Qu'est-ce que l'IA linguistique ?
L'intelligence artificielle linguistique (IA) est une branche spécialisée de l'IA dont l'objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, de traiter et de générer du langage humain, afin de rendre les interactions avec la technologie plus naturelles et plus intuitives. Au cœur de ce domaine se trouvent les grands modèles linguistiques (LLM), tels que GPT, qui sont des systèmes d'IA avancés formés sur de grandes quantités de texte. Ces modèles sont essentiels pour de nombreuses applications d'intelligence artificielle linguistique, car ils reproduisent les nuances et les complexités du langage humain.
L'intelligence artificielle linguistique transforme la manière dont nous créons, gérons, traduisons et interprétons les contenus dans différentes langues, améliorant ainsi considérablement l'accessibilité et l'efficacité des technologies modernes. Ses applications sont diverses : automatisation de tâches, réponse à des commandes vocales, génération de contenu et traduction de textes en plusieurs langues. En exploitant les fonctionnalités des LLM, l'intelligence artificielle linguistique ne se contente pas d'améliorer l'expérience utilisateur, elle favorise également l'innovation dans la manière dont nous interagissons avec la technologie et dont nous l'utilisons à l'échelle mondiale.
En savoir plus sur l'intelligence artificielle linguistique
Comment l'intelligence artificielle linguistique a-t-elle évolué ?
L'une des premières formes d'intelligence artificielle linguistique est la traduction automatique (TA), une technologie qui traduit automatiquement un texte ou un discours d'une langue à une autre. Depuis sa création dans les années 1950, la traduction automatique a connu une transformation significative, offrant une qualité sans précédent à chaque évolution. La forme actuelle est la traduction automatique neuronale (NMT), qui a été intégrée aux outils de traduction et exploitée par des entreprises du monde entier.
Un développement essentiel de la traduction automatique neuronale a été l'introduction du transformateur, qui a permis aux systèmes de traduction automatique de saisir plus efficacement les dépendances complexes entre les mots, offrant ainsi des traductions plus naturelles et plus précises. À mesure que les chercheurs augmentaient la taille des modèles de transformateurs, en multipliant le nombre de couches, de paramètres et la quantité de données utilisées pour l'apprentissage, les modèles sont parvenus à comprendre et à générer des textes semblables à ceux d'un être humain dans un large éventail de tâches, pas uniquement dans le domaine de la traduction. C'est ainsi qu'est né le grand modèle linguistique (LLM), dont les exemples incluent GPT (Generative Pre-trained Transformer) d'OpenAI et LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), qui peuvent par exemple effectuer les tâches suivantes : compléter des textes, répondre à des questions et rédiger des textes créatifs avec une grande précision. Les LLM sont désormais à la base de nombreuses applications d'IA de pointe, transformant les secteurs et offrant bien plus que de simples fonctionnalités de traduction.
Pour améliorer davantage les résultats des LLM, les entreprises peuvent choisir de former ou d'affiner des modèles à usage général en fonction de leur secteur d'activité et de leur cas d'utilisation afin de les rendre encore plus efficaces et performants. Les grandes entreprises disposant des ressources et de l'expertise nécessaires peuvent choisir de former ou d'affiner les LLM en interne, afin d'avoir un contrôle total sur le processus. D'autres entreprises ne disposant pas de l'infrastructure interne ou de l'expertise nécessaire peuvent choisir de s'associer à un fournisseur de services d'IA qui propose des services d'entraînement de l'IA et d'ajustement des données, comme TrainAI de RWS. Ces fournisseurs peuvent collecter et étiqueter des données spécifiques à un domaine, ou des données propriétaires de l'entreprise, pour entraîner le LLM et l'aider à s'adapter aux besoins spécifiques de l'entreprise à l'aide de techniques impliquant une intervention humaine (telles que l'ingénierie de prompt, l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine [RLHF] et le red teaming).
Quels sont les avantages de l'intelligence artificielle linguistique pour les entreprises ?
Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) est passée du statut de nouveauté à celui de nécessité potentielle. L'intelligence artificielle linguistique fait désormais partie intégrante de nombreux outils et applications, révolutionnant le mode de fonctionnement de tous les secteurs d'activité. De la santé à la finance, de l'éducation au divertissement et de la vente au détail au service client, pratiquement tous les secteurs exploitent ces technologies avancées pour améliorer la communication, rationaliser les processus et offrir des expériences personnalisées.
Si nous nous concentrons sur le secteur de la localisation en particulier, tous les acteurs de la chaîne logistique peuvent tirer profit des technologies de traduction basées sur l'IA, quel que soit leur rôle, notamment les fournisseurs de services linguistiques (LSP), les traducteurs et leurs clients aux fins suivantes :
- Augmenter leur productivité - Grâce aux fonctionnalités d'IA adaptées, les utilisateurs peuvent gagner un temps précieux et accélérer la mise sur le marché. Les traducteurs peuvent travailler plus rapidement et plus efficacement, les chefs de projet peuvent rationaliser les tâches répétitives et les relecteurs peuvent se concentrer plus efficacement sur les parties qui demandent leur attention.
- Augmenter leurs capacités en traduction - En exploitant les fonctionnalités d'IA, les utilisateurs peuvent gérer des charges de travail plus importantes sans compromettre la rapidité ou la qualité, un avantage particulièrement précieux pour les entreprises internationales qui doivent traiter un grand volume de contenu. En utilisant des outils qui intègrent les fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique tout au long du processus de localisation, il devient plus facile de localiser plus de contenu de manière efficace et précise afin de nouer des liens positifs et durables avec un plus grand nombre de clients.
- Améliorer la qualité des traductions - L'intelligence artificielle linguistique ne se contente pas de traduire efficacement les textes, elle peut également être associée à vos ressources linguistiques de confiance pour améliorer la qualité de vos traductions dès le départ. Elle peut par exemple garantir une terminologie cohérente, affiner les traductions automatiques et humaines et identifier les parties nécessitant un examen plus approfondi. Grâce à des suggestions en temps réel et à des ajustements en fonction du contexte, l'IA peut aider les linguistes à améliorer leur travail et à terminer leurs traductions plus rapidement. Grâce aux technologies d'intelligence artificielle linguistique, les entreprises peuvent facilement fournir un contenu de haute qualité et cohérent, en adéquation parfaite avec le ton et l'image de leur marque.
Quelles sont les fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique incluses dans les technologies de traduction ?
Le secteur linguistique a été bouleversé par l'intelligence artificielle, avec des développements qui apparaissent rapidement et de manière massive. Exemples de fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique incluses dans les technologies de traduction :
- Traduction automatique neuronale (NMT) avec paires de langues adaptables : Les systèmes NMT sont entraînés à partir des mémoires de traduction et des données de bases terminologiques existantes, auxquelles s'ajoutent des commentaires automatiques sur la post-édition.
- Analyse de contenu : extraction des classifications de domaine et des mots-clés pour aider les chefs de projet à se concentrer sur la vue d'ensemble plutôt que sur la gestion des processus.
- Génération augmentée de récupération (RAG) : enrichissement des LLM avec les entrées issues de mémoires de traduction (MT), des bases de données terminologiques et de la traduction automatique neuronale pour améliorer la qualité des traductions.
- Interface utilisateur en langage naturel : utilisation du langage naturel pour rechercher de la documentation produit et y accéder, générer des rapports ou analyser des projets.
- Synthèse vocale automatisée : conversion de la langue parlée en texte écrit à l'aide de la transcription basée sur l'IA, permettant la traduction de contenu audio dans les processus de traduction.
- Post-édition automatisée : amélioration de la qualité du contenu traduit grâce à la post-édition basée sur l'IA.
- Évaluation automatique de la qualité : évaluation et amélioration des traductions à l'aide de scores d'évaluation automatique de la qualité.
