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Résumé du webinaire : sciences de la vie et IA générative

Nouvelles solutions linguistiques

Les outils d'IA générative peuvent sembler futuristes, mais leurs origines remontent au XIXe siècle. Nous préparons et explorons la manière dont ces outils, y compris ChatGPT, peuvent être appliqués aux services de traduction en sciences de la vie de Lionbridge.  Découvrez la présentation de Paraic O’Donnell, chevronné du secteur des sciences de la vie, et de Vincent Henderson, notre expert principal en IA générative, sur la manière dont nous appliquons actuellement l'IA générative pour nos clients en sciences de la vie et certains cas d'utilisation futurs.

Si vous avez manqué notre webinaire sur les sciences de la vie et l'IA générative, vous pouvez le regarder à la demande.

Vous n'avez pas le temps de regarder le webinaire ? Découvrez les points essentiels que notre équipe a abordés au cours du webinaire.

Historique de la GenAI : bien plus qu'une nouvelle technologie risquée

Les personnes qui travaillent dans le secteur des sciences de la vie n'aiment pas les prises de risques. Elles assument la responsabilité de la vie et du bien-être des patients et ne sont donc pas souvent les premières à adopter les nouvelles technologies et les nouvelles tendances. Même si les solutions d'IA générative sont nouvelles sous bien des aspects, leurs origines remontent à l'année 1833, avec la machine à différences de Charles Babbage, et à la vision d'Alan Turing, des machines pouvant « apprendre grâce à l'expérience », et modifier et améliorer leurs instructions.

Plus concrètement, Lionbridge utilise la traduction automatique depuis des années, en particulier la TA neuronale (NMT), pour aider nos clients des sciences de la vie à communiquer de manière plus efficace et rapide avec les patients, les organismes de régulation, les fournisseurs, etc. Nous sommes prêts à utiliser, à développer les solutions d'IA générative et à leur faire confiance pour nos clients du secteur des sciences de la vie, car nous les comprenons parfaitement.

chercheurs cliniques et patients

Sciences de la vie et IA générative : que peuvent faire les grands modèles de langage (LLM) pour le secteur ?

Les LLM (la base des outils d'IA générative) proposent des fonctionnalités adaptées à de nombreuses tâches, notamment les besoins linguistiques des organisations de sciences de la vie. Les LLM sont entraînés sur Internet, un vaste corpus linguistique qui regroupe une grande quantité de connaissances humaines. En raison de leur architecture de réseau neuronale, les LLM peuvent s'engager dans le « deep learning » et développer ainsi leur capacité à déduire des schémas et des degrés de pertinence avec une intervention humaine limitée. Ils peuvent également modifier la structure ou le style des résultats générés, s'auto-corriger et classer des éléments. Ces outils peuvent également interagir avec des opérateurs humains de manière fluide et naturelle. Les humains peuvent utiliser des invites et des questions pour obtenir des réponses complètes, semblables à celles qu'un humain pourrait fournir. Ces capacités permettent de relever de nombreux défis spécifiques aux sciences de la vie.

Les outils peuvent être utilisés pour des activités telles que :

  • La génération de premières ébauches de résumés en langage non scientifique pour les patients
  • La production de contenu spécifique à un public ou à un marché à partir de volumes de données scientifiques principaux
  • L'exploration et l'harmonisation d'entrées non structurées issues d'essais cliniques et d'activités de surveillance

Bien que les outils d'IA n'effectuent pas encore ces tâches en dehors des environnements de test, leurs capacités semblent indiquer qu'ils en seront capables, en particulier lorsque la technologie pourra livrer des performances à grande échelle, comme la NMT, leur prédécesseur.

Cas d'utilisation actuels sur les sciences de la vie et l'IA générative

Les prestataires de services linguistiques utilisent déjà des solutions optimisées par l'IA pour aider leurs clients, à l'image de Lionbridge qui bénéficie d'une longue expérience avec la NMT.

Nous avons déjà utilisé la NMT pour effectuer au moins une partie de ces fonctions :

  • Analyser et classer le contenu
  • Accéder à la capacité de TA à la demande ou en temps réel
  • Diriger du contenu non essentiel vers des flux de travail agiles et efficaces
  • Tirer parti d'une expertise granulaire par lien de service, domaine thérapeutique, etc.

Grâce aux capacités améliorées de l'IA, nous pouvons réaliser ces activités à un degré encore plus élevé avec moins de supervision humaine. Globalement, les sociétés de services de traduction et de contenu telles que Lionbridge utilisent l'IA pour aider leurs clients à atteindre leurs patients et marchés (y compris les nouveaux) plus rapidement, et à développer du contenu plus efficacement en fonction des réservoirs d'informations existants. Nous assurons également la qualité et la conformité du contenu. Toutes ces tâches sont essentielles pour la plupart des organisations des sciences de la vie qui doivent respecter des normes réglementaires.

Futurs cas d'utilisation pour les sciences de la vie et l'IA générative

Les applications actuelles en sciences de la vie pour l'IA vont connaître une croissance exponentielle à l'avenir. Les premiers bénéfices résideront dans les catégories de contenu à moindre risque, comme les supports marketing. Cependant, à mesure que nous augmentons la confiance dans la technologie d'IA et mettons en place de nouvelles façons d'assurer du contenu d'IA générative fiable, nous serons en mesure de développer des applications dans ces domaines :

  • Contenu multinatif : génération de nouveau contenu d'entreprise et marketing pour de nouveaux marchés multilingues.

  • Diminution de la supervision de l'IA et des entraînements nécessaires : à mesure que la base de données de connaissances scientifiques d'Internet se développera, les outils d'IA deviendront de plus en plus compétents et informés.

  • Connaissance du contexte : les instructions pour la création, la localisation ou la traduction de contenu peuvent être conservées et étendues, ce qui améliore les résultats de raffinement itératif.

  • Apprentissage plus rapide : avec la connaissance du contexte, la conception des LLM offrira une assimilation rapide des nouvelles directives.

  • Flux de travail cliniques et réglementaires : les outils d'IA pourraient faciliter la migration des données et la propagation des mises à jour, qui nécessitaient précédemment une main-d'œuvre importante.

  • Conformité et sécurité des patients : l'IA peut aider à préserver ces normes critiques grâce aux directives et dispositifs de sécurité des humains.

Il est essentiel de noter que l'IA ne remplacera jamais les experts humains en sciences de la vie. Elle aidera simplement ces experts à devenir plus efficaces et à se concentrer sur les domaines dans lesquels leur expérience est davantage nécessaire.

chercheur clinique révisant des résultats et des graphiques sur un appareil médical

Contactez-nous

Vous souhaitez utiliser l'IA générative pour vos communications avec les patients, la recherche clinique ou les supports marketing ? Lionbridge bénéficie de décennies d'expérience dans les services auprès de certaines des plus grandes entreprises de sciences de la vie. Nous connaissons les meilleures pratiques pour les services de traduction pour dispositifs médicaux, la traduction d'essais cliniques, et plus encore. Contactez-nous dès aujourd'hui pour découvrir comment Lionbridge peut vous aider en tant que prestataire de services linguistiques. 

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AUTEUR
Paraic O'Donnell, directeur des solutions techniques pour les sciences de la vie
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