Qu'est-ce que l'IA générative ?

Les premières applications d'intelligence artificielle linguistique dans le domaine de la traduction (comme la traduction automatique) s'appuyaient sur des systèmes basés sur des règles et des méthodes statistiques. Les progrès modernes sont toutefois motivés par les réseaux neuronaux et l'apprentissage approfondi. La traduction automatique neuronale illustre parfaitement cette évolution. Elle a en effet permis à l'IA de comprendre des phrases complètes ainsi que leur contexte, ce qui a permis d'obtenir des traductions plus fluides. Alors que la traduction automatique neuronale améliore la qualité de la traduction, l'IA générative va plus loin en permettant une génération de texte plus nuancée et créative. 

Le développement d'architectures de transformation, telles que GPT, a permis aux systèmes de traduction de mieux comprendre et générer du contenu tout en allant au-delà de la traduction directe mot à mot. Ces modèles prennent en compte des structures entières de phrases, capturant le sens derrière le texte plutôt que de simplement traduire des mots individuels. Il en résulte des traductions plus fluides et plus précises qui semblent naturelles et culturellement appropriées aux lecteurs. 

Cet ajustement a permis d'améliorer davantage les modèles de traduction par intelligence artificielle générative. Grâce à une formation sur des ensembles de données spécifiques à un secteur, tel que le domaine juridique, médical ou technique, ces modèles peuvent être adaptés pour répondre aux besoins uniques de différents secteurs. Dans le même temps, l'ajustement à chaque entreprise permet l'intégration de la terminologie, des noms et des guides de style propres à la marque. Ces ajustements sur mesure améliorent considérablement la précision et la pertinence des traductions, faisant de l'IA générative un outil indispensable pour produire du contenu spécialisé de haute qualité. 

L'IA générative, via les grands modèles linguistiques, a ouvert la voie à plusieurs applications de pointe dans le domaine de la traduction et de la localisation. Voici quelques exemples d'utilisation de ces fonctionnalités : 

• Génération de traductions contextuelles : l'IA générative utilise des modèles linguistiques contextuels pour agir en tant que fournisseur de traduction automatique et produire des traductions semblables à celles que produisent les humains qui saisissent les nuances de ton, de style et de sens dans toutes les langues. 
• Utilisation des données linguistiques pour des traductions de meilleure qualité : en intégrant l'IA générative à des mémoires de traduction (TM) et des bases de données terminologiques, il est possible de produire des résultats de traduction qui correspondent aux traductions précédentes et à une terminologie spécifique, améliorant ainsi la cohérence et la qualité. Cette approche hybride est une forme de génération augmentée de récupération. 
• Post-édition et évaluation de la qualité automatisées : une fois les traductions automatiques générées, les modèles d'IA peuvent aider à évaluer et à améliorer la qualité des traductions. L'évaluation automatique de la qualité peut aider les traducteurs et les traductrices à identifier les passages nécessitant un travail de post-édition, tandis que la post-édition automatisée peut automatiquement affiner et améliorer le texte, réduisant ainsi le besoin de post-édition humaine approfondie. 
• Synthèse vocale et transcription : l'IA générative peut convertir les langues parlées en texte, facilitant ainsi la traduction de contenu audio ou vidéo pour un public multilingue. 
• Adaptation du contenu pour différents marchés : l'IA générative peut adapter le contenu à différents publics culturels et régionaux grâce à sa compréhension des préférences locales, des expressions familières et des nuances culturelles. 
• Transcréation de contenu créatif : l'IA générative permet d'adapter les slogans marketing, les accroches et les textes créatifs pour conserver l'impact émotionnel, la pertinence culturelle et l'image de la marque dans toutes les langues et régions. 
• Automatisation de la création de contenu et de la localisation instantanée : l'IA générative peut créer automatiquement du contenu et le localiser instantanément en fonction d'objectifs spécifiques. Par exemple, dans un scénario d'assistance client, l'IA générative peut analyser la question d'un client dans un chat, comprendre l'intention et répondre dans la langue locale appropriée, en adaptant le ton et le contexte pour s'assurer que la réponse est pertinente pour le public cible. 
• Création automatisée de contenu pour l'optimisation multilingue des moteurs de recherche : l'IA générative permet aux entreprises de générer automatiquement du contenu optimisé pour le référencement naturel dans plusieurs langues. Elle peut intégrer de manière transparente des mots-clés pertinents, des méta-descriptions et d'autres éléments de référencement naturel, garantissant ainsi que le contenu est adapté aux moteurs de recherche. Cela permet aux entreprises d'atteindre un public plus large, d'améliorer les classements de recherche et d'interagir efficacement avec les clients sur différents marchés. 

L'IA générative offre des avantages significatifs aux professionnels de la traduction et aux entreprises impliquées dans la traduction et la localisation. Les principaux avantages de cette solution sont les suivants : 

• Amélioration de la qualité de la traduction : l'IA générative peut produire des traductions plus fluides et plus précises en contexte tout en comprenant les structures, le ton et les nuances des phrases. Cela permet d'obtenir des traductions plus naturelles et plus pertinentes sur le plan culturel, améliorant ainsi la qualité globale du contenu dans toutes les langues. Associée à la révision par un(e) intervenant(e) humain(e), elle assure des traductions d'excellente qualité qui s'alignent sur le ton et l'image de la marque. 
• Augmentation de la capacité de traduction :  l'IA générative peut gérer sans effort de grands volumes de contenu dans plusieurs langues, ce qui vous permet de traduire davantage sans augmentation significative de vos ressources humaines. Il est ainsi plus facile de maintenir une présence mondiale cohérente et de répondre à la demande croissante de contenu dans toutes les langues. 
• Réduction des coûts et des délais de mise sur le marché : l'IA générative peut réduire le besoin de traduction manuelle et de post-édition, limitant ainsi les coûts de main-d'œuvre et le temps de révision, permettant aux entreprises de lancer plus rapidement des produits et du contenu dans plusieurs langues.
• Amélioration de la personnalisation : l'IA générative peut être utilisée pour adapter les traductions à l'image, au ton ou aux préférences spécifiques de la marque, permettant ainsi aux professionnels de la traduction de diffuser un message cohérent sur tous les marchés.