L'égalité des droits pour toutes les langues : c'est une phrase à laquelle beaucoup de professionnels de la traduction ont longuement réfléchi. C'est l'idée qui a conduit les cofondateurs Spence Green et John DeNero à décider de s'associer et de créer Lilt.

Cette mission est également quelque chose qui fait écho chez TAUS, l'organisation de l'industrie de la traduction qui vise à aider ses membres à améliorer l'efficacité et l'efficience des stratégies de localisation. Récemment, Spence et John se sont entretenus avec le fondateur et directeur de TAUS Jaap van der Meer et la directrice des événements et des services aux membres Anne-Maj van der Meer au sujet de l'industrie dans son ensemble.

La conversation a abordé un certain nombre de points importants, de l'importance de la traduction à l'importance du traducteur pour le processus. Jaap est dans l'industrie depuis des décennies, après avoir créé sa première entreprise de traduction en 1980, et il a vu les hauts et les bas de la localisation au fil des ans. 

Changer le flux de travail de localisation

Depuis que Jaap est dans l'industrie, les flux de travail de traduction plus « traditionnels », comme la traduction automatique et sa post-édition (MTPE), sont devenus les principaux processus sur lesquels de nombreuses entreprises se sont appuyées pour leurs efforts de localisation. Cependant, ces dernières années, de nouvelles technologies et des flux de travail plus avancés sont entrés en jeu. Human-in-the-loop, par exemple, est apparu dans l'industrie de la localisation comme un moyen nouveau et amélioré d'aborder la traduction de contenu à un niveau jamais vu auparavant. Ce flux de travail intègre le linguiste humain tout au long du processus de traduction, travaillant avec le modèle de traduction automatique au lieu de simplement éditer le résultat. 

Ce processus est un défi pour des flux de travail désuets comme les MTPE. Pour John et Spence, il ne suffit pas de créer simplement une traduction automatique qui fonctionne bien ; leur défi, et le défi qu'ils ont continué à surmonter chez Lilt, est de créer des logiciels autour des systèmes de traduction automatique pour s'assurer qu'ils sont utilisés plus efficacement.

Mais il reste une grande question dans l'esprit de Jaap et Anne-Maj : le traducteur deviendra-t-il obsolète ? L'approche human-in-the-loop utilise des linguistes pour former les systèmes, mais les systèmes finiront-ils par surpasser les humains impliqués ?

John et Spence répondent non, catégoriquement. 

« Les entreprises de nos jours ne paient pas pour la traduction correcte, elles paient pour la traduction préférée. Les systèmes de traduction automatique peuvent générer des traductions correctes. Mais les entreprises paient pour la traduction qui correspond à leur ton et à leur voix, et elles ne font que devenir plus sophistiquées », a déclaré Spence.

Vers un nouvel avenir

Les systèmes de traduction automatique largement disponibles comme Google Translate ont connu différents niveaux de « succès ». John et Jaap soulignent que, bien que la plateforme ait vu des millions d'utilisateurs au début, la qualité de ses traductions était limitée. La technologie derrière le système est très avancée, mais l'objectif pour l'industrie est de partager du contenu dans le monde entier dans ses meilleures traductions, pas seulement une version rapide et traduite automatiquement avec une précision douteuse et sans ton ni voix.

Selon John et Spence, cette prémisse est l'une des principales raisons pour lesquelles une approche adaptative et humaine de la traduction est si importante. Les traducteurs ne vont nulle part de sitôt. Quelle que soit la qualité d'un système de traduction automatique, il n'aura jamais le contexte, l'expertise du domaine ou la sophistication d'un linguiste humain.

En termes simples, le contenu ne peut pas seulement être adéquat, il doit être correct et sonner juste. Et la seule façon pour que cela soit vraiment le cas en traduction est de s'appuyer sur un processus human-in-the-loop qui combine l'ingéniosité d'un linguiste humain avec la puissance de la traduction automatique.