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L'intelligence artificielle existe depuis le XIXe siècle, mais sa dernière mouture, l'IA générative (GenAI)/les grands modèles de langage (LLM), a radicalement modifié les résultats générés par l'IA. Pour la première fois, les machines prennent des décisions comme les humains. Jusqu'à récemment, la machine produisait des résultats prévisibles. Désormais, les résultats générés par cette technologie sont indéterminés, ce qui ouvre une toute nouvelle ère en matière de confiance.
« Nous demandons à la machine de prendre une décision, et l'action a lieu dans une sorte de boîte noire. La question se pose : devons-nous faire confiance à cette décision ? »
- Vincent Henderson, expert en IA chez Lionbridge
Au cours de notre webinaire « Adopter l'IA : une nouvelle ère de confiance », Will Rowlands-Rees, le modérateur de Lionbridge, a mené une table ronde animée, axée sur les problèmes de confiance dans l'IA pour la localisation, avec Scott Schwalbach (Amazon Web Services, AWS), Jane Faraola (Cisco) et Vincent Henderson (Lionbridge).
Si vous avez manqué ce webinaire, vous pouvez regarder la session à la demande. Ce webinaire était le cinquième d'une série sur l'IA générative et les services linguistiques. Pour visionner les enregistrements des autres webinaires de cette série, consultez la page des webinaires de Lionbridge.
Vous manquez de temps ? Lisez notre résumé sur le blog pour connaître les temps forts de la discussion.
La nouvelle ère de confiance dans l'IA repose sur la capacité du moteur d'IA à générer des résultats pertinents, et bien plus encore. Elle s'organise autour des points suivants : qui utilise l'IA ? Comment est-elle utilisée ? Que fait le système d'IA ? Comment transmettre ces informations aux parties prenantes de votre entreprise ? Les entreprises peuvent envisager la confiance dans l'IA de manière globale en se penchant sur quelques aspects essentiels :
Partenaire : avec quels fournisseurs choisissez-vous de travailler ? Peut-on leur faire confiance pour gérer l'IA de manière responsable ?
Processus : quels processus sont mis en place pour la localisation ? Ces processus sont-ils fiables et vous aident-ils à réaliser vos objectifs ?
Systèmes : quels choix technologiques sont faits pour prendre en charge la localisation ? Cette technologie est-elle sûre ou utilise-t-elle vos données pour s'entraîner ?
Gestion : comment garantir aux parties prenantes internes que leur contenu est traité et géré de manière appropriée, tout en tempérant leurs attentes ?
Les experts sont unanimes : le moment est idéal pour adopter l'IA. Elle a bénéficié d'un changement énorme. Il faut donc prendre le temps de comprendre la vitesse de transformation et les avantages économiques que l'IA la plus récente peut offrir. Cette technologie peut permettre aux entreprises de toucher davantage de personnes, de manière plus personnalisée, via des variantes linguistiques supplémentaires, pour augmenter les profits. Cependant, il est essentiel de faire preuve de prudence. Alors, par où commencer ?
Selon Jane Faraola, chez Cisco, la première étape consiste à faire preuve de curiosité. « Les limites sont infinies. Je pense que la créativité des gens va vraiment déterminer ce que nous allons faire de l'IA à l'avenir », explique-t-elle.
Scott Schwalbach d'AWS conseille aux entreprises de faire preuve de discernement dans l'utilisation des solutions GenAI. « Vous devez déterminer où vous souhaitez arriver, puis partir du point d'arrivée pour établir le processus permettant d'y parvenir », précise-t-il.
Fait important, les experts ont souligné que les humains seront toujours impliqués : ils travailleront pour intégrer les processus d'IA dans leurs systèmes.
Nous introduisons un moyen mnémotechnique d'envisager la confiance : notre cadre TRUST. Cet acronyme fait référence à cinq mesures clés :
Ensemble, ces facteurs abordent de manière exhaustive la question de la confiance dans le cadre de la localisation.
La transparence implique le fait de savoir comment les modèles de GenAI/LLM sont utilisés dans la localisation. Ceci contribue grandement à garantir aux parties prenantes internes que leur contenu est traité et géré de manière appropriée. Demandez : votre partenaire linguistique est-il transparent avec vous sur la manière dont il utilise les outils d'IA ?
Une intervention au début du processus permet d'obtenir des résultats fiables. Déterminez ce que vous attendez de la machine, créez des prompts efficaces et menez des tests pilotes. Réalisez des itérations, des tests et vérifiez si les résultats sont satisfaisants avant de passer à l'étape suivante. Pour plus de confiance, utilisez GPT-4 afin d'obtenir une évaluation continue des échantillons sur les segments en sortie. Selon nos tests, les évaluations de GPT-4 sont plus précises que les évaluations humaines.
Regardez la vidéo pour découvrir comment Lionbridge a aidé Cisco à exécuter un projet pilote sur son contenu pour prendre des décisions stratégiques.
Il est nécessaire d'identifier délibérément des projets pour la GenAI. Ces projets doivent être utiles et faire avancer votre entreprise, afin que vous puissiez exploiter les avantages de cette technologie en matière de gain de temps et d'économies.
Protégez votre propriété intellectuelle en vous assurant que les LLM n'absorbent et n'utilisent pas votre contenu dans le cadre de leur entraînement ou pour d'autres fins que vous n'approuvez pas. Prêtez également attention au domaine géopolitique du data center du LLM et aux biais potentiels associés, en particulier lors de l'utilisation de machines spécifiques pour la conformité réglementaire ou les modèles validés par le gouvernement.
La technologie de GenAI/LLM peut accélérer votre processus de localisation, mais si vous la mettez en place trop rapidement, vous risquez de passer à côté des facteurs de réussite clés. La nécessité d'ajuster le LLM, de créer une génération augmentée de récupération (RAG, Retrieval-Augmented Generation) et de la tester peut consommer du temps et des ressources, et prolonger ainsi le délai nécessaire pour percevoir un retour sur investissement.
AWS, responsable de la création de cours, utilise la GenAI pour personnaliser davantage son contenu et susciter l'engagement. Par exemple, AWS crée désormais des cours d'apprentissage en ligne dans la langue native, au lieu de toujours commencer par l'anglais. L'entreprise personnalise également le ton de ses cours en fonction de son public, par exemple en créant un prompt pour le moteur d'IA visant à rendre le sujet plus humoristique ou les supports techniques plus accessibles.
« Est-il important qu'il y ait un point sur chaque i et une barre sur chaque t ? Pas vraiment », constate Scott Schwalbach. « Notre critère d'évaluation est le suivant : le participant ouvre-t-il le cours ? Le participant suit-il le cours ? Le participant finit-il le cours ? Et accède-t-il au cours suivant ? Enfin, plus important encore, le participant parle-t-il de nous en bien, en disant à d'autres personnes qu'elles devraient suivre ces cours ? »
Les économies de temps significatives sont un autre avantage, en plus de l'engagement accru. En intégrant la GenAI et en utilisant de nouveaux processus, AWS vise à réduire le temps nécessaire pour créer un cours, qui passe de 90 jours à 2 semaines.
Il est essentiel de choisir le bon partenaire linguistique pour atteindre vos objectifs via des initiatives d'IA.
Tout d'abord, définissez clairement vos objectifs. Une fois l'objectif identifié, posez les questions suivantes pendant le processus d'appel d'offres, afin de déterminer les points forts et les points faibles de votre partenaire potentiel :
Quels choix technologiques votre partenaire potentiel fait-il ? Vous est-il demandé d'acheter une technologie complexe, comme un système de gestion de la traduction (TMS, Translation Management System), dont vous n'avez pas besoin ?
Le fournisseur protégera-t-il votre propriété intellectuelle ou vos données seront-elles utilisées pour l'entraînement de l'IA ?
Le prestataire linguistique est-il axé sur les données et capable de fournir des données objectives et exploitables permettant de décider s'il est utile ou non d'utiliser la GenAI ? Le prestataire est-il en mesure de fournir des données afin de déterminer quelles langues vous devez traiter aujourd'hui et ultérieurement ?
Le prestataire est-il transparent à propos de ses processus et donne-t-il la priorité à vos besoins ?
Les considérations ci-dessus vous permettront de procéder à une évaluation approfondie avec les bons critères. Autre point tout aussi important : votre capacité à identifier les personnes appropriées dans votre organisation, capables d'évaluer les qualifications des partenaires avec qui vous travaillez ou envisagez de travailler.
Consultez notre fiche récapitulative sur le cadre TRUST pour obtenir plus de conseils sur la confiance dans l'IA.
Lionbridge occupe une position leader dans le secteur des implémentations d'IA, et offre à près de 500 clients des solutions de GenAI sur mesure et bien d'autres engagements à venir, y compris dans les premières phases de ces dernières avancées technologiques. Prêt à entamer votre parcours dans la GenAI avec un partenaire de confiance ? Contactez-nous dès aujourd'hui.