Comment Bureau Works utilise la traduction par IA sans perdre son âme

Chez Bureau Works, nous ne sommes pas là pour remplacer le traducteur. Nous sommes ici pour leur apporter assistance.

Dans un monde où la traduction automatique évolue rapidement, notre mission est d'humaniser le processus, en redonnant nuance, contrôle et esprit critique aux professionnels.

Nous l'appelons IA sensible au contexte, mais à sa base, il s'agit de imiter ce qu'un bon Traducteur fait déjà : évaluer plusieurs sources d'entrée, puiser dans la mémoire et les connaissances, et prendre la meilleure décision en fonction du contexte.

Décomposons-le.

Au-delà de la traduction automatique : Une façon plus intelligente de traduire

Lorsque la plupart des gens entendent « traduction IA », ils pensent à Google Traduction ou à d'autres systèmes de traduction automatique neuronale.

Aujourd’hui, les grands modèles de langage (LLM) comme GPT ont pris le devant de la scène dans cette évolution.

Mais voici le rebondissement :

« Même si GPT est puissant en tant que mécanisme de traduction, nous avons constaté qu'il avait plus de puissance utilisée ailleurs. »

Au lieu d'utiliser des LLMs pour faire la traduction, Bureau Works les utilise pour analyser, arbitrer et assister.

Notre système émule le processus humain, en comparant les mémoires de traduction, les glossaires et les correspondances contextuelles, puis suggère la meilleure décision.

Le traducteur reste en contrôle, ajustant finement le résultat.

De Traducteur à Éditeur : Un changement de rôle

Dans les outils TAO traditionnels, les traducteurs jonglent :

• Mémoires de traduction
• Glossaires terminologiques
• Recherches de concordance
• Suggestions de traduction automatique

C'est laborieux et souvent répétitif. Mais la plupart de ce travail concerne la cohérence et la cohérence, pas la créativité.

C’est là que l’IA brille.

« Ce genre de travail, à notre avis, est en fait bien délégué aux machines. »

Avec notre système effectuant le travail linguistique, les traducteurs se concentrent sur l'affinement et la prise de décision, élevant leur rôle à celui d'un éditeur.

Cela peut sembler inhabituel au début, mais il s’agit d’une évolution vers des contributions de plus grande valeur.

« Ce qui reste, c’est une analyse critique beaucoup plus raffinée des suggestions de traduction. »

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Un cadre RAG, pas un entraînement de modèle

Au lieu d'entraîner nos modèles directement (ce qui introduit des risques de confidentialité et de sécurité), nous entraînons le cadre de génération augmentée par récupération (RAG) qui les alimente.

• Aucune donnée client n'est utilisée pour entraîner les modèles
• Nous maintenons une flexibilité totale pour changer de modèles comme GPT-4 ou Claude
• Sécurité et adaptabilité sont intégrées

Cela garantit que nous ne sommes pas enfermés dans un seul outil ou risquant une exposition à l'empoisonnement de modèle ou aux fuites de données.

« Nous ne formons pas le modèle. Nous entraînons le cadre RAG qui alimente le modèle.

Trouver l'équilibre entre l'humain et la machine

Nous croyons en un avenir où les traducteurs ne disparaissent pas, ils prospèrent.

Mais pour que cela se produise, les outils doivent respecter leur métier et élever leur impact.

« Savoir quand et comment intervenir est le reflet de la sagesse. »

Il ne s’agit pas seulement d’efficacité. Il s’agit de créer un espace pour un travail significatif, le genre qui nécessite du jugement, de l’expérience et une voix personnelle.

Et c’est quelque chose qu’aucune machine ne peut reproduire.

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Réflexions finales

L'industrie de la traduction n'a pas besoin de choisir entre tradition et Automatisation.

Il existe un juste milieu, un chemin d'IA centré sur l'humain, où les traducteurs deviennent conservateurs, éditeurs et gardiens du sens.

« À la fin de la journée, vous voulez avoir l’impression d’avoir produit quelque chose qui a du sens et qui vous appartient. »

Chez Bureau Works, c'est l'avenir que nous construisons.

Vous voulez en faire partie ?