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Intelligence artificielle générative : une nouvelle ère pour les services linguistiques

Grâce à ces systèmes d'IA révolutionnaires, la traduction automatique et la localisation atteignent des niveaux inédits. Même si cette technologie est en train d'évoluer, exploitez-la dès à présent.

Lionbridge adopte la technologie d'IA générative pour aider ses clients à optimiser leur contenu professionnel


Grâce aux conseils des experts de Lionbridge, positionnez votre entreprise de manière à basculer vers cette technologie à l'évolution extrêmement rapide. 

Depuis des années déjà, les informaticiens suivent les progrès de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et des grands modèles de langage (LLM), mais cette technologie a attiré l'attention du grand public en 2022, avec le lancement de ChatGPT, un LLM développé par la société technologique américaine OpenAI. Selon Reuters®, la nouvelle application a été celle à la croissance la plus rapide de l'histoire : on estime que, deux mois après son lancement, elle avait déjà attiré 100 millions d'utilisateurs.

La technologie d'IA générative fait parler d'elle à juste titre : sa capacité à générer du texte dans quasiment toutes les langues va profondément modifier notre manière de travailler et de faire des affaires.

Goldman Sachs estime que cet outil pourrait être à l'origine d'une augmentation de près de 7 billions de $ du produit intérieur brut (PIB) mondial et de 1,5 % de la productivité d'ici 2033.

À mesure que cette technologie révolutionnaire évolue, et gagne même en évolutivité, elle va modifier le secteur de la localisation. Cette IA impacte déjà les services linguistiques.

Lionbridge est l'une des premières entreprises à avoir adopté la technologie d'IA générative. Nous pouvons vous aider à en exploiter tous les aspects.

Définir le contexte

Vous allez sans doute croiser des termes liés à l'IA générative. Voici ce que vous devez savoir pour commencer.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

Il s'agit d'un système d'intelligence artificielle (IA) qui peut générer du contenu nouveau, y compris du texte et des images, à partir d'invites et grâce à un entraînement multimodal étendu. Il détermine le résultat le plus plausible semblant avoir été produit par un humain.

Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ?

Il s'agit d'un système d'IA axé sur les langues. L'IA peut résumer, traduire, prédire et générer du texte à partir de connaissances issues d'énormes bases de données. Bien qu'elle ne soit pas spécifiquement entraînée pour traduire du texte, elle peut le faire avec une qualité correcte et s'améliore rapidement.

Qu'est-ce que GPT ?

OpenAI a créé la famille GPT de grands modèles de langage, qui comprend différentes versions de l'IA, comme GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 et d'autres.

GPT-3.5 et GPT-4 alimentent ChatGPT, le produit de chatbot freemium d'OpenAI. GPT-4 est reconnu comme étant le meilleur de tous les grands modèles de langage et il produit, entre autres, de meilleurs résultats linguistiques.  

Les autres marques de LLM incluent, entre autres, Bard de Google, PaLM et LaMDA, LLaMA 2 de Meta AI et Chinchilla de DeepMind. De nombreux autres modèles existent déjà ou sont en cours de développement.   

Webinaire à la demande sur les grands modèles de langage et la technologie d'IA générative

Découvrez comment cette intelligence artificielle va affecter les flux de travail dans le domaine de la localisation. Découvrez les nouvelles possibilités en traduction et création de contenu.

L'IA générative tout au long du cycle de vie du contenu

Il existe des occasions d'exploiter l'IA générative, même lors de ses premières phases, mais vous devez faire preuve de prudence lorsque vous la déployez.

Quand faut-il utiliser l'IA générative ?

Pendant la création de contenu

Cette technologie peut créer du contenu lorsque vous avez des références et des exemples. Par exemple, l'IA générative peut vous aider à créer une nouvelle campagne marketing fondée sur une campagne précédente, et vous aider à contrôler les éventuelles modifications grammaticales ou stylistiques à apporter à votre contenu.

Au cours de la traduction initiale

Si vous effectuez de la génération de contenu multilingue, l'IA générative offrira d'excellentes performances liées à la création d'invites multilingues, car elle aura une entrée source et une sortie à utiliser en tant que référence.

Au cours de la post-édition et de la révision de contenu

Cette technologie offre d'excellentes performances lorsqu'il s'agit de comparer du contenu entre plusieurs langues, afin de déterminer si le sens est identique. Elle peut modifier le texte pour mieux l'adapter, si nécessaire. Lorsque vous vous demandez si vous devez utiliser l'IA générative plutôt que des linguistes pour certaines de ces tâches, assurez-vous que la paire de langues et le domaine sont bien gérés par l'IA générative, et qu'elle est plus économique que les services d'un linguiste. Selon nos recherches initiales, certains cas d'utilisation seront mieux traités par l'IA générative, et d'autres par des linguistes.

Quand ne faut-il pas utiliser l'IA générative ?

Pendant la création de contenu

N'utilisez pas l'IA générative pour créer du contenu lorsque vous ne pouvez pas fournir de contexte. Cette technologie ne peut pas déterminer si un élément est vrai et peut faire des hypothèses incorrectes. Par exemple, elle ne convient pas pour la création de documentations techniques.

Au cours de la traduction initiale

L'IA générative ne remplace pas la traduction automatique et ne doit pas être utilisée pour les traductions initiales. Les modèles d'IA générative actuels ne sont pas économiques.

Au cours de la post-édition et de la révision de contenu

Cette technologie a été majoritairement créée à partir d'un corpus anglais de contenu accessible au public, et est donc moins capable de déterminer le contexte du texte dans des domaines hautement spécialisés ou de fournir des révisions de qualité dans des langues moins courantes. Nous prévoyons que des améliorations seront apportées à l'avenir, mais en attendant, nous recommandons d'utiliser un modèle mixte, intégrant à la fois l'IA générative et des linguistes.

Exploitez efficacement l'IA générative grâce à ces services

La technologie d'IA générative n'est pas encore complètement arrivée à maturité. Avant que les entreprises puissent utiliser cette technologie pour la localisation industrielle, les fournisseurs de GenAI vont devoir adapter leurs serveurs. Cependant, nous pouvons déjà l'utiliser pour certaines tâches de création de contenu, de traduction et de post-édition. 

Lionbridge utilise l'IA générative pour optimiser l'automatisation interne et étayer le contenu professionnel de ses clients. Nous pouvons évaluer les LLM, nettoyer et annoter les données pour les LLM, et aider à identifier et éliminer les stéréotypes, les biais ou le contenu problématique.  

Nous recherchons et développons en permanence des manières d'intégrer les LLM à la traduction professionnelle, et pouvons vous aider à en tirer le meilleur parti en parallèle de leur évolution rapide. Nous pouvons vous aider à faire vos premiers pas grâce aux offres suivantes :

Réutilisation de contenu : génération de texte multilingue ou transcréation

Cette offre est une plateforme en libre-service permettant de générer du contenu multilingue à partir d'informations de base, et de le faire réviser par des spécialistes de l'équipe de Lionbridge. Elle fournit une interface utilisateur pour rédiger du contenu généré par LLM pour des cas d'utilisation particuliers et s'adresse aux entreprises qui souhaitent :

  • Produire du contenu multilingue créatif et attrayant en partant de zéro, notamment des descriptions de produits, des tweets et d'autres supports fondés sur les données dont votre entreprise dispose déjà.
  • Générer du contenu localisé à partir d'un texte source existant, qui trouvera un écho auprès du public cible, même si le résultat ne reproduit pas strictement la source.
  • Adapter des scripts pour respecter des contraintes de temps, car les LLM peuvent efficacement raccourcir des traductions tout en préservant le sens.

Ingénierie d'invites

Ce service se concentre sur la saisie d'invites efficaces pour améliorer la qualité des résultats de la GenAI. 

Lionbridge propose des solutions simplifiées de création d'invites via un développement back-end. Nous aidons les clients à sélectionner le type de contenu qu'ils utilisent pour fournir des exemples aux moteurs et à créer des invites pour améliorer les performances de traduction des LLM dans des scénarios concrets.

L'ingénierie d'invite simplifiée permet à l'utilisateur de réaliser une itération rapide à travers les variantes et de sélectionner le meilleur résultat. Les invites très performantes peuvent être enregistrées et déployées sur un contenu similaire, pour la génération de texte par un LLM ou pour les tâches de traduction, avant d'impliquer un professionnel dans le projet. 

Nous proposons :

  • La création d'invites, la traduction, la transcréation, la révision de traduction, l'analyse et les tests.
  • L'évaluation et la validation des réponses. 

Optimisation des ressources multilingues

Ce service utilise les LLM pour modifier les ressources linguistiques, comme les mémoires de traduction (TM) et les règles stylistiques. 

Vous souhaitez rendre toute votre mémoire de traduction (TM) informelle, en adaptant le ton et le style selon vos spécifications ? Grâce à l'IA générative, vous pouvez y parvenir de manière plus abordable qu'auparavant.

Post-édition et améliorations des processus de localisation

Cette offre utilise la technologie de LLM pour faciliter la mise en place de la post-édition. 

Le fait que le système de LLM effectue les corrections de post-édition les plus répétitives et courantes réduit fortement la charge de travail pour l'éditeur humain. Tout le processus de traduction est ainsi plus simple, plus rapide et plus économique. 

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Vincent Henderson

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Rafa Moral

En tant que vice-président de l'innovation, Rafa supervise les activités de R&D liées à la traduction et aux langues. Ses responsabilités englobent les initiatives concernant la traduction automatique, le profilage et l'analyse de contenu, le relevé terminologique, ainsi que le contrôle et l'assurance qualité linguistique.

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