Services de contenu et de localisation propulsés par IA

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Traduction automatique optimisée par l’IA

Découvrez les dernières applications de l’IA dans le traitement du langage naturel (NLP) et la traduction automatique neuronale (TAN).

Connectivité et intégration des interfaces de protocole d’application (API)

Intégration et connectivité à votre infrastructure existante pour une automatisation complète, une efficacité optimale et des interventions humaines réduites.

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Outils de gestion des traductions et conseils d’entreprise

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Traduction automatique

Des services de traduction automatique assistés par l’IA qui exploitent des algorithmes avancés, des réseaux neuronaux et d’importants ensembles de données linguistiques pour accélérer votre parcours, mais aussi améliorer l’exactitude et la fluidité des traductions.

Transcription automatisée assistée par l’IA

La reconnaissance vocale et l’intelligence artificielle (IA) au service de la transcription permettent d’accélérer le processus et de le rendre plus efficace avec une amélioration de l’indexation des contenus et de la capacité des recherches.

Traitement du langage naturel (NLP)

Utilisation des services de NLP avec une assistance de l’IA pour extraire les informations, analyser le niveau de confiance, catégoriser les contenus et faire un traitement linguistique précis pour permettre une localisation efficace.

Génération de contenu par l’IA

Génération de contenu assistée par l’IA, incluant des articles, des descriptions de produits, des textes publicitaires et d’autres formes de contenu écrit choisis en fonction de règles prédéfinies, de modèles ou d’algorithmes d’apprentissage machine.

« Le PIC a réuni le plus grand nombre d’innovations de son histoire, avec une bonne dose d’IA, une attention portée vers la connectivité, le recrutement des conseillers en qualité linguistique (LQA), l’analyse des vidéos et de leurs contenus. Je voudrais adresser mes remerciements à tous ces innovateurs. »

Dave Ruane
Président du LocWorld Process Innovation Challenge

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Optimisation des contenus

Découvrez comment les outils d’IA permettent un meilleur classement dans les résultats de recherche par leurs recommandations de mots-clés et de titres, l’optimisation des métabalises et la structuration de votre contenu pour obtenir une meilleure visibilité organique.

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Automatisation des flux de production et des procédés

Automatisation et optimisation de vos flux de production par l’IA. Vous pourrez ainsi gérer de gros volumes de contenu multilingue tout en gardant un plus haut niveau de qualité dans chaque langue.

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Assurance qualité de la traduction

Des outils intelligents de qualité linguistique supérieure entraînés pour cibler les risques d’erreurs, les incohérences et les difficultés de grammaire éventuelles, tout en assurant une bonne cohérence de la terminologie dans toutes les langues choisies.

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Peut-on utiliser l’intelligence artificielle pour automatiser la création de contenu?

Oui. En faisant appel à des algorithmes de génération automatique de texte (NLG), l’IA peut créer du texte comme le ferait un humain. Ce texte peut être utilisé dans une certaine mesure pour créer des articles, des rapports, des descriptions de produits et plus encore.

Quels sont les avantages de l’IA pour la création de contenu?

L’IA augmente l’efficacité, l’adaptabilité et la productivité. Elle permet de générer de gros volumes de contenu personnalisé, d’optimiser les éléments de référencement naturel (SEO), d’améliorer la lisibilité pour différents publics cibles, et de rendre les contenus plus performants grâce à des recherches intuitives fondées sur les données.

L’IA permet-elle de personnaliser l’expérience utilisateur?

Dans une certaine mesure, oui. En analysant les données de l’utilisateur, les modèles de comportement et les préférences, elle est capable de donner des recommandations de contenu personnalisé d’après les centres d’intérêt, pour engendrer un plus haut niveau d’engagement et de satisfaction.

Quels sont les risques associés aux contenus générés par l’IA?

Les questions d’éthique souvent soulevées sont les risques de préjugés et de transparence, et le risque que les contenus générés par l’IA soient trompeurs ou impossibles à distinguer d’un contenu créé par l’humain. Ces risques doivent être atténués par une surveillance accrue, des directives d’éthique et l’identification réelle des contenus générés par l’IA.

Le traitement du langage naturel (NLP) peut-il améliorer l’analyse des contenus?

Les techniques de NLP permettent aux logiciels de comprendre et de traiter le langage humain, facilitant ainsi l’analyse du niveau de confiance, l’extraction des thématiques, la catégorisation du contenu et la compréhension du langage. Le contenu est ainsi mieux compris et peut être analysé à une plus grande échelle.

Quel rôle l’IA joue-t-elle dans la traduction et la localisation?

L’IA joue un rôle essentiel dans la précision de la traduction, la vitesse d’exécution et la cohérence, car elle aide les traducteurs humains en automatisant des tâches telles que la traduction automatique, la post-édition, la gestion terminologique et l’assurance qualité.

À quel niveau d’exactitude doit-on s’attendre avec la traduction automatique assistée par l’IA?

La traduction automatique a fait d’énormes progrès ces dernières années, surtout grâce aux modèles de traduction automatique neuronale (TAN). Cependant, il faut savoir que la post-édition humaine s’impose souvent pour assurer l’exactitude et la fluidité du texte.

L’IA peut-elle remplacer les traducteurs humains?

L’IA n’est pas conçue pour remplacer les traducteurs humains, mais plutôt pour les aider dans leur travail. Il faut toujours connaître la culture et le contexte, et apporter une touche créative pour produire des traductions de qualité.

Comment l’IA facilite-t-elle la gestion terminologique?

L’IA sait extraire automatiquement et organiser la terminologie à partir de gros volumes de contenu, suggérer les termes appropriés au traducteur et fournir des bases de données terminologiques à intégrer aux outils de traduction.

Qu’est-ce que l’IA apporte à l’assurance qualité en traduction?

L’IA peut aider à repérer les erreurs de traduction, les incohérences et les problèmes de formatage en signalant les éventuels problèmes, ce qui réduit le travail de révision et d’assurance qualité. Cependant, la révision humaine reste essentielle pour atteindre les meilleures normes de qualité.

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L’IA peut-elle s’adapter à la culture lors du processus de localisation?

L’IA sait analyser les nuances culturelles, mais la véritable adaptation culturelle nécessite l’expertise humaine et la compréhension de la culture cible et des tendances locales, car l’IA seule ne saisit pas toutes les subtilités ni tous les éléments contextuels.

Comment utilise-t-on l’IA dans les projets de localisation?

En automatisant certaines tâches répétitives telles que la conversion des formats de fichiers, l’extraction des textes ou la segmentation du contenu, l’IA accélère la traduction, la post-édition et l’assurance qualité. Ces améliorations nous permettent de gérer de plus gros volumes de texte et de respecter des délais plus serrés.

Peut-on appliquer l’IA à la reconnaissance de la parole et à la transcription?

Oui, la reconnaissance de la parole assistée par l’IA permet la conversion automatique d’un texte parlé en un texte écrit. Cette technologie est très utile pour la transcription, le sous-titrage, la localisation du doublage de la parole et d’autres tâches de localisation multimédia.

Quelles sont les limites de l’IA dans la localisation et la traduction?

Malgré les importants progrès accomplis, l’IA a encore de la difficulté à gérer les contenus complexes et spécialisés, les expressions idiomatiques, les références culturelles et les phrases qui dépendent du contexte. L’expertise humaine reste donc cruciale pour assurer la qualité des traductions.

Qu’est-ce qu’un modèle de langage?

Un modèle de langage est une construction mathématique conçue pour reproduire des aptitudes linguistiques grâce à des calculs sophistiqués.

Tous les modèles de langage se ressemblent-ils?

Non, les modèles de langage varient selon leur finalité. Certains alimentent d’autres modèles pour des tâches en aval, tandis que d’autres servent à prédire le mot qui va suivre dans la phrase, comme sur les claviers de téléphones intelligents.

Qu’est-ce qu’un GML?

Il s’agit d’un grand modèle de langage. On le qualifie de grand en raison du nombre de paramètres qui se trouvent dans les réseaux neuronaux sous-jacents. Il est corrélé (mais pas strictement) à la quantité de données utilisée pour entraîner ces modèles.

Comment évaluer la taille d’un GML?

Les modèles « standard » utilisés dans la traduction automatique comprennent entre 100 et 300 millions de paramètres. Les GML plus communément utilisés comprennent des milliards de paramètres (par exemple, GPT3 en contient 175 milliards.)

Pourquoi la taille des GML est-elle importante?

Plus un GML comprend de paramètres, plus il peut retenir de « connaissances » à partir des exemples fournis pendant son entraînement. Cela a des implications phénoménales en matière de coût informatique (en efficacité, en latence, etc.).

Qu’est-ce que ChatGPT?

ChatGPT est une variante spécialisée de GPT3 (4 maintenant), qui lui-même est l’un des GML les plus puissants sur le marché. Il a été entraîné selon une méthode appelée « reinforcement learning with human feedback » (apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine), dans laquelle des personnes chargées d’annoter les résultats « oriente » le modèle vers le comportement attendu.

Comment ChatGPT peut-il suivre une conversation?

On ne peut pas vraiment dire qu’il suit la conversation; il utilise plutôt des fenêtres contextuelles. En gros, toute la conversation subit un nouveau traitement à chaque itération, ce qui fait que le modèle a accès à l’ensemble du contexte.

Les GML peuvent-ils faire une recherche sur Internet, comme sur Bing ou Google?

Non, les GML comme GPT3 ou 4 n’ont pas directement accès aux moteurs de recherche comme Bing ou Google. Ils sont entraînés d’avance sur un gros volume de données provenant d’Internet, mais ils n’ont pas la capacité de naviguer eux-mêmes sur le Web ou d’effectuer des recherches en temps réel. Leurs réponses sont générées à partir de modèles et d’informations présents dans leurs données d’entraînement.

Peut-on se fier aux contenus générés par les GML?

Pas à 100 %. Bien que ces modèles soient excellents pour la création de phrases cohérentes, ils peuvent manquer d’exactitude dans le contenu ou la précision factuelle.

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