Vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne pouvez pas mesurer. Dans cette série en trois parties, nous allons explorer les données dont nous avons désespérément besoin pour améliorer les stratégies modernes de gestion des traductions.

Comment vérifier la qualité d'un contenu rédigé dans une langue que vous ne parlez pas? C'est une énigme que le secteur de la traduction n'a toujours pas résolue pour les spécialistes du marketing international frustrés. Certes, la plupart des prestataires peuvent se prévaloir d'un essai de compétence passé par leurs traducteurs et d'un processus de révision en plusieurs étapes qui régit chaque projet. Mais au-delà de l'opinion du dernier rédacteur qui a touché à votre contenu, quelles garanties peuvent-ils vraiment vous offrir?

Selon le rapport Translation Technology Insights de SDL, 59 % des professionnels de la traduction ne mesurent pas du tout la qualité ou s'appuient sur des critères purement qualitatifs. En d'autres termes, beaucoup prient les dieux de la relecture et espèrent qu'aucune erreur ne sera détectée par les clients ou les collègues de leur client.

Mais les erreurs sont détectées, n'est-ce pas? Nous le savons objectivement, puisque 64% des professionnels de la traduction déclarent effectuer régulièrement des retouches sur la base des commentaires de tiers. Mais nous le savons aussi intuitivement lorsque nous entendons des murmures selon lesquels notre contenu en langue étrangère semble maladroit ou robotisé.

Alors, à l'avenir, comment pouvons-nous obtenir une mesure de la qualité des traductions à laquelle tout le monde puisse se fier?

Vers une qualité de traduction quantifiée

Il n'est pas nécessaire d'avoir une expérience des projets de traduction pour reconnaître les pièges du retour d'information qualitatif. Qu'il s'agisse de musique ou d'un repas, nous nous souvenons tous d'un moment où nos créations ont été accueillies par des avis très divergents. Certains ont loué nos performances, d'autres ont réprimandé notre incompétence, et nous n'avions aucune idée précise de la manière dont nous devions nous améliorer ou si nous devions le faire.

Bien qu'il soit toujours important de tenir compte des opinions personnelles, les évaluations de qualité valables doivent également s'appuyer sur un ensemble de normes inébranlables et objectives. Et tous, des critiques gastronomiques aux juges de patinage artistique, peuvent témoigner du fait que l'art n'échappe pas nécessairement à la quantification.

Les professionnels de la traduction arrivent peu à peu à la même conclusion. La Localization Industry Standards Association (LISA) (aujourd'hui disparue) a été la première à populariser un cadre d'assurance qualité qui évaluait divers éléments grammaticaux, stylistiques et de formatage sur des échelles simples de 1 à 10. La Translation Automation User Society (TAUS) a depuis amélioré cette approche en proposant son propre modèle, plus dynamique et plus complet.

Malgré la dette de gratitude que nous avons envers ces organisations pour avoir fait avancer la conversation dans la bonne direction, leurs solutions partagent le même défaut fondamental : un protocole d'évaluation de la qualité qui est appliqué après coup. Les réviseurs révisent un échantillon de contenu publié et comptent rétroactivement les erreurs.

Ainsi, s'il est agréable de quantifier la précision d'un traducteur, apprendre qu'il a été mal noté après la mise en ligne du contenu revient à connaître l'historique des infractions au code de la route de votre chauffeur de taxi après qu'il vous a conduit dans un fossé.

Oui, vous aurez une raison objective de changer de fournisseur de services à l'avenir. Mais le mal était déjà fait.

La puissance de l'évaluation prédictive

Les résultats créatifs médiocres sont rarement une surprise. Une analyse plus approfondie de leur production révèlera presque toujours que l'on a coupé les coins ronds à un moment où une préparation minutieuse était au contraire nécessaire. Le succès n'est donc que le résultat de bonnes habitudes prises à des moments clés.

Certains facteurs de succès de la traduction sont déjà assez évidents. La référence au contexte visuel, la réutilisation des chaînes conservées dans la mémoire de traduction et le temps consacré à la révision sont autant de comportements qui sont en corrélation avec la qualité de la traduction. Mais même dans ce cas, la plupart des entreprises ne voient ces activités qu'a posteriori, le cas échéant.

Mais les choses commencent à changer avec l'arrivée de systèmes de gestion de la traduction basés sur l'informatique en nuage, qui permettent de suivre les comportements au fur et à mesure qu'ils se produisent. Chaque action peut être enregistrée comme un point de données en temps réel. Par conséquent, nous pouvons désormais analyser objectivement les habitudes linguistiques avant la publication et prédire en toute connaissance de cause la qualité de la traduction qui en résultera.

C'est la logique qui sous-tend le nouveau Quality Confidence Pointage🅪 (QCS) de Smartling, une prédiction en pourcentage de la précision attendue basée sur l'analyse de plus de 75 facteurs de succès basés sur le comportement.

Cette mesure dynamique donne un pouvoir considérable aux clients de la traduction. La transparence inégalée rendue possible par les données leur permet de procéder à des évaluations judicieuses des traducteurs de Smartling et des agences externes. Ainsi, les comportements négligents peuvent être identifiés et traités bien avant qu'ils ne mettent en péril la réputation d'une marque.

En plus de responsabiliser vos prestataires de traduction, le QCS peut également inspirer des ajustements stratégiques du flux de travail. Si les notes associées au contenu technique sont relativement faibles, par exemple, c'est peut-être le signal qu'il vous faut pour créer un glossaire auquel les traducteurs pourront se référer. Dans le même temps, des évaluations élevées et régulières associées à un certain traducteur peuvent vous permettre de réduire un protocole d'évaluation coûteux.

Aussi, lorsqu'on nous demande comment nous pensons que les spécialistes du marketing devraient procéder pour évaluer la qualité de leur contenu en langue étrangère, la réponse est en fait très simple.

Décidez à partir de données.

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