Cas d’utilisation de la traduction de LLM dans une plateforme de traduction d’entreprise

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire. 
Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.
Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.
Les solutions de traduction IA de Smartling sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la manipulation manuelle d’une traduction ponctuelle et ponctuelle.
Qu’est-ce que la traduction de LLM?
La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction par LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la traduction automatique traditionnelle (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore. 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction par LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction, où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir un résultat cohérent et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction par LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain, afin de traduire du contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation de ton plus forte que la traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. 
Dans un contexte d’entreprise, la traduction par LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.
Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise
Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.
Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.
C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction
Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.
Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de : 
Capacité
Ce que ça fait
Mémoire de traduction
Réutilise le langage approuvé et réduit la dérive
Gestion terminologique
Protège les termes du produit et la voix de la marque
Procédures d’assurance qualité
Détecte les problèmes avant la sortie du contenu
Automatisation et gouvernance
Garantit que différents types de contenu suivent la bonne voie

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps. 
Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.
Ce que Smartling offre
Le Centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs de MT au même endroit.  Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration.  Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations. 
Le centre d’IA prend aussi en charge des invites augmentées par la récupération qui font référence au glossaire et au contexte mémoire de traduction au moment de la traduction afin de garder la sortie conforme à la marque à grande échelle.
Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité comme la suite LQA et des tableaux de bord de qualité.
Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?
La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.
Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux
La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.
Forces
Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
Style flexible pour des itérations et réécritures rapides
Risques typiques
Erreurs confiantes
L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées
Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux
La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.
Forces
Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent
[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →
Modèle de cas d’utilisation
La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.
Contenu et centres d’aide au service à la clientèle
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.
2. Comment Smartling permet le support à la clientèle
Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.
Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.
Campagnes marketing et messages de lancement
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.
2. Comment Smartling permet des campagnes marketing
Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.
Formation interne et habilitation
1. Comment les LLM aident
Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.
2. Comment Smartling permet la formation interne
L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.
Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :


« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »
Lynnette Glaze, Directrice, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International
Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.
2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu
IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui simplifient les flux de travail.
Dans l’étude de cas, l’IHG note : 
« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »
Jake Isaac, Vice-président, Produit Invité, Canaux Numériques et Directs, IHG Hotels & Resorts
Contenu réglementé, légal et critique pour la marque
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.
2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité
Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.
Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)
Les LLM fonctionnent bien pour :
Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité
Les LLM ont besoin de garde-corps pour :
Contenu juridique
Industries réglementées
Message critique pour la marque
Le centre d’IA de Smartling permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.
Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises
Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.
Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.
Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?
Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique sur l’adoption de la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle performe le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

 

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire. 
Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.
Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.
Les solutions de traduction IA de Smartling sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la manipulation manuelle d’une traduction ponctuelle et ponctuelle.
Qu’est-ce que la traduction de LLM?
La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction par LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la traduction automatique traditionnelle (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore. 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction par LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction, où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir un résultat cohérent et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction par LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain, afin de traduire du contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation de ton plus forte que la traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. 
Dans un contexte d’entreprise, la traduction par LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.
Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise
Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.
Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.
C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction
Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.
Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de : 
Capacité
Ce que ça fait
Mémoire de traduction
Réutilise le langage approuvé et réduit la dérive
Gestion terminologique
Protège les termes du produit et la voix de la marque
Procédures d’assurance qualité
Détecte les problèmes avant la sortie du contenu
Automatisation et gouvernance
Garantit que différents types de contenu suivent la bonne voie

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps. 
Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.
Ce que Smartling offre
Le Centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs de MT au même endroit.  Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration.  Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations. 
Le centre d’IA prend aussi en charge des invites augmentées par la récupération qui font référence au glossaire et au contexte mémoire de traduction au moment de la traduction afin de garder la sortie conforme à la marque à grande échelle.
Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité comme la suite LQA et des tableaux de bord de qualité.
Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?
La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.
Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux
La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.
Forces
Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
Style flexible pour des itérations et réécritures rapides
Risques typiques
Erreurs confiantes
L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées
Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux
La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.
Forces
Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent
[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →
Modèle de cas d’utilisation
La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.
Contenu et centres d’aide au service à la clientèle
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.
2. Comment Smartling permet le support à la clientèle
Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.
Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.
Campagnes marketing et messages de lancement
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.
2. Comment Smartling permet des campagnes marketing
Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.
Formation interne et habilitation
1. Comment les LLM aident
Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.
2. Comment Smartling permet la formation interne
L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.
Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :


« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »
Lynnette Glaze, Directrice, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International
Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.
2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu
IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui simplifient les flux de travail.
Dans l’étude de cas, l’IHG note : 
« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »
Jake Isaac, Vice-président, Produit Invité, Canaux Numériques et Directs, IHG Hotels & Resorts
Contenu réglementé, légal et critique pour la marque
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.
2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité
Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.
Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)
Les LLM fonctionnent bien pour :
Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité
Les LLM ont besoin de garde-corps pour :
Contenu juridique
Industries réglementées
Message critique pour la marque
Le centre d’IA de Smartling permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.
Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises
Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.
Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.
Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?
Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique sur l’adoption de la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle performe le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire. 
Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.
Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.
Les solutions de traduction IA de Smartling sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la manipulation manuelle d’une traduction ponctuelle et ponctuelle.
Qu’est-ce que la traduction de LLM?
La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction par LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la traduction automatique traditionnelle (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore. 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction par LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction, où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir un résultat cohérent et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction par LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain, afin de traduire du contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation de ton plus forte que la traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. 
Dans un contexte d’entreprise, la traduction par LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.
Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise
Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.
Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.
C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction
Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.
Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de : 
Capacité
Ce que ça fait
Mémoire de traduction
Réutilise le langage approuvé et réduit la dérive
Gestion terminologique
Protège les termes du produit et la voix de la marque
Procédures d’assurance qualité
Détecte les problèmes avant la sortie du contenu
Automatisation et gouvernance
Garantit que différents types de contenu suivent la bonne voie

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps. 
Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.
Ce que Smartling offre
Le Centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs de MT au même endroit.  Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration.  Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations. 
Le centre d’IA prend aussi en charge des invites augmentées par la récupération qui font référence au glossaire et au contexte mémoire de traduction au moment de la traduction afin de garder la sortie conforme à la marque à grande échelle.
Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité comme la suite LQA et des tableaux de bord de qualité.
Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?
La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.
Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux
La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.
Forces
Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
Style flexible pour des itérations et réécritures rapides
Risques typiques
Erreurs confiantes
L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées
Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux
La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.
Forces
Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent
[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →
Modèle de cas d’utilisation
La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.
Contenu et centres d’aide au service à la clientèle
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.
2. Comment Smartling permet le support à la clientèle
Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.
Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.
Campagnes marketing et messages de lancement
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.
2. Comment Smartling permet des campagnes marketing
Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.
Formation interne et habilitation
1. Comment les LLM aident
Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.
2. Comment Smartling permet la formation interne
L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.
Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :


« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »
Lynnette Glaze, Directrice, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International
Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.
2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu
IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui simplifient les flux de travail.
Dans l’étude de cas, l’IHG note : 
« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »
Jake Isaac, Vice-président, Produit Invité, Canaux Numériques et Directs, IHG Hotels & Resorts
Contenu réglementé, légal et critique pour la marque
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.
2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité
Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.
Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)
Les LLM fonctionnent bien pour :
Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité
Les LLM ont besoin de garde-corps pour :
Contenu juridique
Industries réglementées
Message critique pour la marque
Le centre d’IA de Smartling permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.
Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises
Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.
Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.
Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?
Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique sur l’adoption de la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle performe le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire. 
Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.
Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.
Les solutions de traduction IA de Smartling sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la manipulation manuelle d’une traduction ponctuelle et ponctuelle.
Qu’est-ce que la traduction de LLM?
La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction par LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la traduction automatique traditionnelle (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore. 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction par LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction, où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir un résultat cohérent et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction par LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain, afin de traduire du contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation de ton plus forte que la traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. 
Dans un contexte d’entreprise, la traduction par LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.
Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise
Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.
Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.
C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction
Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.
Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de : 
Capacité
Ce que ça fait
Mémoire de traduction
Réutilise le langage approuvé et réduit la dérive
Gestion terminologique
Protège les termes du produit et la voix de la marque
Procédures d’assurance qualité
Détecte les problèmes avant la sortie du contenu
Automatisation et gouvernance
Garantit que différents types de contenu suivent la bonne voie

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps. 
Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.
Ce que Smartling offre
Le Centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs de MT au même endroit.  Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration.  Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations. 
Le centre d’IA prend aussi en charge des invites augmentées par la récupération qui font référence au glossaire et au contexte mémoire de traduction au moment de la traduction afin de garder la sortie conforme à la marque à grande échelle.
Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité comme la suite LQA et des tableaux de bord de qualité.
Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?
La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.
Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux
La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.
Forces
Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
Style flexible pour des itérations et réécritures rapides
Risques typiques
Erreurs confiantes
L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées
Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux
La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.
Forces
Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent
[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →
Modèle de cas d’utilisation
La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.
Contenu et centres d’aide au service à la clientèle
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.
2. Comment Smartling permet le support à la clientèle
Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.
Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.
Campagnes marketing et messages de lancement
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.
2. Comment Smartling permet des campagnes marketing
Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.
Formation interne et habilitation
1. Comment les LLM aident
Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.
2. Comment Smartling permet la formation interne
L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.
Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :


« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »
Lynnette Glaze, Directrice, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International
Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.
2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu
IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui simplifient les flux de travail.
Dans l’étude de cas, l’IHG note : 
« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »
Jake Isaac, Vice-président, Produit Invité, Canaux Numériques et Directs, IHG Hotels & Resorts
Contenu réglementé, légal et critique pour la marque
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.
2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité
Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.
Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)
Les LLM fonctionnent bien pour :
Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité
Les LLM ont besoin de garde-corps pour :
Contenu juridique
Industries réglementées
Message critique pour la marque
Le centre d’IA de Smartling permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.
Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises
Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.
Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.
Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?
Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique sur l’adoption de la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle performe le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.
La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire. 
Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.
Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.
Les solutions de traduction IA de Smartling sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la manipulation manuelle d’une traduction ponctuelle et ponctuelle.
Qu’est-ce que la traduction de LLM?
La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction par LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la traduction automatique traditionnelle (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore. 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction par LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction, où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir un résultat cohérent et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction par LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain, afin de traduire du contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation de ton plus forte que la traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. 
Dans un contexte d’entreprise, la traduction par LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans les flux de travail d’un système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.
Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise
Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.
Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.
C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction
Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.
Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de : 
Capacité
Ce que ça fait
Mémoire de traduction
Réutilise le langage approuvé et réduit la dérive
Gestion terminologique
Protège les termes du produit et la voix de la marque
Procédures d’assurance qualité
Détecte les problèmes avant la sortie du contenu
Automatisation et gouvernance
Garantit que différents types de contenu suivent la bonne voie

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps. 
Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.
Ce que Smartling offre
Le Centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs de MT au même endroit.  Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration.  Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations. 
Le centre d’IA prend aussi en charge des invites augmentées par la récupération qui font référence au glossaire et au contexte mémoire de traduction au moment de la traduction afin de garder la sortie conforme à la marque à grande échelle.
Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité comme la suite LQA et des tableaux de bord de qualité.
Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?
La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.
Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux
La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.
Forces
Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
Style flexible pour des itérations et réécritures rapides
Risques typiques
Erreurs confiantes
L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées
Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux
La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.
Forces
Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent
[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →
Modèle de cas d’utilisation
La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.
Contenu et centres d’aide au service à la clientèle
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.
2. Comment Smartling permet le support à la clientèle
Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.
Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.
Campagnes marketing et messages de lancement
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.
2. Comment Smartling permet des campagnes marketing
Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.
Formation interne et habilitation
1. Comment les LLM aident
Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.
2. Comment Smartling permet la formation interne
L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.
Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :


« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »
Lynnette Glaze, Directrice, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International
Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.
2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu
IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui simplifient les flux de travail.
Dans l’étude de cas, l’IHG note : 
« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »
Jake Isaac, Vice-président, Produit Invité, Canaux Numériques et Directs, IHG Hotels & Resorts
Contenu réglementé, légal et critique pour la marque
1. Comment les LLM aident
Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.
2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité
Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.
Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)
Les LLM fonctionnent bien pour :
Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité
Les LLM ont besoin de garde-corps pour :
Contenu juridique
Industries réglementées
Message critique pour la marque
Le centre d’IA de Smartling permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.
Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises
Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.
Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.
Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?
Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique sur l’adoption de la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle performe le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

 

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

 

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

 

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

 

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

 

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

 

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

[DOS RAPIDE]
Prêt à moderniser votre stratégie de traduction avec l’IA?
Procurez-vous le livre numérique →

Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

La traduction des LLM change rapidement la façon dont les entreprises abordent la localisation. En localisation d’entreprise, il n’est pas difficile de trouver un modèle qui peut se traduire.

Mais maintenir la production de traduction alimentée par l’IA cohérente entre les équipes, les types de contenu et les mises à jour continues sans transformer la localisation en un goulot d’étranglement peut être un défi majeur.

Smartling est une plateforme de traduction d’entreprise et un système de gestion de traduction (TMS) conçus pour aider les équipes à opérationnaliser la traduction à grande échelle : automatiser les flux de travail, maintenir la qualité et maintenir la gouvernance en place à mesure que le volume de contenu augmente.

Smartling's Solutions de traduction par IA sont conçues pour la traduction de LLM en entreprise, avec une automatisation dans tout le flux de travail et des étapes de qualité qui permettent des résultats fiables sans la modification manuelle de la traduction ponctuelle ponctuelle et ad hoc.

Qu’est-ce que la traduction de LLM?

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM) pour traduire le contenu d’une langue à une autre.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui de l’humain. À cause de cela, la traduction LLM produit souvent une phrasé plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que la version traditionnelle Traduction automatique (MT).

La traduction automatique neuronale le plus courante, est conçue spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles. Bien que la sortie des modèles MT soit très précise, elle peut être inférieure en termes de fluidité sonore.

Dans les environnements d’entreprise, la traduction des LLM fonctionne mieux lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

La traduction des LLM utilise de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles d’IA entraînés sur d’énormes quantités de texte pour comprendre et générer un langage humain, afin de traduire le contenu d’une langue à une autre, produisant souvent une formulation plus naturelle et une adaptation du ton plus forte que Traduction automatique, qui fait référence aux systèmes de traduction automatisée (le plus souvent la traduction automatique neuronale) entraînés spécifiquement pour traduire entre langues à l’aide de grands ensembles de données textuels parallèles.

Dans un contexte d’entreprise, la traduction des LLM est la plus précieuse lorsqu’elle est utilisée dans des flux de travail dans un Système de gestion de traduction où les ressources linguistiques, les contrôles de qualité et d’autres fonctionnalités peuvent aider à maintenir une production cohérente et conforme à la marque à grande échelle.

Traduction des LLM dans un contexte d’entreprise

Les LLM peuvent générer des traductions. Mais ils ne font pas tourner votre programme de localisation.

Aujourd’hui, de nombreuses équipes expérimentent des LLM populaires pour la traduction, incluant des modèles comme GPT-4 et GPT-4o d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google, et des modèles open source comme Llama de Meta. Ces grands modèles de langage peuvent générer des traductions fluides et adapter le ton ou le style plus naturellement que les systèmes traditionnels de traduction automatique dans certains contextes.

Cependant, l’utilisation directe de ces modèles ne résout pas les défis opérationnels de la localisation en entreprise. Bien qu’un LLM puisse traduire un passage de texte, il ne gère pas la mémoire de traduction, n’impose pas la terminologie, ne se connecte pas aux systèmes de contenu, ni ne coordonne les flux de travail entre équipes et marchés.

C’est pourquoi les entreprises ne dépendent pas uniquement des LLM. Ils s’appuient sur des systèmes de gestion de traduction pour mettre en œuvre la traduction par IA dans l’ensemble de leur programme de localisation.

Les LLM ne remplacent pas les systèmes de gestion de la traduction

Un système de gestion de la traduction existe pour ce que les entreprises ne peuvent pas improviser : connecter la traduction à votre pile technologique, éliminer les transferts manuels de fichiers et soutenir la cohérence à mesure que les équipes et les marchés s’étendent.

Les meilleurs résultats proviennent de l’utilisation de la traduction par LLM comme étape du processus de traduction, accompagnée de :

L’approche de traduction par IA de Smartling est conçue pour exploiter des ressources linguistiques telles que la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire afin de soutenir des traductions cohérentes entre les marchés et réduire les dérives au fil du temps.

Elle inclut aussi des procédures d’assurance qualité pour détecter les problèmes de terminologie, les erreurs de mise en forme et d’autres problèmes avant la livraison du contenu, ainsi que des contrôles d’automatisation et de gouvernance qui orientent différents types de contenu dans le bon flux de travail et appliquent le bon niveau de supervision.

Ce que Smartling offre

Le centre d’IA de Smartling offre aux entreprises la flexibilité d’accéder à 20+ LLM et moteurs MT en un seul endroit. Les utilisateurs du Hub IA peuvent passer en toute sécurité entre différents LLM ou les tester, comme Amazon Bedrock, OpenAI, Microsoft ou Google models, sans perturber les flux de travail ou l’infrastructure d’intégration. Les utilisateurs ont aussi accès à des fonctionnalités de sécurité et de qualité, telles que le repli automatique et la mitigation des hallucinations.

Le Hub IA prend aussi en charge les prompts augmentés par la récupération qui font référence au glossaire et mémoire de traduction Contexte au moment de la traduction pour garder la production conforme à la marque à grande échelle.

Le TMS de Smartling est orienté autour de la mise à l’échelle de programmes multilingues avec des flux de travail automatisés et des intégrations, il inclut donc des outils de qualité tels que le LQA Suite et des tableaux de bord de qualité.

Quelle est la différence entre la traduction de LLM et la traduction automatique?

La traduction LLM et la traduction automatique peuvent toutes deux être utiles. Pour les équipes d’entreprise, le choix porte généralement moins sur la méthode « meilleure » que sur ce qu’il faut optimiser : la taille et la structure de l’entrée, les exigences pour la sortie (précision, cohérence, ton) et le niveau de contrôle nécessaire pour gérer le risque.

Là où la traduction de LLM fonctionne généralement mieux

La traduction de LLM est un excellent choix quand tu as besoin que le contenu se lise naturellement, que tu correspondes à ton et que tu paraisses humain. Il est souvent utilisé pour le contenu destiné aux clients, le marketing et l’enablement, ainsi que pour sélectionner du contenu d’aide où la fluidité compte et où une certaine variation est acceptable.

Forces

• Une phrasé plus naturelle et une meilleure adaptation du ton
• Style flexible pour des itérations et réécritures rapides

Risques typiques

• Erreurs confiantes
• L’incohérence ou la traduction dérivent sans limites, surtout entre les phrases répétées

Là où la traduction automatique fonctionne généralement le mieux

La traduction automatique (MT) est un excellent choix lorsque vous avez un grand volume d’entrée et que vous avez besoin d’une sortie prévisible avec une terminologie cohérente et une précision de langage. Il est couramment utilisé pour le contenu structuré à grand volume, les chaînes répétées et de grands ensembles de pages similaires.

Forces

• Sortie prévisible et forte précision pour le texte répétitif ou structuré
• Constance à grande échelle lorsque la précision et le contrôle terminologique comptent

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Modèle de cas d’utilisation

La traduction des LLM devient la plus précieuse lorsqu’on l’applique dans un flux de travail réglementé. Les cas d’utilisation ci-dessous mettent l’accent sur la réalité d’entreprise : le problème de mise à l’échelle, ce que les LLM améliorent, et la manière dont la plateforme Smartling soutient la qualité et le contrôle.

Contenu et centres d’aide au service à la clientèle

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à accélérer la traduction des articles d’aide, des étapes de dépannage et des mises à jour de la base de connaissances, surtout lorsque le contenu est fréquemment mis à jour et que la lisibilité compte.

2. Comment Smartling permet le support à la clientèle

Smartling aide les équipes de soutien à la clientèle à traduire le contenu d’aide et de support avec des LLM dans des flux de travail contrôlés, afin que vous puissiez améliorer la fluidité et le ton sans perdre de constance. Smartling associe la traduction IA à des ressources linguistiques comme la mémoire de traduction, les guides de style et les termes de glossaire pour maintenir la terminologie et la voix de la marque cohérentes sur tous les marchés. Il ajoute aussi des étapes d’assurance qualité et de gouvernance pour que le contenu de soutien à fort impact suive le bon chemin d’évaluation avant d’être mis en ligne.

Pour faciliter cela aux équipes de support, Smartling se connecte directement aux plateformes de soutien à la clientèle courantes afin que vous puissiez traduire le contenu là où il se trouve déjà. Par exemple, Smartling propose des intégrations de soutien à la clientèle comme Salesforce Service Cloud et Intercom, ainsi que des connecteurs pour des outils comme Zendesk, ServiceNow et CXone Expert, aidant les équipes à automatiser le flux de contenu de support vers la traduction et vice-versa.

Campagnes marketing et messages de lancement

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent aider à l’adaptation du ton pour les textes de campagne, les pages d’atterrissage et la messagerie du cycle de vie afin que le résultat en premier passe soit plus proche de l’intention de la source.

2. Comment Smartling permet des campagnes marketing

Smartling positionne la traduction humaine IA comme une option pour des traductions de haute qualité et culturellement nuancées, et souligne qu’elle est la meilleure pour des types de contenu comme le marketing.

Formation interne et habilitation

1. Comment les LLM aident

Les LLM sont bien adaptés au contenu d’activation et de formation, car ils peuvent traduire de grands volumes de documents fréquemment mis à jour tout en préservant la clarté, le ton et le flux pédagogique. C’est particulièrement utile quand on itère souvent sur des decks, des guides et des playbooks et qu’on a besoin qu’ils soient disponibles dans plusieurs langues sans perdre de lisibilité ni finir avec une formulation trop littérale.

2. Comment Smartling permet la formation interne

L’utilisation de Smartling par Marriott est un exemple clair de l’importance du contrôle des plateformes dans ce cas d’utilisation : ils rapportent une extension de la couverture linguistique de sept à jusqu’à 38 langues, avec un délai passant de plusieurs semaines à plusieurs jours, réduisant les coûts de traduction d’environ 40%.

Comme l’a dit un responsable de la localisation chez Marriott :

« La traduction humaine était tout ce que nous connaissions. Mais comme les coûts de traduction représentaient près de la moitié de nos budgets de projet, il est devenu plus difficile de justifier une expansion supplémentaire, tant pour nous-mêmes que pour nos parties prenantes. »

• Lynnette Glaze, Directeur, Stratégies de développement des associés + Solutions, Marriott International

Mises à jour à fort volume sur le contenu des sites web et des produits

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent accélérer la traduction pour des mises à jour à grand volume, surtout lorsque la bande passante de votre équipe pour examiner les traductions terminées est limitée aux pages plus visibles.

2. Comment Smartling permet la mise à jour des sites web et du contenu

IHG décrit la mise à l’échelle de la traduction de sites web dans 20 langues et la traduction de plus de 600 millions de mots via la plateforme de Smartling. IHG Il met aussi l’accent sur les résultats qui dépendent de l’automatisation des flux de travail et des mises à jour continues, incluant des mises à jour en temps réel et des automatisations qui ont simplifié les flux de travail.

Dans l’étude de cas, l’IHG note :

« En nous permettant d’étendre nos efforts de traduction dans 20 langues, nous avons veillé à ce que nos invités internationaux reçoivent un contenu précis et pertinent »

• Jake Isaac, Vice-présidente, produits invités, canaux numériques et directs, IHG Hotels & Resorts

Contenu réglementé, légal et critique pour la marque

1. Comment les LLM aident

Les LLM peuvent ajouter de la valeur en accélérant le processus de traduction avec une sortie quasi instantanée, mais le contenu doit tout de même être acheminé par une revue stricte et un contrôle qualité.

2. Comment Smartling applique la révision et l’assurance qualité

Smartling positionne la qualité de la traduction en entreprise autour des outils LQA intégrés à la plateforme et des tableaux de bord de qualité (construits autour du MQM) afin d’évaluer et d’améliorer la qualité de façon structurée. Pour les types de contenu à plus haut risque, Smartling propose aussi la traduction humaine par IA, qui ajoute une couche d’évaluation humaine à la production alimentée par l’IA afin d’assurer la qualité.

Quand la traduction de LLM fonctionne le mieux (et quand ce n’est pas le cas)

Les LLM fonctionnent bien pour :

• Du contenu destiné aux clients où la fluidité et le ton comptent, dans un flux de travail contrôlé
• Comme étape dans un flux de travail de traduction plus large pouvant être examiné et contrôlé par l’assurance qualité

Les LLM ont besoin de garde-corps pour :

• Contenu juridique
• Industrie réglementée
• Message critique pour la marque

Le centre d’IA de Smartling Permet aux utilisateurs de mettre en place des garde-fous dans la plateforme, incluant des invites personnalisées, la sécurité et la protection des données, ainsi que des fonctionnalités comme le repli automatique et la mitigation des hallucinations. Il prend aussi en charge des invites alimentées par RAG qui font référence au glossaire et à la mémoire de traduction au moment de la traduction afin de maintenir la production à grande échelle.

Smartling rend la traduction des LLM utilisable à l’échelle des entreprises

Bien que les LLM soient des outils de traduction puissants, ils ne représentent qu’une partie du flux de travail de traduction. Les entreprises ont toujours besoin d’une plateforme, pas de solutions ponctuelles.

Smartling intègre la traduction des LLM dans des flux de travail de localisation évolutifs, combinant la gouvernance des flux de travail avec les contrôles et les étapes de qualité nécessaires pour maintenir la cohérence des traductions dans toutes les langues et points de contact.

Si vous avez dépassé l’étape où « les LLM sont impressionnants » et que vous essayez de faire fonctionner la traduction de l’IA dans le monde réel, la question suivante reste toujours la même : où l’IA se place-t-elle réellement, et qu’est-ce qui doit être en place pour lui faire confiance?

Procurez-vous le livre numérique pour un guide pratique pour adopter la traduction par IA dans un environnement d’entreprise, incluant où elle fonctionne le mieux, quels garde-fous comptent le plus, et comment la déployer sans perdre le contrôle de la qualité, de la terminologie ou de la voix de la marque.

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