Exploitez la plateforme Lionbridge Language Cloud pour prendre en charge votre localisation de bout en bout et le cycle de vie du contenu

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Nos collaborateurs sont notre richesse. Ils aident de nombreuses sociétés à satisfaire leurs clients depuis plus de 20 ans. 

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Des services de pointe en entraînement de l'IA pour un résultat optimal

Bénéficiez de fonctionnalités améliorées dans un contexte multilingue.

Affinez et renforcez vos grands modèles de langage


Nos services d'entraînement de l'IA permettent à vos modèles d'exceller dans la génération de contenus pertinents dans un large éventail de langues et de nuances culturelles.

Nous nous appuyons sur des techniques avancées et sur une compréhension approfondie de la diversité linguistique pour proposer nos services d'entraînement d'IA générative (GenAI)/de grands modèles de langage. Les entreprises peuvent ainsi créer du contenu qui trouve un écho auprès de leurs publics à l'échelle internationale.

Notre entraînement des LLM permet aux systèmes d'IA de comprendre et de communiquer d'une manière naturelle avec les locuteurs natifs de différentes langues et issus de différents secteurs démographiques, tout en préservant le ton de la marque :

  • Détection des réponses que les personnes issues de certaines régions et de certains publics cibles peuvent percevoir comme non naturelles.
  • Identification de la syntaxe et du vocabulaire qui ne reflètent pas le ton d'une marque.
  • Capture des nuances subtiles des dialectes régionaux.

Grâce à l'intégration fluide de notre expérience en IA, de notre maîtrise des différences cultures et de nos capacités linguistiques, votre contenu généré par l'IA trouve un écho auprès de différents publics dans le monde entier.

Les trois services de Lionbridge pour l'entraînement de l'IA

Les processus suivants déterminent la réussite d'une mise en œuvre de l'IA.

Annotation de données

L'annotation de données est le processus consistant à étiqueter ou à classer des données. Elle fournit à l'IA le contexte nécessaire pour comprendre les données. Par exemple, des images peuvent être annotées avec des informations sur les objets qu'elles contiennent, ou du texte peut être annoté avec des informations sur le sentiment qu'il transmet. L'annotation de données est essentielle pour l'apprentissage supervisé, un type d'entraînement d'IA dans lequel le modèle apprend à fournir des prédictions en fonction des données annotées. La qualité et la précision de l'annotation de données influencent fortement les performances des modèles d'IA, car elles guident le processus d'apprentissage et aident l'IA à comprendre les données.

Collecte de données

La collecte de données est une étape essentielle dans l'entraînement de l'IA. Elle implique le recueil de données pertinentes et de haute qualité, afin d'entraîner et de tester les modèles d'IA. Les données peuvent provenir de différentes sources, telles que des bases de données, les réseaux sociaux, des capteurs ou des interactions avec les utilisateurs. Elles peuvent se présenter sous différents formats : texte, images, audio ou vidéo. La collecte de données diversifiées et représentatives permet de s'assurer que le système d'IA est capable de comprendre et de traiter avec précision un grand nombre d'entrées, améliorant ainsi son efficacité.

Création de données

La création de données désigne la génération de nouvelles données qui peuvent être utilisées pour l'entraînement de l'IA. Cette étape peut inclure la création de données synthétiques, qui sont générées de manière artificielle et qui reproduisent les données réelles, ou l'enrichissement de données existantes en ajoutant des variantes ou du bruit. Le processus de création de données aide à augmenter le volume et la diversité des données d'entraînement, ce qui améliore les performances des modèles d'IA.

Résumé du webinaire Adopter l'IA : une nouvelle ère de confiance

Découvrez le sens de la confiance dans l'IA dans le contexte de la localisation. Lisez les perspectives d'Amazon Web Services, Cisco et Lionbridge dans notre résumé sur le blog.

« 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

IA responsable

L'IA responsable désigne le concept consistant à utiliser l'intelligence artificielle de manière éthique, équitable et respectueuse, afin de protéger les droits et les valeurs des utilisateurs. Cet objectif complexe vise à s'assurer que l'IA profite à la société sans causer de préjudice ni de discrimination.

Voici comment Lionbridge peut vous aider à promouvoir une IA responsable.

Via la localisation

Les LLM démontrent souvent une efficacité moindre pour le contenu non anglais. Notre service de localisation étudie les performances de vos outils d'IA avant leur lancement dans d'autres pays, afin d'améliorer la qualité, l'efficacité et l'accessibilité de votre contenu pour vos clients du monde entier.

Nous réalisons l'analyse de la source, la localisation et la modification des invites et des conversations pour les tests en langue locale, l'évaluation et la validation des réponses, la rétro-traduction et l'ajout d'informations contextuelles.

Nous promouvons une IA responsable en identifiant les grossièretés, en intégrant une terminologie inclusive et en suivant les guides de style neutre et inclusif, en lien avec les ressentis et normes acceptés par les régions cibles.

Via la création de contenu

Les éléments considérés comme sensibles varient considérablement d'une culture à l'autre. Certaines plaisanteries peuvent être acceptables dans une région, mais pas du tout dans une autre. Le comportement des applications d'IA doit respecter les sensibilités locales. Notre service de création de contenu formule des directives générales pour les marchés locaux et crée des jeux de données spécifiques à chaque région, en vue des tests et de l'ajustement du moteur.

Nous menons des recherches et proposons des conseils culturels sur les sujets sensibles et les valeurs locales, la création d'invites pour un sujet en particulier, la rédaction conversationnelle et la collecte de données.

Nous promouvons une IA responsable en traitant les sujets sensibles, les lois et les réglementations, en modélisant les réponses liées aux informations personnelles identifiables (PII), en fournissant des conseils, des avis et une inclusivité, et en limitant les stéréotypes et les points de vue sur les groupes d'identités.

Via les évaluations en crowdsourcing

Nous faisons appel à notre communauté mondiale pour rassembler des informations, annoter et classer le texte, les invites, l'audio, les vidéos et les images, principalement via notre plateforme de testeurs. Le crowdsourcing étant hautement évolutif et extrêmement efficace, il s'agit d'un outil idéal pour évaluer de grands volumes de contenu.

Nous recueillons des commentaires sur les sujets locaux, évaluons les réponses et les classons, de neutre à offensive.

Nous promouvons une IA responsable en tirant parti de perspectives diverses qui atténuent les préjugés dans notre évaluation, étant donné que le groupe évalue l'équité, classe les intentions/sentiments et détecte les hallucinations (tout ce que l'IA a inventé).

Via des tests dans un environnement en direct

Dans certains cas, lorsque l'environnement de test est disponible et déjà configuré, il paraît logique d'utiliser une méthode plus traditionnelle de tests d'environnement en direct.

Les services de tests spontanés impliquent des itérations en temps réel sans script avec les systèmes d'IA, pour imiter l'engagement utilisateur.

Les services de tests basés sur scénario utilisent des scripts et des scénarios prédéfinis pour évaluer les réponses d'IA dans des conditions contrôlées. Ils traitent généralement des aspects techniques plutôt qu'éthiques ou d'équité.

Nous demandons aux testeurs de saisir des invites spécifiques ou d'en créer en connaissant l'objectif, ou nous leur demandons d'analyser le produit.

Nous promouvons une IA responsable avec des tests spontanés via des scénarios qui remettent en question la prise de décision éthique, la participation de différents secteurs démographiques et la collecte des retours d'expérience des utilisateurs, y compris les sentiments d'exclusion, de menace ou d'objectivation.

Découvrez nos experts en entraînement d'IA

Rafa Moral

Vice-président, Innovation

Rafa supervise les activités de R&D liées à la traduction et aux langues. Cela englobe les initiatives concernant la traduction automatique, le profilage et l'analyse de contenu, le relevé terminologique, ainsi que le contrôle et l'assurance qualité linguistique.

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Vincent Henderson

Directeur des services linguistiques produits

Vincent est directeur des équipes de produits et de développement chez Lionbridge. Il se concentre sur les manières d'utiliser la technologie et l'IA pour analyser, évaluer, traiter et générer du contenu international. Il est particulièrement attentif aux évolutions qu'apportent les grands modèles de langage aux produits et services de contenu.

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