nous réserve ?
Dans certaines industries, l'avenir de travail a déjà changé avec l'automatisation de façon impressionnante. L'un des premiers exemples les plus courants de cette situation sont les centres d'appels d'assistance client. Appeler une ligne d'assistance commerciale supposait souvent des bouts de conversations interrompus par plusieurs minutes de silence tandis qu'un agent tentait de rechercher et de mieux comprendre le problème. En fait, il est estimé que près de 75 % du temps d'un agent lors d'un appel était passé à faire un travail manuel. Aujourd'hui, vous êtes plus souvent confronté(e) à un certain nombre de menus de reconnaissance vocale automatisés qui vous redirigent vers des agents compétents. C'est plus efficace et permet aux agents de perdre moins de temps à faire un travail qui peut (et devrait) être automatisé.
D'un autre côté, nous n'en sommes qu'aux prémices de l'automatisation dans l'industrie automobile. Les niveaux souvent référencés de l'automatisation automobile décrivent les différents degrés d'interaction humaine lors de la conduite. Bien que le rêve des années 1960 était d'avoir des taxis autonomes et des voitures robotiques futuristes, nous n'en sommes désormais arrivés qu'au niveau 2 (automatisation partielle) sur une échelle à cinq niveaux. La plupart des voitures fonctionnent aujourd'hui avec des fonctionnalités de niveau 1 : options de conduite assistée comme la régulation de la vitesse, les caméras de stationnement, la technologie de suivi de voie, et bien plus encore. Même si les voitures en 2020 sont loin d'être décrites comme entièrement automatisées, il est évident que l'avenir de l'industrie automobile est l'IA.
Intégrer l'automatisation à la localisation
La localisation n'est pas immunisée face à la puissance de l'IA et de l'automatisation, et ne devrait pas l'être. Spence indique les bases de la production décrites dans le livre de 1983 intitulé Gestion à haut rendement. Dans le livre, l'ancien président et PDG d'Intel, Andrew S. Grove utilise un exemple de « l'usine de petit-déjeuner », une ligne de production chargée de servir un œuf dur, un toast et un café. Ça semble assez simple, non ? L'objectif, cependant, est de servir les trois éléments simultanément, tout en les servant frais et chauds.
Comment le petit déjeuner est lié à la localisation ? Le processus de production en localisation est très similaire à l'exemple ci-dessus. Généralement, les équipes utilisent un TMS pour créer une tâche, travailler avec un LSP pour traduire un contenu, le renvoyer à leur TMS, puis livrer le produit final. Cependant, il y a une étape limitative. Dans le cas de la localisation, la traduction est la limite, car son temps de production est le plus long. Comme Grove l'a écrit, l'objectif de toute ligne de production est de « servir les produits en réponse au client à un moment planifié, à un niveau de qualité acceptable et au coût le plus bas possible. »
Alors pourquoi l'automatisation est-elle essentielle pour la localisation, et comment pouvons-nous automatiser les facteurs limitatifs pour que le processus soit aussi efficace que possible ? Spence explique d'abord que nous devons comprendre nos objectifs de localisation. Bien que la qualité, le budget et le temps soient tous des facteurs importants, laportée est en fait le principal objectif à garder à l'esprit.
Laportée englobe la qualité, le budget et le temps en même temps. « Nous voulons optimiser le nombre de mots de qualité qui sont produits étant donné que nous avons un budget fixe. », dit Spence. « C'est le cadre dans lequel la plupart des personnes exploitant la localisation se retrouvent. » L'optimisation du total du coût au mot (CPW en anglais) peut aider à optimiser la portée. La meilleure façon d'optimiser le CPW est d'analyser les processus actuels et de voir où les opportunités potentielles d'économies sont réalisées. Spence indique trois principaux domaines d'analyse : les équipes internes, les logiciels et les services de traduction.
Pour apprendre quelles sont les questions commerciales à poser, apprendre à calculer des économies potentielles et en savoir plus sur la planification objective, visionnez le webinaire au sujet de l'adaptation de la localisation avec l'IA et l'automatisation en cliquant sur ce lien.