Limites de la traduction automatique dans la stratégie de localisation

Les limites de la traduction automatique peuvent être négligées lorsque vous êtes impatient d'entrer sur un marché. La TA peut être un outil utile, mais ce n'est pas une solution totale. Tant que vous êtes prêt à l'utiliser comme une aide à la localisation et non comme une solution complète, vous pouvez profiter de ses avantages tout en maintenant des normes élevées. La TA et la traduction humaine ne sont pas mutuellement exclusives. La TA est un outil de productivité. Cela peut aider les traducteurs à travailler plus rapidement et à obtenir des résultats de meilleure qualité. Dans certains cas, il est même possible d'automatiser des parties importantes du produit avec un système créé de manière experte. Cependant, cela ne constitue généralement pas une solution autonome pour la localisation, c'est pourquoi il est judicieux de comprendre ses limites.

Profiter de l'automatisation dans les limites de la traduction automatique

Les limites de la traduction automatique viennent souvent de pair avec des données limitées. La TA est formée pour utiliser des données afin de faire des suggestions aux traducteurs. Pour créer un programme de traduction automatique efficace, vous aurez besoin d'au moins un million de mots de contenu de haute qualité traduit par des humains.

C'est le plus gros problème auquel la plupart des entreprises sont confrontées car elles n'ont pas accès à ces données d'entraînement, également appelées corpus ou corpus textuels. Même si elles ont des données pour former ces moteurs, elles sont souvent très spécifiques à un domaine, comme la documentation technique. Ces informations concises sont très factuelles et peuvent automatiser la traduction de nombreux contenus en utilisant et en suivant des modèles.

C'est pourquoi l'utilisation de la traduction automatique est généralement préférable dans les cas où le contenu a une très faible valeur, c'est-à-dire qu'il n'est pas souvent consulté et n'est pas conçu pour avoir beaucoup de "personnalité". De plus, la plupart des personnes qui envisagent la traduction automatique comme une méthode d'automatisation de la traduction le font parce qu'elles veulent économiser de l'argent. Cependant, pour former la traduction automatique, ils devraient investir beaucoup dans la création de contenu et l'exploration de données pour construire efficacement le système, ce qui tuerait tout retour sur investissement du projet.

Le budget est l'endroit où de nombreux projets de traduction automatique échouent, car ils découvrent que la création du système serait plus coûteuse que de le confier à des traducteurs humains. Enfin, l'une des limites les plus importantes de la traduction automatique provient des traducteurs humains eux-mêmes. Il y avait initialement beaucoup de résistance à l'utilisation de la TA lors de sa première apparition en raison du concept de ce qui est "suffisamment bon". Les traducteurs ont été informés qu'ils n'avaient qu'à "ajuster" le contenu de la TA pour l'améliorer, mais souvent, ils n'avaient pas de référence pour déterminer ce qui était considéré comme bon. De plus, ces outils ont réduit leurs tarifs de rémunération et augmenté leurs objectifs de productivité. Par conséquent, chaque fois que vous utilisez la traduction automatique et que vous la complétez par une révision, vous voudrez établir des critères et des normes clairs pour un contenu optimal.

Évaluation de la traduction automatique pour la qualité

Une autre limite de la traduction automatique est le manque de standardisation pour déterminer la qualité. Le bilingue évaluateur adjoint, ou BLEU, est la référence la plus couramment acceptée mais souffre de quelques défauts majeurs. Comme elle utilise des normes de référence fixes, il s'agit moins de mesurer l'amélioration de la qualité et plus de respecter une structure rigide. Puisque c'est le cas, le score BLEU ne devrait jamais être le seul critère pour déterminer le succès d'une traduction. Les normes de traduction pour le succès devraient provenir de critères objectifs et centrés sur l'humain tels que :

• Les revenus ont-ils diminué ou augmenté suite à l'utilisation du contenu traduit par MT?
• Y a-t-il eu moins de plaintes de la part des utilisateurs?
• Les utilisateurs ont-ils mieux navigué dans le logiciel et avancé plus loin?
• Est-ce que la distance d'édition - le temps qu'il a fallu de la traduction automatique aux modifications humaines pour obtenir un contenu réussi - a diminué ?

Les meilleures métriques pour comprendre les limites de votre traduction automatique sont axées sur l'utilisateur. Quand les plaintes diminuent, les revenus augmentent et les utilisateurs naviguent plus loin dans le logiciel. Dans ce cas, il est facile de voir qu'ils comprennent le contenu et s'engagent avec celui-ci. De plus, à mesure que le matériel se développe, vous obtenez plus d'accès aux données, ce qui améliorera la formation pour le programme. Tant que ce système est un outil, plutôt qu'une solution définitive, la plupart des efforts de traduction automatique en valent la peine malgré leurs limites.

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