2025-11-28

Les vraies mesures de la traduction par l'IA : Des données claires sur l'automatisation

Comment s'assurer que l'utilisation de l'IA pour les traductions est fiable et qu'elle n'introduit pas de risques supplémentaires ? Nous examinons les indicateurs clés et les cas d'utilisation qui montrent les moyens les plus efficaces de mettre en œuvre la traduction par l'IA.
virtual-document-management-system-concept

La traduction par IA est-elle suffisamment fiable pour les contenus d'entreprise ?

En bref, la réponse est la suivante : Oui, mais seulement si vous le gouvernez.

Lorsqu'il s'agit de contenu multilingue, l'IA peut faciliter la tâche. Mais s'appuyer uniquement sur l'IA est un risque stratégique ; vous devez l'utiliser comme un copilote, et non comme un pilote automatique. Plus qu'un oui ou un non à la fluidité et à la fiabilité, la question est de savoir comment séparer l'automatisation évolutive d'un risque critique inacceptable.

Soyons honnêtes, le risque est partout, et même les humains font des erreurs.  Comme lorsque le "Assume nothing" de HSBC a été mal traduit, causant un problème de 10 millions de dollars. C'est pourquoi nous devons quantifier les risques liés à l'IA avant de développer un flux de travail de traduction. Cet article utilise des données de performance réelles provenant de milliers de segments évalués pour montrer :

  • où AI excelle véritablement,
  • où elle est encore en difficulté,
  • et comment prendre des décisions en toute confiance en s'appuyant sur des mesures de qualité plutôt que sur des suppositions.

Dans cette étude approfondie, vous apprendrez :

  • Pourquoi la terminologie et la précision, et non le style, sont les zones dangereuses de la traduction assistée par ordinateur.
  • Comment l'IA modifie les performances de traduction en fonction du domaine de contenu.
  • Comment élaborer un modèle de gouvernance axé sur les données pour la traduction de l'IA.

Comment mesurer la performance des traductions par l'IA ?

Pour que l'adoption de l'IA ne se fasse pas au hasard, nous nous sommes concentrés sur la collecte de données réelles et sur la mesure des performances. C'était exactement notre objectif il y a 12 mois lorsque nous avons lancé un projet pilote avec Lia : analyser la qualité des traductions par IA à grande échelle et quantifier l'impact de l'automatisation.

Tout au long de ce projet pilote, nous avons traité plus de 4,5 millions de mots dans 125 paires de langues dans des environnements d'entreprise réels couvrant la finance, les sciences de la vie, la technologie et le luxe. Ces données nous fournissent des éléments concrets pour montrer où l'IA produit un retour sur investissement et où la gouvernance doit intervenir.

Performances de la traduction par l'IA : Effort et qualité

Les données le confirment : La qualité de l'IA varie fortement d'une paire de langues à l'autre. Les gains d'efficacité sont les plus importants dans les langues à ressources élevées, tandis que les langues structurellement différentes ou à faibles ressources nécessitent encore un soutien humain important.

 

Paire de langues Note de qualité Effort de post-édition Recyclage de l'IA
Anglais > Portugais ⭐⭐⭐⭐⭐ Faible Pas nécessaire
Anglais > Suédois ⭐⭐⭐⭐ Faible Pas nécessaire
Anglais > Chinois ⭐⭐⭐ Élevé Recommandé
Anglais > Coréen ⭐⭐ Très élevé Recommandé

Ce que les données nous apprennent :

  • La plupart des langues européennes ne nécessitent qu'un minimum d'édition humaine (forte production d'IA).
  • Les langues asiatiques nécessitent une intervention humaine importante, voire très importante, ce qui confirme que l'IA a du mal à gérer les paires de langues structurellement différentes et à faibles ressources.  

Les domaines dans lesquels la traduction par l'IA présente le risque le plus élevé : Terminologie et précision

Notre analyse confirme également une idée reçue : L'IA est généralement fluide, mais souvent peu fiable. Les problèmes "légers" les plus fréquents sont les suivants

  • Style - 31% des erreurs
  • Fluidité - 28% de toutes les erreurs

Ces erreurs peuvent être perceptibles, mais elles causent rarement des dommages au niveau de la conformité ou de l'image de marque.

Le véritable risque réside dans la terminologie et la précision, qui représentent la majorité des erreurs majeures et critiques. C'est là que l'IA présente le plus grand risque :

  • Terminologie (44%). Il peut s'agir de noms de produits, de termes techniques ou de formulations juridiques mal traduits.
  • Précision (38%). Il s'agit de déformer le sens, d'omettre des détails importants ou d'ajouter des informations non souhaitées par rapport à la source. 
Catégorie d'erreur
Principale et critique
Mineurs et neutres
________________________
Terminologie
44%
23%
Précision
38%
23%
Style
8%
31%
La fluidité
12%
28%
Conclusion Les résultats bruts de l'IA ne sont pas sûrs pour les contenus critiques ou réglementés sans validation humaine.

"Les risques les plus sérieux de la traduction assistée par ordinateur ne sont pas le style ou la fluidité, mais la terminologie et la précision. Ces problèmes majeurs ont un impact sur la signification, la conformité et la confiance dans la marque"

Portrait de Petra Angeli


Petra Angeli
Responsable des solutions globales, Acolad

Le domaine du contenu est important : Technique vs. Créatif

Les performances de l'IA ne sont pas uniformes. Outre les risques liés à la terminologie et à l'exactitude, cela dépend fortement du domaine du contenu source. Nous avons identifié avec précision les contenus qui se prêtent à une automatisation poussée et ceux qui requièrent une expertise humaine. Le tableau suivant montre quelle méthode de traduction est la mieux adaptée à chaque domaine de contenu en établissant une correspondance entre l'efficacité de l'IA, l'effort de post-édition escompté et les principaux risques à surveiller.

  Traduction AI avec optimisation automatisée Traduction hybride IA + révision humaine Transcréation hybride ou humaine pour le ton de la marque AI + Expert de domaine Linguiste
Domaine du contenu Technique Informatique et logiciels Créatif (Luxe) Juridique et financier
Score d'aptitude à l'IA ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Effort de post-édition minimales Faible Élevé Faible
Zones à haut risque Pas de résultats significatifs Précision Terminologie, précision, style Précision (conformité)

Ce que cela signifie pour votre contenu :

  • Contenu technique et structuré - Idéal pour une automatisation poussée.
  • IT & Software - Automatiser le gros du travail, vérifier les détails.
  • Contenu créatif et riche en marques - L'expertise humaine est essentielle, voire obligatoire. L'IA a du mal à gérer le ton, les nuances et l'intention émotionnelle.
  • Contenu réglementé (juridique, financier) - Tolérance zéro pour les erreurs ; nécessite un examen humain spécifique au domaine. 

 

L'IA est votre copilote, pas le pilote automatique

Les entreprises les plus performantes traitent l'IA comme un copilote, et non comme un pilote automatique. L'IA accélère la production, mais les humains préservent le sens, la conformité et la confiance. Notre projet pilote valide l'efficacité de ce modèle hybride :

  • Réduction de l'effort de 10 à 20 % par rapport à l'effort de Traduction automatique neuronale (NMT)
  • Réduction de 40 à 50 % de l'effort par rapport à la Traduction humaine

L'efficacité est réelle, mais seulement lorsqu'elle est associée aux bons garde-fous. Votre plateforme de traduction IA doit offrir :

  • Une visibilité et un contrôle complets à chaque étape.
  • Alignement des données et de la terminologie pour plus de précision.
  • Sécurité de niveau entreprise (modèles d'IA privés, certifiés ISO et conformes au GDPR).

En adoptant cette approche de copilote, vous éliminez le chaos de l'IA incontrôlée tout en maximisant la vitesse et l'échelle.

Les points clés de votre stratégie de traduction en matière d'IA

L'automatisation complète n'est pas la solution pour développer le contenu multilingue, mais une gouvernance intelligente, basée sur les données. Notre analyse le prouve :

  • Pistes de données: Seule une performance mesurée peut montrer la qualité de l'IA et la manière d'allouer efficacement les ressources.
  • Valeur réelle de l'être humain dans la boucle: La valeur première de l'expertise humaine est de protéger le contenu multilingue contre les erreurs à haut risque (terminologie et précision), et non de corriger le style ou la grammaire de base.
  • L'objectif du contenu est essentiel: L'IA excelle dans les contenus techniques, mais nécessite une intervention humaine importante dans les domaines créatifs et réglementés.
  • IA + expertise humaine: Tirez parti d'une plateforme d'IA qui permet à vos linguistes de se concentrer sur la validation des nuances et de la précision. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Prêt à adopter l'IA pour la traduction avec une qualité de performance prouvée ?

Contactez-nous
Foire Aux Questions

Vous êtes novice en matière de traduction IA ? Nous répondons à vos questions

Comment garantir la qualité et la cohérence de la traduction de l'IA ?

La qualité et la cohérence de la traduction IA sont obtenues en allant au-delà des modèles génériques de traduction automatique et en injectant activement les actifs linguistiques de l'entreprise en tant que contexte. Ce processus permet de personnaliser les résultats de l'IA et de s'assurer qu'ils correspondent à votre marque, à votre domaine, à votre terminologie et à vos mémoires de traduction (TM). 

Quels sont les contenus qui ne doivent pas être traduits uniquement par l'IA ?

Les contenus qui nécessitent un degré élevé de nuances subjectives, un ton persuasif ou une précision juridique/réglementaire ne doivent pas être traduits uniquement par l'IA. Nos données montrent que les contenus relatifs au luxe, à la création, au droit et à la finance présentent le risque le plus élevé en raison du potentiel d'erreurs majeures en termes de précision et de terminologie. 

Quelle est la différence entre la traduction NMT et la traduction LLM ?

La traduction automatique neuronale (NMT) utilise des modèles formés qui sont rapides et adaptés à la traduction, ce qui permet souvent d'obtenir une qualité prévisible. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont génératifs, conscients du contexte et fluides, mais ils peuvent parfois produire des résultats incohérents ou imprévisibles, ce qui nécessite un contrôle humain plus important.

Ressources connexes

L'IA pour la traduction : Les LLM changent-ils la donne ?

L'IA pour la traduction : Les LLM changent-ils la donne ?

Article
Traduction automatique vs IA générative en traduction

Traduction automatique vs IA générative en traduction

Article
Adopter l’IA éthique pour la croissance et l’innovation

Adopter l’IA éthique pour la croissance et l’innovation

E-book
La traduction automatique à l'ère de l'IA : Le passé, le présent et l'avenir de la MT

La traduction automatique à l'ère de l'IA : Le passé, le présent et l'...

Article