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Publié le 19 mars 2025

L'IA pour la traduction : Les modèles tels que DeepSeek, ChatGPT et Gemini sont-ils les meilleurs pour la localisation ?

Les grands modèles linguistiques d'IA pour la traduction font l'objet d'un grand battage médiatique - mais remplacent-ils vraiment la localisation professionnelle ?

Traduction

Lia

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

Les salles de réunion, les commentaires sur LinkedIn et les webinaires sont toujours animés par des discussions sur la révolution de l'IA et son impact sur la traduction et la localisation. Bien qu'ils ne soient pas expressément conçus pour la traduction, les LLM sont de plus en plus utilisés pour la création de contenus multilingues, mais le débat se poursuit quant à leur efficacité pour ces tâches.

Mais que disent les experts ?

Comment les modèles d'IA se comparent-ils aux moteurs spécialisés de traduction automatique neuronale (NMT) ?
Sont-ils viables pour une localisation à grande échelle ou mieux adaptés à des tâches créatives et de niche ?
Quels sont les défis éthiques, réglementaires et de sécurité des données qu'ils posent ?
Les modèles d'IA à poids ouvert comme DeepSeek offrent-ils une véritable alternative aux solutions propriétaires ?
Examinons, avec l'aide de quelques experts, l'évolution du paysage de la traduction par l'IA et ce qu'elle signifie pour l'avenir du contenu multilingue.

Traduction de l'IA : Comment les LLM se comparent-ils ?

Bien que les LLM ne soient pas nécessairement conçus pour la traduction, de nombreux professionnels et organisations du secteur ont testé leurs performances par rapport à des systèmes de traduction automatique neuronale (NMT) bien établis.

Certains modèles, tels que les derniers modèles V3 et R1 de Deepseek, ont été salués pour leurs capacités de raisonnement, tandis que les utilisateurs font état d'excellents résultats en matière de fluidité et de créativité avec des modèles tels que GPT4 et Claude.

DeepSeek : Certains experts estiment que sa qualité de traduction chinois-anglais surpasse celle des autres modèles. Il est également particulièrement performant dans les tâches de raisonnement mathématique. Cependant, certains tests préliminaires montrent qu'il pourrait avoir du mal à gérer les nuances contextuelles par rapport à d'autres modèles.
ChatGPT & Claude : Ces modèles sont privilégiés par beaucoup pour des traductions de haute qualité, nuancées et créatives, souvent pour des contenus marketing ou créatifs. Ils peuvent également être utiles pour les étapes des processus de localisation. Dans une étude récente, Claude Sonnet a été évalué par des experts comme étant le meilleur modèle de traduction dans plusieurs paires de langues pour des tâches de traduction générales.
Gémeaux et LLaMa : Les modèles Gemini de Google intègrent des capacités multimodales, améliorant la compréhension contextuelle de différents types de contenu, tandis que le modèle LLaMa de Meta se concentre sur l'efficacité et l'adaptabilité à diverses tâches d'IA.

Aperçu de l'industrie

Renato Beninatto, expert industriel de Nimdzi, qui a exposé ses idées sur les principales tendances qui façonneront l'industrie des langues et du contenu en 2025 dans notre ebook exclusif, a réalisé une expérience pour tester une erreur de traduction et a découvert une différence intéressante entre GPT-4o et DeepSeek V3 lors de la traduction d'une phrase espagnole particulièrement délicate.

Il a publié un message sur LinkedIn : "Cette expérience révèle un écart important entre les capacités de raisonnement de ces modèles d'IA. Si DeepSeek a fait preuve d'une bonne analyse grammaticale, il a éprouvé des difficultés avec le contexte général. ChatGPT a fait preuve d'un raisonnement supérieur en comprenant la relation entre la prémisse du contenu (quatre mots) et la traduction."

Une traduction IA rentable ? Une nouvelle ère

Le coût est une considération majeure pour de nombreux dirigeants qui cherchent à favoriser l'adoption de modèles d'IA dans la création de contenu et la localisation. Alors que de nombreux grands acteurs de l'IA ont des prix de jetons similaires, l'arrivée de DeepSeek a été l'un des principaux bouleversements en termes de coût du LLM.

La société DeepSeek a été formée pour une fraction du coût de ses concurrents, et son coût par jeton est généralement bien inférieur à celui de ses rivaux. Cette baisse des coûts devrait permettre aux petites entreprises et autres organisations d'exploiter la puissance d'un LLM de manière beaucoup plus viable sur le plan financier.

Les coûts du LLM devraient avoir tendance à baisser. Mais pour de nombreuses entreprises qui ont déjà investi dans la construction d'une base de termes ou d'une mémoire de traduction avec la traduction automatique neuronale, ou pour des cas d'utilisation à fort volume, il pourrait rester plus rentable pour l'instant de continuer à utiliser la NMT - d'autant plus que la NMT peut traiter de gros volumes de contenu plus rapidement.

Aperçu de l'industrie

"Il n'y a pas d'approche unique lorsqu'il s'agit de choisir d'utiliser un LLM ou un NMT pour la traduction. La solution la plus rentable dépend du type de contenu, du public cible, du volume de contenu et de nombreux autres facteurs. C'est pourquoi les prestataires de services linguistiques - grâce à leur expertise dans la mise en œuvre de solutions NMT et IA - sont particulièrement bien placés pour aider à trouver le bon équilibre".

- Pavel Soukenik, responsable des solutions globales, Acolad

Personnalisation et modèles à poids ouvert : Une révolution dans la localisation ?

La différence la plus importante entre DeepSeek et ses principaux rivaux LLM est peut-être le fait que le modèle est disponible par le biais d'un modèle à poids ouvert. Alors que certains pourraient le décrire comme une source ouverte, de nombreux experts insistent sur le fait qu'un modèle d'IA qui rend ses paramètres d'apprentissage accessibles au public tout en gardant d'autres aspects du modèle privés devrait être appelé "Open Weight".

Quoi qu'il en soit, contrairement à la plupart de ses concurrents, DeepSeek est personnalisable, avec la possibilité de télécharger, de modifier et de déployer des modèles sur site, ce qui permet aux entreprises d'affiner l'IA de manière spécifique - par exemple, pour s'adapter aux paires de langues et à la terminologie propre à l'industrie.

Cela pourrait être particulièrement innovant pour le développement de nouveaux modèles conçus spécialement pour traiter les travaux dans des langues à faibles ressources qui peuvent être mal desservies par les modèles propriétaires. En outre, les entreprises peuvent former le modèle en toute sécurité sur leurs propres mémoires de traduction, bases de données terminologiques et directives de marque, sans exposer de données sensibles à des tiers.

Les modèles de poids ouverts ont le potentiel de démocratiser réellement les technologies linguistiques avancées, tout en permettant aux organisations de conserver leurs avantages linguistiques concurrentiels. Beaucoup plus d'entreprises pourraient être en mesure d'utiliser des applications personnalisées des modèles, sans avoir à supporter les coûts initiaux considérables de la formation au modèle.

Traduction et conformité de l'IA : Le dilemme de la sécurité des données

Avec l'adoption croissante de l'IA, les préoccupations relatives à la sécurité des données, à la conformité et à l'éthique ne sont pas près de disparaître.

Par exemple, les autorités australiennes, américaines, italiennes, taïwanaises et sud-coréennes ont déjà pris des mesures pour restreindre l'utilisation de DeepSeek, en invoquant des problèmes de protection de la vie privée et des données. L'Italie a suivi une voie similaire lors du lancement de ChatGPT.

La protection des données, les cadres réglementaires et autres préoccupations en matière de conformité restent un obstacle majeur à l'adoption de l'IA pour les entreprises dans de nombreux domaines, en particulier les industries réglementées.

Les chefs d'entreprise doivent notamment se poser les questions suivantes :

Les modèles d'IA peuvent-ils garantir la protection des données et la conformité aux réglementations locales lorsqu'ils sont utilisés pour la traduction ?
Les entreprises peuvent-elles opter pour des modèles d'IA hébergés localement afin de préserver la sécurité des données ?
Quel sera l'impact des approches divergentes de la réglementation de l'IA entre l'Europe, les États-Unis et l'Asie ?

Bien que ces questions n'aient pas de réponses simples, les organisations doivent soigneusement évaluer si les outils de traduction par IA peuvent répondre à leurs obligations de conformité, envisager la viabilité des modèles hébergés localement et se préparer aux implications des approches réglementaires divergentes entre les principales régions du monde.

Deux collègues examinent et travaillent ensemble sur un document à un bureau, éventuellement le soir.

Quelles sont les prochaines étapes de la traduction assistée par l'IA ?

Comme nous l'avons vu, le paysage continue de changer avec des modèles ouverts qui remettent en question les systèmes propriétaires traditionnels, tandis que la rentabilité et les capacités de personnalisation deviennent des facteurs clés de différenciation sur le marché.

L'avenir s'oriente peut-être vers un accès plus démocratisé à la technologie de l'IA, les petits prestataires de services linguistiques et les entreprises acquérant la capacité de déployer et de personnaliser leurs propres solutions d'IA. La tendance au déploiement local et à la personnalisation des modèles va probablement s'accélérer, en particulier pour les organisations qui travaillent avec des langues à faibles ressources et une terminologie industrielle spécialisée.

Toutefois, cette évolution doit naviguer dans des eaux réglementaires complexes, car les pays mettent en œuvre des approches différentes en matière de gouvernance de l'IA. Le secteur devra trouver un équilibre entre l'innovation et la conformité, d'autant plus que les différences régionales en matière de réglementation de l'IA continuent d'apparaître.

Principaux enseignements pour les entreprises et les professionnels de la localisation :

✔ Les modèles d'IA s'améliorent, mais dans certains cas, comme les gros volumes de contenu, les moteurs NMT traditionnels peuvent encore être le meilleur choix.
✔ Les modèles d'IA à poids ouvert peuvent favoriser l'innovation dans le secteur, mais leur adoption dépend de la clarté de la réglementation.
✔ La traduction par IA doit être utilisée de manière stratégique, par exemple, le contenu créatif et la post-édition automatisée.
✔ Les préoccupations en matière de sécurité et de conformité des données restent des facteurs essentiels dans la sélection des outils d'IA.

Aperçu de l'industrie

"L'avenir de l'IA dans le domaine de la traduction et de la localisation n'est pas seulement une question de technologie - il s'agit de trouver un équilibre entre la sécurité, la conformité et l'innovation. L'IA est en train de remodeler l'industrie de la langue, mais le véritable pouvoir réside dans l'adaptation de ces technologies à des contextes spécifiques."

- Pavel Soukenik, responsable des solutions globales, Acolad