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Les solutions d’IA sont rapidement devenues un élément essentiel des flux de traduction, de localisation et de contenu. L'IA agentique est le nouveau visage des services linguistiques basés sur l'IA générative. Contrairement à d’autres types de services optimisés par l’IA, qui se concentraient sur l’IA générative, l'IA agentique désigne des systèmes d’intelligence artificielle autonomes qui prennent des décisions entièrement par eux-mêmes. Ce type de système d’IA ne se contente pas de suivre les ordres. Il apprend, s’adapte et améliore ses opérations au fil du temps pour atteindre ses objectifs. Ce concept transforme les services de localisation, de traduction et de contenu par l'IA à l'échelle mondiale.
La localisation permet de rendre un contenu accessible et pertinent pour des utilisateurs issus de différentes cultures ou de différents pays. Elle implique de la traduction, mais concerne également l’essence et le contexte d’un message. Il s'agissait habituellement d’un processus manuel et méticuleux, nécessitant une connaissance approfondie de la langue et de la culture des environnements source et cible. Au début, seuls les humains étaient capables d'assumer cette tâche. Ensuite, la traduction automatique et l'IA de type invite/réponse ont donné naissance au paradigme actuel de traduction automatique (TA) + post-édition automatisée. L'IA agentique représente l'étape suivante.
Dans les cercles de l'IA, « Move 37 » est un événement légendaire. C’est l’un des mythes fondateurs de tout le mouvement de l’IA. Dans les cultures orientales, le jeu de stratégie « Go » est un incontournable pour tout acteur du secteur. Plus complexe que les échecs, il se gagne grâce à des tactiques à long terme. Alors que les ordinateurs surpassaient déjà les meilleurs joueurs d'échecs au monde depuis bien longtemps, « Go » demeurait un ultime obstacle pour l'IA. C'était le cas jusqu'en 2012, lorsque le système d'IA AlphaGo a réalisé le mouvement 37. Au début, cela semblait être un mouvement étrange que les humains ne comprenaient pas. Cependant, au fur et à mesure que le jeu se déroulait, les observateurs ont compris que l’IA était devenue créative et qu'elle avait imaginé une nouvelle stratégie à laquelle aucun joueur humain n’avait pensé auparavant. Depuis cet événement, AlphaGo n'a perdu qu'une seule partie contre des joueurs humains. AlphaGo a été entraîné sur des données (joueurs experts de Go) et s'est vu attribuer un objectif (gagner). Il a atteint son objectif d’une manière inédite qui a stupéfié les personnes qui l’avaient entraîné. Pourquoi est-ce important ? Parce que cela signifie que les systèmes d’IA ont commencé à devenir créatifs d’une façon inimaginable. En conséquence, l’IA avait désormais besoin de garde-fous.
Le développement d'un système d’IA agentique pour atteindre un objectif – comme générer du contenu multilingue convaincant et en constante évolution ainsi que garantir la vente de nombreux SKU – est désormais possible. Le défi consiste à garantir une utilisation responsable de l'IA et à en conserver le contrôle, tout en profitant pleinement de ses avantages. L'IA agentique nous permet de contrôler deux variables. Il s'agit des limitations. Lorsque nous définissons (de manière extrêmement spécifique) l'objectif du système d'IA et limitons étroitement les données auxquelles le système peut accéder et qu'il peut utiliser, nous pouvons exploiter la puissance informatique des modèles d'IA tout en réduisant les risques à leur minimum. C’est l’essence même de l’IA agentique.
L'IA agentique est particulièrement utile dans la localisation car elle peut :
Dans la traduction et la localisation, les nuances en matière de langue, de culture, de contenu et de lectorat sont primordiales. En analysant les données provenant de sources restreintes spécifiques, l'IA agentique propose des stratégies de localisation hautement personnalisées, en ajustant le contenu en temps réel selon les tendances de développement des produits, les récits du marché et le comportement des utilisateurs. L'IA agentique optimise le concept de « localisation continue », permettant la génération, la traduction et l'ajustement automatique du contenu en continu. (Bien entendu, nous ne devons jamais oublier les mesures visant à maintenir une IA responsable.)
Un système agentique permet à une entreprise de déclencher un flux de contenu multilingue avec un minimum de données sur les produits ou services. Le système d'IA utilise ensuite des bases de données linguistiques et culturelles soigneusement organisées afin de créer des premières ébauches de contenu multilingue. Les mémoires de traduction et les banques terminologiques jouent un rôle essentiel pour aider l'agent à rester fidèle à la marque. L’effet va au-delà de la simple traduction. En se rapportant aux conversations et données des acheteurs, le système d'IA peut intégrer des nuances culturelles et des idiomes locaux, garantissant ainsi un contenu attrayant et pertinent pour chaque public cible. Les entreprises peuvent ajouter un humain dans la boucle afin d'assurer des modifications et des révisions supplémentaires à tout moment du processus.
À mesure que le contenu circule, l'IA agentique surveille ses performances sur différents marchés. Pour affiner et adapter continuellement le contenu, il assure le suivi de différents facteurs :
Par exemple, si une phrase en particulier ne trouve pas d'écho sur un marché, le processus peut la signaler pour qu'elle soit ajustée, voire l'ajuster automatiquement. Ainsi, l’IA agentique peut garantir que le message reste percutant et culturellement approprié.
Une fois le contenu optimisé, l'IA agentique gère la publication et la diffusion via l'automatisation traditionnelle des canaux. Elle garantit que le bon contenu atteint le bon public au bon moment. Le système peut gérer automatiquement différents canaux de distribution, des réseaux sociaux aux sites web, en adaptant le format et le style du contenu à chaque plateforme.
Dans la localisation, l’assurance qualité reste cruciale. L'IA agentique inclut différents mécanismes et garde-fous robustes d'autocorrection afin de garantir que le contenu respecte des normes élevées tout en atteignant les objectifs métier. Elle est capable d'identifier et de corriger les problèmes, tels que les incohérences, les biais et les inexactitudes. En outre, les systèmes d'IA agentique peuvent être entraînés afin de déterminer quand une intervention humaine est nécessaire.
L'IA agentique crée un environnement de contenu multilingue symbiotique et autonome. Vos contenus ont ainsi des cycles de vie continus et totalement axés sur la réalisation de vos objectifs. L'IA agentique génère du contenu, puis s'assure qu'il répond à vos objectifs en adéquation avec votre activité. Pendant qu'elle se charge d'internationaliser votre contenu, vous pouvez ainsi vous concentrer sur d'autres tâches et projets.
En tant que leader du secteur de la localisation, Lionbridge bénéficie d'un positionnement idéal pour créer des solutions d'IA agentique destinées à un contenu mondial. Notre plateforme d’orchestration Aurora AI illustre notre volonté d’adopter des solutions d’IA générative de bout à bout. Aurora combine l'évolutivité de l'IA avec notre vaste réseau mondial de linguistes et de testeurs experts.
Nous associons notre technologie d'IA agentique de pointe à plus de 25 années d'expérience, avec un réseau de plus de 500 000 freelances et linguistes professionnels. Lionbridge reste à la pointe des avancées technologiques en matière de localisation et de gestion du contenu. Contactez-nous.
Nous identifierons vos besoins et vous expliquerons en quoi nos fonctionnalités innovantes peuvent vous aider à éliminer les frontières et à étendre votre portée internationale. Prêt à explorer les possibilités ? Nous avons hâte de vous aider.