MISE A JOUR SUR L’AI DANS LA TRADUCTION ET L’INTERPRETATION
Par Bruno Herrmann Après une phase d’engouement, l’IA générative est désormais considérée, mise en œuvre et adoptée de manière efficace par un certain nombre d’acheteurs de services linguistiques. Ce faisant, ils revisitent les rôles humains, les processus métier et les écosystèmes technologiques qui soutiennent leurs opérations de contenu global, y compris la traduction, la localisation et la gestion de l’interprétation. L’IA générative entre en jeu avec quelques différences majeures par rapport aux technologies linguistiques précédentes utilisées par ces clients, que ce soit en interne ou par l’intermédiaire de leurs prestataires de services linguistiques. l’IA générative comme cœur de métier Tout d’abord, elle est intégrée à leur activité en tant que fonction créant de la valeur là où c’est important et quand c’est important. Par conséquent, l’IA générative est de plus en plus considérée comme faisant partie de leur cœur de métier. Auparavant, les technologies linguistiques, telles que les mémoires de traduction, la traduction automatique ou les outils d’interprétation, n’étaient généralement pas aussi profondément ancrées dans leurs activités et, par conséquent, étaient plus facilement et plus naturellement confiées à des prestataires externes. Une initiative et un investissement stratégiques Ensuite, l’IA générative est multitâche du point de vue de la gestion des contenus multilingues. En d’autres termes, elle permet aux organisations de traduire et de localiser des contenus texte, audio et vidéo, mais aussi de créer, de résumer, d’extraire de la terminologie ou de rechercher des contenus, par exemple. L’IA générative est ainsi devenue une initiative et un investissement stratégiques pour de nombreux acheteurs de services linguistiques qui escomptent un retour sur investissement compte tenu de la réduction du travail confié aux agences. Un double défi Les fournisseurs de services linguistiques devraient transformer ce double défi en opportunités pour continuer à créer de la valeur pour leurs clients dans un cadre transformé. Les organisations clientes doivent créer des données linguistiques précises et fiables pour l’IA afin d’entraîner efficacement leur modèle et de générer des résultats qui seront supervisés par des humains. Cela nécessite une grande capacité et une expertise linguistique que les fournisseurs peuvent offrir et sur laquelle ils peuvent capitaliser. En outre, les organisations clientes ne peuvent pas déléguer les données linguistiques et l’ingénierie à leur seule équipe de science des données. Les scientifiques des données sont des experts en gestion des données, alors que les linguistes possèdent l’expertise linguistique. Les deux sont indispensables pour produire des données linguistiques propres. PLUS SUR L’AUTEUR BRUNO HERRMANN
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