Construire vs. acheter dans la traduction IA : Choisir le chemin qui génère le retour sur investissement

Perspectives de Laszlo Varga, chef de la recherche chez Nimdzi Insights et Bryan Murphy, PDG de Smartling

Alors que l’IA redéfinit la traduction, les responsables de la localisation font face à une question cruciale : vaut-il mieux construire sa propre pile de traduction IA, ou acheter une plateforme spécialement conçue?

Lors de la session 4 de la série AI Translation 101 de Smartling, le PDG de Smartling, Bryan Murphy, s’est entretenu avec Laszlo Varga de Nimdzi pour analyser l’une des décisions les plus marquantes de l’industrie. Ensemble, ils ont partagé des données, des leçons durement acquises et une voie réaliste pour les équipes sous pression exécutive afin d’utiliser l’IA — sans risquer la qualité, la marque ou le budget.

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Pourquoi ChatGPT seul ne suffit pas pour la traduction d’entreprise

Il est tentant de demander : « Pourquoi ne pouvons-nous pas simplement utiliser ChatGPT pour traduire? »

Laszlo a expliqué pourquoi cette approche fonctionne rarement à grande échelle :

« Même les grands modèles de langage les plus avancés produisent encore deux fois plus d’erreurs que la traduction automatique », a-t-il noté, citant le benchmarking Smartling.

ChatGPT n’est pas non plus entraîné sur la voix de votre marque, votre guide de style ou votre terminologie, et comporte un risque élevé d’hallucinations, surtout lors de plusieurs prompts ou sessions. Plus important encore, certaines des parties les plus importantes — et les plus complexes — de la traduction résident dans les flux de travail : l’intégration des systèmes de contenu, la préservation des balises HTML, la gestion du contexte et la réutilisation des ressources linguistiques. ChatGPT à lui seul n’offre rien de tout cela.

Point clé : ChatGPT est puissant pour les consommateurs, mais sans intégration de flux de travail et sans protections de marque, il n’est pas adapté à une traduction à grande échelle en entreprise.

Comment les meilleurs performeurs utilisent réellement la traduction par IA

Bryan a décrit comment les entreprises leaders structurent aujourd’hui la traduction par IA :

• Automatisation des flux de travail
• Créer des moteurs personnalisés qui utilisent la mémoire de traduction, le glossaire et le guide de style
• Ajout de l’estimation de la qualité, du post-montage et de la détection des hallucinations
• Acheminer du contenu vers un humain au besoin

Lorsqu’elles sont bien structurées, ces approches produisent des résultats spectaculaires :

Bryan a partagé que les clients de Smartling ont presque triplé le contenu qu’ils ont traduit, tout en réduisant le coût par mot d’environ 60% et de plus de 50% — rendant Smartling 4 fois plus rapide que la moyenne des LSP.

Point clé : Des plateformes de traduction IA conçues spécialement allient automatisation et gouvernance de contenu, débloqueant l’échelle, des économies de coûts et des gains de qualité.

Les coûts cachés de la création de votre propre solution

Construire une solution de traduction IA en interne peut sembler attrayant. Mais comme Bryan l’a averti :

« Tu vas avoir besoin d’une ingénierie full-stack. Vous allez avoir besoin d’ingénieurs en intégration... les scientifiques des données... un linguiste computationnel... et des ressources QA pour valider et former ce que vous venez de faire. »

Il est relativement facile de prototyper une démo de traduction. Mais la partie difficile (et la plus coûteuse) est de le transformer en une solution d’entreprise évolutive, conforme et sécuritaire pour la marque.

Bryan a ajouté l’angle du coût d’opportunité :

« N’y a-t-il pas quelque chose de mieux que [vos équipes internes] pourraient faire pour réellement générer des revenus pour votre entreprise? »

Point clé : Les piles de traduction DIY sous-estiment souvent le véritable coût et le fardeau des ressources. La combinaison de la mise à l’échelle, de la mise à jour de votre solution pour suivre les développements technologiques et de l’entretien continu coûte souvent aussi cher que la construction initiale.

Les risques de ne pas inclure l’humain dans la boucle

Les deux intervenants ont souligné que l’IA sans examen présente de sérieux risques :

• Dommages à la marque causés par des traductions incohérentes ou même offensantes
• Exposition juridique et conformité : RGPD, contenu réglementé et expressions sensibles dans certains marchés
• Défaillances opérationnelles : Aucune trace d’audit, aucun contrôle de version, ni gestion SLA

Comme l’a averti Laszlo :

« Quels sont certains des risques d’utiliser, disons, des sorties LLM brutes sans plateforme ou post-montage? … Ce sont des hallucinations. C’est un biais. Ce sont des mauvaises traductions ou des traductions omises, ou, tout simplement, aucune traduction. Parfois, le grand modèle de langage ne retourne rien — peut-être une fois sur mille. Mais si tu le fais à grande échelle, c’est un nombre suffisant... Et c’est le risque opérationnel que vous courez. »

Et Bryan a résumé le risque de marque de façon succincte :

« Aucune grande marque n’a jamais été bâtie sur le 'assez bon'. C’est tout le but de tout ça. »

À retenir : Des outils conçus sur mesure, une évaluation de qualité et une post-édition demeurent essentiels pour un contenu à haut risque et à haute visibilité.

Dire « oui » à la haute direction — la manière intelligente

Les deux s’entendaient pour dire que la bonne réponse à la pression des dirigeants n’est pas « non », mais plutôt « oui, et voici comment ».

Bryan a conseillé de présenter la traduction par IA de la même façon que les entreprises envisagent l’IA pour le génie logiciel : elle accélère la production, mais rien n’est livré en production sans révision. Appuyez vos recommandations avec des indicateurs qui tiennent à cœur les dirigeants :

• Volume de contenu : 2 à 8 fois plus traduit, selon vos flux de travail
• Économies : 60% moins cher par mot
• Vitesse : temps de rotation 4 fois plus rapides

Point clé : Positionne l’IA comme un accélérateur contrôlé, pas comme un raccourci.

Le bilan

La session 4 de AI Translation 101 a été claire : la décision de construire ou d’acheter concerne vraiment le risque, les ressources et les résultats.

• ChatGPT seul n’est pas prêt pour une utilisation en traduction entreprise.
• Travailler avec une plateforme d’IA conçue à cet effet apporte des gains tangibles et un retour sur investissement mesurable.
• Construire la vôtre est coûteux, complexe et rarement durable.
• Les outils de mesure de qualité et de post-édition sont non négociables pour la marque et la conformité.

Comme Laszlo l’a rappelé au public : « Les clients ne veulent pas acheter de traduction. Les clients veulent acheter des clients. C’est ça, l’essentiel. »

Avec la bonne approche, les équipes de localisation peuvent dire « oui » à l’IA tout en protégeant la confiance de la marque, en accélérant la production et en prouvant un retour sur investissement.

Si vous avez manqué une partie de la conversation, rejouez le webinaire complet à tout moment, ou écoutez le balado en déplacement.

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