2025-10-31

Gouvernance de la traduction de l'IA : Garantir la conformité, la sécurité et la surveillance humaine

La gouvernance responsable est importante pour les entreprises qui doivent trouver un équilibre entre l'innovation en matière d'IA et la conformité. Lorsqu'il est correctement mis en œuvre, il devient un facteur de croissance et non un fardeau.

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Les nouvelles règles de la traduction par l'IA

La traduction par l'IA est entrée dans les mœurs des entreprises. Ce qui n'était au départ qu'une question d'efficacité est aujourd'hui une capacité stratégique, promettant de permettre aux organisations de communiquer à l'échelle mondiale à la vitesse et à l'échelle voulues. Mais le pouvoir s'accompagne d'une obligation de rendre des comptes, voire d'une responsabilité (comme on le dit dans Spider-Man !).

Le défi Concilier l'automatisation avec la conformité, la confidentialité et l'intégrité éthique. Alors que la loi européenne sur l'IA, les normes ISO et les cadres de protection de la vie privée renforcent les règles, les entreprises doivent passer de l'expérimentation à l'adoption de l'IA en fonction de la gouvernance ( ).

C'est la nouvelle courbe de maturité : il ne s'agit pas seulement de savoir la vitesse de traduction de l'IA, mais aussi la façon dont elle le fait de manière responsable.

Les principaux sujets abordés dans cet article :

  • Pourquoi la gouvernance de la traduction de l'IA est un cadre de confiance
  • L'importance de la gouvernance dans les nouvelles réglementations
  • Catégories de risques et stratégies d'atténuation
  • Construire des flux de traduction IA conformes
  • Meilleures pratiques et cadres pour une adoption responsable

Ce que signifie réellement la gouvernance de la traduction de l'IA

Au-delà des algorithmes : La gouvernance comme cadre de confiance

La gouvernance de la traduction de l'IA n'est pas une fonction technique, c'est un cadre stratégique combinant politique, technologie et contrôle humain. Il définit la manière dont les systèmes d'IA sont formés, validés et déployés, en veillant à ce que les résultats restent précis, éthiques et conformes.

La loi européenne sur l'IA (et d'autres changements réglementaires) rend la gouvernance impérative

Alors que les différentes zones géographiques adoptent des approches différentes en matière de réglementation et de gouvernance de l'IA, en Europe, le paysage réglementaire devient de plus en plus clair.

La loi européenne sur l'IA, approuvée en 2024 et devant s'appliquer pleinement à partir de 2026, établit une approche fondée sur les risques qui classe les systèmes d'IA en quatre catégories - risque minimal, limité, élevé et inacceptable - avec des obligations qui augmentent en fonction du niveau.

Les systèmes de traduction entrent généralement dans les catégories de risque limité ou élevé en fonction de l'utilisation et de l'impact des données, par exemple l'utilisation finale du contenu. Les systèmes à haut risque doivent répondre à des exigences strictes en matière de transparence, de surveillance humaine, de documentation et de cybersécurité, tandis que les systèmes à risque limité se concentrent sur la divulgation des informations et leur utilisation responsable.

Vous n'êtes toujours pas sûr ? L'UE dispose d'un outil de vérification de la conformité (Compliance Checker ) qui vous aidera à mieux comprendre vos obligations en vertu de la loi.

Les différentes classifications ont des implications directes pour les entreprises qui utilisent la traduction d'IA, car elles doivent faire preuve d'une gouvernance et d'une responsabilité solides. Par ailleurs, les normes ISO telles que ISO 42001 (gestion de l'IA), ISO 17100 (qualité de la traduction) et ISO 27001 (sécurité de l'information) renforcent la nécessité d'un contrôle démontrable des processus pilotés par l'IA.

D'une manière générale, les entreprises opérant dans l'UE et utilisant l'IA pour la traduction devront prouver leur conformité sur trois fronts :

  • Transparence: Qui a formé le modèle, sur quelles données et dans quel but.
  • Responsabilité: Qui signe l'exactitude des résultats et l'intégrité éthique.
  • Traçabilité: La façon dont les décisions et les corrections sont enregistrées et vérifiables.

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Gérer les risques liés à l'IA : Exposition aux données, biais et autres

Confidentialité des données et protection de la propriété intellectuelle

Un autre aspect majeur de la gouvernance de l'IA, au-delà de la réglementation, est la protection des données. Les LLM peuvent exposer des contenus sensibles s'ils ne sont pas correctement configurés, en particulier lorsqu'ils sont utilisés avec des modèles ouverts ou formés publiquement.

En l'absence d'une gouvernance stricte, les documents téléchargés ou la terminologie propriétaire peuvent par inadvertance faire partie des données d'entraînement des modèles, ce qui entraîne une fuite de données, une perte de propriété intellectuelle ou une non-conformité réglementaire. La gouvernance commence avec des contrôles de résidence des données, des connecteurs sécurisés et des politiques de traduction sans trace qui empêchent la réutilisation des données.

"Les gens doivent parler de la manière dont les LLM et l'IA peuvent être utilisés de manière éthique. Même s'il y aura de plus en plus de réglementations telles que la loi européenne sur l'IA, [la gouvernance des données] restera au premier plan. Comment pouvons-nous nous assurer que tout reste sûr et, en même temps, continuer à former ces moteurs de manière à ce que nous puissions mieux utiliser les données ?

Portrait de Petra Angeli


Petra Angeli
Head of Product and Solutions Enablement, Acolad, dans Top Voices : L'échange d'idées sur la mondialisation

Préoccupations en matière de qualité et hallucinations liées à l'IA

Les résultats non contrôlés de l'IA peuvent compromettre la conformité à la marque ou à la réglementation. Le phénomène de l'hallucination LLM, même s'il peut être minimisé, reste un risque pour de nombreuses applications de contenu d'IA.

L'une des façons de relever ces défis est d'utiliser des outils capables d'optimiser le contenu source, de corriger automatiquement les erreurs et d'aligner le contenu sur les lignes directrices de votre marque. Une autre option, plutôt qu'un flux de travail entièrement automatisé pour votre contenu, consisterait à intégrer une couche de post-édition avec des experts humains.

Préjugés et surveillance éthique

Les biais dans les données de formation peuvent fausser le ton, le genre ou la signification culturelle. La gouvernance éthique exige des audits des ensembles de données, de la diversité linguistique et des protocoles de détection des préjugés humains afin de garantir l'inclusivité et la précision.

Encore une fois, si les efforts de formation continue des modèles LLM visent à remédier à ces biais, l'intervention d'un expert et la supervision humaine sont des facteurs essentiels pour éviter ces écueils. Les organisations peuvent également mettre en œuvre des tests de partialité avant le déploiement, utiliser des ensembles de données linguistiquement et culturellement diversifiés et mettre en place des processus d'examen éthique clairs.

Des audits réguliers et des boucles de retour d'information de la part des linguistes humains garantissent en outre la détection précoce et la correction des préjugés, en intégrant l'équité, l'inclusivité et la transparence à chaque étape du processus de traduction de l'IA.

Concevoir des flux de travail de traduction IA conformes

« Human in the loop » (avec intervention humaine) L'épine dorsale de la conformité

L'automatisation ne remplace pas l'expertise humaine, elle l'amplifie. Le cas échéant, les flux de travail "human-in-the-loop" (HITL) permettent à un contrôle continu de la qualité, une correction contextuelle et un examen réglementaire, créant ainsi une piste de conformité défendable.

"La tentation d'éliminer les humains du processus de traduction est réelle, mais n'oublions pas que l'IA continue d'apprendre mais ne peut pas ressentir. Les sentiments humains sont essentiels".

Portrait de Bertrand Gstalder


Bertrand Gstalder

PDG, Acolad

Gouvernance en couches pour l'évolutivité

Un moyen efficace de concevoir des flux de traduction IA consiste à adapter le processus à la sensibilité et à l'objectif du contenu. Cette approche implique souvent l'adoption de flux de travail hiérarchisés sur le site :

  • Contenu à faible risque: Traduction AI avec contrôles de qualité automatisés, parfaite pour les contenus internes ou à fort volume.

  • Risque modéré: Traduction IA avec révision par un linguiste humain, en particulier pour les documents destinés aux clients ou le contenu des produits.

  • Risque élevé: Traduction assistée par ordinateur avec révision par un expert linguiste ou traduction entièrement humaine, comme les contenus techniques ou réglementés dans les secteurs des sciences de la vie, du droit ou de la finance.

Chaque niveau peut être adapté aux besoins de votre organisation avec des accords de niveau de service clairement définis , des contrôles de conformité et une documentation d'audit qui s'alignent sur votre profil de risque et vos obligations réglementaires.

Cela garantit que chaque niveau de contenu, du matériel de marketing aux soumissions réglementaires, est traçable, vérifiable et conforme. Dans l'ensemble, cela vous donne l'assurance que les normes de qualité et de gouvernance sont respectées de manière cohérente dans vos opérations multilingues.

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En savoir plus

Bonnes pratiques et cadres pour une adoption responsable de la traduction de l'IA

1. Créer un conseil de gouvernance

Inclure les responsables de la conformité, de l'informatique et de la localisation. Leur supervision conjointe définit la tolérance aux risques liés à l'IA, la sélection des fournisseurs et la fréquence des audits.

2. Mettre en place un système de gestion de l'IA

Adopter des cadres tels que l'ISO/IEC 42001 pour la gouvernance de l'IA, en l'intégrant aux systèmes ISO 17100 et 27001 existants, ou s'associer à une organisation telle qu'Acolad, qui a une longue expérience de la conformité à la gouvernance des technologies langagières.

3. Classer les contenus par niveau de risque

Tous les contenus n'ont pas besoin d'être examinés de la même manière. Définir des niveaux de traduction en fonction de la sensibilité des données et de l'exposition à la réglementation. Par exemple, les flux de travail basés uniquement sur l'IA peuvent être parfaitement adaptés à la documentation interne, tandis que la post-édition par un linguiste expert peut être préférable pour les documents externes critiques pour l'entreprise.

4. Suivi et audit des performances

Utilisez des tableaux de bord d'assurance qualité et des journaux automatisés pour prouver la conformité, l'évolution du modèle et la responsabilité des décisions.

5. Garder le contrôle sur les humains

Imposer des points de contrôle de validation linguistiques et éthiques. La gouvernance ne consiste pas à limiter l'IA - il s'agit de utiliser l'IA de manière sûre, transparente et durable.

La traduction responsable de l'IA, un avantage concurrentiel

Il est important de se rappeler que si le paysage réglementaire émergent de l'IA peut sembler complexe, il peut également constituer un facteur de différenciation crucial par rapport à vos concurrents.

Les entreprises qui intègrent l'IA de manière responsable peuvent évoluer plus rapidement, réduire les risques et renforcer la confiance avec les régulateurs, les partenaires et les clients. Plus simplement encore, elle vous permettra d'accéder à des marchés réglementés que vos concurrents non conformes n'auront pas.

"Dans les secteurs réglementés en particulier, le fait de pouvoir prouver que l'on peut travailler en toute sécurité devient un facteur de différenciation. La conformité ne consiste pas seulement à éviter les amendes, il s'agit d'être le partenaire de confiance dans la salle".

Jennifer Nacinelli


Jennifer Nacinelli 

Responsable du programme de données d'IA, Acolad

À retenir

  • Adopter des cadres de gouvernance, ou envisager de faire appel à un partenaire connaissant bien ces cadres, pour gérer les risques liés à la traduction de l'IA.

  • Classer le contenu en fonction de la criticité de la conformité pour appliquer les contrôles adéquats.

  • Utiliser des modèles "human-in-the-loop pour garantir des résultats éthiques et précis, en particulier pour les contenus critiques.

  • Vérifier et documenter chaque étape pour prouver la transparence et la responsabilité.

  • Considérer la gouvernance comme un catalyseur, et non comme une contrainte, de la préparation mondiale à l'IA.et non une contrainte, pour l'état de préparation à l'IA au niveau mondial.

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Foire aux questions

La gouvernance de contenu par l'IA, c'est nouveau ? Nous avons des réponses.

Qu'est-ce que la gouvernance des traductions par l'IA ?

Un cadre structuré garantissant que la traduction de l'IA respecte les normes de qualité, de sécurité et de conformité.

Comment la gouvernance des traductions par l'IA favorise-t-elle la conformité ?

Il aligne l'utilisation de l'IA pour les tâches de traduction sur les cadres réglementaires, comme les normes ISO, les considérations éthiques et la législation, comme la loi européenne sur l'IA.

Pourquoi le contrôle humain est-il essentiel pour la gouvernance de la traduction ?

Pour les contenus les plus sensibles, les humains peuvent valider le contexte, le ton et la signification réglementaire que l'IA ne peut pas entièrement saisir.

Quels risques la gouvernance de la traduction de l'IA permet-elle d'aborder ?

Elle permet d'atténuer certains problèmes courants de l'IA, tels que l'exposition aux données, les hallucinations, les biais et l'incohérence des résultats.

La gouvernance peut-elle ralentir la traduction de l'IA ?

Pas si elle est conçue de manière intelligente. Des tactiques telles que l'utilisation de flux de travail échelonnés peuvent contribuer à maintenir à la fois la rapidité et la sécurité.

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