Dans le secteur de la traduction et de la localisation, dont l’objectif est de faciliter la communication, nous utilisons souvent des acronymes qui, paradoxalement, peuvent rendre les choses moins claires. Des termes comme MT, NLP ou TM sont fréquents dans les workflows de traduction assistés par l’intelligence artificielle, mais peuvent être déconcertants pour les nouveaux venus. Cet article propose une introduction simple et accessible aux acronymes les plus couramment utilisés dans la traduction et la localisation basées sur l’IA, pour aider les professionnels à mieux comprendre les technologies qui façonnent les stratégies de contenu multilingue modernes.
L’intelligence artificielle désigne le développement de systèmes capables d’effectuer des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine, comme la résolution de problèmes, la reconnaissance de modèles ou la compréhension du langage. En traduction, l’IA alimente des outils capables d’analyser, traiter et générer du contenu multilingue à grande échelle.
La traduction automatique désigne la traduction d’un texte d’une langue à une autre sans intervention humaine. Elle est utilisée dans de nombreux contextes – chatbots de support client, localisation de sites web, etc. – et permet de réduire considérablement les délais.
La traduction automatique neuronale est la forme la plus avancée de traduction automatique. Elle repose sur des algorithmes d’apprentissage profond (deep learning), notamment des réseaux neuronaux, pour produire des traductions plus fluides et plus contextuelles.
Le NLP est une branche de l’IA qui s’intéresse à la manière dont les machines comprennent et manipulent le langage humain. C’est une base essentielle pour la traduction, intervenant dans l’analyse grammaticale, la reconnaissance d’entités nommées, l’identification du ton ou des émotions, etc.
Un TMS est une plateforme qui permet de gérer et d’automatiser les processus de traduction. Il combine mémoire de traduction, outils CAT, traduction automatique et gestion de projet pour assurer cohérence, suivi et efficacité.
Les outils CAT aident les traducteurs humains en segmentant le texte et en proposant des traductions issues de la mémoire de traduction. Contrairement à la traduction automatique, les outils CAT ne génèrent pas de traduction par eux-mêmes.
Une mémoire de traduction est une base de données contenant des segments déjà traduits (source et cible). Elle permet de réutiliser des traductions précédentes pour gagner du temps et assurer la cohérence du contenu.
En localisation, l’assurance qualité désigne les processus et outils qui garantissent que la traduction finale est correcte. Cela inclut la vérification de traductions manquantes, de problèmes de format, d’erreurs numériques ou de terminologie.
La post-édition consiste à faire relire et corriger un texte généré automatiquement par un traducteur humain. Il existe différents niveaux de post-édition : légère (corrections rapides) ou complète (révision approfondie).
BLEU est une métrique utilisée pour évaluer la qualité d’une traduction automatique en la comparant à une ou plusieurs traductions humaines. Il mesure la similarité, mais ne prend pas toujours en compte la fluidité ou les nuances du langage.
L’estimation de qualité (MTQE) prédit la qualité d’un segment traduit automatiquement, sans avoir besoin d’une traduction de référence. Elle permet de prioriser les passages nécessitant une révision humaine.
L’APE utilise l’IA pour corriger automatiquement les erreurs dans une traduction automatique, en s’appuyant sur des modèles entraînés avec des données avant/après post-édition humaine.
RAG est une technique avancée qui améliore la génération de texte (traduction, résumé, etc.) en récupérant d’abord des informations pertinentes dans une base de connaissances. En localisation, cela permet de produire des traductions plus riches en contexte.
La NLG est une branche de l’IA qui crée du texte à partir de données structurées. En localisation, elle sert à générer automatiquement des descriptions de produits ou des rapports multilingues, souvent combinée à la traduction automatique.
La localisation (L10n) consiste à adapter un contenu à un marché ou une culture spécifique. Cela comprend la traduction, la mise en forme locale (dates, devises), les références culturelles, la conformité légale et parfois des ajustements de design.
LQA se concentre sur la qualité linguistique : grammaire, ton, style, terminologie. Des grilles d’évaluation ou des checklists sont souvent utilisées pour garantir le respect des standards de qualité.
TAAF est une approche de conception produit où la traduction est intégrée directement dans l’expérience utilisateur : traduction en temps réel, recherche multilingue, basculement automatique de langue, etc.
NLI consiste à déterminer si une phrase découle logiquement d’une autre, la contredit ou lui est neutre. Dans la localisation, elle aide à vérifier la cohérence logique des traductions.
Une LPU désigne un matériel ou un logiciel spécialisé dans le traitement du langage. Elle accélère l’exécution des modèles NLP, en particulier pour les traductions en temps réel ou les systèmes vocaux.
La génération contextuelle permet à un modèle IA de produire du texte en tenant compte du contexte global (phrases précédentes, intention de l’utilisateur). Cela évite les incohérences et améliore la fluidité des traductions.
Maîtriser ces acronymes clés permet aux professionnels de mieux comprendre les outils et les méthodes qui transforment la traduction et la localisation modernes. À mesure que ces technologies évoluent, rester à jour sur ces termes garantit une meilleure collaboration et une adoption plus stratégique des solutions linguistiques basées sur l’IA.