Plongée dans les tendances du secteur de la traduction : ce qu’il faut retenir de la conférence Tekom 2024 de Stuttgart

La dernière édition de la conférence Tekom, qui a eu lieu à Stuttgart, en Allemagne, a mis en lumière plusieurs avancées en matière de technologie linguistique, et s’est concentrée sur l’évaluation automatique de la qualité (AQE), la post-édition automatique (APE), et la bonne gestion terminologique reposant sur les opérations de collecte, d’extraction et d’enrichissement. La conférence Tekom, ou TCWorld Conference, rassemble des participants, des intervenants, des étudiants et des exposants du domaine de la « communication technique » venus du monde entier pour assister au plus important événement du secteur. 

Acolad était présent à la fois en tant qu’exposant et intervenant dans l’un des panels, avec Leena Peltomaa, Global Solutions Manager, qui s’est exprimée sur le thème « Révolutionner la DEI et la conformité réglementaire dans la communication technique internationale ». 

Tendances émergentes : évaluation de la qualité basée sur l’IA et processus responsables

L’IA était au cœur des échanges, particulièrement les thèmes de l’assurance qualité et de la responsabilité éthique dans la documentation et les processus basés sur l’IA. L’évaluation de la qualité et la post-édition automatiques ont fait l’objet de nombreux échanges, les entreprises reconnaissant de plus en plus l’importance de la bonne gestion terminologique, de la génération augmentée de récupération (RAG) et des graphes de connaissances pour affiner les résultats offerts par l’IA. Les outils de collecte, d’extraction et d’enrichissement terminologiques ont été plébiscités, les entreprises étant aujourd’hui conscientes de l’importance que revêtent des ressources linguistiques précises pour améliorer la qualité des traductions.

S’orienter au sein d’une offre de solutions complexe

Si la conférence a été une vitrine pour une multitude de solutions techniques d’IA et linguistiques, les participants étaient nombreux à déclarer éprouver des difficultés à s’y retrouver parmi toutes les options disponibles. L’évolution rapide que connaît le secteur constitue un défi pour les clients qui tentent de comprendre et de déployer efficacement ces solutions. La multitude de nouveaux outils disponibles souligne la nécessité de fournir des directives claires sur la manière d’intégrer et d’exploiter au mieux les technologies linguistiques basées sur l’IA.

Globalement, les acteurs du secteur des technologies linguistiques se sont focalisés sur l’utilisation de l’AQE, de l’APE et de la bonne gestion terminologique, l’adoption d’approches innovantes en matière de collecte, d’extraction et d’enrichissement terminologique s’imposant comme des sujets clés. Les entreprises utilisent de plus en plus la RAG et les graphes de connaissances pour améliorer la précision et l’adaptabilité de l’IA, dans le but de garantir que les résultats offerts par l’IA répondent aux attentes des clients et aux normes sectorielles spécifiques.

L’approche d’Acolad : l’évaluation de la qualité sous différents angles

Leena Peltomaa, notre Global Solution Manager, a présenté l’approche globale du Groupe en matière d’évaluation de la qualité et abordé l’évaluation de la qualité des contenus unilingues et traduits. L’approche d’Acolad s’articule autour de différents aspects, notamment la Diversité, l’Équité et l’Inclusion (DEI), la conformité réglementaire et la précision des traductions pour fournir un cadre solide d’assurance qualité, et illustre la manière dont l’IA et les LLM offrent rapidement et facilement des aperçus de la qualité ainsi que la possibilité de procéder à des ajustements en temps réel pour améliorer le contenu.

La gestion des limites de l’IA a été un sujet transverse lors de l’événement, notamment en ce qui concerne la conformité réglementaire, la confidentialité des données et la qualité, pas toujours homogène, du contenu généré par l’IA. L’adoption d’une approche indépendante de tout modèle et l’utilisation de LLM associés à des prompts et une terminologie sur mesure sont apparues comme des stratégies clés pour optimiser l’efficacité de l’IA. L’intégration d’outils d’IA permettant d’obtenir des résultats personnalisés en fonction des besoins spécifiques au contenu a également été présentée comme un moyen de répondre aux besoins uniques propres à l’évaluation de la qualité.

Évolution des technologies de traduction : intégrer la traduction en temps réel

Les développeurs intègrent de plus en plus de fonctionnalités de traduction aux applications, par exemple des solutions de traduction automatique en temps réel sur les portails d’assistance client, reposant souvent sur des LLM tels que ceux d’OpenAI, qui gèrent à merveille le contenu « bruyant ». Toutefois, la traduction automatique neuronale (NMT) reste plus performante que les LLM pour les tâches linguistiques spécialisées. Si les LLM transforment aujourd’hui les workflows, une intégration totale dans des modèles d’entreprises existants demeure un processus progressif.