Connaître les limites de la traduction automatique lors de l'élaboration de votre stratégie de localisation

Les limites de la traduction automatique peuvent être ignorées lorsque vous êtes impatient d'entrer sur un marché. La traduction automatique 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 traduction automatique et la traduction humaine ne s'excluent pas mutuellement. MT 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 par des experts. Cependant, il s'agit rarement d'une solution autonome de localisation, c'est pourquoi il est sage de comprendre ses limites.

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

Les limites de la traduction automatique vont souvent de pair avec des données limitées. MT est formé pour utiliser les 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 un humain.

C'est le plus gros problème rencontré par la plupart des entreprises, car elles n'ont pas accès à ces données d'entraînement, également appelées corpus ou corpus de texte. Même si elles disposent de données pour entraîner ces moteurs, c'est souvent extrêmement sujet- sujet spécifique, comme avec la documentation technique. Ces informations concises sont très factuelles et peuvent automatiser la traduction de nombreux éléments de contenu 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 est de très faible valeur, dans la mesure où il n'est pas consulté souvent et n'est pas conçu pour avoir beaucoup de "personnalité". En plus de cela, la plupart les personnes qui considèrent 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 ROI du projet.

Le budget est l'endroit où de nombreux projets de traduction automatique s'effondrent lorsqu'ils apprennent que la création du système serait plus coûteuse que la gestion par des traducteurs humains.Enfin, l'une des limites les plus importantes de la traduction automatique vient des traducteurs humains eux-mêmes . Il y avait initialement beaucoup de résistance à l'utilisation de la traduction automatique lors de sa sortie en raison du concept de ce qui est «assez bon». Les traducteurs ont été informés qu'ils n'avaient qu'à « ajuster » le contenu de la traduction automatique pour l'améliorer, mais, souvent, ils n'ont pas reçu de référence de ce qui était qualifié de bon. En plus de cela, ces outils ont réduit leurs taux 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 post-édition, vous souhaiterez définir des critères et des normes clairs pour un contenu optimal.

Évaluation de la qualité de la traduction automatique

Une autre limite de la traduction automatique est le manque de standardisation pour déterminer la qualité. La doublure d'évaluation bilingue, ou BLEU, est la référence la plus communément acceptée mais souffre de quelques défauts fatals. Comme il s'agit de normes de référence fixes, il s'agit moins de mesurer l'amélioration de la qualité que de respecter une structure rigide. Comme c'est le cas, le score BLEU ne devrait jamais être le seul critère pour déterminer le succès de la traduction.Les normes de traduction pour réussir doivent provenir de critères objectifs et centrés sur l'humain, tels que :

• Les revenus ont-ils diminué ou augmenté suite à l'utilisation du contenu MT ?
• Y a-t-il eu moins de plaintes des utilisateurs ?
• Les utilisateurs ont-ils mieux navigué dans le logiciel et avancé ?
• La distance d'édition, c'est-à-dire le temps qu'il a fallu entre la traduction automatique, les modifications humaines et le contenu réussi, a-t-elle diminué ?

Les meilleures mesures pour comprendre les limites de votre traduction automatique sont axées sur l'utilisateur. Lorsque les plaintes diminuent, les revenus augmentent et les gens naviguent plus loin dans le logiciel. Dans ce cas, il est facile de voir qu'ils comprennent le contenu et s'y engagent. De plus, au fur et à mesure que le matériel est construit, vous obtenez plus d'accès aux données, ce qui améliore la formation pour le programme. Tant que ce système est un outil plutôt qu'une solution complète, la plupart des efforts de traduction automatique valent l'investissement malgré leurs limites.

‍Bureau Works peut améliorer vos efforts de localisation de la traduction en combinant la traduction automatique avec des post-éditeurs experts qui connaissent comment faire briller le contenu.Contactez notre équipe pour faire passer votre traduction au niveau supérieur.{13 }