Services de contenu et de localisation à base d’IA

Oui. En faisant appel à des algorithmes de génération de langage naturel (NLG), l’IA peut créer du texte comme un humain. Ce texte peut être utilisé dans une certaine mesure pour créer des articles, des rapports, des descriptions de produits, etc.

L’IA augmente l’efficacité, l’adaptabilité et la productivité. Elle permet de générer de gros volumes de contenu personnalisé, d’optimiser les éléments SEO, d’améliorer la lisibilité pour différents publics cibles, et de rendre les contenus plus performants grâce à des éclairages basés sur les données.

Dans une certaine mesure, oui. En analysant les données, les comportements types et les préférences des utilisateurs, elle est capable de donner des recommandations de contenu personnalisé d’après leurs centres d’intérêt, pour un plus haut niveau d’engagement et de satisfaction. 

Les questions éthiques soulevées sont les risques de biais, de transparence, et le risque que les contenus générés par l’IA soient trompeurs ou impossibles à distinguer d’un contenu créé par l’homme. Ces risques doivent être atténués par une surveillance attentive, des directives morales et la désignation transparente des contenus générés par l’IA. 

Les techniques de NLP permettent aux logiciels de comprendre et de traiter le langage humain, facilitant ainsi l’analyse du niveau de confiance, l’extraction des thématiques, la catégorisation du contenu et la compréhension du langage. Le contenu est ainsi mieux compris et peut être analysé à grande échelle. 

L’IA joue un rôle essentiel dans la précision de la traduction, la vitesse et la cohérence, car elle aide les traducteurs humains en automatisant des tâches telles que la traduction automatique, la post-édition, la gestion terminologique et l’évaluation de la qualité.

La traduction automatique a fait d’énormes progrès ces dernières années, surtout grâce aux modèles de traduction automatique neuronale (NMT). Mais il faut savoir que la post-édition humaine s’impose souvent pour assurer l’exactitude et la fluidité du texte.

L’IA peut aider à repérer les erreurs de traduction, les incohérences et les problèmes de formatage en signalant les éventuels problèmes, ce qui limite le travail de révision et d’assurance qualité. Cependant, le regard humain reste essentiel pour obtenir la meilleure qualité.

L’IA sait analyser les nuances culturelles, mais la véritable adaptation culturelle nécessite l’expertise humaine et la compréhension de la culture cible et des tendances locales, car l’IA seule ne saisit pas toutes les subtilités ni tous les éléments contextuels.

En automatisant certaines tâches répétitives telles que la conversion entre formats de fichiers, l’extraction de texte ou la segmentation du contenu, l’IA accélère la traduction, la post-édition et l’assurance qualité. Ces améliorations nous permettent de gérer de plus gros volumes et d’honorer des délais plus serrés.

Oui, la reconnaissance vocale assistée par l’IA permet la conversion automatique d’un texte parlé en un texte écrit. Cette technologie est très utile pour la transcription, le sous-titrage, la localisation en voix off et d’autres tâches de localisation multimédia. 

Les systèmes d’IA apprennent des commentaires et corrections des traducteurs humains. Correctement entraînés, ils peuvent améliorer en permanence l’exactitude des traductions et la compréhension de domaines précis, la terminologie et les nuances de langue. 

Malgré les importants progrès accomplis, l’IA a encore des difficultés à gérer les contenus complexes et spécialisés, les expressions idiomatiques, les références culturelles et les phrases qui dépendent du contexte. L’expertise de l’homme reste donc cruciale pour assurer la qualité des traductions.

Un modèle de langage (LM) est une construction mathématique conçue pour reproduire des aptitudes linguistiques grâce à des calculs sophistiqués.

Non, les LM varient selon leur finalité. Certains alimentent d’autres modèles pour des tâches en aval, tandis que d’autres servent à prédire le mot qui va suivre dans la phrase, comme sur les claviers des téléphones. 

LLM signifie « large language model », ou grand modèle de langage en français. On le qualifie de grand en raison du nombre de paramètres qui se trouvent dans les réseaux neuronaux sous-jacents. Est corrélée à cela, quoique moins étroitement, la quantité de données utilisée pour entraîner ces modèles.

Les modèles « standard » utilisés dans la traduction automatique comprennent entre 100 et 300 millions de paramètres. Les LLM les plus courants en comprennent des milliards (GPT3 en a 175 milliards).

Plus un LLM comprend de paramètres, plus il peut retenir de « connaissances » à partir des exemples fournis pendant son entraînement. Ce chiffre se reflète sur le coût informatique (et son efficacité, sa latence, etc.)

ChatGPT est une variante spéciale de GPT3 (4 aujourd’hui), qui lui-même est l’un des LLM les plus puissants sur le marché. Il a été entraîné selon une méthode appelée « reinforcement learning with human feedback » (RLHF, apprentissage par renforcement avec feedback humain), dans laquelle des personnes chargées d’annoter les résultats « orientent » le modèle vers le comportement attendu.

On ne peut pas vraiment dire qu’il suit la conversation : il utilise des fenêtres contextuelles. En gros, toute la conversation est retraitée à chaque itération, ce qui fait que le modèle a accès à l’ensemble du contexte.

Non, les LLM tels que GPT3 n’ont pas directement accès aux moteurs de recherche comme Bing ou Google. Ils sont pré-entraînés sur un gros volume de données provenant d’Internet, mais ils ne sont pas capables de surfer eux-mêmes sur le net ou d’effectuer des recherches en temps réel. Leurs réponses sont générées à partir de schémas et d’informations présents dans leurs données d’entraînement.

Pas à 100 %. Ces modèles excellent dans la création de phrases cohérentes, mais peuvent manquer d’exactitude dans le contenu ou de précision factuelle.