Quelle est la précision du site Web DeepL?

DeepL est un moteur de traduction automatique et un fournisseur de traduction par IA reconnu pour produire des résultats de haute qualité, notamment pour les langues européennes. Beaucoup d’entreprises l’utilisent comme l’un de leurs principaux moteurs de MT, mais la précision varie plus que ce que la plupart des gens pensent. Ce guide explique les forces de DeepL, ses limites et pourquoi les programmes de traduction d’entreprise les plus précis utilisent plusieurs moteurs de traduction automatique orchestrés ensemble au lieu de dépendre d’un seul fournisseur.

Points clés à retenir

• DeepL est très précis pour de nombreuses langues européennes, mais moins cohérent entre d’autres paires et domaines linguistiques.
• Aucun moteur MT unique n’est universellement le meilleur. La précision varie selon la langue, le contenu et le contexte.
• Le benchmarking Smartling montre que la TA neuronale peut surpasser la MT basée sur des LLM pour une précision stricte, c’est pourquoi une stratégie multi-moteurs est essentielle.
• Les plus gros gains de qualité viennent du flux de travail autour de la MT, pas seulement de la MT.
• Le hub IA de Smartling sélectionne le meilleur moteur pour chaque tâche et applique l’IA et les étapes humaines pour offrir une plus grande précision à grande échelle.

Alors, à quel point DeepL est-il précis dans différentes langues et cas d’usage, et comment les responsables de la localisation devraient-ils évaluer où il s’inscrit dans leur stratégie de traduction?

Avant d’explorer les forces et faiblesses de DeepL, il est utile de s’appuyer sur un concept fondamental : la précision dans la traduction d’entreprise dépend du choix du bon moteur de traduction automatique pour chaque paire de langages et de l’application des outils QA et de l’automatisation des flux de travail par-dessus. C’est pourquoi les marques mondiales s’appuient généralement sur des plateformes de traduction IA comme Smartling plutôt que sur des outils à moteur unique lorsque la qualité compte.

Quelle est la précision de DeepL?

DeepL figure constamment parmi les moteurs de traduction automatique les plus précis pour les paires de langues européennes. Les études de l’industrie et les benchmarks des utilisateurs le placent souvent en avance ou comparable à des moteurs comme Google Translate et Microsoft Translator lorsqu’il s’agit de gérer des structures de phrases complexes ou des nuances dans des langues européennes à haute ressource.

Mais la précision change quand on dépasse ces forces. La performance varie selon la paire de langues, le type de contenu et le domaine, ce qui est exactement ce que l’équipe d’IA de Smartling observe dans le benchmarking à grande échelle.

« Notre benchmarking montre que les LLM seuls ne surpassent pas systématiquement la MT neuronale en termes de précision. Chaque moteur brille dans différentes paires de langages et domaines », a partagé Olga Beregovaya, vice-présidente de l’IA chez Smartling, lors d’une récente entrevue.

Même les moteurs MT les plus performants excellent dans certains domaines, mais atteignent des limites ailleurs. Le nouveau modèle basé sur les LLM de DeepL améliore la fluidité et le contexte pour un contenu plus long ou plus naturel en langage, mais il n’élimine pas la variabilité observée selon les langues et types de contenu.

Comme l’explique Beregovaya, « les entreprises ont besoin d’une plateforme, pas d’une intégration ponctuelle. Faire des benchmarks des moteurs de MT, acheminer intelligemment le contenu et valider la qualité à grande échelle nécessite plus qu’une API de fournisseur. » Cette perspective reflète ce que les programmes de localisation matures savent déjà : la vraie précision vient du choix du bon moteur pour chaque tâche plutôt que de supposer qu’un seul moteur est le meilleur dans tous les domaines.

DeepL est-il un bon traducteur pour les équipes de localisation?

Pour beaucoup d’équipes, oui. DeepL est reconnu pour produire des traductions au son naturel et gérer des constructions complexes mieux que de nombreux moteurs MT concurrents. Il fonctionne particulièrement bien pour les langues européennes et peut être un excellent choix pour les communications internes, les brouillons de documentation, les réponses au support client et le contenu à usage général. Selon une étude de 2024 mise en avant par DeepL de l’Association of Language Companies (ALC), 82% des entreprises de services linguistiques utilisent maintenant DeepL, preuve de son adoption généralisée et de sa confiance dans l’industrie.

Cependant, ses performances ne sont pas uniformes entre les langues ou les domaines. Une grande variabilité persiste avec des langages à faible ressource, du contenu technique ou des formats très structurés. DeepL ne remplace pas non plus le besoin de flux de travail hybrides où l’IA et les humains collaborent pour assurer la précision et le ton du contenu destiné aux clients.

Comment fonctionne la traduction de DeepL

DeepL combine la traduction automatique neuronale avec une architecture LLM plus récente qui améliore la gestion du contexte et la fluidité. Plutôt que de traduire mot à mot, ses modèles évaluent des étendues de texte plus longues et analysent les motifs sur toute la phrase ou le paragraphe. Cela aide à produire une production plus naturelle, surtout pour les langues qui partagent des similarités structurelles.

DeepL offre un accès web, bureau, mobile et API. Il prend aussi en charge la traduction de documents qui maintient la plupart des formats, ce qui la rend pratique pour les équipes d’affaires travaillant avec des outils comme Word, PowerPoint ou PDF.

Reconnu pour générer des résultats de haute qualité, DeepL se distingue par l’utilisation de son infrastructure de nouveaux modèles de langage (LLM ) de nouvelle génération. Cette technologie avancée permet à DeepL de capturer le contexte avec une précision difficile à égaler par d’autres outils. La façon dont il identifie les nuances et s’adapte à un texte complexe le rend très fiable, surtout pour un usage professionnel.

Langues prises en charge

La couverture linguistique de DeepL continue de s’élargir et inclut maintenant des dizaines de langues largement utilisées. Celles-ci incluent l’anglais, le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien, le portugais, le néerlandais, le polonais, le russe, l’ukrainien, le grec, le turc, le chinois, le japonais, le coréen et l’indonésien. Bien que la couverture ait considérablement augmenté, DeepL prend encore en charge moins de langues que des moteurs comme Google Traduction, surtout pour les marchés à longue traîne et à faibles ressources.

Avantages de DeepL

• Une grande précision pour de nombreuses paires de langues européennes
• Une sortie plus naturelle pour des phrases complexes
• Outils conviviaux pour la traduction de texte et de documents
• Options de confidentialité des données adaptées aux entreprises via DeepL Pro
• Accès API pour l’intégration dans les plateformes et applications

Inconvénients et limites de DeepL

Les avantages de précision de DeepL ne s’étendent pas toujours aux langues non européennes, au contenu très technique ou aux domaines à faibles ressources. D’autres moteurs peuvent mieux performer selon la paire de langages et le contenu. Ces différences de performance reflètent la réalité plus large des systèmes de traduction automatique.

« La MT neuronale est encore plus forte pour une précision stricte dans de nombreuses paires de langues. Les LLM aident à la fluidité et au contexte, mais il faut les deux pour gérer toute la gamme de contenus mondiaux », a expliqué Alex Yanishevsky, directeur principal des solutions d’IA chez Smartling, lors d’un récent webinaire Smartling. Son commentaire souligne la nécessité d’évaluer les moteurs de traduction automatique selon des cas d’utilisation spécifiques, plutôt que de supposer qu’un modèle unique donnera des résultats cohérents partout.

DeepL offre aussi moins de langages que Google ou Microsoft, et il ne supporte pas d’options de personnalisation avancées comme l’intégration complète de la mémoire de traduction ou l’ajustement spécifique à un domaine, de la même manière que certains systèmes d’entreprise.

DeepL est-il meilleur que Google Traduction

DeepL et Google Traduction fonctionnent différemment selon vos objectifs. DeepL produit souvent des résultats de meilleure qualité pour les langues européennes et des textes nuancés. Google Traduction offre une couverture linguistique beaucoup plus large et pourrait surpasser DeepL dans certaines langues asiatiques et à faible ressource.

Cependant, les plus grands gains en qualité et en efficacité proviennent généralement du flux de travail entourant votre moteur MT plutôt que du moteur seul. Le flux de travail de traduction IA de Smartling utilise la MT comme point de départ et utilise des LLM ainsi que des fonctionnalités supplémentaires alimentées par l’IA pour enrichir le résultat avec des étapes supplémentaires de l’IA qui améliorent la structure, la cohérence et la clarté.

« En utilisant de grands modèles de langage dans le processus, nous avons pu remplacer le MTPE par des flux de travail d’IA qui réduisent le temps de cycle tout en améliorant la qualité. Mais ces flux de travail dépendent toujours du choix du bon moteur de MT pour chaque tâche », a expliqué Yanishevsky lors d’un autre webinaire Smartling. Son observation renforce que, pour une traduction d’entreprise réussie, les moteurs MT et LLM ne sont qu’un composant d’un système plus vaste.

Existe-t-il d'autres concurrents à DeepL? Les 3 meilleures alternatives à considérer

Si DeepL est reconnu pour ses traductions de haute qualité, plusieurs autres outils de traduction offrent des caractéristiques et des capacités distinctes. Vous trouverez ci-dessous une vue d'ensemble des alternatives significatives :

Amazon Translate

Amazon Translate est un service de traduction automatique neuronale développé par Amazon Web Services. Il s'appuie sur des réseaux neuronaux pour produire des traductions rapides et cohérentes dans plusieurs langues. Conçu pour être évolutif, il se connecte facilement à d'autres services AWS, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises qui font déjà partie de l'écosystème AWS. Amazon Translate couvre plus de 75 langues et est particulièrement efficace pour la traduction de gros volumes de texte, tels que les sites Web et les applications. Ses capacités de traduction en temps réel sont avantageuses pour les contenus dynamiques et les données générées par les utilisateurs. Cependant, bien qu'il offre des performances solides, certains utilisateurs estiment que ses traductions manquent parfois de la précision subtile que l'on trouve dans les services de traduction plus spécialisés.

Google Translate

Avec la prise en charge de plus de 130 langues, Google Translate figure parmi les outils de traduction les plus utilisés. Il offre toute une série de fonctionnalités, notamment la traduction de textes, de discours et d'images, qui le rendent adapté à la fois aux tâches personnelles et professionnelles. S'appuyant sur les vastes données et les réseaux neuronaux de Google, il fournit des traductions rapides, facilement accessibles sur le Web et les applications mobiles. Bien que son large éventail de langues soit un atout important, la qualité de la traduction peut varier, en particulier pour les langues moins courantes ou les documents complexes. Pour les besoins simples, Google Translate est très efficace, mais les contenus spécialisés peuvent nécessiter un examen supplémentaire.

Le centre d’IA de Smartling

Les programmes de traduction d’entreprise les plus précis reposent rarement sur un seul fournisseur de traduction automatique. Au lieu de cela, ils orchestrent plusieurs moteurs et appliquent l’IA et les flux de travail humains par-dessus. Utiliser DeepL seul peut fonctionner pour des cas d’usage petits ou étroits, mais l’ajustement de la précision entre langages, types de contenu et marchés introduit de la complexité.

« L’IA DIY semble simple au début, mais la mise à l’échelle entre les langues, les types de contenu et les exigences de qualité devient rapidement complexe. Une plateforme gère cette complexité pour vous », a expliqué Yanishevsky dans le webinaire Introduction à la traduction IA de Smartling, notant que le hub IA de Smartling a été conçu pour résoudre cette complexité.

L’AI Hub donne aux équipes accès à plusieurs moteurs de traduction automatique et LLM, y compris DeepL, Google, Amazon et d’autres, et sélectionne automatiquement le moteur le mieux performant pour chaque paire de langues et type de contenu. Il applique ensuite la mémoire de traduction, la terminologie, les contrôles de qualité et les flux de travail d’IA ou humains lorsque nécessaire. Cette approche offre une plus grande précision, plus de constance et une qualité plus prévisible que l’utilisation d’un seul moteur MT.

Dernières réflexions

DeepL est l’un des moteurs de MT les plus précis sur le marché, surtout pour les langues européennes et le contenu très contextuel. Mais la précision n’est pas uniforme entre les langues ou les domaines, et s’appuyer sur un seul moteur introduit des risques évitables pour les marques mondiales.

Le hub IA de Smartling et les solutions de traduction IA aident les équipes à tirer pleinement parti de DeepL tout en comblant ses lacunes avec d’autres moteurs, des flux de travail IA et une validation humaine lorsque les enjeux sont plus élevés.

Pour en savoir plus sur la façon dont les équipes de localisation modernes évaluent les moteurs de traduction automatique et développent des programmes de traduction alimentés par l’IA, consultez le livre numérique de Smartling Navigating the shift : Pourquoi, quand et comment adopter la traduction par IA.

Reagan White

Expert en localisation

Reagan White est une experte en localisation avec de l’expérience dans l’aide des marques mondiales à rationaliser les flux de traduction et à faire évoluer le contenu multilingue. Avec une expérience en technologie de traduction et en stratégie de contenu internationale, elle écrit sur l’automatisation de la localisation, la traduction par IA et les meilleures pratiques pour bâtir des opérations mondiales efficaces.