Questions fréquentes sur ownvia.

La traduction par IA désigne la traduction automatisée de textes à l’aide de l’intelligence artificielle.

Contrairement aux anciens systèmes de traduction, l’IA moderne n’analyse pas seulement des mots isolés, mais l’ensemble du contexte d’un document. Les traductions obtenues sont ainsi plus naturelles et plus précises. Dans les processus professionnels des entreprises, l’IA est également combinée à la terminologie, aux Translation Memories et aux connaissances de l’entreprise afin d’obtenir des résultats cohérents et de haute qualité.

Cela offre plusieurs avantages aux entreprises :

• Efficacité : De grandes quantités de texte peuvent être traduites en peu de temps.
• Évolutivité : Les contenus multilingues peuvent être traités efficacement, même lorsque le volume de traduction est élevé.
• Qualité accrue : La terminologie, le langage de l’entreprise et les connaissances de traduction existantes peuvent être pris en compte de manière ciblée.

La traduction par IA analyse l’intégralité du contenu d’un texte et produit une traduction adaptée au contexte.

Contrairement aux anciens systèmes de traduction, l’intelligence artificielle moderne évalue le lien entre les différentes phrases, reconnaît les schémas linguistiques et prend en compte le style, la grammaire et le sens. Les traductions obtenues sont ainsi nettement plus naturelles.

Les solutions professionnelles d’IA enrichissent en outre ce processus grâce aux connaissances de l’entreprise, telles que la terminologie, les Translation Memories et les guides de style.

Cela permet :

• Des traductions adaptées au contexte : les mots sont traduits en fonction du contexte.
• Une langue plus naturelle : les formulations sont plus fluides et plus compréhensibles.
• Une cohérence accrue : les connaissances de l’entreprise sont directement intégrées au processus de traduction.

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Comment fonctionnent les traductions par IA ?

Découvrez comment les traductions modernes par IA analysent le contexte et pourquoi les connaissances de l’entreprise sont déterminantes pour obtenir des résultats de qualité.

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La traduction par IA aide les entreprises à rendre leurs processus de traduction plus rapides, plus économiques et plus efficaces.

En particulier pour les contenus régulièrement mis à jour ou les gros volumes de documents, l’intelligence artificielle réduit considérablement la charge de travail manuelle liée à la traduction. Parallèlement, les contenus peuvent être publiés plus rapidement dans plusieurs langues.

Les entreprises bénéficient de :

• Coûts de traduction réduits : Les tâches récurrentes sont automatisées.
• Délai de mise sur le marché plus court : Les contenus multilingues sont disponibles plus rapidement.
• Grande évolutivité : Même de gros volumes de traductions peuvent être traités efficacement.

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 Intégration de l’IA : pourquoi les outils d’IA individuels ne suffisent pas

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Les solutions modernes de traduction par IA peuvent traduire automatiquement presque tous les documents d’entreprise courants.

Il s’agit notamment des documentations techniques, des modes d’emploi, des contrats, des supports marketing, des sites web, des informations produits, des textes logiciels ainsi que des documents internes. La plupart des solutions professionnelles prennent en charge de nombreux formats de fichiers standard et préservent largement la mise en page d’origine de manière automatique.

Parmi les formats de fichiers généralement pris en charge figurent notamment :

• Microsoft Word (.docx)
• Microsoft Excel (.xlsx)
• Microsoft PowerPoint (.pptx)
• PDF
• HTML
• XML
• XLIFF
• SDLXLIFF
• JSON
• CSV

Voici les avantages pour les entreprises :

• Large compatibilité : La plupart des formats courants de documents et d’échange peuvent être traités directement.
• Des processus efficaces : Les documents existants ne doivent pas être reformatés manuellement avant la traduction.
• Intégration fluide : Les projets de traduction existants et les formats d’outils de TAO peuvent souvent continuer à être utilisés.

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La traduction automatique classique traduit directement les textes de la langue source vers la langue cible. La traduction moderne par IA comprend en outre les liens contextuels, tient compte du contexte et peut adapter précisément le style rédactionnel.

Cela permet d’obtenir des traductions plus naturelles et plus précises. Dans les processus de traduction professionnels, l’IA est également combinée aux connaissances de l’entreprise, telles que la terminologie, les Translation Memories, les guides de style et les documents de référence. Les traductions obtenues sont ainsi non seulement correctes sur le plan linguistique, mais aussi conformes aux exigences métier et à la marque.

Voici ce que cela offre aux entreprises :

• Une meilleure compréhension du contexte : l’IA tient compte du contexte de l’ensemble d’un document plutôt que de phrases isolées.
• Une qualité de traduction supérieure : la terminologie, le langage de l’entreprise et les directives stylistiques sont directement intégrés à la traduction.
• Moins de post-édition : des résultats plus précis réduisent le travail nécessaire à l’assurance qualité.

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Les solutions professionnelles de traduction par IA utilisent des glossaires et des bases de données terminologiques afin que les termes spécialisés définis soient utilisés de manière uniforme dans toutes les traductions.

Ainsi, les noms de produits, les termes techniques, les noms de marques ou les expressions spécialisées propres à un secteur sont par exemple automatiquement identifiés et traduits conformément aux règles terminologiques prédéfinies. La cohérence spécialisée est ainsi préservée, même dans le cadre de grands projets de traduction.

Cela comprend notamment :

• Noms de produits
• Termes techniques
• Noms de marques
• Abréviations et expressions spécialisées
• Termes à ne pas traduire (termes qui ne doivent pas être traduits)

Cela offre aux entreprises :

• Terminologie uniforme : Les termes approuvés sont utilisés de manière cohérente.
• Qualité de traduction supérieure : Les erreurs spécialisées et les traductions incohérentes sont réduites.
• Communication de marque renforcée : Les termes relatifs aux produits et à l’entreprise restent cohérents dans toutes les langues.

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Les connaissances de l’entreprise permettent à l’IA de traduire non seulement correctement sur le plan linguistique, mais aussi de prendre en compte les termes, noms de produits et formulations propres à l’entreprise.

Il peut notamment s’agir des éléments suivants :

• Translation Memories
• Glossaires
• Style Guides
• Documents de référence
• Sites web
• Traductions précédentes

Les résultats obtenus sont ainsi nettement plus cohérents.

Non. L’IA ne remplace pas les traducteurs professionnels, mais les accompagne dans le processus de traduction.

L’IA moderne produit en quelques secondes des prétraductions de haute qualité et prend en charge de nombreuses tâches récurrentes. Des traducteurs spécialisés expérimentés vérifient ensuite la terminologie, les nuances culturelles, le style et les exigences propres au secteur. Ce processus, appelé post-édition, garantit que les traductions répondent aux exigences de qualité professionnelles, linguistiques et propres à l’entreprise.

L’expertise humaine reste particulièrement indispensable pour les textes spécialisés, les contrats, les contenus marketing ou les informations sensibles de l’entreprise.

Voici ce que cela apporte aux entreprises :

• Une efficacité accrue : l’IA réduit le temps de traitement et les efforts de traduction manuels.
• Une qualité de traduction élevée : les traducteurs spécialisés garantissent la terminologie, le style et l’exactitude professionnelle.
• La combinaison optimale de l’humain et de l’IA : la rapidité et l’automatisation sont associées à l’expertise humaine et au contrôle qualité.

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Oui, à condition que la solution de traduction par IA utilisée respecte les exigences du RGPD.

Ce n'est pas l'intelligence artificielle elle-même qui est déterminante, mais la manière dont les données de l'entreprise sont stockées, traitées et protégées. Pour les contenus confidentiels en particulier, les entreprises doivent veiller à disposer d'une stratégie transparente en matière de protection des données et d'une infrastructure sécurisée.

Points auxquels les entreprises doivent être attentives :

• Aucun entraînement de l'IA avec les données clients : Les données de l'entreprise ne doivent pas être utilisées sans consentement pour entraîner des modèles d'IA publics ou externes.
• Serveurs situés dans l'UE : Le traitement devrait idéalement être effectué dans des centres de données européens ou dans des conditions-cadres dont la conformité au RGPD est avérée.
• Contrat de sous-traitance (DPA) : Le fournisseur devrait mettre à disposition un contrat de sous-traitance conforme au droit applicable.
• Normes de sécurité élevées : Le chiffrement des transferts de données ainsi qu'une gestion des rôles et des autorisations contribuent à protéger efficacement les données confidentielles de l'entreprise.

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La qualité d’une traduction par IA est garantie par la combinaison de contrôles qualité automatisés (assurance qualité, QA) et de post-édition humaine.

Les processus de traduction professionnels reposent sur plusieurs mesures d’assurance qualité. Les contrôles QA automatisés détectent les erreurs techniques et formelles dès le processus de traduction. Des traducteurs spécialisés vérifient ensuite la terminologie, le contexte, le style et l’exactitude technique afin de garantir une qualité de traduction élevée.

Les principaux piliers de l’assurance qualité :

• Contrôles QA automatisés : vérification de la terminologie, des nombres, des dates, de l’orthographe ainsi que des balises techniques, par exemple dans les fichiers HTML ou XLIFF.
• Post-édition humaine : des traducteurs spécialisés vérifient la tonalité, le contexte, le style et la précision technique de la traduction.

Les avantages pour les entreprises :

• Une qualité de traduction supérieure : les contrôles automatiques et manuels se complètent de manière optimale.
• Moins de retouches : les erreurs sont détectées rapidement et corrigées efficacement.
• Le respect fiable des normes de l’entreprise : la terminologie, les guides de style et les directives qualité sont systématiquement pris en compte.

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Vérifier les Translation Memories avec l’IA : garder les prétraductions à jour

Découvrez pourquoi la maintenance régulière des Translation Memories améliore durablement la qualité des traductions par IA.

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ownvia associe l’IA aux connaissances de l’entreprise, aux Translation Memories, à la terminologie, aux guides de style, aux contrôles qualité et aux processus de traduction professionnels.

Au lieu de traduire les textes exclusivement de manière automatique, ownvia aide les entreprises à intégrer intelligemment les connaissances existantes au processus de traduction. Les Translation Memories, les glossaires, les documents de référence, les guides de style et les prompts IA personnalisés fonctionnent ainsi en parfaite harmonie. Des traductions traçables et cohérentes sont ainsi produites ; elles peuvent être intégrées aux flux de travail existants et mises à l’échelle sur le long terme.

Ce que cela apporte aux entreprises :

• Qualité de traduction supérieure : Les connaissances de l’entreprise sont directement intégrées à chaque traduction.
• Langage d’entreprise cohérent : La terminologie, le style et la communication de la marque restent uniformes dans toutes les langues.
• Moins de post-édition : Des suggestions de traduction plus précises réduisent le travail de vérification manuelle.
• Processus de traduction évolutifs : Les flux de travail assistés par l’IA peuvent être intégrés efficacement aux processus existants de l’entreprise.

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Repenser le TMS : faire évoluer les processus de traduction existants grâce à l’IA

Découvrez comment ownvia enrichit les processus de traduction existants au lieu de les remplacer.

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La traduction par IA aide les entreprises à mettre à disposition des contenus multilingues plus rapidement, plus efficacement et de manière plus cohérente.

Associée aux connaissances de l’entreprise, à la terminologie, aux Translation Memories et au contrôle qualité humain, la traduction par IA devient un élément important des processus de traduction modernes. Les entreprises peuvent gérer efficacement leurs contenus internationaux tout en garantissant l’homogénéité de leur langage d’entreprise et de leurs standards de qualité sur tous les marchés.

Les principaux avantages en un coup d’œil :

• Délai de mise sur le marché réduit : Les contenus multilingues peuvent être créés et publiés plus rapidement.
• Coûts de traduction réduits : Les processus automatisés réduisent le travail manuel et améliorent l’efficacité.
• Qualité de traduction accrue : Les connaissances de l’entreprise, la terminologie et les Translation Memories garantissent des résultats cohérents.
• Communication internationale évolutive : Même d’importants volumes de traduction peuvent être gérés de manière centralisée et efficace.

Une Translation Memory est la mémoire numérique de vos traductions.

Chaque phrase déjà traduite est enregistrée et peut être automatiquement réutilisée dans de futurs projets. Les entreprises bénéficient ainsi de :

• Davantage de cohérence – Des termes spécialisés et un langage d’entreprise uniformes dans tous les documents.
• Une efficacité accrue – Les contenus récurrents ne doivent pas être retraduits.
• Des coûts réduits – Les contenus déjà traduits sont réutilisés plusieurs fois.

Un Translation Memory identifie les contenus déjà traduits et les propose automatiquement à nouveau.

Lors de chaque projet de traduction, le système compare les nouveaux textes avec la base de traductions existante. Si des segments identiques ou similaires sont trouvés, ils peuvent être repris directement ou utilisés comme suggestion.

Cela permet d'obtenir :

• des processus de traduction plus rapides
• des formulations cohérentes
• moins d'efforts de traduction manuelle

Oui. Les Translation Memories existantes peuvent généralement être réutilisées sans problème.

La plupart des systèmes de traduction professionnels prennent en charge l’importation de données de traduction existantes, par exemple au format TMX.

Pour les entreprises, cela signifie :

• les connaissances en traduction existantes sont conservées
• aucun travail en double
• un démarrage plus rapide dans de nouveaux projets de traduction

Une mémoire de traduction permet à votre savoir-faire en traduction de rester durablement dans l’entreprise et de gagner en valeur à chaque projet.

Plus le corpus linguistique s’enrichit, plus les avantages sont importants :

• Réduction des coûts en un clic : Plus un texte est répété dans des projets ultérieurs, plus les coûts de traduction diminuent.

• Scalabilité maximale : Même de très gros volumes de texte et des projets de lancement internationaux peuvent être réalisés en une fraction du temps.

• Souveraineté totale des données : Votre savoir-faire en traduction reste entre vos mains, indépendamment des prestataires ou des traducteurs auxquels vous faites appel.

• Voix de marque fiable : Les clients et les partenaires découvrent partout dans le monde un langage d’entreprise cohérent et professionnel.

La plupart des solutions de traduction modernes prennent en charge les formats courants pour l’import et l’export des mémoires de traduction.

Les plus utilisés sont les fichiers TMX (Translation Memory eXchange), les fichiers Excel (XLSX), les fichiers CSV ainsi que les formats natifs de nombreux outils CAT.

Pour l’échange entre systèmes, TMX (Translation Memory eXchange) s’est imposé comme une norme internationale.

Les entreprises bénéficient ainsi de :

• Indépendance vis-à-vis des fournisseurs : les mémoires de traduction peuvent être échangées sans difficulté entre différents systèmes de traduction.
• Protection des investissements : les données de traduction déjà constituées sont conservées à long terme et peuvent continuer à être utilisées.
• Migration simplifiée : le passage à une nouvelle solution de traduction s’effectue sans perte de connaissances précieuses en matière de traduction.

Un Translation Memory fournit à l’IA des traductions éprouvées comme référence.

Au lieu de reformuler chaque phrase, l’IA s’appuie sur des traductions déjà approuvées. Cela améliore la cohérence linguistique et garantit le respect du langage de l’entreprise et de la terminologie spécialisée.

Cela permet d’obtenir :

• des traductions plus cohérentes
• une meilleure qualité des résultats de l’IA
• moins d’efforts de correction manuelle

Un Translation Memory devrait être régulièrement vérifié et nettoyé, ainsi qu’après des changements importants au sein de l’entreprise.

Avec le temps, des termes techniques obsolètes, des entrées en double ou des traductions incorrectes peuvent apparaître. Les mises à jour terminologiques, les rebrandings, les nouvelles générations de produits ou les relances de logiciels sont des occasions typiques de procéder à un nettoyage. Une maintenance régulière garantit que les traducteurs et les systèmes d’IA accèdent exclusivement à des traductions actuelles et approuvées.

Un nettoyage régulier permet de garantir :

• Des suggestions de traduction à jour : Les termes obsolètes et les anciennes désignations de produits sont supprimés du Translation Memory ou mis à jour.
• Une qualité de traduction supérieure : Les traducteurs et l’IA s’appuient sur des traductions de référence cohérentes et vérifiées.
• Une cohérence maximale : Les variantes de traduction contradictoires (Multiple Matches) sont réduites et le langage de l’entreprise reste uniforme.

Une Translation Memory et un glossaire remplissent des fonctions différentes et se complètent idéalement dans le cadre d’un processus de traduction professionnel.

La différence la plus importante réside dans les informations stockées :

Translation Memory (TM) : Stocke des phrases ou des segments de texte complets, avec leur traduction. Les contenus récurrents peuvent ainsi être détectés automatiquement et réutilisés.

Glossaire (base de données terminologique) : Contient des termes spécialisés individuels, des noms de produits, des abréviations ainsi que leur traduction obligatoire. Il est également possible de définir des désignations ou des termes privilégiés qui ne doivent pas être traduits (Do-Not-Translate).

Ensemble, les deux outils garantissent :

• Une terminologie cohérente : Les termes spécialisés sont utilisés correctement et intégrés dans des traductions cohérentes.
• Une qualité de traduction supérieure : Les traducteurs et les systèmes d’IA respectent de manière fiable les exigences terminologiques et linguistiques.
• Des processus de traduction plus efficaces : Moins de demandes de clarification, moins de corrections et une qualité de traduction constamment élevée.

Les correspondances sont générées lorsqu'une Translation Memory compare automatiquement de nouvelles phrases ou de nouveaux segments de texte avec des traductions déjà enregistrées.

Pour chaque nouveau segment, le système vérifie si des contenus identiques ou similaires sont déjà présents dans la Translation Memory. Plus la correspondance est élevée, plus la suggestion de traduction est pertinente. Les traductions existantes peuvent ainsi être réutilisées directement ou servir de base à la poursuite du traitement.

Les entreprises bénéficient ainsi des avantages suivants :

• Réutilisation automatique : Les contenus déjà traduits ne doivent pas être recréés.
• Processus de traduction plus rapides : Des suggestions de traduction pertinentes sont disponibles immédiatement.
• Cohérence accrue : Les formulations récurrentes et les termes spécialisés sont utilisés de manière uniforme.

Tous les résultats ne sont pas identiques : c'est pourquoi les Translation Memories distinguent différents types de correspondances selon leur degré de concordance.

Plus une correspondance est exacte, moins le post-traitement nécessaire est généralement important. Les principaux types de correspondances sont les suivants :

Context Match (également appelé correspondance à 101 %) :
La phrase est identique et se trouve en outre dans le même contexte, par exemple dans le même chapitre ou le même document. Ce type de correspondance offre le niveau de sécurité le plus élevé.

Correspondance à 100 % :
La phrase correspond entièrement à une traduction déjà existante et peut généralement être reprise directement.

Fuzzy Match :
La phrase est similaire, mais présente de petites différences, par exemple des chiffres modifiés, des mots supplémentaires ou une formulation différente. La Translation Memory propose la traduction existante comme base.

No Match :
Aucune traduction correspondante n'est disponible dans la Translation Memory pour cette phrase. Elle doit donc être entièrement retraduite.

Les entreprises bénéficient ainsi des avantages suivants :

• Des processus de traduction plus rapides : plus le degré de correspondance est élevé, moins la charge de travail est importante.
• Des traductions plus cohérentes : les formulations déjà validées sont réutilisées de manière systématique.
• Des coûts de traduction réduits : les contenus récurrents peuvent être exploités efficacement.

Oui. Un Translation Memory centralisé garantit une terminologie d’entreprise uniforme dans tous les services.

Plusieurs collaborateurs, traducteurs internes et prestataires linguistiques externes peuvent accéder simultanément au même Translation Memory. Dès qu’une traduction a été validée, elle est immédiatement disponible pour tous les participants dans le cadre de projets futurs.

Voici ce que cela apporte aux entreprises :

• Gestion centralisée : L’ensemble des connaissances en traduction est géré en un seul endroit.
• Cohérence maximale : Des formulations et des termes techniques uniformes dans tous les projets, services et marchés.
• Pas de travail en double : Les contenus déjà traduits peuvent être réutilisés par toutes les équipes.

Une Translation Memory s’enrichit à chaque traduction validée et devient une précieuse base de connaissances pour votre entreprise.

Les systèmes de traduction modernes peuvent gérer des millions de segments de texte et fournir rapidement des traductions appropriées, même avec des volumes de données très importants. L’ensemble des connaissances en traduction de votre entreprise est ainsi conservé à long terme et peut être réutilisé à tout moment.

Cela permet :

• Constitution durable des connaissances : Les contenus déjà traduits restent disponibles durablement, y compris plusieurs années plus tard.
• Forte évolutivité : Même les Translation Memories volumineuses contenant des millions de segments peuvent être gérées efficacement.
• Accès rapide : Les traductions existantes sont automatiquement recherchées et proposées.

Oui – à condition que la plateforme de traduction utilisée respecte les exigences du RGPD.

Ce n’est pas le Translation Memory lui-même qui est déterminant, mais la manière dont les données de traduction qu’il contient sont stockées, traitées et protégées, ainsi que le lieu où elles le sont. Les entreprises doivent donc veiller à disposer d’une infrastructure conforme aux exigences en matière de protection des données et à assurer un traitement transparent des données.

Les critères importants sont les suivants :

• Infrastructure serveur conforme au RGPD : stockage et traitement des données de traduction dans le respect des exigences applicables en matière de protection des données – idéalement au sein de l’UE.
• Gestion responsable des données d’entreprise : les données de traduction ne doivent pas être utilisées sans consentement pour entraîner des modèles d’IA externes ou à d’autres fins.
• Gestion sécurisée des rôles et des droits d’accès : seules les personnes autorisées doivent pouvoir accéder aux données confidentielles de l’entreprise et aux données de traduction.

ownvia associe les Translation Memories, la terminologie, les guides de style et l’IA pour créer un processus de traduction intelligent.

Les traductions déjà disponibles dans le Translation Memory sont intégrées directement au processus de traduction par IA, avec les glossaires, les guides de style et les documents de référence. Cela permet d’obtenir des traductions qui tiennent compte de manière fiable de votre terminologie, de votre style rédactionnel et du langage existant de votre entreprise.

Cela offre aux entreprises :

• Une qualité de traduction supérieure : L’IA utilise les traductions validées comme base contextuelle fiable.
• Un langage d’entreprise cohérent : La terminologie et le ton restent uniformes dans toutes les langues et sur tous les canaux.
• Moins de post-édition : La combinaison du Translation Memory, de la terminologie et de l’IA réduit considérablement les efforts nécessaires à la post-édition.
• Une meilleure valorisation des connaissances existantes : Les traductions existantes sont intégrées activement aux nouvelles traductions par IA et créent une valeur durable.

Les mémoires de traduction rendent les processus de traduction plus rapides, plus économiques et plus cohérents à long terme.

Chaque projet de traduction terminé enrichit le Translation Memory, qui devient ainsi une précieuse base de connaissances pour votre entreprise. Ce capital numérique peut être automatiquement réutilisé dans les projets futurs et améliore aussi bien les traductions classiques que les processus de traduction modernes assistés par l’IA.

Les principaux avantages en un coup d’œil :

• Des coûts de traduction réduits : Les contenus déjà traduits ne doivent pas être recréés.
• Des délais de projet plus courts : Les contenus récurrents sont immédiatement disponibles sous forme de suggestions de traduction.
• Une terminologie d’entreprise cohérente : La terminologie et les formulations restent cohérentes sur tous les marchés et dans toutes les langues.
• Une accumulation durable des connaissances : Les connaissances en traduction de votre entreprise sont conservées à long terme et peuvent être réutilisées à tout moment.

La terminologie désigne l’ensemble des termes, appellations et abréviations propres à un domaine et à une entreprise, utilisés au sein d’une entreprise ou d’un secteur. Elle définit clairement les appellations à utiliser pour les produits, les services, les composants ou les processus, et garantit ainsi une communication cohérente.

Une terminologie bien entretenue offre de nombreux avantages aux entreprises :

• Clarté : Chaque terme possède une signification clairement définie et est utilisé de manière uniforme.
• Cohérence de la marque : Des appellations uniformes renforcent le langage de l’entreprise et contribuent à une image de marque professionnelle.
• Précision technique : Des termes spécialisés corrects améliorent la qualité des documentations techniques, des contrats, des textes marketing et des traductions.
• Moins d’erreurs : Une terminologie uniforme réduit les malentendus et évite les formulations incohérentes.
• De meilleures traductions par IA : Les systèmes d’IA modernes produisent des résultats nettement plus précis lorsqu’ils peuvent s’appuyer sur des termes d’entreprise définis.

En bref : La terminologie constitue la base d’une communication cohérente, de traductions de qualité et d’une utilisation réussie de l’IA au sein de l’entreprise.

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Extraction terminologique avec l’IA : créer efficacement des glossaires d’entreprise

Découvrez comment l’IA identifie automatiquement les termes techniques, crée des glossaires et améliore durablement la qualité des traductions et des contenus générés par l’IA.

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Sans gestion centralisée de la terminologie, différents services utilisent souvent des termes différents pour désigner les mêmes produits, services ou processus. Cela entraîne des malentendus, un langage d’entreprise incohérent et des coûts de traduction inutilement élevés.

Les principaux avantages en un coup d’œil :

• Langage d’entreprise cohérent : Des désignations uniformes garantissent une image de marque professionnelle, pour tous les produits, canaux marketing et toutes les langues.
• Économies substantielles : Plus les textes sources et les termes spécialisés sont cohérents, plus les traductions peuvent être réalisées rapidement et à moindre coût.
• Sécurité juridique et précision : Des termes univoques dans les documentations techniques, les modes d’emploi ou les contrats réduisent les malentendus et minimisent les risques de responsabilité.
• De meilleures traductions par IA : Des termes spécialisés prédéfinis aident les systèmes d’IA à utiliser correctement et de manière cohérente les noms de produits, les expressions techniques et les formulations propres à l’entreprise.

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Extraction terminologique par IA : créer efficacement des glossaires d’entreprise

Découvrez comment l’IA identifie automatiquement les termes spécialisés, crée des glossaires et améliore durablement la qualité des traductions.

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Un glossaire terminologique est une collection structurée de termes spécialisés approuvés, accompagnés de leurs définitions, traductions et règles d’utilisation. Il sert d’ouvrage de référence central et garantit que les termes sont utilisés de manière uniforme dans toute l’entreprise et dans toutes les langues.

Un glossaire terminologique contient généralement :

• Termes spécialisés approuvés : désignations privilégiées pour les produits, les services, les composants ou les processus.
• Traductions : termes définis pour toutes les langues cibles et langues de l’entreprise.
• Définitions : explications décrivant la signification univoque d’un terme.
• Règles et restrictions : termes à ne pas traduire, abréviations autorisées, synonymes indésirables ou indications concernant l’utilisation correcte.

Un glossaire terminologique bien entretenu aide les entreprises à uniformiser leurs traductions, à améliorer la qualité des traductions réalisées par l’IA et à maintenir une terminologie d’entreprise cohérente dans tous les services.

Bien que les deux termes soient souvent utilisés comme synonymes, il existe une différence importante :

• La terminologie désigne l’ensemble des termes propres à un domaine et à une entreprise, ainsi que les règles régissant leur utilisation.
• Un glossaire est le document ou le répertoire dans lequel ces termes, traductions et informations complémentaires sont rassemblés et tenus à jour.

En bref : la terminologie constitue les connaissances linguistiques d’une entreprise, tandis qu’un glossaire les documente.

Une base de données terminologique (également appelée banque de termes) est la plateforme centrale pour gérer la terminologie de l’entreprise.

Contrairement à un simple glossaire, souvent tenu sous forme de tableau Excel, une base de données terminologique gère les termes dans plusieurs langues et de manière structurée au sein d’une base de données.

Parmi les principaux avantages, on peut citer :

• Informations détaillées : Les termes peuvent être complétés par des définitions, des exemples contextuels, des catégories grammaticales, un statut de validation, des images ou des sources.
• Utilisation partagée : Plusieurs services, traducteurs externes ou prestataires peuvent accéder simultanément à la même terminologie.
• Intégration directe aux systèmes : Les bases de données terminologiques peuvent être connectées à des outils de TAO, des plateformes d’IA, des systèmes éditoriaux et des systèmes de gestion de contenu.

TBX (TermBase eXchange) est la norme internationale (ISO 30042) pour l’échange de données terminologiques.
Le format a été spécialement conçu pour échanger sans perte des glossaires et des bases de données terminologiques entre différentes solutions logicielles.

Les entreprises utilisent souvent la terminologie dans différents systèmes, par exemple dans des outils de TAO, des systèmes éditoriaux, des systèmes de gestion de contenu ou des plateformes d’IA. Le format TBX garantit que les termes spécialisés, les traductions, les définitions et les autres informations terminologiques sont intégralement conservés et peuvent être transférés vers d’autres systèmes sans nécessiter de post-traitement fastidieux.

Les principaux avantages de TBX :

• Indépendance vis-à-vis des éditeurs : les données terminologiques peuvent être échangées entre différentes solutions logicielles.
• Normalisation internationale : en tant que norme ISO (ISO 30042), TBX est pris en charge par de nombreux systèmes de traduction et de gestion terminologique.
• Sécurité des données à long terme : les entreprises restent indépendantes des fournisseurs de logiciels individuels et peuvent continuer à utiliser leur terminologie durablement.
• Collaboration efficace : les prestataires de services linguistiques, les équipes internes et les partenaires externes travaillent avec la même terminologie et évitent les incohérences terminologiques.

En bref :
TBX est le format standard pour l’échange professionnel de données terminologiques et garantit la conservation des connaissances de l’entreprise entre les différents systèmes.

Selon le logiciel utilisé, la taille de l’entreprise et le cas d’utilisation, différents formats de fichiers sont employés :

• TBX (.tbx) : la norme ISO internationale pour l’échange sans perte de données terminologiques professionnelles entre différents systèmes.
• CSV (.csv) : un format simple et universel permettant l’importation, l’exportation et la modification rapides sous forme de tableau.
• Excel (.xlsx) : idéal pour créer, gérer et échanger de petits glossaires.
• MultiTerm (.sdltb) : format terminologique propriétaire d’outils de TAO tels que Trados Studio.
• Translation Memories (.tmx) : bien que le format TMX ne soit pas un format terminologique, les plateformes de traduction modernes peuvent en extraire automatiquement les termes spécialisés et les intégrer à des glossaires ou à des bases de données terminologiques.

Réutilisation transparente

Le format utilisé dépend de vos systèmes existants. Les plateformes de traduction professionnelles permettent d’importer directement les données terminologiques existantes et contribuent à réutiliser les connaissances déjà disponibles dans l’entreprise sans devoir les reconstituer manuellement.

Les systèmes modernes de traduction par IA peuvent intégrer directement les glossaires et les bases de données terminologiques au processus de traduction. Associés aux Translation Memories et à d’autres connaissances de l’entreprise, ils prennent systématiquement en compte les termes spécialisés, les noms de produits et les désignations d’entreprise approuvés.

Sans terminologie, l’IA détermine, sur la base de probabilités statistiques, quelle traduction convient le mieux. Avec un glossaire d’entreprise, elle reçoit des consignes claires et utilise les termes définis de manière cohérente dans tous les documents.

Les avantages en un coup d’œil :

• Des termes spécialisés uniformes dans toutes les langues
• Moins de post-édition pour les traducteurs
• Un langage d’entreprise cohérent dans tous les contenus
• Une qualité supérieure pour les textes techniques, médicaux et juridiques

En bref :
Ce n’est que la combinaison de l’IA, de la terminologie, des Translation Memories et des connaissances de l’entreprise qui permet d’obtenir des traductions professionnelles, techniquement correctes, cohérentes et conformes à la marque.

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Intégration de l’IA dans les processus d’entreprise : comment intégrer l’IA avec succès ?

Découvrez pourquoi l’IA ne déploie tout son potentiel que lorsqu’elle est associée aux connaissances de l’entreprise, à la terminologie et aux processus existants.

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Un glossaire d’entreprise se crée en collectant, en évaluant et en validant systématiquement les termes spécialisés importants, les noms de produits et les formulations propres à l’entreprise. L’objectif est de créer un langage d’entreprise cohérent et de rendre ces connaissances utilisables pour les traductions, la création de contenu et les applications d’IA.

Les principales étapes du processus :

• Identifier les termes spécialisés : Recenser les termes pertinents à partir de sites web, de documentations, de documents produits ou de Translation Memories.
• Définir les appellations privilégiées : Définir les termes à privilégier et exclure les synonymes ou les graphies indésirables.
• Définir les traductions : Définir les appellations obligatoires pour toutes les langues cibles et langues de l’entreprise.
• Ajouter des définitions et des règles : Enregistrer des explications, des consignes de non-traduction et des règles d’utilisation.
• Actualiser régulièrement le glossaire : Ajouter de nouveaux termes et mettre continuellement à jour les entrées existantes.

Aujourd’hui, ce processus ne doit plus être entièrement manuel. Les solutions d’IA modernes identifient automatiquement les termes spécialisés dans les documents existants, les sites web ou les Translation Memories et accélèrent considérablement la création d’un glossaire d’entreprise.

En bref :
Un glossaire d’entreprise se crée grâce à la collecte et à la maintenance structurées des termes spécialisés. Avec l’IA, ce processus peut être automatisé beaucoup plus rapidement et constitue la base d’une communication cohérente et de traductions de haute qualité réalisées par l’IA.

La création manuelle d’un glossaire est chronophage et sujette aux erreurs. Les systèmes d’IA modernes peuvent aujourd’hui extraire automatiquement les termes techniques pertinents à partir de données d’entreprise existantes et ainsi accélérer considérablement la création d’un glossaire d’entreprise.

Les sources de données typiques pour l’extraction terminologique sont :

• Sites web d’entreprise et pages d’atterrissage
• Documentations techniques et modes d’emploi
• Translation Memories (mémoires de traduction)
• Catalogues de produits ainsi que données ERP et PIM
• Listes Excel déjà disponibles ou glossaires incomplets

Comment l’IA apporte son soutien :
L’IA analyse de grandes quantités de texte, reconnaît les termes techniques récurrents et les formulations propres à l’entreprise, identifie leur signification dans le contexte concerné et propose des traductions adaptées dans d’autres langues cibles. Les propositions peuvent ensuite être vérifiées sur le plan technique et intégrées à un glossaire d’entreprise centralisé.

En bref :
L’IA automatise la recherche fastidieuse de termes techniques pertinents et aide les entreprises à créer des glossaires de qualité nettement plus rapidement et plus efficacement.

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Comment fonctionne l’extraction terminologique avec l’IA ?

Découvrez comment l’IA reconnaît automatiquement les termes techniques et crée à partir de ceux-ci des glossaires d’entreprise professionnels.

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La terminologie doit être entretenue en continu et vérifiée régulièrement. Les nouveaux produits, les mises à jour logicielles, les modifications des directives de marque ou les exigences légales impliquent que les termes spécialisés doivent être ajoutés, adaptés ou remplacés.

Pourquoi une mise à jour régulière est importante :

• Connaissances actuelles de l’entreprise : Les nouveaux termes spécialisés sont rapidement mis à la disposition de tous les collaborateurs, traducteurs et systèmes d’IA.
• Éviter les termes obsolètes : Les désignations qui ne sont plus approuvées ou qui sont obsolètes sont supprimées ou signalées comme non autorisées.
• Améliorer la qualité des traductions par IA : Les systèmes d’IA accèdent toujours à la terminologie actuelle et fournissent des résultats plus cohérents.
• Une communication uniforme : Les traductions et les contenus restent cohérents sur le plan linguistique, même au fil de nombreuses années et de nombreux projets.

Méthode éprouvée :
De nombreuses entreprises mettent à jour leur terminologie en fonction des besoins, par exemple lors du lancement de nouveaux produits, d’un rebranding ou de nouvelles versions logicielles. Il est également recommandé de procéder à une vérification régulière, environ une fois par trimestre, afin d’évaluer les nouveaux termes, de mettre à jour les entrées existantes et de faire évoluer en continu le glossaire de l’entreprise.

En bref :
La terminologie n’est pas un projet ponctuel, mais un processus continu. Un entretien régulier garantit que les connaissances de l’entreprise, les traductions et les applications d’IA restent durablement à jour.

Une gestion professionnelle de la terminologie garantit que les termes techniques, les noms de produits et les formulations propres à l’entreprise sont utilisés de manière uniforme dans toute l’entreprise. Cela améliore la qualité de la communication de l’entreprise et permet d’obtenir des traductions plus cohérentes ainsi que de meilleurs résultats lors des processus de traduction assistés par l’IA.

Aperçu des principaux avantages :

• Langage d’entreprise uniforme : renforce une identité d’entreprise cohérente sur tous les canaux, les produits et les marchés cibles.
• Qualité accrue des traductions : réduit les malentendus et garantit une utilisation correcte de la terminologie sur le plan technique.
• Moins de corrections et de retouches : permet de gagner du temps lors de la révision, des validations et de la post-édition.
• Coûts de traduction réduits : réduit les demandes de clarification et augmente la réutilisation des termes techniques approuvés.
• Mise sur le marché plus rapide : les contenus multilingues tels que les sites web, les informations sur les produits et la documentation peuvent être publiés plus rapidement.
• De meilleurs résultats avec les traductions par IA : les systèmes d’IA tiennent compte de la terminologie approuvée et génèrent des suggestions de traduction plus cohérentes.
• Satisfaction client accrue : des contenus uniformes et compréhensibles renforcent la confiance et réduisent les malentendus.
• Préservation à long terme des connaissances de l’entreprise : les connaissances spécialisées restent documentées de manière centralisée et sont durablement accessibles aux collaborateurs ainsi qu’aux traducteurs.

En bref :
La gestion professionnelle de la terminologie constitue la base d’une communication cohérente, de traductions de qualité et d’une utilisation réussie de l’IA au sein de l’entreprise.

ownvia intègre la terminologie directement dans le processus de traduction assisté par l’IA. Les glossaires d’entreprise existants peuvent être importés ou créés à l’aide de l’IA à partir de sites web, de documents et de Translation Memories. Les connaissances de l’entreprise sont ainsi immédiatement disponibles pendant la traduction.

Pendant la traduction, ownvia prend en compte les termes spécialisés approuvés, les noms de produits et les consignes propres à l’entreprise. Les traductions gagnent ainsi en cohérence et le travail de post-édition est réduit.

Voici un aperçu des principales fonctionnalités de gestion terminologique d’ownvia :

• Importation de glossaires existants : prise en charge des formats courants tels qu’Excel, CSV et TBX.
• Extraction terminologique assistée par l’IA : identification automatique des termes spécialisés pertinents à partir de sites web, de documents et de Translation Memories.
• Gestion multilingue de la terminologie : gestion centralisée des termes spécialisés, des traductions et des règles d’utilisation.
• Intégration aux traductions par IA : prise en compte de la terminologie approuvée pendant l’ensemble du processus de traduction.
• Développement continu des connaissances de l’entreprise : les glossaires peuvent être enrichis et mis à jour à tout moment.

En bref :
ownvia associe la traduction par IA à la terminologie, aux Translation Memories et à d’autres connaissances de l’entreprise. Des traductions plus cohérentes sont ainsi produites, qui respectent davantage les consignes linguistiques propres à l’entreprise.

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Les entreprises utilisent chaque jour des milliers de termes spécialisés, de noms de produits et de formulations propres à l’entreprise. Lorsqu’ils ne sont pas gérés de manière centralisée, des désignations différentes pour une même réalité apparaissent rapidement. Cela entraîne des malentendus, des traductions incohérentes et un langage d’entreprise hétérogène.

Grâce à une gestion terminologique professionnelle, les termes approuvés sont gérés de manière centralisée et mis à la disposition de tous les collaborateurs, traducteurs et systèmes d’IA. Ainsi, toutes les personnes impliquées utilisent la même terminologie, quels que soient le service, la langue ou le lieu.

Pourquoi la gestion terminologique est indispensable :

• Évite les termes spécialisés incohérents dans les documentations, les traductions et les supports marketing.
• Améliore la collaboration entre les services spécialisés, les traducteurs et les prestataires externes.
• Crée un langage d’entreprise uniforme pour tous les produits, marchés et canaux de communication.
• Soutient les traductions assistées par l’IA grâce à des directives linguistiques claires et à une terminologie approuvée.
• Préserve les connaissances précieuses de l’entreprise, afin que les termes spécialisés soient conservés même en cas de changement de personnel ou de prestataire.

En bref :
La gestion terminologique évite une communication incohérente et crée les bases d’un langage d’entreprise uniforme, de traductions de qualité et d’une utilisation réussie de l’IA.

Un prompt d’IA est une instruction de travail destinée à un système d’IA. Il définit la tâche que l’IA doit exécuter, le contexte qu’elle doit prendre en compte et l’apparence du résultat souhaité.

Plus un prompt est formulé avec précision, plus le résultat est qualitatif et pertinent. Les prompts d’IA professionnels contiennent donc généralement bien plus qu’une simple question ou instruction. Dans le contexte de l’entreprise, ils sont en outre complétés par une terminologie, des guides de style, des documents de référence et d’autres connaissances de l’entreprise afin d’obtenir des résultats cohérents et reproductibles.

Éléments typiques d’un bon prompt d’IA :

• Objectif : Que doit faire exactement l’IA ?
• Contexte : Quelles informations générales sont importantes ?
• Public cible : À qui le résultat est-il destiné ?
• Tonalité et style : Le texte doit-il être formulé, par exemple, de manière professionnelle, décontractée ou factuelle ?
• Format : Le résultat doit-il être présenté sous forme de tableau, de liste à puces, d’e-mail ou de texte suivi ?
• Expertise : Quels termes techniques, directives de l’entreprise ou informations de référence doivent être pris en compte ?

Un exemple :

❌ Prompt simple :

« Rédige un texte sur notre produit. »

✅ Prompt professionnel :

« Crée une courte description de produit pour notre site web. Le groupe cible est constitué de jeunes adultes. Adopte un ton décontracté, tiens compte de notre terminologie spécialisée et présente le résultat sous forme de trois points clés. »

En bref :
Un prompt d’IA constitue la base de toute requête adressée à l’IA. Plus les objectifs, le contexte et les consignes sont décrits clairement, plus les résultats sont précis et cohérents.

La qualité d’un résultat généré par l’IA dépend largement de la qualité du prompt. Si des informations importantes manquent ou si les instructions sont floues, l’IA fournit souvent des résultats généraux, incomplets ou techniquement imprécis.

Un prompt précis donne à l’IA des directives claires et lui fournit le contexte nécessaire. Les résultats obtenus correspondent ainsi mieux à la tâche, au groupe cible et au langage de l’entreprise concernés.

Les principaux avantages en un coup d’œil :

• Moins de post-traitement : Les prompts précis réduisent le temps consacré aux corrections et aux révisions.
• Productivité accrue : Des instructions claires permettent d’obtenir plus rapidement les résultats souhaités.
• Langage d’entreprise cohérent : La terminologie spécialisée, le ton et la communication de la marque sont pris en compte de manière plus uniforme.
• Résultats reproductibles : Des prompts standardisés fournissent également des résultats fiables pour les tâches récurrentes.

Un exemple pratique :

❌ Imprécis :

« Traduisez ce texte en anglais. »

✅ Précis :

« Traduisez ce texte pour des techniciens médicaux en anglais. Utilisez un style rédactionnel factuel, tenez compte de notre terminologie spécialisée et veillez à employer une langue précise et conforme aux normes. »

En bref :
De bons prompts d’IA fournissent à l’IA toutes les informations pertinentes et constituent la base de résultats de haute qualité, cohérents et reproductibles.

L’ingénierie des prompts décrit le développement, l’optimisation et la gestion systématiques des prompts d’IA. L’objectif est de formuler les requêtes adressées à l’IA de manière à obtenir durablement des résultats de haute qualité et reproductibles.

Alors que les prompts individuels sont souvent créés spontanément, l’ingénierie des prompts suit une approche structurée. Les prompts sont développés, testés et améliorés en continu. Dans les entreprises, la terminologie, les guides de style, les documents de référence et d’autres connaissances propres à l’entreprise sont également intégrés afin que l’IA produise des résultats conformes aux standards de l’entreprise.

Les principales tâches de l’ingénierie des prompts sont les suivantes :

• Développement de prompts d’IA professionnels
• Optimisation des prompts existants
• Standardisation des tâches récurrentes
• Intégration des connaissances propres à l’entreprise
• Prise en compte de la terminologie et des guides de style
• Amélioration continue des résultats

Un exemple :

❌ Sans ingénierie des prompts :

Pour chaque traduction, un nouveau prompt est créé manuellement.

✅ Avec l’ingénierie des prompts :

Une entreprise développe un modèle de prompt standardisé qui prend automatiquement en compte la terminologie, le guide de style et les connaissances propres à l’entreprise, et qui est réutilisé pour tous les textes marketing.

En bref :
Le prompt engineering veille à ce que les systèmes d’IA fournissent durablement des résultats cohérents, de haute qualité et compréhensibles.

Un prompt professionnel pour l’IA se compose de bien plus qu’une simple instruction. Il fournit à l’IA toutes les informations dont elle a besoin pour traiter une tâche avec autant de précision et de cohérence que possible.

Selon le cas d’utilisation, différentes informations peuvent être ajoutées. En particulier dans le contexte des entreprises, outre la description de la tâche proprement dite, la terminologie, les guides de style, les documents de référence et les connaissances de l’entreprise jouent également un rôle important.

Les éléments typiques d’un prompt professionnel pour l’IA sont les suivants :

• Tâche et objectif
• Informations générales et contexte
• Public cible
• Tonalité et style d’écriture
• Format de sortie
• Terminologie spécialisée
• Connaissances de l’entreprise
• Documents de référence
• Exemples du résultat souhaité

Un exemple :

❌ Prompt simple :

« Traduisez ce document. »

✅ Prompt professionnel :

« Traduisez le manuel d’utilisation en français. Utilisez notre terminologie, tenez compte du guide de style, formulez le texte de manière factuelle et restituez le résultat dans son format d’origine. »

En bref :
Un prompt professionnel pour l’IA combine la description de la tâche, le contexte et les connaissances de l’entreprise en une instruction de travail structurée. Cela permet d’obtenir des résultats d’IA de haute qualité, cohérents et reproductibles.

Les prompts standard fournissent souvent de bons résultats pour les tâches générales. Cependant, dans le quotidien de l’entreprise, ils ne suffisent souvent pas, car ils ne contiennent aucune information sur les produits, la terminologie spécialisée, les directives de marque ou les processus internes.

En l’absence de ce contexte, l’IA crée certes des contenus linguistiquement corrects, mais elle ne tient pas compte des exigences spécifiques de l’entreprise. Cela peut entraîner une communication incohérente, une terminologie incorrecte ou un travail de correction supplémentaire.

C’est pourquoi les entreprises complètent souvent leurs prompts d’IA avec :

• Connaissances de l’entreprise
• Terminologie spécialisée
• Guides de style
• Documents de référence
• Informations sur les groupes cibles
• Directives relatives au langage de l’entreprise

Un exemple :

❌ Prompt standard :

« Crée une newsletter sur notre nouveau produit. »

✅ Prompt professionnel pour l’entreprise :

« Crée une newsletter pour nos clients existants. Utilise le langage propre à notre entreprise, tiens compte de la terminologie de notre glossaire et formule le texte dans le style de nos précédentes campagnes marketing. »

En bref :
Les prompts standard fournissent des résultats généraux. Ce n’est que grâce aux connaissances de l’entreprise que sont créés des contenus exacts sur le plan technique, cohérents et conformes à la marque.

Les connaissances de l’entreprise fournissent à l’IA le contexte spécialisé et organisationnel dont elle a besoin pour obtenir des résultats de haute qualité. Cela inclut par exemple les informations sur les produits, les directives internes, les termes spécialisés, les groupes cibles ou les contenus déjà approuvés.

Plus des connaissances pertinentes sont intégrées dans un prompt destiné à l’IA, mieux l’IA peut comprendre les exigences et produire des résultats adaptés.

Les connaissances de l’entreprise comprennent notamment :

• Descriptions des produits et des prestations
• Terminologie spécialisée
• Guides de style
• Directives de l’entreprise
• Documents de référence
• Traductions et contenus approuvés

Un exemple :

❌ Sans connaissances de l’entreprise :

L’IA crée une description générale du produit.

✅ Avec les connaissances de l’entreprise :

L’IA utilise la terminologie appropriée, tient compte du ton souhaité et s’appuie sur les contenus d’entreprise déjà publiés.

En bref :
Les connaissances de l’entreprise complètent les prompts de l’IA en leur apportant le contexte décisif, améliorant ainsi la qualité, la cohérence et la pertinence des résultats.

La terminologie et les guides de style donnent à l’IA des directives linguistiques claires. Alors que la terminologie définit les termes spécialisés à utiliser, le guide de style définit notamment la tonalité, le mode d’adresse et le style rédactionnel.

Ces informations peuvent être intégrées directement dans le prompt de l’IA ou fournies via des directives d’entreprise enregistrées, des glossaires et des documents de référence. Cela permet de créer des contenus conformes aux normes linguistiques et professionnelles de l’entreprise.

Les directives typiques d’un prompt d’IA professionnel sont les suivantes :

• Terminologie spécialisée : Quels termes doivent être utilisés ou évités.
• Noms de marques et de produits : Des graphies uniformes pour les produits, les fonctionnalités et les noms d’entreprise.
• Tonalité et mode d’adresse : Par exemple, forme de politesse ou tutoiement, ton factuel, professionnel ou décontracté.
• Règles linguistiques : Directives concernant la structure des phrases, le style ou les formulations.
• Mise en forme : Indications concernant les titres, les tableaux, les listes ou la structure des paragraphes.

Un exemple :

❌ Sans directives :

« Rédige un article de blog sur notre produit. »

L’IA utilise différents termes spécialisés, alterne entre le tutoiement et le vouvoiement et ne s’aligne pas sur le langage de l’entreprise.

✅ Avec une terminologie et un guide de style :

« Rédige un article de blog sur notre produit. Utilisez systématiquement le vouvoiement, employez exclusivement les termes spécialisés approuvés de notre glossaire et adoptez notre style rédactionnel factuel et professionnel. »

Le résultat tient compte du langage de l’entreprise, utilise la terminologie souhaitée et garantit une communication cohérente.

En bref :
La terminologie et les guides de style aident l’IA à créer des contenus techniquement corrects, linguistiquement cohérents et adaptés à la communication de l’entreprise.

Les documents de référence fournissent à l’IA des exemples concrets de contenus, de structure et de style linguistique. Au lieu de simplement décrire à l’IA à quoi le résultat doit ressembler, ils montrent, à l’aide de documents déjà approuvés, quelles formulations, quelle structure et quel niveau de détail sont souhaités.

Ainsi, l’IA comprend mieux le contexte souhaité et peut créer de nouveaux contenus qui s’inspirent des documents existants de l’entreprise.

Voici quelques exemples de documents de référence appropriés :

• Contenus déjà publiés : articles de blog, newsletters ou courriers destinés aux clients.
• Documentations techniques : modes d’emploi, fiches techniques ou spécifications de produits.
• Supports marketing et commerciaux : brochures, présentations ou études de cas.
• Documents d’entreprise : directives, descriptions de processus ou supports de formation.

Un exemple :

❌ Sans document de référence :

« Créez une description de produit pour notre nouveau module. »

L’IA choisit de manière autonome la structure, le style rédactionnel et le niveau de détail.

✅ Avec un document de référence :

« Crée une description produit pour notre nouveau module. Inspire-toi de la structure, du niveau de détail et du style linguistique de la description produit jointe de notre module existant. »

La nouvelle description produit reprend le style de la documentation existante et s’intègre parfaitement à la gamme de produits existante.

En bref :
Les documents de référence fournissent à l’IA un modèle concret et l’aident à créer des contenus cohérents sur le plan technique, linguistique et structurel avec les documents d’entreprise déjà existants.

De nombreuses requêtes adressées à l’IA au sein de l’entreprise se répètent quotidiennement – par exemple pour des traductions, des résumés ou des textes marketing. Au lieu que chaque membre de l’équipe réinvente la roue, des prompts éprouvés sont mis à disposition de manière centralisée sous forme de modèles standardisés (modèles de prompts).

Ces modèles utilisent souvent des espaces réservés flexibles (comme [Nom du produit] ou [Groupe cible]), tandis que les directives fixes concernant le guide de style, le ton et les connaissances de l’entreprise sont déjà intégrées. La mise à disposition s’effectue généralement via des bases de connaissances internes, des outils de gestion des prompts ou sous forme de GPT d’entreprise dédiés.

Les principaux avantages des modèles de prompts standardisés :

• Qualité uniforme : Tous les collaborateurs utilisent des bonnes pratiques validées au lieu de créations personnelles vagues.

• Gain de temps maximal : Plus besoin de réfléchir longuement à la formulation adéquate : copier le modèle, remplir les espaces réservés, et c’est terminé.

• Intégration efficace : Les nouveaux membres de l’équipe obtiennent des résultats professionnels avec l’IA dès le premier jour.

• Gestion centralisée : Si l’identité de marque évolue, il suffit d’adapter le modèle de prompt centralisé.

Un exemple :

❌ Sans standardisation :

« Rédige-moi un résumé de ce PDF. »

Chaque personne formule le prompt différemment et obtient des résultats dont la structure, la longueur et le niveau de détail varient.

✅ Avec un modèle de prompt :

« Résume le document suivant. Structure le résultat comme suit : 1. Idée principale (deux phrases maximum), 2. Les trois enseignements les plus importants sous forme de puces et 3. Des recommandations concrètes pour l’équipe. »

Les résumés ont une structure uniforme et sont plus faciles à comparer et à retraiter.

En bref :
Les modèles de prompts standardisés garantissent des résultats d’IA cohérents, accélèrent les processus de travail et aident les entreprises à préserver durablement leurs standards de qualité.

À mesure que l’utilisation de l’IA augmente, les entreprises créent souvent de nombreux prompts pour différentes tâches. Sans gestion centralisée, les collaborateurs utilisent différentes versions, ce qui peut entraîner une perte de qualité, de cohérence et de traçabilité.

C’est pourquoi de nombreuses entreprises misent sur une gestion centralisée de leurs prompts IA. Les modèles de prompts éprouvés sont enregistrés et gérés à un emplacement central, puis mis à la disposition de tous les collaborateurs. Les modifications apportées à la terminologie, aux guides de style ou aux directives de l’entreprise ne doivent ainsi être effectuées qu’une seule fois et sont ensuite disponibles dans toute l’entreprise.

Les modèles de prompts sont par exemple gérés dans :

• Des plateformes d’IA centralisées
• Des bases de connaissances
• Des systèmes de documentation
• Des solutions spécialisées de gestion des prompts

Les principaux avantages d’une gestion centralisée des prompts :

• Des modèles de prompts uniformes : Tous les collaborateurs accèdent aux mêmes modèles approuvés.
• Une gestion centralisée : Les modifications ne sont effectuées qu’une seule fois et sont immédiatement disponibles pour tous.
• Des standards de qualité cohérents : Les directives de l’entreprise sont prises en compte de manière uniforme.
• Une meilleure collaboration : Les prompts éprouvés peuvent être facilement partagés et développés davantage.

Un exemple :

❌ Sans gestion centralisée :

« Crée une offre pour notre client. »

Chaque service utilise des prompts, des désignations de produits et des formulations différents.

✅ Avec une gestion centralisée des prompts :

Tous les collaborateurs utilisent le même modèle de prompt approuvé pour les lettres d’offre.

Les offres suivent une structure uniforme, utilisent des informations produit à jour et sont conformes aux normes définies par l’entreprise.

En bref :
Une gestion centralisée des prompts aide les entreprises à mettre à disposition de manière uniforme des prompts IA éprouvés, à les maintenir continuellement et à les réutiliser dans toute l’entreprise.

Les prompts d’IA ne sont pas des modèles statiques, mais évoluent avec les exigences d’une entreprise. De nouveaux produits, des directives d’entreprise modifiées ou les expériences issues de l’utilisation quotidienne rendent des ajustements réguliers pertinents.

Grâce à une optimisation continue, les prompts d’IA deviennent plus précis et fournissent de meilleurs résultats à long terme. Les entreprises s’assurent également que la terminologie, les guides de style et les connaissances de l’entreprise sont toujours pris en compte dans leur version actuelle.

Les prompts d’IA sont notamment améliorés grâce aux éléments suivants :

• Retours issus du quotidien professionnel : Les expériences des collaborateurs contribuent à faire évoluer les prompts de manière ciblée.
• Nouveaux produits ou services : Les changements apportés au portefeuille sont intégrés aux modèles de prompts existants.
• Terminologie et guides de style mis à jour : Les nouveaux termes spécialisés ou les directives d’entreprise modifiées sont intégrés aux prompts.
• Connaissances actuelles de l’entreprise : De nouveaux documents de référence, de nouvelles directives ou de nouveaux contenus améliorent le contexte spécialisé.
• Évolution des modèles d’IA : De nouveaux modèles ou de nouvelles fonctionnalités peuvent rendre pertinents des ajustements des prompts existants.

Un exemple :

❌ Modèle de prompt obsolète :

„Crée un texte produit pour la version 2.0. Utilise le glossaire de 2023.“

L’IA utilise des informations produit obsolètes et ne tient pas compte des directives actuelles de l’entreprise.

✅ Modèle de prompt mis à jour :

„Crée un texte produit pour la version 3.0. Utilise la terminologie actuelle, tiens compte du guide de style révisé et base-toi sur les informations produit les plus récentes.“

Le texte généré respecte les normes actuelles de l’entreprise et utilise les informations les plus récentes.

En bref :
Des prompts d’IA régulièrement mis à jour garantissent que les résultats restent actuels, cohérents et adaptés aux exigences de l’entreprise.

Lorsque les collaborateurs utilisent l’IA sans directives claires, des erreurs typiques se glissent rapidement. Il en résulte des réponses imprécises, un travail de correction supplémentaire et une communication d’entreprise incohérente.

La plupart des problèmes ne sont toutefois pas causés par l’IA elle-même, mais par des instructions incomplètes, contradictoires ou trop générales.

Les erreurs les plus fréquentes en un coup d’œil :

• Formulations trop générales : Si le groupe cible, le ton ou le format ne sont pas précisés, l’IA fournit souvent des résultats généraux ou peu adaptés.
• Trop de tâches dans un même prompt : Lorsque plusieurs tâches complexes sont demandées simultanément, la qualité des résultats en pâtit souvent.
• Contexte manquant : Sans connaissances sur l’entreprise, documents de référence ou exemples, des informations importantes font défaut à l’IA.
• Absence de directives claires : Lorsque les formulations souhaitées ou à éviter ne sont pas définies, les résultats manquent de cohérence.
• Versions de prompt différentes : Si chaque équipe utilise ses propres prompts, la cohérence et les standards de qualité se perdent.

Un exemple :

❌ Prompt non structuré :

« Rédige un long texte sur notre produit et crée également cinq publications pour les réseaux sociaux ainsi qu’un e-mail. »

L’IA doit résoudre plusieurs tâches simultanément et fournit souvent des résultats superficiels.

✅ Prompt structuré :

« Rédige une description de produit pour notre site web. Le groupe cible est constitué d’entreprises industrielles de taille moyenne. Tiens compte de notre terminologie et de notre guide de style, et limite le texte à 200 mots maximum. »

L’IA reçoit des consignes claires et crée un résultat qui répond nettement mieux aux exigences.

En bref :
La plupart des erreurs liées à l’ingénierie des prompts sont dues à un manque de contexte, à des instructions peu claires et à une standardisation insuffisante. Des structures claires et des modèles de prompts uniformes contribuent à éviter ces erreurs.

Les modèles de prompts sont des instructions prédéfinies pour les tâches récurrentes. Ils contiennent déjà des consignes importantes telles que l’objectif, le ton, le format, la terminologie ou les connaissances de l’entreprise. Les collaborateurs complètent uniquement les informations variables, par exemple un texte, un nom de produit ou des données client.

Ainsi, les prompts d’IA éprouvés ne doivent pas être recréés à chaque fois. Parallèlement, les modèles de prompts garantissent des résultats cohérents et facilitent l’utilisation de l’IA dans toute l’entreprise.

Les principaux avantages en bref :

• Gagner du temps : Les tâches récurrentes peuvent être traitées plus rapidement, car les modèles de prompts éprouvés peuvent être utilisés directement.
• Des standards de qualité uniformes : Tous les collaborateurs travaillent avec les mêmes consignes approuvées.
• Moins de retouches : La terminologie, les guides de style et les connaissances de l’entreprise sont pris en compte dès le départ.
• Une intégration plus rapide : Les nouveaux collaborateurs peuvent utiliser les modèles de prompts existants et se familiariser plus rapidement avec les processus de travail récurrents.
• Une mise à jour simple : Les modifications apportées aux directives de l’entreprise ou à la terminologie ne doivent être effectuées qu’une seule fois dans le modèle.

Un exemple :

❌ Sans modèle de prompt :

« Traduis cet e-mail en anglais. »

La tonalité peut varier et les termes techniques peuvent être traduits de manière incohérente.

✅ Avec un modèle de prompt :

« Traduis le texte suivant en anglais. Utilise notre glossaire pour les termes techniques, emploie le vouvoiement et adopte notre style rédactionnel B2B, factuel et convivial. »

La traduction tient déjà compte de la terminologie, de la tonalité et des directives de l’entreprise dès la première version.

En bref :
Les modèles de prompts standardisent les tâches récurrentes d’IA, font gagner du temps aux entreprises et les aident à obtenir des résultats cohérents et de haute qualité.

Les prompts professionnels pour l’IA ne doivent pas nécessairement être créés entièrement manuellement. Les systèmes d’IA modernes peuvent contribuer à analyser les informations existantes et à développer à partir de celles-ci des modèles de prompts structurés. Cette approche est également souvent appelée méta-prompting.

Pour cela, il est par exemple possible d’évaluer des sites web d’entreprise, des guides de style, des documents de référence ou d’autres sources de connaissances. L’IA identifie les règles récurrentes, les tonalités et les exigences, puis les transforme en un modèle de prompt structuré qui peut ensuite être adapté et développé individuellement.

L’IA contribue notamment à la création de prompts professionnels de la manière suivante :

• Analyse des contenus existants : les guides de style, les documents de référence ou les informations sur l’entreprise sont évalués.
• Structuration des exigences : des notes ou des briefs sont transformés en modèles de prompts clairement structurés.
• Optimisation des prompts existants : les prompts existants sont analysés et améliorés de manière ciblée.
• Intégration des connaissances de l’entreprise : la terminologie, la tonalité et d’autres consignes peuvent être prises en compte directement.
• Création de cas de test : des contenus d’exemple contribuent à vérifier et à faire évoluer de nouveaux modèles de prompts.

Un exemple :

❌ Création manuelle :

Un collaborateur transfère manuellement les règles les plus importantes d’un guide de style volumineux dans un nouveau prompt.

Cette tâche prend du temps et des consignes importantes peuvent facilement être oubliées.

✅ Création assistée par l’IA :

« Analyse le guide de style joint et crée à partir de celui-ci un modèle de prompt pour nos textes marketing. Prends en compte le ton, la terminologie, les éléments à éviter et les espaces réservés pour les informations produit. »

L’IA crée une ébauche structurée qui peut ensuite être vérifiée et affinée si nécessaire.

En bref :
L’IA aide les entreprises à créer plus rapidement des modèles de prompts professionnels et à transformer systématiquement les connaissances de l’entreprise en instructions d’IA réutilisables.

ownvia considère les prompts d’IA non pas comme de simples saisies de texte, mais comme un élément d’un processus de traduction structuré. L’objectif est de rendre durablement les connaissances de l’entreprise utilisables pour les traductions par IA et de standardiser les processus de traduction.

Pour cela, ownvia combine les prompts d’IA avec la terminologie, les guides de style, les documents de référence, les Translation Memories et d’autres connaissances de l’entreprise. Au lieu de créer un nouveau prompt pour chaque traduction, les entreprises développent des modèles de prompts réutilisables, qui peuvent être gérés de manière centralisée, entretenus en continu et utilisés dans toute l’entreprise.

L’assistant intégré de prompts d’IA aide à créer des modèles professionnels de prompts de traduction. Pour cela, il est par exemple possible d’analyser des sites web d’entreprise, des guides de style, des documents de référence ou des traductions déjà disponibles. À partir de ces informations, ownvia développe des modèles de prompts structurés, qui peuvent ensuite être adaptés individuellement et perfectionnés en continu.

Un avantage particulier réside dans le fait que ces modèles de prompts ne sont pas statiques. Si les entreprises reçoivent par exemple des retours de la part d’éditeurs, les exigences correspondantes peuvent être intégrées directement au modèle. Le modèle de prompt s’améliore ainsi continuellement et les traductions futures tiennent automatiquement compte de ces connaissances.

Avec ownvia, les entreprises peuvent notamment :

• Créer et gérer de manière centralisée des modèles de prompts de traduction
• Réutiliser les modèles de prompts dans toute l’entreprise
• Intégrer la terminologie, les guides de style et les documents de référence
• Intégrer les Translation Memories et les connaissances de l’entreprise aux traductions par IA
• Développer et optimiser les modèles de prompts de traduction à l’aide de l’assistant de prompts d’IA
• Perfectionner continuellement les modèles de prompts sur la base de nouvelles connaissances et de nouveaux retours

Un exemple :

❌ Sans ownvia :

« Traduisez ce manuel technique en anglais. »

Chaque collaborateur crée ses propres prompts. Les résultats diffèrent en termes de terminologie, de tonalité et de qualité. Les enseignements tirés de projets de traduction antérieurs sont souvent perdus.

✅ Avec ownvia :

L’équipe de traduction utilise un modèle de prompt centralisé pour les documentations techniques. La terminologie, le guide de style, les documents de référence et d’autres directives de l’entreprise y sont déjà enregistrés. Après un retour, le modèle de prompt est adapté afin que les futures traductions prennent automatiquement cette exigence en compte.

Tous les collaborateurs accèdent au même modèle de prompt approuvé. Les nouvelles connaissances sont intégrées en continu et améliorent la qualité des traductions futures.

En bref :
ownvia associe les prompts d’IA aux connaissances de l’entreprise, à la terminologie et aux Translation Memories pour créer des modèles de prompts réutilisables. Ceux-ci peuvent être développés en continu et veillent à ce que les expériences acquises lors de chaque projet de traduction restent durablement exploitables pour les futures traductions effectuées par l’IA.

Les connaissances de l’entreprise regroupent toutes les informations, données et expériences qu’une entreprise accumule au fil du temps et qu’elle utilise pour ses processus opérationnels quotidiens. Elles constituent la base de décisions éclairées, de processus de travail efficaces et d’une communication cohérente.

Elles comprennent à la fois des informations documentées ainsi que les connaissances et l’expérience des collaborateurs. Ensemble, elles permettent aux processus de se dérouler efficacement, aux décisions d’être prises sur une base de connaissances fiable et à l’entreprise de communiquer de manière cohérente en interne comme en externe.

Les connaissances de l’entreprise comprennent notamment :

• Communication de l’entreprise : image de marque, style rédactionnel, tonalité et directives de communication
• Expertise : savoir-faire spécifique au secteur, termes techniques et normes de l’entreprise
• Connaissances des produits et des services : informations sur les produits, les services et les solutions
• Contenus de l’entreprise : informations approuvées, documentations et contenus publiés
• Connaissances des processus : directives, processus de travail et bonnes pratiques
• Expérience acquise : enseignements tirés des projets ainsi que savoir-faire développé en continu

Un exemple concret :

Une entreprise crée des offres commerciales, des supports marketing et des documentations techniques. Si toutes les personnes concernées s’appuient sur la même base de connaissances, le langage, les termes techniques et les contenus restent cohérents dans tous les domaines. Cela réduit les besoins de coordination et garantit une présentation uniforme de l’entreprise.

✅ En bref :
Les connaissances de l’entreprise regroupent les informations et les expériences qui caractérisent une entreprise. Elles constituent la base de processus efficaces, de décisions éclairées et d’une communication cohérente.

Les systèmes d’IA modernes disposent de vastes connaissances générales et peuvent rédiger, traduire ou résumer des textes. Ils ne connaissent toutefois pas automatiquement les informations propres à l’entreprise, telles que les termes spécialisés, les directives internes ou le langage d’entreprise souhaité.

Ce n’est que lorsque les connaissances pertinentes de l’entreprise sont intégrées aux processus d’IA que celle-ci peut créer des contenus adaptés aux exigences spécifiques, aux normes de qualité et à la communication d’une entreprise. Cela permet d’obtenir des résultats plus cohérents et de réduire le temps consacré aux corrections ultérieures.

Les connaissances de l’entreprise améliorent notamment :

• Précision technique : Les contenus s’appuient sur les produits, les services et les exigences de l’entreprise.
• Communication cohérente : Le langage, les termes et les formulations restent uniformes dans les différents contenus.
• Qualité supérieure : Les contenus correspondent davantage aux normes de qualité définies.
• Processus de travail plus efficaces : Une réduction du travail manuel de post-traitement permet de gagner du temps et d’accroître la productivité.
• Communication de marque renforcée : Des contenus uniformes garantissent une présence professionnelle et reconnaissable de l’entreprise.

Un exemple concret :

Une entreprise crée des informations produits pour son site web, des supports commerciaux et des documentations techniques. Sans base de connaissances commune, des formulations, des termes spécialisés et des messages différents apparaissent souvent. La communication de l’entreprise manque alors de cohérence.

Lorsque la même base de connaissances est prise en compte lors de la création de tous les contenus, le langage, la terminologie et la communication de l’entreprise restent cohérents, quel que soit l’endroit où les contenus sont publiés.

✅ En bref :
Les connaissances de l’entreprise fournissent à l’IA le contexte nécessaire pour créer des contenus non seulement corrects sur le plan linguistique, mais aussi précis sur le plan technique, cohérents et conformes aux exigences ainsi qu’à la communication d’une entreprise.

Les connaissances de l’entreprise englobent bien plus que de simples documents. Elles se composent de différentes informations qu’une entreprise accumule au fil du temps et utilise dans son travail quotidien. Ensemble, elles constituent la base de décisions éclairées, d’une communication cohérente et de processus de travail efficaces.

Plus ces connaissances sont complètes et à jour, plus il est facile pour les collaborateurs et les applications d’IA d’accéder à une base de connaissances commune et d’obtenir des résultats de haute qualité.

Les connaissances de l’entreprise comprennent par exemple :

• Communication d’entreprise : langue, identité de marque et directives de communication

• Expertise métier : savoir-faire spécifique au secteur et méthodes éprouvées

• Connaissances sur les produits et les services : informations sur les produits, les services et les solutions

• Processus d’entreprise : processus internes, directives et normes de qualité

• Connaissances issues de l’expérience : enseignements tirés des projets ainsi que savoir-faire développé en continu

• Exigences légales et réglementaires : Exigences légales et directives internes à l’entreprise

Un exemple pratique :

Une entreprise crée du contenu pour le marketing, les ventes et le service client. Lorsque toutes les parties prenantes s’appuient sur la même base de connaissances, le langage, les déclarations et les contenus spécialisés restent cohérents dans tous les domaines.

✅ En bref :
Les connaissances de l’entreprise se composent de différents types d’informations qui, ensemble, favorisent une méthode de travail uniforme, une communication cohérente et des décisions éclairées au sein de l’entreprise.

Les systèmes d’IA modernes disposent de vastes connaissances générales et peuvent aider à accomplir une multitude de tâches. Ils n’ont toutefois pas automatiquement accès aux informations internes de l’entreprise. Il peut s’agir, par exemple, de processus spécifiques, de détails sur les produits, de directives internes ou de la communication de l’entreprise.

Cela permet également de protéger les données sensibles de l’entreprise. Chaque entreprise décide elle-même des informations mises à la disposition d’une IA. Ce n’est que lorsque les connaissances pertinentes de l’entreprise sont intégrées de manière ciblée que l’IA peut les prendre en compte lors de la création de contenus ou de traductions.

Les connaissances de l’entreprise ne sont pas prises en compte automatiquement, car :

• Les données de l’entreprise sont confidentielles : Les informations internes ne sont pas automatiquement mises à la disposition des systèmes d’IA publics.
• Chaque entreprise fonctionne différemment : Les produits, les processus et les méthodes de travail varient d’une entreprise à l’autre.
• La communication de l’entreprise est unique : Les termes techniques, les formulations et les messages de marque sont propres à chaque entreprise.
• Les normes de qualité varient : Chaque entreprise définit ses propres exigences en matière de contenus et de documents.
• La protection des données joue un rôle important : Les entreprises décident elles-mêmes des informations qu’elles mettent à la disposition des applications d’IA.

Un exemple concret :

Deux entreprises développent des produits logiciels comparables. Bien qu’elles utilisent la même IA, leurs termes techniques, leurs processus, leurs directives de qualité et leur communication d’entreprise diffèrent considérablement. Sans ces informations propres à l’entreprise, l’IA ne peut créer que des contenus généraux.

Lorsque les informations pertinentes de l’entreprise sont mises à la disposition de l’IA, les résultats s’alignent sur les exigences individuelles, la terminologie et la communication de l’entreprise concernée.

✅ En bref :
L’IA ne connaît pas automatiquement les connaissances de votre entreprise. Chaque entreprise décide elle-même des informations à prendre en compte. Ce n’est qu’en intégrant de manière ciblée les informations pertinentes de l’entreprise que l’on obtient des contenus adaptés à son langage, à ses processus et à ses normes de qualité.

Les connaissances de l’entreprise prennent particulièrement de la valeur pour l’IA lorsqu’elles sont structurées, à jour et adaptées au cas d’usage concerné. De nombreuses entreprises disposent déjà d’une grande quantité de connaissances — par exemple dans des documents, des directives ou des sources d’information internes. Il est toutefois essentiel que ces connaissances soient gérées de manière cohérente et utilisables pour la tâche concernée.

La quantité d’informations disponibles n’est toutefois pas le facteur déterminant, mais bien leur qualité. Des contenus actuels, clairs et fiables permettent aux systèmes d’IA de générer de meilleurs résultats et de s’orienter en fonction des exigences d’une entreprise.

Pour exploiter efficacement les connaissances de l’entreprise, les points suivants sont particulièrement importants :

• Pertinence : Seules les informations réellement nécessaires à la tâche concernée devraient être prises en compte.
• Actualité : Les connaissances de l’entreprise devraient être régulièrement vérifiées et tenues à jour.
• Qualité : Des informations vérifiées et cohérentes permettent d’obtenir des résultats plus fiables.
• Structure : Des contenus clairement organisés facilitent leur utilisation et réduisent les malentendus.
• Disponibilité : Les connaissances pertinentes de l’entreprise devraient être disponibles là où elles sont nécessaires au quotidien professionnel.

Défis typiques

De nombreuses entreprises disposent déjà d’une vaste base de connaissances internes. En pratique, celle-ci est toutefois souvent :

• réparties entre différents services ou systèmes,
• ne sont plus à jour,
• gérées de manière incohérente ou
• difficiles à trouver.

Ainsi, les collaborateurs et les applications d’IA travaillent souvent avec des informations différentes. Une base de connaissances centralisée et tenue à jour crée les conditions nécessaires à des contenus cohérents et à des processus de travail efficaces.

✅En bref :
Ce n’est pas la quantité d’informations qui détermine la qualité des résultats de l’IA, mais leur pertinence, leur actualité et leur structure. Des connaissances d’entreprise bien entretenues constituent la base de résultats cohérents, fiables et de haute qualité.

Les entreprises disposent souvent déjà d’un grand nombre de documents précieux qui peuvent servir de base à l’utilisation de l’IA. Ils contiennent des connaissances spécialisées, décrivent des produits et des services ou définissent des normes et des processus internes. Souvent, ces connaissances n’ont pas besoin d’être recréées, mais simplement utilisées de manière systématique.

Les documents régulièrement mis à jour, vérifiés sur le plan technique et utilisés au quotidien dans l’entreprise comme source d’information fiable sont particulièrement précieux. Ils contribuent à créer des contenus cohérents et à améliorer durablement la qualité des résultats générés par l’IA.

Les documents particulièrement adaptés sont notamment les suivants :

• Descriptions de produits et de services : transmettent des connaissances sur les produits, leurs fonctionnalités et leurs domaines d’application.
• Documentations techniques : contiennent des informations détaillées sur les processus, les procédures et les relations techniques.
• Supports marketing et commerciaux : décrivent le langage de l’entreprise, ses groupes cibles et sa communication de marque.
• Directives de l’entreprise : définissent les règles internes, les normes de qualité et les méthodes de travail.
• Documents de formation et de connaissances : consignent les expériences, les bonnes pratiques et le savoir-faire interne.

À quoi les entreprises doivent-elles veiller ?

Tous les documents ne conviennent pas de la même manière comme source de connaissances. Des contenus obsolètes, contradictoires ou incomplets peuvent nuire à la qualité des résultats. Il est donc recommandé de vérifier régulièrement les documents et de n’utiliser comme base que des informations approuvées et à jour.

✅ En bref :
Les documents d’entreprise bien entretenus font partie des sources de connaissances les plus importantes pour l’IA. Plus les contenus sont à jour et fiables, plus ils peuvent contribuer à la création de résultats cohérents et de grande qualité.

Les sites web d’entreprise comptent parmi les sources de connaissances les plus importantes d’une entreprise. Ils contiennent des informations actuelles sur les produits, les services, les termes techniques, les domaines d’application ainsi que sur la communication de l’entreprise.

Contrairement à de nombreux documents internes, les sites web d’entreprise sont facilement accessibles et régulièrement mis à jour. Ils conviennent donc particulièrement bien pour recueillir rapidement des informations et créer une base cohérente pour les contenus, la documentation ou les traductions.

Pourquoi les sites web d’entreprise sont-ils particulièrement précieux comme source de connaissances ?

• Informations actuelles : Les nouveaux produits, services et développements de l’entreprise sont souvent publiés en premier sur le site web de l’entreprise.
• Communication uniforme de l’entreprise : Le langage, le ton et les messages de la marque sont déjà harmonisés et reflètent l’image que l’entreprise souhaite véhiculer.
• Connaissances spécialisées : Les pages produits, les articles de blog ou les FAQ transmettent un savoir-faire spécifique au secteur et expliquent des sujets complexes de manière compréhensible.
• Grande actualité : Les sites web d’entreprise sont régulièrement mis à jour et reflètent souvent l’état actuel des produits, des services et des informations sur l’entreprise.

Un exemple pratique :

Une entreprise publie sur son site web des descriptions de produits, des exemples d’application et des articles spécialisés. Ces contenus montrent non seulement quelles prestations sont proposées, mais aussi quels termes techniques sont utilisés et comment l’entreprise communique avec ses clients. Il en résulte une base de connaissances fiable, qui favorise une communication cohérente entre les différents secteurs de l’entreprise.

Bon à savoir :

En règle générale, un site web d’entreprise ne présente que la partie accessible au public des connaissances de l’entreprise. Les connaissances spécialisées internes, les instructions de travail ou les directives qualité se trouvent souvent dans d’autres documents et complètent les informations de l’entreprise disponibles publiquement sur son site web.

✅ En bref :
Les sites web d’entreprise comptent parmi les sources de connaissances les plus importantes d’une entreprise. Ils fournissent des informations à jour, transmettent la communication de l’entreprise et constituent une base fiable pour des contenus cohérents.

Les documents de référence sont des documents d’entreprise déjà approuvés et de grande qualité. Ils servent de référence pour les nouveaux contenus et montrent comment une entreprise utilise concrètement les informations spécialisées, la terminologie et la communication d’entreprise.

Comme les documents de référence ont déjà été vérifiés et sont utilisés au quotidien dans l’entreprise, ils comptent souvent parmi les sources de connaissances les plus fiables d’une entreprise. Ils aident à créer de nouveaux contenus de manière cohérente et à respecter les standards de qualité existants.

Quels documents de référence sont particulièrement adaptés ?

• Brochures produits : Décrivent les produits, les prestations et leurs avantages.
• Documentations techniques : Transmettent des connaissances spécialisées, des processus et des relations techniques.
• Modes d’emploi : Présentent une structure cohérente ainsi que des formulations claires et précises.
• Supports marketing et commerciaux : Illustrent la communication de l’entreprise et les messages de la marque.
• Supports de formation : Contiennent des connaissances éprouvées, des standards internes et des bonnes pratiques.

Un exemple concret :

Une entreprise crée régulièrement de nouvelles informations sur ses produits. Au lieu de reformuler chaque description, elle utilise comme référence des brochures déjà publiées et des documentations techniques. Ainsi, le langage, la structure et le contenu spécialisé restent cohérents, même dans les nouveaux documents.

Bon à savoir :

Les documents de référence devraient être vérifiés régulièrement. Les contenus obsolètes ou qui ne sont plus valides ne conviennent que dans une mesure limitée comme base de connaissances et devraient être remplacés par des documents à jour.

✅ En bref :
Les documents de référence font partie des sources de connaissances les plus précieuses d’une entreprise. Ils contribuent à créer de nouveaux contenus de manière cohérente, compréhensible et de haute qualité, sur la base d’informations déjà vérifiées.

Les guides de style font partie des éléments les plus importants du savoir de l’entreprise. Ils définissent la manière dont une entreprise communique et veillent à ce que les contenus soient créés de manière cohérente, indépendamment de l’auteur, du service ou de la langue.

Ils définissent des règles contraignantes concernant le style rédactionnel, la tonalité et les formulations. Les contenus ainsi créés correspondent à la marque, donnent une impression de professionnalisme et restent cohérents sur tous les canaux de communication.

Un guide de style peut notamment définir les éléments suivants :

• Adresse au public : Le public cible doit-il être vouvoyé ou tutoyé ?
• Tonalité : La communication doit-elle être factuelle, conviviale ou technique ?
• Orthographe et conventions rédactionnelles : Comment les noms de produits, les abréviations ou les termes techniques doivent-ils être utilisés ?
• Règles linguistiques : Existe-t-il des directives concernant l’écriture inclusive, les formats de nombres ou les dates ?
• Communication de marque : Quelles formulations ou quels termes doivent être privilégiés ou évités ?

Un exemple concret :

Une entreprise publie des contenus pour son site web, son équipe commerciale et son service client. Sans règles contraignantes, la manière de s’adresser au public, le style rédactionnel et les formulations diffèrent souvent d’un service à l’autre. Un guide de style veille à ce que tous les contenus respectent les mêmes normes linguistiques et communicationnelles.

Bon à savoir :

Un guide de style ne remplace pas la terminologie. Alors que la terminologie définit, quels termes spécialisés sont utilisés, un guide de style décrit, comment les contenus sont formulés et communiqués. Les deux se complètent et contribuent ensemble à une communication d’entreprise cohérente.

✅ En bref :
Les guides de style assurent une communication d’entreprise uniforme. Ils définissent des règles linguistiques et rédactionnelles contraignantes et aident à créer des contenus cohérents, professionnels et conformes à la marque.

La terminologie comprend les termes techniques définis d’une entreprise et constitue l’un des éléments les plus importants de ses connaissances. Elle veille à ce que les produits, les services, les processus et les sujets techniques soient désignés de manière uniforme partout.

Une terminologie cohérente améliore la compréhension et réduit les malentendus. Elle aide également les collaborateurs, les prestataires et les applications d’IA à utiliser systématiquement les mêmes termes et à garantir une communication uniforme au sein de l’entreprise.

Une terminologie uniforme crée une base linguistique commune et veille à ce que les informations soient comprises et utilisées de manière cohérente dans toute l’entreprise.

Pourquoi la terminologie est-elle si importante ?

• Termes techniques univoques : Les produits, les services et les processus sont désignés de la même manière partout.
• Communication cohérente : Tous les services de l’entreprise utilisent le même langage et évitent différentes désignations pour une même réalité.
• Qualité accrue : Des termes uniformes améliorent la compréhension et facilitent la vérification spécialisée des contenus.
• Collaboration plus efficace : Les collaborateurs, les partenaires et les prestataires utilisent la même terminologie.
• De meilleurs résultats avec l’IA : Des termes techniques uniformes contribuent à créer des contenus cohérents et techniquement précis.

Un exemple pratique :

Une entreprise désigne en interne une application comme « portail client ». Dans les supports marketing, elle parle toutefois de « portail de services », dans la documentation de « portail utilisateur » et au support de « portail en ligne ». Bien que la même réalité soit désignée, cela crée des malentendus et une communication incohérente.

Une terminologie définie veille à ce que le même terme technique soit utilisé dans tous les services. Cela améliore la compréhension et renforce la cohérence de la communication de l’entreprise.

Bon à savoir :

La terminologie définit quels termes techniques sont utilisés. Un guide de style décrit en revanche comment les contenus sont formulés – par exemple en ce qui concerne le ton, la manière de s’adresser au public ou le style rédactionnel. Les deux se complètent et constituent ensemble une base essentielle des connaissances de l’entreprise.

✅ En bref :
La terminologie fait partie des éléments les plus importants des connaissances de l’entreprise. Des termes techniques uniformes améliorent la compréhension, augmentent la qualité et garantissent une communication cohérente – aussi bien entre les personnes que lors de l’utilisation de l’IA.

Les connaissances de l’entreprise évoluent continuellement. De nouveaux produits, services, processus ou exigences légales nécessitent de compléter ou de mettre régulièrement à jour les informations existantes. Seules des connaissances d’entreprise à jour peuvent servir durablement de base fiable pour les décisions et la création de contenus de qualité.

Une gestion systématique des connaissances contribue à maintenir les informations à jour et à fournir à toutes les parties prenantes une base de connaissances commune. Les contenus restent ainsi cohérents et la qualité de la communication de l’entreprise est durablement assurée.

Comment maintenir les connaissances de l’entreprise à jour ?

• Vérifier régulièrement les documents : Les contenus spécialisés doivent être contrôlés et mis à jour à intervalles définis.
• Définir les responsabilités : Pour les domaines de connaissances importants, il convient de définir clairement qui assure la maintenance et la validation des contenus.
• Documenter les modifications de manière centralisée : Les nouveaux produits, processus ou directives doivent être intégrés rapidement dans la base de connaissances existante.
• Supprimer les informations obsolètes : Les contenus qui ne sont plus valides doivent être archivés ou remplacés.
• Développer continuellement les connaissances de l’entreprise : Les expériences issues des projets, les retours des clients ou les nouvelles exigences viennent compléter la base de connaissances existante.

Un exemple concret :

Une entreprise lance un nouveau produit et met simultanément à jour les descriptions des produits, les supports de formation et les directives internes. Tous les collaborateurs ont ainsi accès aux mêmes informations à jour et communiquent de manière uniforme, indépendamment de leur service ou de leur domaine d’activité.

Bon à savoir :

Les connaissances de l’entreprise ne constituent pas un projet ponctuel. Elles évoluent avec chaque nouveau produit, chaque modification de processus et chaque nouvelle découverte. Une maintenance régulière garantit que les informations restent fiables et utilisables à long terme.

✅ En bref :
Les connaissances de l’entreprise doivent être entretenues et mises à jour en continu. Seules des informations actuelles, approuvées et fiables créent une base de connaissances commune et favorisent des décisions cohérentes ainsi que des contenus de haute qualité.

Les connaissances centrales de l’entreprise garantissent que les informations sont disponibles de manière uniforme dans toute l’entreprise. Au lieu de répartir les connaissances entre différents documents, services ou systèmes, toutes les personnes concernées accèdent à la même base de connaissances fiable. Cela améliore la collaboration, réduit les malentendus et facilite la prise de décisions éclairées.

Parallèlement, les connaissances centrales de l’entreprise constituent la base de contenus cohérents, de processus efficaces et d’une utilisation réussie des applications modernes d’IA. Plus la base de connaissances est à jour et structurée, plus il est facile de retrouver les informations et de les utiliser dans toute l’entreprise.

Quels sont les avantages des connaissances centrales de l’entreprise ?

• Communication cohérente : Tous les services de l’entreprise s’appuient sur les mêmes informations, les mêmes termes spécialisés et les mêmes directives de communication.
• Efficacité accrue : Les informations ne doivent pas être recherchées ou créées plusieurs fois, ce qui réduit sensiblement le temps et les efforts nécessaires.
• Meilleure collaboration : Les collaborateurs, les équipes et les partenaires externes travaillent sur une base de connaissances commune et fiable.
• Qualité accrue : Des informations uniformes réduisent les erreurs et améliorent la qualité des documents, des contenus et des décisions.
• Intégration plus rapide : Les nouveaux collaborateurs trouvent plus rapidement les informations importantes et peuvent devenir opérationnels plus vite.
• Base optimale pour l’IA : Des connaissances à jour sur l’entreprise contribuent à fournir aux applications d’IA des informations pertinentes et à obtenir des résultats cohérents.

Un exemple concret :

Une entreprise gère de manière centralisée les informations sur ses produits, ses directives internes et ses consignes de communication. Les services marketing, commercial, client et rédaction technique accèdent aux mêmes informations. Cela permet de créer des contenus cohérents, de réduire les échanges de coordination et de mettre rapidement les nouvelles informations à la disposition de tous les services.

Bon à savoir :

Le savoir centralisé de l’entreprise ne signifie pas que toutes les informations doivent être stockées dans un seul système. L’essentiel est que les informations pertinentes soient à jour, non ambiguës et facilement accessibles aux personnes autorisées.

✅ En bref :
Le savoir centralisé de l’entreprise améliore la collaboration, renforce la qualité des informations et crée une base commune pour des processus efficaces, une communication d’entreprise cohérente et une utilisation réussie de l’IA.

Les connaissances de l’entreprise sont utilisées dans presque tous les domaines d’une entreprise. Elles veillent à ce que les informations soient utilisées de manière cohérente, que les décisions soient prises sur une base solide et que les contenus soient créés efficacement. Une base de connaissances centrale aide aussi bien les collaborateurs que les applications modernes d’IA à accéder à des informations à jour et fiables.

Plus les connaissances de l’entreprise sont structurées et entretenues, plus elles peuvent être utilisées de manière polyvalente – de la collaboration interne à la communication avec les clients et les partenaires commerciaux.

Les cas d’utilisation typiques des connaissances de l’entreprise sont les suivants :

• Marketing : Création de sites web cohérents, d’articles de blog, de brochures et de campagnes.
• Ventes : Informations produit, offres et présentations uniformes.
• Service client : Réponse plus rapide et cohérente aux demandes des clients.
• Documentation technique : Manuels d’utilisation, guides et documents techniques uniformes.
• Traductions : Utilisation cohérente de la terminologie, du langage de l’entreprise et des connaissances spécialisées dans toutes les langues cibles.
• Gestion des produits : Descriptions et documentations produit uniformes sur l’ensemble du cycle de vie du produit.
• Ressources humaines : Création d’offres d’emploi, de documents d’intégration et de directives internes.
• Applications d’IA : Création, analyse, résumé et traduction de contenus sur la base d’informations d’entreprise actuelles et pertinentes.

Un exemple concret :

Une entreprise développe un nouveau produit. Le marketing crée la page produit, les ventes préparent les supports commerciaux, la rédaction technique rédige la documentation et le service client prépare des réponses aux questions fréquentes. Si tous les services accèdent à la même base de connaissances, des informations cohérentes sont générées sur l’ensemble du cycle de vie du produit.

Bon à savoir :

Les connaissances de l’entreprise sont particulièrement utiles lorsque tous les services concernés de l’entreprise accèdent aux mêmes informations à jour. Cela réduit le travail en double, simplifie la coordination et améliore durablement la qualité des informations et des décisions.

✅ En bref :
Les connaissances de l’entreprise soutiennent presque tous les services de l’entreprise — du marketing et des ventes au service client et à la documentation technique, en passant par la traduction et les applications d’IA. Une base de connaissances centralisée garantit ainsi des informations cohérentes, des processus plus efficaces et une meilleure qualité.

L’intelligence artificielle peut aider les entreprises à trouver plus rapidement les informations, à créer des contenus plus efficacement et à automatiser les tâches récurrentes. Il est toutefois indispensable pour cela que l’IA puisse accéder à des informations d’entreprise actuelles, pertinentes et structurées.

Plus les connaissances de l’entreprise sont bien entretenues et organisées, plus l’IA peut fournir des résultats précis et cohérents. Au lieu de donner des réponses générales, elle s’appuie sur les informations définies, les termes spécialisés et les directives de communication de l’entreprise.

Comment l’IA aide-t-elle à utiliser les connaissances de l’entreprise ?

• Accès plus rapide aux informations : Les connaissances pertinentes de l’entreprise peuvent être trouvées en quelques secondes et utilisées directement.
• Création de contenus plus efficace : L’IA aide à créer des textes, des documentations, des e-mails, des présentations ou des articles de connaissances sur la base des informations existantes de l’entreprise.
• Une communication uniforme : Le langage de l’entreprise, la terminologie et les directives stylistiques peuvent être pris en compte lors de la création de nouveaux contenus.
• Aide à la traduction : L’IA peut utiliser les connaissances existantes de l’entreprise pour créer des traductions cohérentes et de haute qualité.
• Gestion des connaissances : Les informations provenant de différentes sources peuvent être exploitées plus rapidement et mises à la disposition des collaborateurs.
• Allègement des tâches routinières : Les tâches récurrentes telles que les synthèses, la documentation ou la réponse aux questions fréquentes peuvent être prises en charge efficacement.

Un exemple pratique :

Un collaborateur crée une description de produit pour un nouveau marché. L’IA accède aux informations produit approuvées, à la terminologie et aux directives de communication de l’entreprise, puis crée une première ébauche précise. Le temps de traitement est ainsi considérablement réduit et une communication cohérente de l’entreprise est favorisée.

À savoir :

La qualité des résultats de l’IA dépend largement de la qualité des connaissances d’entreprise fournies. Des informations obsolètes, incomplètes ou contradictoires influent directement sur la qualité des résultats. Des connaissances d’entreprise régulièrement mises à jour constituent donc une condition essentielle pour obtenir des résultats d’IA fiables et cohérents.

✅ En bref :
L’IA rend les connaissances d’entreprise plus rapidement exploitables et aide les entreprises à créer, analyser et utiliser des informations. Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque des connaissances d’entreprise à jour, structurées et régulièrement entretenues servent de base.

Les connaissances de l’entreprise constituent la base permettant à l’intelligence artificielle de créer des contenus spécifiques à l’entreprise de manière cohérente, correcte sur le plan technique et dans le style de communication souhaité. ownvia relie différentes sources de connaissances à l’intelligence artificielle afin de créer des contenus, des documents et des traductions sur la base d’informations actuelles, pertinentes et spécifiques à l’entreprise.

Au lieu de s’appuyer exclusivement sur les connaissances générales des modèles d’IA, ownvia permet d’intégrer de manière ciblée les connaissances de l’entreprise dans le processus de travail. Les termes spécialisés, la terminologie, le langage de l’entreprise et les connaissances existantes de l’entreprise peuvent ainsi être pris en compte de manière ciblée lors de la création de nouveaux contenus. Cela améliore la cohérence, réduit le travail manuel et favorise une communication uniforme de l’entreprise dans tous les services et toutes les langues.

Plus une IA dispose de connaissances pertinentes et actuelles sur l’entreprise, mieux elle peut prendre en compte le langage de l’entreprise, la terminologie et les contenus existants lors de nouvelles tâches. Il en résulte des résultats plus cohérents et le travail nécessaire aux corrections ainsi qu’aux remaniements peut être considérablement réduit.

Quelles sources de connaissances ownvia peut-il utiliser ?

• Sites web de l’entreprise : Informations publiques sur les produits, les services, les processus et la communication de l’entreprise.
• Documents de référence : Manuels, documentations techniques, directives, informations sur les produits et autres documents d’entreprise approuvés.
• Terminologie : Termes spécialisés, noms de produits et traductions définies pour une communication cohérente.
• Guides de style : Consignes relatives au ton, au style rédactionnel, au langage d’entreprise et aux directives linguistiques.
• Mémoires de traduction : Les contenus déjà traduits peuvent être utilisés afin de favoriser la cohérence et la réutilisation.
• Autres sources de l’entreprise : Les descriptions de processus, les supports de formation, les directives qualité ou d’autres documents internes approuvés peuvent par exemple être intégrés à la base de connaissances centrale.

Un exemple concret :

Une entreprise publie simultanément des informations produit sur son site web, crée des supports commerciaux et traduit des documentations techniques pour les marchés internationaux. ownvia utilise la terminologie, les Translation Memories, les guides de style, les documents de référence et d'autres informations de l'entreprise comme base de connaissances commune. Cela permet de créer des contenus cohérents dans toutes les langues, tous les documents et tous les canaux de communication, tout en réduisant considérablement les efforts de post-édition.

À savoir :

Les connaissances de l'entreprise ne constituent pas un ensemble de données statique, mais évoluent continuellement avec les nouveaux produits, processus, directives et expériences. C'est pourquoi la base de connaissances doit être régulièrement entretenue et mise à jour. L'entreprise décide elle-même quelles informations sont utilisées comme connaissances d'entreprise. Ainsi, les connaissances de l'entreprise restent à jour sur le long terme et constituent une base fiable pour les applications d'IA, les traductions et une communication d'entreprise cohérente.

✅ En bref :
ownvia associe les connaissances de l'entreprise à l'intelligence artificielle afin que les entreprises puissent créer des contenus, des traductions et des documents sur la base d'une base de connaissances centralisée. La combinaison de sites web d'entreprise, de documents de référence, de terminologie, de guides de style, de Translation Memories et d'autres sources de l'entreprise permet d'obtenir des résultats cohérents qui soutiennent la communication de l'entreprise et rendent l'utilisation de l'IA plus efficace au sein de l'entreprise.

La qualité de la traduction décrit la précision, l'exhaustivité et la cohérence avec lesquelles une traduction restitue le contenu, le sens et l'effet recherché d'un texte source dans la langue cible. Une qualité de traduction élevée tient compte non seulement de l'exactitude linguistique, mais aussi de la terminologie, du contexte technique, du style, du groupe cible et des exigences propres à l'entreprise.

Dans le cadre de traductions professionnelles, la qualité n'est pas le fruit du hasard. Elle repose sur l'interaction entre des systèmes d'IA ou des traducteurs qualifiés, une terminologie cohérente, les connaissances de l'entreprise, des contrôles qualité appropriés et, selon le domaine d'utilisation, une vérification technique finale.

Les principales caractéristiques d'une qualité de traduction élevée

• Exactitude linguistique et technique : Les contenus sont transposés avec précision, intégralement et sans erreur.
• Terminologie cohérente : Les termes techniques et le langage de l'entreprise sont utilisés de manière uniforme dans toutes les traductions.
• Exhaustivité : Toutes les informations sont transposées sans omission ni perte de sens.
• Style adapté au groupe cible : Le ton, le style rédactionnel et les formulations correspondent aux attentes du groupe cible.
• Assurance qualité traçable : Les contrôles qualité et les suggestions de correction assistées par l'IA contribuent à l'amélioration continue de la qualité des traductions. 

✅Exemple pratique

Une traduction effectuée par une IA peut sembler grammaticalement irréprochable. Toutefois, si des termes techniques sont utilisés de manière incohérente ou si des avertissements de sécurité importants sont mal transposés dans un mode d'emploi, la traduction ne répond pas aux exigences d'une qualité de traduction professionnelle.

✅Bon à savoir

Aujourd'hui, la qualité d'une traduction ne se mesure plus exclusivement au résultat final. Une terminologie cohérente, des contrôles qualité assistés par l'IA, des suggestions de correction traçables et des processus de vérification transparents contribuent également de manière décisive à améliorer les traductions de façon efficace, sûre et fiable.

La qualité de la traduction est influencée par une multitude de facteurs techniques, linguistiques et organisationnels. Outre la qualité du texte source, la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les informations contextuelles, le modèle d’IA utilisé ainsi que des mesures d’assurance qualité appropriées jouent notamment un rôle déterminant. C’est uniquement l’interaction de ces facteurs qui permet d’obtenir des traductions cohérentes, techniquement correctes et adaptées au groupe cible.

Même les systèmes d’IA les plus performants ne peuvent fournir que des résultats à la hauteur des informations mises à leur disposition. Des formulations peu claires, des termes techniques ambigus ou l’absence de consignes concernant la terminologie, le style et le groupe cible augmentent le risque d’erreurs de traduction et de retouches inutiles. À l’inverse, une base de données structurée améliore considérablement la qualité dès la première version de la traduction.

Les principaux facteurs d’influence

• Qualité du texte source : Des textes sources clairs, univoques et bien structurés constituent la base de traductions précises et compréhensibles.
• Terminologie et connaissances de l’entreprise : Les glossaires, guides de style, documents de référence et Translation Memories contribuent à employer de manière cohérente les termes techniques, le langage de marque et les formulations propres à l’entreprise.
• Informations contextuelles : Les informations sur le groupe cible, le type de document, l’objectif d’utilisation ou les exigences réglementaires permettent d’interpréter le texte source avec davantage de précision.
• Modèle d’IA et technologie de traduction : Selon le modèle linguistique, le domaine spécialisé et la combinaison linguistique, la qualité, le style et la cohérence de la traduction peuvent varier.
• Assurance qualité : Les contrôles qualité assistés par l’IA ainsi que la vérification technique par des traducteurs ou des experts du domaine contribuent à détecter et à corriger rapidement les erreurs linguistiques, terminologiques et de contenu. 

✅Exemple pratique

Une entreprise de construction mécanique traduit un manuel d’utilisation technique dans plusieurs langues. Grâce à l’utilisation d’un glossaire terminologique tenu à jour, d’un guide de style et de Translation Memories existantes, l’IA identifie le contexte spécialisé et emploie de manière cohérente tous les termes liés à la sécurité. Les contrôles qualité effectués ensuite garantissent que la traduction répond aux exigences tant linguistiques que techniques.

✅Bon à savoir
De nombreux problèmes de qualité surviennent avant même la traduction proprement dite. Un texte source formulé clairement, ainsi qu’une terminologie, des connaissances de l’entreprise et des consignes de style précises et à jour, améliorent souvent davantage la qualité de la traduction que le passage à un modèle d’IA plus performant.

La qualité d'une traduction peut être évaluée à l'aide de critères clairement définis. Il ne suffit pas qu'une traduction soit grammaticalement correcte : elle doit également restituer le contenu de manière complète, exacte sur le plan technique, cohérente sur le plan terminologique et adaptée au public cible. Selon le type de document, des exigences supplémentaires d'ordre juridique, technique ou réglementaire doivent être prises en compte.

Les entreprises professionnelles évaluent donc les traductions à l'aide de critères de qualité structurés, et non en fonction du ressenti linguistique personnel de certaines personnes. Les traductions deviennent ainsi comparables objectivement, traçables et continuellement perfectibles.

Les principaux critères d'évaluation

• Exactitude du contenu : Toutes les informations du texte source sont transposées intégralement et correctement, sans perte de sens ni mauvaise interprétation.
• Cohérence terminologique : Les termes spécialisés, les noms de produits et les formulations propres à l'entreprise sont utilisés de manière uniforme dans l'ensemble du texte.
• Qualité linguistique : La grammaire, l'orthographe, la ponctuation et la lisibilité sont conformes aux normes linguistiques de la langue cible.
• Style et public cible : Le ton, le style rédactionnel et les formulations correspondent au public cible ainsi qu'aux guides de style et aux directives linguistiques de l'entreprise.
• Exigences formelles et spécialisées : La mise en page, les chiffres, les unités de mesure, les renvois ainsi que les exigences propres au secteur ou les prescriptions réglementaires sont repris intégralement et correctement. 

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologie médicale vérifie la traduction d'un mode d'emploi. Bien que le texte soit exempt d'erreurs grammaticales, deux termes spécialisés validés sont utilisés de manière incohérente. De plus, une mise en garde importante pour la sécurité a été formulée de manière trop faible. Seul un contrôle qualité structuré permet de rendre ces écarts visibles et d'effectuer une correction ciblée avant la publication du document.

✅ Bon à savoir

De nombreuses entreprises utilisent aujourd'hui des contrôles qualité assistés par l'IA afin d'évaluer objectivement les traductions. Ces contrôles permettent de détecter beaucoup plus rapidement les erreurs terminologiques, les incohérences ou les écarts formels qu'une vérification exclusivement manuelle. Toutefois, pour les contenus critiques en matière de sécurité, les contenus juridiques ou réglementaires, ces contrôles ne remplacent pas une validation spécialisée finale par des traducteurs qualifiés ou des experts du domaine.

Une qualité de traduction élevée repose sur des mesures structurées d’assurance qualité tout au long du processus de traduction. Il s’agit notamment d’une terminologie tenue à jour, de guides de style, de Translation Memories, des connaissances de l’entreprise, de contrôles qualité assistés par l’IA ainsi que, selon le domaine d’application, d’une vérification spécialisée par des traducteurs qualifiés ou des experts du domaine.

La qualité n’est pas contrôlée uniquement à la fin d’une traduction, mais prise en compte dès la préparation du matériel source et pendant tout le processus de traduction. Plus les écarts potentiels sont détectés tôt, plus il est efficace de les corriger et moins les corrections ultérieures sont importantes.

Les principales mesures d’assurance qualité

• Utiliser systématiquement la terminologie : Les glossaires validés garantissent l’utilisation cohérente des termes spécialisés et du langage de l’entreprise dans toutes les traductions.
• Intégrer les connaissances de l’entreprise : Les guides de style, les documents de référence et les Translation Memories contribuent à reprendre de manière cohérente le style, le contexte et les formulations existantes.
• Utiliser des contrôles qualité assistés par l’IA : Les contrôles automatisés détectent les écarts terminologiques, les incohérences, les contenus manquants ou les anomalies formelles dès la phase de traitement.
• Prévoir une vérification humaine spécialisée : Pour les documents juridiques, techniques ou liés à la sécurité, la vérification par des traducteurs qualifiés ou des experts du domaine garantit le respect des exigences techniques et réglementaires.
• Améliorer continuellement les processus qualité : Les enseignements tirés des corrections et des projets terminés sont intégrés aux glossaires, aux guides de style et aux processus de traduction, améliorant ainsi durablement la qualité des traductions. 

✅Exemple pratique

Une entreprise de logiciels traduit régulièrement des manuels d’utilisation en dix langues. Pendant la traduction, le système vérifie automatiquement la terminologie, détecte les traductions manquantes et signale les écarts par rapport aux directives de l’entreprise. Avant la publication, un traducteur spécialisé contrôle les contenus liés à la sécurité. Les erreurs sont ainsi détectées rapidement et la qualité des traductions est améliorée durablement.

✅ Bon à savoir

Une assurance qualité efficace ne signifie pas que chaque traduction doit être vérifiée entièrement manuellement. Les processus de traduction modernes combinent des contrôles qualité assistés par l’IA avec l’évaluation spécialisée de traducteurs ou d’experts du domaine. Les traductions peuvent ainsi être réalisées plus efficacement, sans compromis sur la cohérence, la traçabilité ou la qualité spécialisée.

La terminologie est l’un des principaux facteurs d’une qualité de traduction élevée. Elle garantit que les termes spécialisés, les noms de produits et les formulations propres à l’entreprise sont utilisés de manière cohérente et correcte dans tous les documents. Il en résulte des traductions compréhensibles, uniformes et techniquement précises.

En l’absence d’une terminologie uniforme, les mêmes termes sources sont souvent traduits différemment. Cela entraîne des malentendus, augmente les besoins de correction et peut, notamment dans les documents techniques, médicaux ou juridiques, nuire considérablement à la qualité, à la compréhensibilité et à la traçabilité d’une traduction.

Les principaux avantages d’une terminologie cohérente

• Termes spécialisés uniformes : Les termes approuvés sont utilisés de manière cohérente dans toutes les langues et garantissent des traductions techniquement précises.
• Moins d’erreurs de traduction : Des consignes terminologiques claires réduisent les erreurs d’interprétation et empêchent différentes traductions d’un même terme.
• Une efficacité accrue : Les traducteurs et les systèmes d’IA utilisent des termes approuvés au lieu de devoir rechercher ou interpréter à nouveau la terminologie spécialisée pour chaque projet.
• Une terminologie d’entreprise renforcée : Une terminologie bien tenue soutient le langage de l’entreprise et garantit une image de marque cohérente dans toutes les langues et sur tous les canaux de communication.
• De meilleurs résultats avec l’IA : Lorsque les glossaires sont pris en compte dès le processus de traduction, les systèmes d’IA peuvent utiliser les termes spécialisés de manière nettement plus cohérente et adaptée au contexte. 

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologies médicales définit une traduction anglaise obligatoire pour un terme spécialisé lié à la sécurité. Grâce à l’intégration du glossaire terminologique, l’IA utilise systématiquement ce terme dans les manuels, les modes d’emploi et les notices. Les malentendus sont ainsi réduits et la cohérence est améliorée dans l’ensemble des documents et des langues cibles.

✅ Bon à savoir

Un glossaire terminologique professionnel contient bien plus que de simples traductions de mots. Il comprend également des définitions, des exemples d’utilisation, des termes autorisés et non approuvés (termes déconseillés), des abréviations ainsi que des indications sur le contexte technique. Ces informations aident aussi bien les traducteurs que les systèmes d’IA à utiliser les termes spécialisés de manière uniforme et correcte.

Les contrôles qualité assistés par l’IA aident les entreprises à vérifier automatiquement les traductions afin de détecter les anomalies linguistiques, terminologiques et de contenu. Ils identifient les erreurs potentielles dès la traduction ou immédiatement après et contribuent à améliorer la qualité de manière efficace, cohérente et traçable.

Contrairement aux correcteurs orthographiques ou grammaticaux classiques, les systèmes modernes d’IA analysent également le contexte métier, la terminologie utilisée, le style rédactionnel ainsi que la cohérence de l’ensemble d’un document. Les écarts peuvent ainsi être détectés rapidement et corrigés de manière ciblée avant d’apparaître dans des contenus publiés.

Les principaux avantages des contrôles qualité assistés par l’IA

• Détection précoce des erreurs : les écarts terminologiques, les incohérences, les contenus manquants ou les anomalies formelles sont détectés dès la traduction ou immédiatement après.
• Vérification contextuelle : l’IA évalue les formulations non seulement sur le plan linguistique, mais tient également compte du contexte métier, du groupe cible et du contexte documentaire.
• Standards de qualité uniformes : les traductions sont vérifiées objectivement selon des spécifications définies, telles que les glossaires, les guides de style et les connaissances de l’entreprise.
• Post-édition plus efficace : les traducteurs et les experts métier peuvent se concentrer sur les anomalies détectées par l’IA, au lieu de devoir vérifier manuellement l’ensemble du document une nouvelle fois.
• Assurance qualité évolutive : même de grandes quantités de documents peuvent être analysées efficacement selon des critères de qualité uniformes.

✅ Exemple pratique

Un fabricant d’équipements industriels traduit des documentations techniques en douze langues. Lors du contrôle qualité assisté par l’IA, le système détecte un écart terminologique, une unité de mesure incorrecte ainsi qu’un avertissement traduit de manière incomplète. Les corrections proposées sont vérifiées par le rédacteur spécialisé et intégrées avant la publication. Les erreurs peuvent ainsi être corrigées rapidement et la qualité de la documentation améliorée durablement.

✅ Bon à savoir

Les contrôles qualité assistés par l’IA ne prennent aucune décision de manière autonome. Ils identifient les anomalies potentielles et fournissent aux traducteurs ainsi qu’aux experts métier des indications traçables et des suggestions de correction. L’évaluation finale et la validation restent, notamment pour les contenus critiques du point de vue de la sécurité, techniques ou juridiques, du ressort de professionnels qualifiés.

Les suggestions de correction assistées par l’IA aident les traducteurs et les experts métier à corriger plus rapidement et plus précisément les anomalies détectées. Au lieu de simplement signaler les erreurs, les systèmes d’IA modernes proposent des formulations adaptées et tiennent compte de la terminologie, des consignes stylistiques, des connaissances de l’entreprise ainsi que du contexte spécialisé.

La post-édition devient ainsi plus efficace, sans que la responsabilité de la traduction finale ne soit transférée à l’IA. Les modifications proposées peuvent être vérifiées, adaptées ou acceptées, garantissant ainsi un processus qualité transparent et contrôlable.

Les principaux avantages des suggestions de correction assistées par l’IA

• Suggestions d’amélioration concrètes : Au lieu de simplement signaler les erreurs, l’IA propose des formulations adaptées ainsi que des ajustements terminologiques et stylistiques.
• Prise en compte du contexte : Les suggestions s’appuient sur le contexte spécialisé, le groupe cible ainsi que les guides de style et les consignes de l’entreprise.
• Terminologie cohérente : Les glossaires et les connaissances de l’entreprise sont pris en compte afin que les termes spécialisés et les formulations propres à l’entreprise soient utilisés de manière uniforme.
• Post-édition plus efficace : Les traducteurs et les experts métier peuvent se concentrer précisément sur les modifications proposées, au lieu de devoir vérifier manuellement l’ensemble du document.
• Décisions traçables : Chaque suggestion de correction peut être suivie de manière transparente et évaluée, adaptée ou rejetée avant d’être appliquée.

✅ Exemple pratique

Un fabricant d’équipements de diagnostic médical traduit un mode d’emploi. Lors du contrôle qualité, le système d’IA détecte qu’un terme spécialisé ne correspond pas à la terminologie approuvée et propose la traduction définie dans le glossaire de l’entreprise. Le traducteur spécialisé vérifie la suggestion, l’accepte et veille ainsi à ce que le terme soit utilisé de manière uniforme dans tous les documents.

✅ Bon à savoir

La véritable valeur ajoutée des suggestions de correction assistées par l’IA ne réside pas dans l’application automatique des modifications, mais dans le soutien ciblé apporté aux collaborateurs qualifiés. La combinaison de suggestions d’IA traçables et d’une vérification spécialisée permet d’optimiser les processus de traduction et contribue à améliorer durablement la qualité.

Des résultats d’IA traçables créent de la transparence dans le processus de traduction. Ils montrent pourquoi une IA recommande un terme, une formulation ou une correction, et permettent aux traducteurs ainsi qu’aux experts métier d’évaluer ces suggestions de manière fondée. La qualité des traductions ainsi que la confiance dans les processus de traduction assistés par l’IA s’en trouvent renforcées.

Dans le cas de documents techniques, médicaux ou juridiques notamment, une simple proposition de correction ne suffit souvent pas. Les entreprises doivent pouvoir comprendre sur quelle base une modification a été recommandée et vérifier si elle est conforme à la terminologie, aux guides de style, aux connaissances de l’entreprise ou aux exigences réglementaires. Des résultats d’IA transparents favorisent donc des décisions fondées et des processus d’approbation traçables.

Les principaux avantages de résultats d’IA traçables

• Plus de transparence : les responsables du traitement identifient les directives, glossaires ou règles de l’entreprise sur lesquels s’appuie la recommandation de l’IA.
• Des décisions fondées : les propositions de correction peuvent être évaluées objectivement à partir de la terminologie, des connaissances de l’entreprise et du contexte métier.
• Une confiance accrue dans l’IA : des explications compréhensibles favorisent la collaboration entre les systèmes d’IA, les traducteurs et les experts métier.
• Une assurance qualité plus efficace : des indications traçables réduisent les demandes de clarification et facilitent la vérification métier des traductions.
• Une meilleure documentation : des modifications justifiées de manière transparente favorisent des processus d’approbation et de qualité traçables.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologie médicale reçoit de l’IA une proposition visant à modifier un terme spécialisé dans un mode d’emploi. Le système indique également que la recommandation repose sur le glossaire d’entreprise approuvé ainsi que sur les consignes du guide de style. Le traducteur spécialisé peut comprendre immédiatement la modification, l’évaluer et l’approuver en toute sécurité.

✅ Bon à savoir

Des résultats d’IA traçables constituent un élément important de la gouvernance moderne de l’IA et du concept d’Explainable AI (IA explicable). Lorsque les propositions de correction sont justifiées de manière transparente et mises en relation avec les connaissances de l’entreprise, la qualité des traductions n’est pas le seul aspect à s’améliorer. Les décisions sont également mieux documentées, les processus qualité deviennent plus traçables et la collaboration entre les traducteurs, les experts métier et les responsables qualité gagne en efficacité.

Oui. Les systèmes d’IA modernes peuvent aujourd’hui atteindre une très grande qualité de traduction, mais ils ne peuvent pas remplacer entièrement la responsabilité professionnelle d’un être humain. En particulier pour les contenus techniques, médicaux, juridiques ou liés à la sécurité, le contrôle qualité humain reste un élément essentiel du processus de traduction.

L’IA peut créer des traductions, prendre en compte la terminologie, détecter les incohérences et proposer des corrections. Toutefois, la conformité d’une formulation sur le plan technique et juridique, ou son adéquation au langage de l’entreprise, doit être vérifiée par des traducteurs qualifiés ou des experts du domaine. La combinaison de l’IA et de l’expertise humaine associe une grande efficacité à une qualité de traduction fiable.

Les principaux avantages du contrôle qualité humain

• Évaluation spécialisée : Les experts du domaine évaluent si les contenus sont techniquement corrects et adaptés à leur domaine d’application respectif.
• Prise en compte du contexte et des nuances : Les êtres humains identifient les subtilités culturelles, les ambiguïtés linguistiques et les intentions de communication que l’IA ne parvient pas toujours à saisir entièrement.
• Respect des exigences réglementaires : Pour les documents médicaux, techniques ou juridiques, les spécialistes vérifient que les exigences légales et normatives sont respectées.
• Protection du langage de l’entreprise : Les messages de marque, le ton et le langage d’entreprise sont contrôlés de manière ciblée et mis en œuvre de façon cohérente.
• Amélioration continue : Les retours issus du contrôle qualité contribuent à développer en permanence les glossaires, les guides de style et les workflows d’IA.

✅ Exemple pratique

Un fabricant de dispositifs médicaux utilise l’IA pour traduire des modes d’emploi dans plusieurs langues. L’IA crée une prétraduction en tenant compte de la terminologie et des connaissances de l’entreprise. Ensuite, un traducteur spécialisé vérifie les consignes de sécurité, les formulations réglementaires et les subtilités linguistiques avant la validation du document.

✅ Bon à savoir

La norme internationale ISO 17100 définit les exigences applicables aux services de traduction professionnels. Elle prévoit notamment la révision d’une traduction par une deuxième personne qualifiée. L’IA peut soutenir et accélérer efficacement ce processus. La responsabilité du contrôle spécialisé et de la validation finale reste toutefois humaine.

Les connaissances de l’entreprise améliorent la qualité des traductions en fournissant au système d’IA le contexte technique, linguistique et contextuel nécessaire. Elles comprennent notamment la terminologie, les guides de style, les Translation Memories, les informations produit ainsi que la documentation technique. Plus ces sources de connaissances sont intégrées et entretenues efficacement, plus les résultats de traduction peuvent être cohérents et précis.

Sans connaissances de l’entreprise, une IA dispose certes de connaissances linguistiques générales, mais elle ne connaît pas les exigences propres à chaque entreprise. Ce n’est qu’en intégrant des sources de connaissances internes qu’elle peut utiliser correctement les termes techniques, respecter la tonalité souhaitée et appliquer de manière cohérente les formulations propres à l’entreprise.

Les principaux avantages des connaissances de l’entreprise

• Meilleure fidélité terminologique : Les termes techniques validés sont utilisés de manière cohérente dans différents documents et différentes langues.
• Langage d’entreprise uniforme : La tonalité, le style rédactionnel et les messages de marque restent cohérents dans différents contenus et canaux de communication.
• Meilleur traitement du contexte : Les informations produit, la documentation technique et les textes de référence aident l’IA à classer les contenus avec davantage de précision sur le plan technique.
• Moins de post-édition : Les exigences de l’entreprise sont déjà prises en compte pendant la traduction, ce qui peut réduire l’effort nécessaire pour le contrôle qualité ultérieur.
• Accumulation durable des connaissances : Des sources de connaissances bien entretenues améliorent la base des traductions futures et garantissent à long terme des résultats plus cohérents.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de construction mécanique traduit des manuels techniques en huit langues. En plus du glossaire de l’entreprise, des Translation Memories, des guides de style et de la documentation technique produit sont intégrés au processus de traduction. L’IA peut ainsi appliquer les termes techniques et le style rédactionnel souhaité de manière plus cohérente. Le contrôle qualité ultérieur est plus efficace, car de nombreuses exigences de l’entreprise ont déjà été prises en compte pendant la traduction.

✅ Bon à savoir

Les connaissances de l’entreprise englobent bien plus que les glossaires. Les guides de style, les Translation Memories, les catalogues produits, la documentation technique, les supports de formation et les traductions de référence validées contribuent également à améliorer durablement la qualité des traductions générées par l’IA. Plus ces sources de connaissances sont structurées et à jour, plus l’IA peut les utiliser de manière fiable au cours du processus de traduction.

Les guides de style améliorent la qualité des traductions en définissant des consignes claires concernant la langue, la tonalité et le style rédactionnel. Ils aident aussi bien les systèmes d’IA que les traducteurs à formuler les contenus de manière uniforme et à appliquer de façon cohérente le langage souhaité par l’entreprise dans toutes les langues.

Alors que la terminologie définit les termes techniques à utiliser, un guide de style décrit la manière dont les contenus doivent être formulés. Cela inclut par exemple les formes d’adresse, la longueur des phrases, les règles d’écriture, l’adaptation au groupe cible, les règles de langage inclusif ou le style de communication souhaité. Lorsque ces consignes sont systématiquement respectées, les traductions convainquent par leur qualité linguistique et stylistique tout en restant conformes à la marque.

Les principaux avantages des guides de style

• Langage d’entreprise uniforme : La tonalité, le style rédactionnel et les messages de la marque restent cohérents d’un document et d’une langue à l’autre.
• Meilleure compréhension : Des règles linguistiques claires favorisent des traductions compréhensibles et adaptées au groupe cible.
• Moins de divergences stylistiques : Les traducteurs et les systèmes d’IA s’appuient sur les mêmes consignes, ce qui leur permet d’obtenir des résultats plus homogènes.
• Contrôle qualité plus efficace : Des consignes stylistiques uniformes facilitent les vérifications et réduisent le travail de post-édition.
• Identité de marque renforcée : Une langue cohérente contribue à permettre aux entreprises de se présenter dans le monde entier avec une voix de marque uniforme.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de logiciels publie son interface utilisateur et sa documentation en plusieurs langues. Le guide de style stipule que les utilisateurs doivent être vouvoyés en allemand, que des phrases actives et courtes doivent être utilisées et que les termes techniques anglais ne doivent être repris que dans des cas définis. L’IA tient déjà compte de ces consignes pendant la traduction. L’interface utilisateur, les textes d’aide et la documentation présentent ainsi une cohérence linguistique et stylistique.

✅ Bon à savoir

Un guide de style complète un glossaire, mais ne le remplace pas. Alors que les glossaires définissent quels termes doivent être utilisés, les guides de style définissent comment les contenus doivent être formulés. Ce n’est que l’interaction entre la terminologie, les guides de style et les connaissances de l’entreprise qui crée la base nécessaire à des traductions par IA cohérentes et de haute qualité.

Une qualité de traduction constamment élevée ne repose pas sur un seul système d’IA, mais sur l’interaction entre la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides de style, les Translation Memories, les contrôles qualité et l’expertise humaine. Les entreprises qui entretiennent et développent continuellement ces éléments créent les bases de traductions cohérentes et fiables.

La qualité des traductions n’est pas un état atteint une fois pour toutes, mais un processus d’amélioration continue. Les nouveaux produits, les termes spécialisés, les exigences légales et les directives de l’entreprise évoluent constamment. C’est pourquoi les sources de connaissances doivent être régulièrement mises à jour et les résultats systématiquement vérifiés.

Les principales mesures pour maintenir une qualité de traduction constamment élevée

• Entretenir la terminologie : ajouter et actualiser régulièrement les nouveaux termes spécialisés, les noms de produits et les traductions approuvées.
• Enrichir les connaissances de l’entreprise : entretenir en permanence les guides de style, les Translation Memories, les informations produits et les documents de référence.
• Mettre en place des contrôles qualité : les contrôles qualité assistés par l’IA permettent de détecter rapidement les incohérences et les erreurs potentielles.
• Intégrer l’expertise humaine : les traducteurs spécialisés et les experts métier vérifient les contenus importants et valident les traductions.
• Améliorer continuellement les résultats : les enseignements tirés des projets et des contrôles qualité sont intégrés aux glossaires, aux guides de style et aux autres sources de connaissances.

✅ Exemple pratique

Une entreprise industrielle active à l’international met régulièrement à jour son glossaire d’entreprise, ses guides de style et ses Translation Memories après chaque projet de traduction terminé. Parallèlement, les corrections issues du contrôle qualité sont documentées et intégrées à la base de connaissances. Ainsi, la qualité des traductions par l’IA s’améliore continuellement, tandis que les efforts nécessaires à la post-édition et aux corrections diminuent.

✅ Bon à savoir

La meilleure qualité de traduction ne repose pas uniquement sur des modèles d’IA performants. Ce qui compte, c’est la qualité de la connexion entre la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides de style et les processus qualité. Plus ces sources de connaissances sont actualisées et structurées, plus les systèmes d’IA peuvent les exploiter de manière fiable au cours du processus de traduction.

ownvia aide les entreprises à améliorer durablement la qualité de leurs traductions en réunissant, au sein d’une plateforme centralisée, la traduction par IA, la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides de style, les mémoires de traduction et les contrôles qualité assistés par IA. Les processus de traduction peuvent ainsi être conçus de manière plus cohérente, plus transparente et plus efficace.

Au lieu de s’appuyer exclusivement sur les performances d’un seul modèle d’IA, ownvia associe toutes les sources de connaissances pertinentes au processus de traduction. Les exigences spécifiques à l’entreprise peuvent ainsi être prises en compte dès la traduction, puis complétées par des contrôles qualité assistés par IA et des suggestions de correction traçables. La vérification par des experts et la validation finale restent entre les mains de l’humain, notamment pour les contenus sensibles ou réglementés.

Ainsi, ownvia contribue à améliorer la qualité des traductions

• Intégrer la terminologie : Les glossaires d’entreprise favorisent l’utilisation cohérente des termes techniques approuvés.
• Intégrer les connaissances de l’entreprise : Les guides de style, les mémoires de traduction, les documents de référence et d’autres sources de connaissances peuvent être intégrés directement au processus de traduction.
• Utiliser des contrôles qualité assistés par IA : Les contrôles automatisés contribuent à détecter rapidement les anomalies terminologiques, linguistiques et formelles.
• Fournir des suggestions de correction traçables : Des indications transparentes aident les collaborateurs à vérifier, adapter ou appliquer les modifications.
• Soutenir le contrôle qualité humain : Les traducteurs et les experts métier conservent à tout moment le contrôle de la vérification par des experts et de la validation finale.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologie médicale traduit des modes d’emploi dans plusieurs langues. ownvia associe le glossaire de l’entreprise, les guides de style, les mémoires de traduction et les documents techniques de référence à des contrôles qualité assistés par IA. Les écarts terminologiques et les anomalies stylistiques peuvent être détectés rapidement et complétés par des suggestions de correction traçables. Après la vérification par le traducteur, les documents peuvent être préparés de manière cohérente et efficace pour leur publication.

✅ Bon à savoir

Une qualité de traduction élevée ne résulte pas uniquement de modèles d’IA performants. L’élément déterminant est l’interaction entre la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides de style, les mémoires de traduction, des processus qualité définis et l’expertise humaine. ownvia réunit ces éléments au sein d’une plateforme centralisée et aide les entreprises à structurer leurs processus de traduction de manière plus cohérente, plus structurée et plus traçable.

Bei KI-gestützten Übersetzungen können vertrauliche Unternehmensinformationen oder personenbezogene Daten verarbeitet werden. Unternehmen sollten deshalb Datenschutz und IT-Sicherheit bei der Gestaltung ihrer Übersetzungsprozesse berücksichtigen.

Dans ownvia enterprise, vos données restent à tout moment sécurisées et sous votre contrôle.

• Toutes les données sont traitées exclusivement sur des serveurs situés dans l’UE.
• Aucune donnée n’est stockée durablement, à l’exception de celles que vous téléchargez délibérément pour entraîner vos micro-applications.
• Des routines de suppression quotidiennes veillent à ce que toutes les autres informations soient automatiquement supprimées.
• C’est vous qui décidez : vous pouvez télécharger les résultats à tout moment, les traiter localement ou les téléverser à nouveau dans ownvia pour un traitement ultérieur.

Vous gardez ainsi le contrôle total, sans laisser de données résiduelles dans le cloud.

ownvia utilise une infrastructure serveur de Microsoft Azure au sein de l’Union européenne pour le traitement assisté par l’IA.

La plateforme ownvia est exploitée sur des serveurs de Hetzner situés au sein de l’Union européenne. Ainsi, l’infrastructure d’hébergement reste également au sein de l’UE.

Les données d’entreprise et les contenus de traduction traités via ownvia ne sont pas utilisés pour entraîner des modèles d’IA.

Les contenus fournis temporairement, tels que les guides de style ou les contenus de référence, peuvent être utilisés pour le traitement concerné, puis sont supprimés, au plus tard après 24 heures.

ownvia traite les données de l’entreprise dans le cadre de processus techniques et de droits d’accès définis.

Les données pouvant être traitées avec ownvia dépendent des exigences internes respectives de l’entreprise en matière de protection des données, de sécurité et de conformité.

Les entreprises doivent vérifier si les documents contiennent des données à caractère personnel ou des données particulièrement sensibles, ainsi que les exigences applicables à leur traitement.

ownvia sépare logiquement les données des différents clients. Les utilisateurs peuvent uniquement accéder aux données et aux contenus pour lesquels ils disposent d’une autorisation au sein de leur entreprise ou de leur organisation. Les données des autres clients ne leur sont pas accessibles.

ownvia est conçu comme une solution SaaS et est exploité sur des serveurs situés au sein de l’Union européenne. Une installation locale en on-premise n’est actuellement pas prévue.

Réponse courte : ownvia associe l’intelligence artificielle générative, les connaissances de l’entreprise et les processus de traduction professionnels au sein d’une plateforme centralisée. Au lieu de se limiter à un seul modèle d’IA ou à un service de traduction isolé, ownvia permet aux entreprises et aux prestataires de services linguistiques de configurer les traductions par IA de manière centralisée, de les enrichir avec leurs propres consignes et de les intégrer avec flexibilité aux environnements systèmes existants.

Pourquoi ownvia ?

• Les connaissances de l’entreprise font partie intégrante de la traduction : les prompts, la terminologie et autres connaissances de traduction sont intégrés de manière ciblée aux traductions par IA. Il ne s’agit donc pas d’un processus de traduction généraliste, mais d’un processus parfaitement adapté.

• Un pilotage centralisé plutôt qu’une utilisation individuelle de l’IA : les modèles de traduction regroupent les consignes de traduction de manière centralisée. Les équipes, les traducteurs et les systèmes connectés accèdent de manière fiable à des configurations définies pour différents clients et cas d’usage.

• Compatible avec plusieurs modèles plutôt que lié de manière rigide à un seul : selon le cas d’usage, différents modèles d’IA peuvent être utilisés avec flexibilité. L’accent n’est pas mis sur un modèle unique, mais sur le processus défini pour votre entreprise.

• Les systèmes existants sont préservés : les outils de TAO, les TMS, les systèmes de gestion de contenu et les processus de travail établis ne doivent pas être remplacés. ownvia s’intègre parfaitement en tant que couche d’IA centrale.

• L’intégration plutôt qu’une solution en silo : Via l’API ownvia et des intégrations telles que le ownvia AI Translation Provider pour Trados Studio, les traductions par IA sont directement intégrées aux workflows existants.

• Automatisation et assurance qualité réunies : les processus de traduction peuvent être automatisés, tandis que les étapes de révision, de contrôle et de validation restent ancrées de manière flexible là où elles sont nécessaires.

✅ Exemple pratique :

Une entreprise dispose déjà d’un TMS, d’outils CAT, de sa propre terminologie et de processus de validation établis. Parallèlement, elle souhaite utiliser des modèles d’IA modernes. Au lieu de remplacer les systèmes existants ou d’effectuer les traductions avec des outils d’IA non contrôlés et des prompts personnalisés, ownvia est intégré comme couche d’IA centrale. Les consignes de traduction sont gérées de manière centralisée, mises à disposition pour différents cas d’usage et intégrées aux processus existants.

💡 Bon à savoir :

La valeur ajoutée décisive d’ownvia ne réside pas uniquement dans le modèle d’IA utilisé. Les modèles évoluent et peuvent être remplacés. L’enjeu déterminant réside dans la manière dont les entreprises structurent leurs consignes de traduction et leurs connaissances, les relient à l’IA et les intègrent de manière contrôlée à leurs processus existants. C’est précisément pour cela qu’ownvia met à disposition une plateforme centrale.

Réponse courte : Une intégration relie directement les fonctions de traduction par IA aux systèmes et processus de travail existants. Les contenus peuvent ainsi être traités là où ils sont créés, sans devoir être transférés manuellement entre différentes applications.

Les principales formes d’intégration en bref

• Interfaces API : Les fonctions de traduction par IA sont appelées directement depuis d’autres applications et systèmes.
• Plugins et connecteurs : Les logiciels existants sont enrichis de fonctions de traduction assistées par IA.
• Flux de travail automatisés : Les contenus peuvent être transmis automatiquement pour être traduits, traités, puis faire l’objet d’un traitement ultérieur.
• Intégration des flux de travail : L’IA est intégrée aux processus existants, sans devoir remplacer entièrement les systèmes en place.

  ✅ Exemple pratique

Une entreprise gère ses informations produit dans un système PIM ou de gestion de contenu. Grâce à une interface, les textes peuvent être transmis à une plateforme de traduction par IA, traités conformément aux consignes de traduction définies, puis réintégrés au processus existant.

    💡 Bon à savoir

Une plateforme de traduction par IA ne doit pas remplacer les systèmes existants. Grâce aux interfaces et aux intégrations, les processus en place peuvent être enrichis de manière ciblée de fonctions de traduction assistées par IA.

Réponse courte : ownvia peut être intégré aux processus de traduction et d’entreprise existants via des interfaces et des intégrations. Cela inclut notamment l’API ownvia ainsi que l’intégration directe dans Trados Studio.

Aperçu des principales possibilités d’intégration

• API ownvia : cette interface permet d’intégrer des fonctions de traduction basées sur l’IA dans vos propres applications, systèmes et workflows automatisés.

• Intégration de Trados Studio : le ownvia AI Translation Provider permet d’utiliser ownvia directement dans l’environnement de travail Trados habituel.

• Translation Templates : les Translation Templates configurés de manière centralisée dans ownvia peuvent être utilisés via l’intégration Trados et prendre en compte, par exemple, les prompts, la terminologie et d’autres connaissances de traduction configurées.

• Workflows personnalisés : les interfaces permettent d’intégrer ownvia aux processus de contenu et de traduction existants.

✅ Exemple pratique

Un prestataire de services linguistiques ou une équipe de traduction interne continue à travailler dans Trados Studio et y utilise les Translation Templates configurés de manière centralisée dans ownvia pour la traduction par IA. Il est également possible d’utiliser l’API pour intégrer des fonctions de traduction à ses propres applications et processus.

💡 Bon à savoir

ownvia ne doit pas remplacer les logiciels existants. La plateforme peut compléter de manière ciblée les outils et processus existants par des fonctions de traduction par IA pilotées de manière centralisée.

Réponse courte : Oui. Grâce à l’API ownvia, des fonctionnalités de traduction assistées par IA peuvent être intégrées directement à des applications, systèmes et workflows automatisés existants.

Que permet l’API ownvia en résumé ?

• Intégration aux systèmes : ownvia peut être connecté à des applications d’entreprise existantes et à des solutions logicielles personnalisées.
• Traitement automatisé : Les contenus peuvent être transmis automatiquement à l’API pour être traduits et traités, puis faire l’objet d’un traitement ultérieur.
• Consignes de traduction centralisées : Lors du traitement, les modèles de traduction configurés de manière centralisée dans ownvia, avec leurs prompts, leur terminologie et autres connaissances de traduction, peuvent être utilisés.
• Intégration aux workflows : Les traductions IA peuvent être utilisées comme partie intégrante des processus existants.

✅ Exemple pratique

Une entreprise souhaite traduire des textes produits depuis son propre logiciel ou sa base de données. Le système transmet les contenus à ownvia via l’API. Ils y sont traités en tenant compte des consignes de traduction configurées, puis renvoyés au système connecté.

💡 Bon à savoir

L’API permet d’automatiser les processus de traduction sans que les utilisateurs aient à lancer manuellement chaque opération de traduction via l’interface utilisateur ownvia.

Réponse courte : Oui. ownvia peut compléter les processus de traduction existants et intégrer de manière flexible des fonctions de traduction assistée par l’IA dans les workflows existants. Les systèmes existants et les méthodes de travail habituelles ne doivent pas être remplacés pour cela.

Comment ownvia peut-il compléter les processus de traduction existants ?

• Réutiliser les outils existants : Grâce à des intégrations telles que le ownvia AI Translation Provider, ownvia peut être utilisé directement dans des environnements familiers comme Trados Studio.

• Configurer l’IA de manière centralisée : Les Translation Templates permettent de gérer de manière centralisée les prompts, la terminologie et les connaissances de l’entreprise dans ownvia, et de les mettre à disposition dans différents processus.

• Automatiser les processus : L’API ownvia permet d’intégrer directement les étapes de traduction récurrentes dans les workflows existants.

• Conserver la révision humaine : Les processus établis de révision, de correction et de validation peuvent continuer à faire partie du workflow de traduction.

✅ Exemple pratique :

Une équipe de traduction continue de travailler avec ses processus établis dans Trados Studio. La traduction par IA est intégrée via ownvia, tandis que les traducteurs et les experts métier peuvent conserver leurs processus habituels de contrôle qualité et de validation.

💡 Bon à savoir :

ownvia est conçu pour compléter les structures existantes. L’IA peut être intégrée de manière ciblée là où elle soutient et accélère les workflows de traduction existants.

Réponse courte : Oui. Avec le ownvia AI Translation Provider, les traductions assistées par IA de ownvia peuvent être utilisées directement dans Trados Studio. Les traducteurs peuvent ainsi continuer à travailler dans leur environnement Trados habituel et utiliser la traduction par IA configurée de manière centralisée dans ownvia.

Comment fonctionne l’intégration avec Trados Studio ?

• Utilisation directe dans Trados : ownvia est intégré au workflow Trados existant en tant que fournisseur de traduction.

• Translation Templates centralisés : Les templates utilisés pour la traduction, comprenant par exemple les prompts et la sélection des modèles, sont gérés de manière centralisée dans ownvia.

• Consignes spécifiques à l’entreprise : La terminologie et les autres connaissances de traduction configurées peuvent être prises en compte lors de la traduction par IA.

• Environnement de travail habituel : Les traducteurs continuent d’utiliser les fonctionnalités et processus familiers de Trados Studio.

✅ Exemple pratique :

Un prestataire de services de traduction travaille avec Trados Studio et souhaite utiliser des traductions assistées par IA avec des consignes personnalisées. Grâce à ownvia AI Translation Provider, il sélectionne le modèle de traduction approprié dans ownvia et traduit directement dans Trados, sans devoir quitter son flux de travail habituel.

💡 Bon à savoir :

Les modèles de traduction sont gérés de manière centralisée dans ownvia. Il est ainsi possible de fournir des consignes de traduction uniformes, tandis que les traducteurs continuent à travailler dans leur environnement Trados habituel.

Réponse courte : Oui. Avec ownvia, les processus de traduction récurrents peuvent être automatisés et intégrés aux workflows existants des systèmes et des contenus. L’API ownvia permet de transmettre des contenus à l’IA pour traduction, puis de les traiter ultérieurement.

Quelles étapes de traduction peuvent être automatisées ?

• Transmettre les contenus : Les textes et contenus peuvent être transmis automatiquement à ownvia depuis les systèmes connectés.

• Effectuer la traduction : Les contenus sont traités conformément aux consignes de traduction configurées pour le processus concerné.

• Utiliser des modèles de traduction : Les prompts, la terminologie et les autres connaissances liées à la traduction peuvent être mis à disposition de l’IA pour la traduction de manière centralisée.

• Traiter les résultats : Les contenus traduits peuvent ensuite être traités dans les systèmes ou workflows connectés.

✅ Exemple pratique

Une entreprise publie régulièrement de nouvelles informations sur ses produits. Au lieu de transférer manuellement les contenus vers un système de traduction distinct pour chaque langue, la traduction peut être intégrée au processus existant via une intégration API. ownvia traite les contenus conformément aux consignes de traduction prévues et met les traductions à disposition pour la suite du traitement.

💡 Bon à savoir

L’automatisation ne signifie pas que l’humain disparaît du processus. Selon le cas d’utilisation, des étapes de révision, de contrôle ou de validation peuvent continuer à être intégrées au workflow automatisé.

Réponse courte : Non. ownvia complète les outils et processus de traduction existants. Les entreprises et les prestataires de services linguistiques peuvent continuer à utiliser leur environnement système existant et intégrer de manière ciblée des fonctionnalités de traduction assistées par l’IA.

Comment ownvia complète-t-elle les outils de traduction existants ?

• Continuer à utiliser les systèmes existants : Les outils CAT, les TMS ou les systèmes de contenu existants ne doivent pas nécessairement être remplacés.

• Intégrer des fonctionnalités d’IA : Grâce à des interfaces et des intégrations, ownvia peut être intégré aux processus existants.

• Connecter Trados Studio : Avec le ownvia AI Translation Provider, ownvia peut être utilisé directement dans Trados Studio.

• Piloter l’IA de manière centralisée : Les Translation Templates permettent de gérer de manière centralisée les prompts, la terminologie et d’autres connaissances en matière de traduction dans ownvia.

✅ Exemple concret :

Un prestataire de services linguistiques utilise déjà Trados Studio ainsi que des processus établis de révision et de validation. Au lieu de remplacer cette infrastructure, il intègre ownvia pour la traduction assistée par IA et continue d’assurer l’assurance qualité dans le cadre de ses processus existants.

💡 À savoir :

ownvia peut être intégré comme couche d’IA centrale dans un environnement de traduction existant. Cela permet de continuer à utiliser les systèmes et méthodes de travail existants et de les enrichir de manière ciblée avec des fonctionnalités de traduction assistée par IA.

Réponse courte : ownvia peut être connecté à différents systèmes d’entreprise et de traduction via des interfaces et des intégrations. Il peut notamment s’agir de systèmes de gestion de contenu, d’outils de traduction et de solutions logicielles personnalisées.

Quels systèmes peuvent être intégrés ?

• Outils CAT : ownvia peut être intégré à des environnements de traduction existants, par exemple via le ownvia AI Translation Provider dans Trados Studio.

• Systèmes de gestion de contenu et d’informations produit : Les contenus issus de systèmes CMS, PIM ou comparables peuvent être intégrés aux processus de traduction via des interfaces.

• TMS et plateformes de traduction : ownvia peut être intégré comme composant d’IA dans des workflows de traduction existants.

• Logiciels d’entreprise personnalisés : L’API ownvia permet également de connecter vos propres applications et processus.

✅ Exemple pratique

Une entreprise gère ses informations produit dans un système PIM. Grâce à une intégration API, les contenus pertinents peuvent être transmis à ownvia, traités conformément aux consignes de traduction définies, puis réutilisés dans le processus existant.

💡 Bon à savoir

La forme d’intégration la plus appropriée dépend de l’environnement système existant et du processus de traduction concerné. ownvia peut être intégré aux environnements existants aussi bien via des intégrations disponibles que par l’intermédiaire de l’API.

Réponse courte : ownvia prend en charge les fichiers Office courants ainsi que les formats d’échange CAT professionnels tels que XLIFF et SDLXLIFF.

Les principaux formats en un coup d’œil

• Fichiers Office : Word, Excel et PowerPoint.

• XLIFF & SDLXLIFF : formats d’échange destinés à l’intégration dans des workflows professionnels de traduction et CAT.

• ownXLIFF : format propre à ownvia pour le traitement structuré des contenus traduits et des informations de traduction supplémentaires.

💡 Bon à savoir

Grâce à la prise en charge de XLIFF et SDLXLIFF, ownvia peut également s’intégrer aux processus de traduction existants basés sur des outils CAT.

Réponse courte : Oui. Pour les formats de fichiers pris en charge, ownvia traite spécifiquement les contenus traduisibles, tandis que la structure du document est conservée pour la sortie.

Quels éléments sont pris en compte ?

• Structure du document : les paragraphes, les tableaux, les listes et les autres éléments de structure sont conservés.

• Mises en forme : les informations de mise en forme sont prises en compte lors du traitement.

• Réutilisation : les contenus traduits peuvent ensuite être réutilisés dans le format de document correspondant.

Réponse courte : Oui. Dans ownvia, plusieurs fichiers peuvent être téléversés et traités ensemble pour une traduction. Cela permet également de traiter efficacement de grandes quantités de documents au cours d’un même processus de traduction.

Qu’est-ce que cela signifie pour le processus de traduction ?

• Plusieurs documents : Les fichiers peuvent être fournis ensemble pour une commande de traduction.

• Consignes uniformes : Les consignes de traduction sélectionnées peuvent être appliquées de manière centralisée aux fichiers du processus de traduction.

• Traitement groupé : Au lieu de traduire les documents individuellement, plusieurs fichiers peuvent être traités au cours d’une seule opération.

Réponse courte : Oui. ownvia prend en charge des formats d’échange tels que XLIFF et SDLXLIFF et peut ainsi traiter des fichiers de traduction issus de workflows CAT professionnels.

Qu’est-ce que cela signifie pour les processus de traduction existants ?

• XLIFF : Les fichiers XLIFF standardisés peuvent être utilisés pour un traitement ultérieur dans ownvia.

• SDLXLIFF : Les fichiers provenant de Trados Studio peuvent être traités dans ownvia, puis réutilisés dans le workflow de traduction.

• Workflows existants : Les entreprises et les prestataires de services linguistiques continuent d’utiliser leurs processus CAT existants et intègrent ownvia de manière ciblée pour la traduction assistée par l’IA.

Réponse courte : ownXLIFF est une variante de XLIFF adaptée à ownvia pour le traitement structuré des données de traduction. En plus des textes source et cible, il permet de conserver des informations supplémentaires issues du processus de traduction ownvia.

À quoi sert ownXLIFF ?

• Données de traduction structurées : Les textes source et les traductions sont enregistrés par segments dans un fichier.

• Poursuite du traitement dans ownEDITOR : Les fichiers ownXLIFF peuvent être ouverts directement dans ownEDITOR et traités ultérieurement.

• Informations sur le processus : Les informations supplémentaires issues de la configuration ownvia sont conservées avec les données de traduction.

Réponse courte : Oui. Les traductions déjà disponibles peuvent être intégrées dans ownvia et utilisées pour la suite du traitement. Ainsi, un texte cible existant ne doit pas être entièrement retraduit.

En quoi est-ce utile ?

• Retravailler les traductions existantes : Les textes cibles existants peuvent être intégrés au processus de traduction et modifiés dans ownEDITOR.

• Optimisation assistée par l’IA : Les traductions existantes peuvent être retravaillées et optimisées de manière ciblée avec les fonctionnalités d’ownvia.

• Workflows professionnels : Les versions de traduction existantes peuvent être intégrées à d’autres processus de contrôle ou de traitement.

• Continuer à utiliser les ressources existantes : Les entreprises et les prestataires de services linguistiques peuvent réutiliser les traductions existantes au lieu de devoir recréer les contenus traduits pour chaque processus.

Réponse courte : ownEDITOR est l’environnement de travail professionnel de ownvia pour le traitement et la vérification des traductions assistées par IA. Les traducteurs, les réviseurs et les entreprises peuvent vérifier, modifier et optimiser davantage les traductions segment par segment grâce aux fonctions d’IA de ownvia.

Que propose ownEDITOR ?

• Traitement structuré : Le texte source, la traduction existante et la traduction modifiée sont présentés clairement côte à côte et peuvent être traités segment par segment.

• Assistance par IA : Les traductions peuvent être vérifiées, révisées et optimisées directement dans l’éditeur avec l’assistance de l’IA.

• Terminologie dans son contexte : La terminologie enregistrée est prise en compte directement dans le processus de traduction et rendue visible dans l’éditeur.

• Contexte du document : Lors du traitement, l’IA peut prendre en compte le contexte supplémentaire du document, au lieu de considérer les segments individuels exclusivement de manière isolée.

• Post-édition professionnelle : La vérification humaine et l’assistance par IA sont réunies dans un environnement de travail commun.

💡 Bon à savoir

L’ownEDITOR n’est pas conçu pour remplacer les traducteurs ou les réviseurs. Il les aide à vérifier, modifier et faire évoluer efficacement, conformément à des directives définies, les traductions générées par l’IA et les traductions déjà existantes.

Réponse courte : Lors de la post-édition dans ownEDITOR, les traductions générées par l’IA ou déjà existantes sont vérifiées segment par segment et révisées si nécessaire. Les traducteurs et les réviseurs conservent le contrôle total de la traduction finale tout en utilisant les fonctionnalités d’IA de ownvia pour une modification ciblée.

Comment ownEDITOR accompagne-t-il la post-édition ?

• Comparaison directe : le texte source et la traduction sont présentés clairement l’un en regard de l’autre.

• Modification segment par segment : les traductions peuvent être vérifiées, corrigées et adaptées de manière ciblée.

• Assistance de l’IA : sur demande, l’IA aide à reformuler ou à réviser certains segments.

• Vérification terminologique : la terminologie enregistrée est rendue visible directement dans l’éditeur afin d’identifier précisément les écarts.

• Contrôle humain : les traducteurs et les réviseurs décident en dernier ressort des modifications à retenir.

Réponse courte : Dans ownEDITOR, l’IA aide directement à vérifier et à réviser les traductions. Les utilisateurs peuvent traiter des segments individuels de manière ciblée avec l’IA, tout en utilisant le contexte de traduction existant ainsi que les directives enregistrées dans ownvia.

Quelle assistance l’IA offre-t-elle dans ownEDITOR ?

• Réviser les traductions : Les segments individuels peuvent être reformulés, optimisés ou adaptés à des exigences précises avec l’aide de l’IA.

• Chat de traduction : Les questions concernant certaines traductions peuvent être clarifiées directement avec l’IA au cours du processus de traduction afin d’élaborer des formulations alternatives ciblées.

• Tenir compte du contexte : Lors du traitement, un contexte documentaire supplémentaire peut être pris en compte afin que les décisions de traduction ne se limitent pas exclusivement à des segments individuels.

• Intégrer la terminologie : La terminologie enregistrée peut être prise en compte lors du traitement assisté par l’IA et consultée directement dans l’éditeur.

• La décision revient à l’humain : Les suggestions de l’IA facilitent le traitement, tandis que les traducteurs et les réviseurs décident de la formulation finale.

Réponse courte : ownEDITOR aide les traducteurs et les réviseurs à prendre directement en compte la terminologie d’entreprise enregistrée pendant le traitement. Les termes spécialisés utilisés sont rendus visibles dans l’éditeur, et les éventuels écarts terminologiques peuvent être identifiés et vérifiés de manière ciblée.

Comment la terminologie est-elle prise en charge dans ownEDITOR ?

• Terminologie directement dans l’éditeur : Les termes spécialisés enregistrés et leurs traductions prévues sont affichés clairement pendant l’édition.

• Identifier les écarts : ownEDITOR signale les segments dans lesquels la terminologie enregistrée n’a pas été utilisée conformément aux indications.

• Vérification ciblée : Les segments présentant des écarts terminologiques peuvent être isolés à l’aide de filtres et traités efficacement.

• Assistance par IA : La terminologie enregistrée peut également être prise en compte lors de la révision assistée par l’IA des traductions.

• Contrôle humain : Les traducteurs et les réviseurs vérifient la terminologie proposée dans son contexte et décident de la formulation finale.

Réponse courte : Le Translation Chat est un assistant IA intégré directement à ownEDITOR pour travailler sur les traductions. Les utilisateurs peuvent poser des questions sur certains segments de traduction, vérifier des formulations et élaborer des traductions alternatives sans quitter le processus de traduction.

À quelles fins le Translation Chat peut-il être utilisé ?

• Remettre en question les traductions : Les utilisateurs peuvent demander une explication concernant certaines décisions de traduction et poser des questions ciblées sur un segment.

• Formulations alternatives : Sur demande, l’IA propose différentes variantes de traduction ou de formulation.

• Réviser les traductions : Les différents segments peuvent être adaptés ou reformulés de manière ciblée à l’aide d’instructions concrètes.

• Prendre en compte la terminologie : La terminologie enregistrée peut être prise en compte lors du travail avec le Translation Chat.

• Directement dans le processus de travail : Le chat est directement disponible dans ownEDITOR, ce qui permet de traiter les questions et les corrections pendant la post-édition.

💡 Bon à savoir :

Le Translation Chat ne remplace pas la décision du traducteur ou du réviseur. Il sert d’outil assisté par l’IA pour vérifier les décisions de traduction, élaborer des alternatives et affiner précisément les formulations.

Réponse courte : ownEDITOR offre des fonctionnalités pour l’édition structurée et efficace de traductions professionnelles. Les traductions peuvent être vérifiées, recherchées et adaptées segment par segment. Des fonctions d’édition supplémentaires aident les traducteurs et les réviseurs dans leur travail quotidien.

Quelles fonctions d’édition sont disponibles ?

• Édition segment par segment : Le texte source et la traduction sont présentés clairement face à face et peuvent être traités de manière ciblée, segment par segment.

• Recherche et remplacement : Les termes et les formulations peuvent être recherchés de manière ciblée et remplacés dans la traduction.

• Édition des répétitions : Les contenus récurrents peuvent être identifiés dans l’ensemble du document et adaptés de manière cohérente.

• Signets : Les segments pertinents peuvent être marqués afin d’être retrouvés rapidement ultérieurement.

• Plusieurs fichiers de traduction : Plusieurs fichiers ownXLIFF peuvent être ouverts simultanément dans ownEDITOR et traités dans le cadre d’un même processus de travail.

Réponse courte : ownEDITOR aide les traducteurs et les réviseurs à vérifier les traductions de manière structurée et à les remanier de façon ciblée. Il associe le contrôle qualité humain à l’assistance de l’IA, à la vérification terminologique et à des fonctions permettant de traiter efficacement les différents segments.

Comment vérifier les traductions dans ownEDITOR ?

• Comparaison directe : Le texte source et la traduction sont présentés côte à côte, ce qui permet de vérifier et de modifier de manière ciblée chaque segment.

• Vérification de la terminologie : La terminologie enregistrée est rendue visible dans l’éditeur, et les éventuels écarts peuvent être identifiés et filtrés de manière ciblée.

• Utiliser l’assistance de l’IA : Certaines formulations peuvent être vérifiées, remaniées ou reformulées avec l’aide de l’IA.

• Translation Chat : Les décisions de traduction peuvent être remises en question directement dans l’éditeur et des formulations alternatives peuvent être élaborées.

• Validation humaine : Les traducteurs et les réviseurs décident des modifications et de la formulation finale de la traduction.

💡 Bon à savoir :

L’ownEDITOR combine une assistance automatisée avec une vérification humaine. L’évaluation finale de la qualité reste ainsi une partie intégrante du processus de traduction professionnel.

Réponse courte : L’ownEDITOR associe l’édition professionnelle des traductions à l’IA générative, aux connaissances de l’entreprise et aux directives de traduction définies de manière centralisée. Ainsi, l’IA n’est pas utilisée comme un outil distinct, mais intégrée directement à un processus de traduction et de post-édition contrôlable.

Qu’est-ce qui rend l’approche de l’ownEDITOR particulière ?

• L’IA directement intégrée au processus de travail : Les traductions peuvent être vérifiées, révisées et perfectionnées de manière ciblée directement dans l’éditeur à l’aide de l’IA générative.

• Intégrer les connaissances de l’entreprise : La terminologie enregistrée et les autres directives de traduction configurées peuvent être prises en compte lors du traitement.

• Chat de traduction : Les traducteurs et les réviseurs peuvent remettre en question les décisions de traduction directement dans l’éditeur avec l’IA, élaborer des alternatives et retravailler les formulations de manière ciblée.

• Prendre le contexte en compte : Le contexte supplémentaire du document peut être intégré au traitement assisté par l’IA afin que les décisions de traduction ne reposent pas exclusivement sur des segments isolés.

• Contrôle humain : L’IA apporte son soutien lors de la traduction et de la révision, tandis que les traducteurs et les réviseurs décident de la formulation finale.

• Élément de la plateforme ownvia : L’ownEDITOR relie l’édition humaine aux consignes de traduction et aux fonctionnalités d’IA enregistrées au niveau central dans ownvia.

💡 Bon à savoir :

La différence essentielle ne réside pas dans une fonctionnalité d’IA particulière. L’ownEDITOR réunit l’IA générative, les connaissances de l’entreprise et le travail de traduction humain professionnel dans un environnement de travail commun. Les entreprises et les prestataires de services linguistiques peuvent ainsi utiliser l’IA sans exclure du processus de traduction leurs consignes spécialisées ni le contrôle humain.

En règle générale, vous créez vous-même vos micro-apps : simplement, rapidement et sans connaissances en programmation. La plupart de nos clients utilisent cette possibilité de manière autonome.

Si vous avez toutefois besoin d’aide ou souhaitez une micro-app spécialement adaptée, vous pouvez faire appel à notre expertise à tout moment. Sur demande, notre équipe développe des solutions sur mesure ou vous accompagne dans la création ; ce service est optionnel et facturé en supplément.

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Oui, ownvia prend directement en charge les fichiers SDLXLIFF. Vous pouvez traduire ces fichiers, vérifier les traductions existantes et, si nécessaire, les corriger automatiquement conformément à des spécifications définies.

La vérification d’une traduction peut être organisée dans ownvia via son propre format d’échange ownxliff. Les personnes impliquées dans le processus peuvent être invitées gratuitement sur ownvia Enterprise Server afin d’effectuer ensemble les tâches rapidement et simplement.

En outre, ownvia prend généralement en charge le format XLIFF et est donc également compatible avec les fichiers de nombreux autres outils de TAO.

Le coût d’une licence ownvia dépend du forfait choisi et du volume d’activation requis.

ownvia propose différents forfaits de licence Enterprise pour les entreprises et les prestataires de services de traduction. Vous pouvez ainsi choisir le forfait adapté à vos besoins individuels en traduction.

Sur notre page des tarifs, vous trouverez un aperçu des forfaits de licence disponibles et de leurs prestations.

Vous trouverez toutes les informations ici :

ownvia Consulter les prix et les forfaits de licence

Vous ne savez pas quel forfait convient à votre entreprise ? Nous vous conseillons volontiers personnellement et vous aidons à déterminer vos besoins individuels en licences.

Une activation est une étape de traitement individuelle au cours de laquelle des contenus sont utilisés pour une fonction spécifique, par exemple pour une traduction, une analyse ou une micro-application.

Lorsqu’un document est traduit, le nombre d’activations dépend du volume du document, de la langue sélectionnée et de la fonction utilisée. Les micro-applications peuvent également utiliser des activations, par exemple lorsqu’elles vérifient, résument ou structurent des textes, ou les convertissent dans un format spécifique.

En bref : une activation décrit le nombre de fois qu’un contenu est traité techniquement afin de fournir la prestation souhaitée.

Afin de vous aider à mieux estimer à l’avance les coûts liés à la traduction d’un document, nous mettons à votre disposition un outil d’analyse des activations. Vous pouvez y calculer approximativement le nombre d’activations nécessaires pour votre document.

Accéder à l’outil d’analyse des activations

Vous obtenez ainsi une première estimation transparente avant d’utiliser une fonction de traduction ou de micro-application.

Oui. Avec le compteur de documents et de segments de SATRI Consulting, vous pouvez déterminer vos besoins prévisionnels en activation pour les documents PDF.

L’outil analyse vos documents et fournit une évaluation claire concernant :

• le nombre de paragraphes et de segments

• le nombre de mots, de caractères et de lignes

• les besoins estimés en activation sur la base des paragraphes et des phrases

Vous pouvez charger et analyser plusieurs fichiers PDF simultanément. Les résultats peuvent être exportés au format CSV.

Protection des données : le traitement est effectué sur un serveur situé en Allemagne. Les fichiers chargés sont utilisés exclusivement pour l’analyse et ne sont pas conservés de manière permanente.

Calculer maintenant les besoins en activation :

Accéder à l’outil d’analyse gratuit

Remarque : les résultats sont fournis à titre indicatif. La consommation réelle d’activation peut varier selon le traitement des documents.