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 les mots individuellement, mais l’ensemble du contexte d’un document. Cela permet d’obtenir des traductions plus naturelles et plus précises. Dans les processus professionnels des entreprises, l’IA est également associée à la terminologie, aux mémoires de traduction et aux connaissances de l’entreprise afin d’obtenir des résultats cohérents et de haute qualité.

Cela offre 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 supérieure : 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 crée une traduction contextuelle.

Contrairement aux anciens systèmes de traduction, l'intelligence artificielle moderne évalue le contexte de chaque phrase, reconnaît les schémas linguistiques et tient compte du style, de la grammaire et du sens. Cela permet d'obtenir des traductions nettement plus naturelles.

Les solutions professionnelles d'IA complètent en outre ce processus avec les connaissances de l'entreprise, telles que la terminologie, les mémoires de traduction et les guides de style.

Cela permet :

• Traductions contextuelles : les mots sont traduits en fonction du contexte.
• Un langage plus naturel : les formulations sont plus fluides et plus faciles à comprendre.
• Une meilleure cohérence : les connaissances de l'entreprise sont intégrées directement au processus de traduction.

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Comment fonctionnent les traductions par IA ?

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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 grands volumes de documents, l’intelligence artificielle réduit considérablement le travail de traduction manuel. Parallèlement, les contenus peuvent être publiés plus rapidement dans plusieurs langues.

Les entreprises bénéficient de :

• Coûts de traduction réduits : Les tâches récurrentes sont automatisées.
• Délais de mise sur le marché plus courts : Les contenus multilingues sont disponibles plus rapidement.
• Grande évolutivité : Même les grands volumes de traduction peuvent être traités efficacement.

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

Découvrez pourquoi les entreprises ne devraient pas utiliser l’IA de manière isolée et comment mettre en place des processus d’IA professionnels.

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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 de documentations techniques, de modes d’emploi, de contrats, de supports marketing, de sites web, d’informations produit, de textes logiciels ainsi que de documents internes. La plupart des solutions professionnelles prennent en charge de nombreux formats de fichiers standard et reprennent largement automatiquement la mise en page d’origine.

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

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

Voici ce que cela offre aux entreprises :

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

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Découvrez comment les entreprises traduisent des sites web complets de manière professionnelle et optimisée pour les moteurs de recherche dans plusieurs langues.

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La traduction automatique classique traduit les textes directement 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 en outre combinée aux connaissances de l'entreprise, telles que la terminologie, les mémoires de traduction, les guides de style et les documents de référence. On obtient ainsi des traductions qui sont non seulement correctes sur le plan linguistique, mais aussi conformes aux exigences métier et à la marque.

Voici ce que cela offre aux entreprises :

• Meilleure compréhension du contexte : L'IA prend en compte le contexte de l'ensemble d'un document plutôt que celui de phrases isolées.
• 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 les efforts nécessaires à l'assurance qualité.

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Les solutions de traduction professionnelle 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 désignations de marques ou les expressions spécialisées propres à un secteur sont automatiquement identifiés et traduits conformément aux règles terminologiques définies. La cohérence technique est ainsi préservée, même dans le cadre de projets de traduction de grande envergure.

Cela inclut notamment :

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

Voici ce que cela apporte aux entreprises :

• Terminologie uniforme : Les termes approuvés sont utilisés de manière cohérente.
• Une meilleure qualité de traduction : Les erreurs techniques et les traductions incohérentes sont réduites.
• Une communication de marque plus forte : Les termes relatifs aux produits et à l’entreprise restent cohérents dans toutes les langues.

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Extraction de terminologie par IA : le guide complet pour les entreprises

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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 tenir compte des termes propres à l’entreprise, des noms de produits et des formulations spécifiques.

Il peut notamment s’agir des éléments suivants :

• Mémoires de traduction
• Glossaires
• Guides de style
• Documents de référence
• Sites web
• Traductions antérieures

Cela permet d’obtenir des résultats nettement plus cohérents.

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

L’IA moderne crée 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 techniques, linguistiques et propres à l’entreprise.

L’expertise humaine reste indispensable, en particulier 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 technique.
• 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 adopter une stratégie de protection des données transparente et une infrastructure sécurisée.

Points auxquels les entreprises doivent être attentives :

• Pas d’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.
• Localisation des serveurs au sein de l’UE : Le traitement doit idéalement être effectué dans des centres de données européens ou dans des conditions dont la conformité au RGPD est démontrée.
• Contrat de sous-traitance (DPA) : Le prestataire doit fournir un contrat de sous-traitance conforme au droit applicable.
• Normes de sécurité élevées : Le transfert chiffré des données ainsi qu’une gestion des rôles et des autorisations contribuent à protéger efficacement les données confidentielles de l’entreprise.

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Rendre la traduction par IA pilotable : ownvia comme moteur de votre internationalisation

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La qualité d’une traduction par IA est assurée par la combinaison de contrôles qualité automatisés (Quality Assurance, QA) et d’une 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. Ensuite, des traducteurs spécialisés vérifient 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 : contrôle de la terminologie, des nombres, des dates, de l’orthographe ainsi que des balises techniques, par exemple dans des fichiers HTML ou XLIFF.
• Post-édition humaine : des traducteurs spécialisés vérifient le ton, 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.
• Un respect fiable des standards de l’entreprise : la terminologie, les guides de style et les directives qualité sont systématiquement pris en compte.

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Vérifier les mémoires de traduction avec l’IA : comment maintenir les prétraductions à jour

Découvrez pourquoi la maintenance régulière des mémoires de traduction améliore durablement la qualité des traductions par IA.

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ownvia associe l’IA aux connaissances de l’entreprise, aux mémoires de traduction, 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 dans le processus de traduction. Les mémoires de traduction, les glossaires, les documents de référence, les guides de style et les prompts IA personnalisés fonctionnent ainsi de manière parfaitement coordonnée. Il en résulte des traductions traçables et cohérentes, qui peuvent être intégrées aux processus de travail existants et évoluer à long terme.

Cela offre aux entreprises :

• Une meilleure qualité de traduction : les connaissances de l’entreprise sont directement prises en compte dans chaque traduction.
• Une terminologie d’entreprise cohérente : la terminologie, le style et la communication de marque restent uniformes dans toutes les langues.
• Moins de post-édition : des suggestions de traduction plus précises réduisent le temps consacré aux vérifications manuelles.
• Des processus de traduction évolutifs : les workflows assistés par 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

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

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

Les principaux avantages en un coup d’œil :

• Réduction du délai de mise sur le marché : Les contenus multilingues peuvent être créés et publiés plus rapidement.
• Réduction des coûts de traduction : Les processus automatisés réduisent les tâches manuelles et augmentent l’efficacité.
• Amélioration de la qualité des traductions : Les connaissances de l’entreprise, la terminologie et les mémoires de traduction garantissent des résultats cohérents.
• Communication internationale évolutive : Même de gros volumes de traduction peuvent être gérés de manière centralisée et efficace.

Une mémoire de traduction est la mémoire numérique de vos traductions.

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

• Une plus grande cohérence – Des termes techniques 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.

Une mémoire de traduction reconnaît les contenus déjà traduits et les propose automatiquement à nouveau.

Lors de chaque projet de traduction, le système compare les nouveaux textes avec le contenu de traduction existant. Lorsque 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 manuels

Oui. Les mémoires de traduction 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.

Cela signifie pour les entreprises :

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

Une mémoire de traduction garantit que votre savoir-faire en matière de traduction reste durablement au sein de l’entreprise et gagne en valeur avec chaque projet.

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

• Réduction des coûts en un clic : Plus les textes se répètent dans les projets suivants, plus les coûts de traduction diminuent.

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

• Maîtrise totale des données : Votre savoir-faire en matière de traduction reste entre vos mains, en toute sécurité, quels que soient les prestataires ou traducteurs auxquels vous faites appel.

• Une image de marque cohérente : Les clients et les partenaires bénéficient partout dans le monde d’un langage d’entreprise cohérent et professionnel.

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

Les plus fréquemment pris en charge sont les fichiers TMX (Translation Memory eXchange), les fichiers Excel (XLSX), les fichiers CSV ainsi que les formats natifs de nombreux outils de TAO.

Pour les échanges entre systèmes, TMX (Translation Memory eXchange) s’est imposé comme standard international.

Les entreprises bénéficient ainsi de :

• Indépendance vis-à-vis des fournisseurs : les mémoires de traduction peuvent être échangées facilement 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.

Une mémoire de traduction fournit à l’IA des traductions éprouvées comme référence.

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

Cela permet d’obtenir :

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

Une mémoire de traduction doit être vérifiée et nettoyée régulièrement, ainsi qu’après des changements importants au sein de l’entreprise.

Avec le temps, des termes obsolètes, des entrées en double ou des traductions erronées peuvent apparaître. Les mises à jour terminologiques, les rebrandings, les nouvelles générations de produits ou les relancements 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 garantit :

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

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

La principale différence réside dans les informations enregistrées :

Mémoire de traduction (MT) : Elle enregistre des phrases complètes ou des segments de texte, avec leur traduction. Les contenus récurrents peuvent ainsi être automatiquement identifiés et réutilisés.

Glossaire (base de données terminologique) : Il contient des termes techniques, des noms de produits et des abréviations, ainsi que leur traduction obligatoire. Il est également possible de définir des appellations ou des termes à privilégier qui ne doivent pas être traduits (Do-Not-Translate).

Ensemble, ces deux outils garantissent :

• Une terminologie cohérente : Les termes techniques sont employés 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 établies lorsqu’une mémoire de traduction 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 mémoire de traduction. Plus la correspondance est élevée, plus la proposition 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 propositions de traduction pertinentes sont disponibles immédiatement.
• Cohérence accrue : Les formulations récurrentes et les termes techniques sont utilisés de manière uniforme.

Toutes les correspondances ne sont pas identiques – c’est pourquoi les mémoires de traduction distinguent différents types de correspondances selon leur degré de concordance.

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

Correspondance contextuelle (également appelée correspondance à 101 %) :
La phrase est identique et se trouve en plus dans le même contexte, par exemple dans le même chapitre ou 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.

Correspondance floue :
La phrase est similaire, mais comporte de petites différences, comme des chiffres modifiés, des mots supplémentaires ou une formulation différente. La mémoire de traduction propose la traduction existante comme base.

Aucune correspondance :
Aucune traduction appropriée n’est disponible dans la mémoire de traduction pour cette phrase. Elle doit donc être entièrement retraduite.

Les entreprises bénéficient ainsi :

• De processus de traduction plus rapides : Plus le degré de correspondance est élevé, moins le travail de post-édition est important.
• De traductions plus cohérentes : Les formulations déjà validées sont réutilisées de manière systématique.
• De coûts de traduction réduits : Les contenus récurrents peuvent être utilisés efficacement.

Oui. Une mémoire de traduction centralisée garantit une terminologie d’entreprise cohérente dans tous les services.

Plusieurs collaborateurs, traducteurs internes et prestataires de services linguistiques externes peuvent accéder simultanément à la même mémoire de traduction. Dès qu’une traduction a été validée, elle est immédiatement disponible pour toutes les personnes concernées dans le cadre de futurs projets.

Cela offre aux entreprises :

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

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

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

Cela permet :

• Une capitalisation des connaissances à long terme : Les contenus déjà traduits sont conservés durablement et restent disponibles, même plusieurs années plus tard.
• Une grande évolutivité : Même les mémoires de traduction volumineuses, contenant des millions de segments, peuvent être gérées efficacement.
• Un accès rapide : Les traductions existantes sont automatiquement trouvées et proposées.

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

Ce n’est pas la mémoire de traduction elle-même qui est déterminante, mais la manière dont les données de traduction qu’elle 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 à la réglementation sur la protection des données et à un traitement transparent des données.

Les critères importants sont les suivants :

• Infrastructure de serveurs 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.
• Traitement responsable des données de l’entreprise : Les données de traduction ne doivent pas être utilisées sans autorisation pour entraîner des modèles d’IA externes ou à d’autres fins.
• Concept sécurisé de gestion des rôles et des autorisations : Seules les personnes autorisées ont accès aux données confidentielles de l’entreprise et aux données de traduction.

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

Les traductions déjà disponibles dans la mémoire de traduction sont intégrées directement au processus de traduction par IA, avec les glossaires, les guides de style et les documents de référence. Cela permet de produire des traductions qui tiennent compte de manière fiable de votre terminologie, de votre style rédactionnel et du langage déjà utilisé par votre entreprise.

Voici ce que cela apporte aux entreprises :

• Une meilleure qualité de traduction : 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 de la mémoire de traduction, de la terminologie et de l’IA réduit considérablement le travail de post-édition.
• Une meilleure valorisation des connaissances existantes : les traductions existantes sont activement intégrées aux nouvelles traductions réalisées par l’IA et génèrent une valeur ajoutée durable.

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

À chaque projet de traduction terminé, la mémoire de traduction s’enrichit et devient un précieux réservoir de connaissances pour votre entreprise. Ce capital numérique peut être automatiquement réutilisé dans de futurs projets 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 :

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

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

Une terminologie bien gérée 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 dénominations uniformes renforcent le langage de l’entreprise et contribuent à une image de marque professionnelle.
• Précision technique : Des termes techniques 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 obtiennent 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 de terminologie par 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 ainsi que des contenus générés par l’IA.

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Sans gestion terminologique centralisée, les 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 :

• Un langage d’entreprise cohérent : Des désignations uniformes garantissent une image de marque professionnelle, pour tous les produits, canaux marketing et langues.
• Des économies significatives : 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 termes techniques et les formulations propres à l’entreprise.

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

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

Un glossaire terminologique tenu à jour aide les entreprises à harmoniser leurs traductions, à améliorer la qualité des traductions produites par l’IA et à maintenir un langage d’entreprise cohérent dans tous les services.

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

• La terminologie décrit 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, leurs traductions et des informations complémentaires sont rassemblés et mis à jour.

En bref : la terminologie constitue le savoir linguistique d’une entreprise, tandis qu’un glossaire documente ce savoir.

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

Contrairement à un simple glossaire, souvent géré 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.

Ses principaux avantages sont les suivants :

• Informations détaillées : les termes peuvent être complétés par des définitions, des exemples de contexte, 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 aux outils de TAO, aux plateformes d’IA, aux systèmes éditoriaux et aux 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 de rédaction, des systèmes de gestion de contenu ou des plateformes d’IA. Le format TBX garantit que les termes spécialisés, les traductions, les définitions et autres informations terminologiques sont intégralement conservés et peuvent être transférés vers d’autres systèmes sans nécessiter de traitement ultérieur complexe.

Les principaux avantages de TBX :

• Indépendance vis-à-vis des éditeurs : les données terminologiques peuvent être échangées entre différentes solutions logicielles.
• Standardisation 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 vis-à-vis de fournisseurs de logiciels spécifiques 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 termes spécialisés incohérents.

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

Selon les logiciels utilisés, la taille de l’entreprise et le cas d’usage, différents formats de fichiers sont employés :

• TBX (.tbx) : La norme internationale ISO pour l’échange sans perte de données terminologiques professionnelles entre différents systèmes.
• CSV (.csv) : Un format simple et universel pour l’importation, l’exportation et la modification rapides sous forme de tableau.
• Excel (.xlsx) : Idéal pour la création, la gestion et l’échange de glossaires de petite taille.
• MultiTerm (.sdltb) : Format terminologique propriétaire d’outils de TAO comme Trados Studio.
• Mémoires de traduction (.tmx) : Bien que le format TMX ne soit pas un format terminologique, les plateformes de traduction modernes peuvent en extraire automatiquement des termes spécialisés et les intégrer à des glossaires ou à des bases de données terminologiques.

Réutilisation fluide

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 présentes dans l’entreprise sans devoir les reconstituer manuellement.

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

Sans terminologie, l’IA détermine, sur la base de probabilités statistiques, quelle traduction convient le mieux. Avec un glossaire d’entreprise, elle reçoit des directives 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 par les traducteurs
• Un langage d’entreprise cohérent dans tous les contenus
• Une qualité accrue pour les textes techniques, médicaux et juridiques

En bref :
Ce n’est que la combinaison de l’IA, de la terminologie, des mémoires de traduction et des connaissances de l’entreprise qui permet d’obtenir des traductions professionnelles, correctes sur le plan technique, 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 ?

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Un glossaire d’entreprise est créé en recensant, évaluant et validant systématiquement les termes techniques 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 techniques : Recenser les termes pertinents à partir de sites web, de documentations, de documents produits ou de mémoires de traduction.
• Définir les dénominations à privilégier : Définir les termes à privilégier et exclure les synonymes ou les graphies indésirables.
• Définir les traductions : Définir les dénominations obligatoires pour toutes les langues cibles et les langues de l’entreprise.
• Ajouter des définitions et des règles : Enregistrer des explications, des consignes de non-traduction et des règles d’utilisation.
• Tenir régulièrement le glossaire à jour : Ajouter de nouveaux termes et actualiser continuellement les entrées existantes.

Aujourd’hui, ce processus ne doit plus être entièrement réalisé manuellement. Les solutions modernes d’IA identifient automatiquement les termes techniques dans les documents, sites web ou mémoires de traduction existants et accélèrent considérablement la création d’un glossaire d’entreprise.

En bref :
Un glossaire d’entreprise est créé grâce au recensement et à la gestion structurés des termes techniques. Avec l’IA, ce processus peut être largement automatisé et réalisé beaucoup plus rapidement, constituant ainsi la base d’une communication cohérente et de traductions de haute qualité par 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 des données existantes de l’entreprise 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 landing pages
• Documentations techniques et manuels d’utilisation
• Mémoires de traduction existantes (bases de segments)
• 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 par des experts et intégrées dans un glossaire centralisé de l’entreprise.

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

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La terminologie devrait être gérée en continu et vérifiée régulièrement. Les nouveaux produits, les mises à jour logicielles, les modifications des directives de marque ou les exigences légales nécessitent d’ajouter, d’adapter ou de remplacer certains termes spécialisés.

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.
• Une meilleure qualité des traductions par IA : Les systèmes d’IA utilisent toujours la terminologie actuelle et fournissent des résultats plus cohérents.
• Une communication cohérente : 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 la sortie de nouvelles versions logicielles. Il est également recommandé de procéder à une vérification régulière — par exemple une fois par trimestre — afin d’évaluer les nouveaux termes, de mettre à jour les entrées existantes et de faire évoluer continuellement le glossaire de l’entreprise.

En bref :
La terminologie n’est pas un projet ponctuel, mais un processus continu. Une gestion régulière 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 spécialisés, les noms de produits et les formulations propres à l’entreprise sont utilisés de manière cohérente dans toute l’entreprise. Cela améliore la qualité de la communication d’entreprise et permet d’obtenir des traductions plus cohérentes ainsi que de meilleurs résultats lors des processus de traduction assistés par l’IA.

Les principaux avantages en un coup d’œil :

• Langage d’entreprise uniforme : Renforce une identité d’entreprise cohérente sur tous les canaux, pour tous les produits et sur tous les marchés cibles.
• Qualité accrue des traductions : Réduit les malentendus et garantit une utilisation techniquement correcte de la terminologie.
• 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 favorise la réutilisation des termes spécialisés approuvés.
• Mise sur le marché plus rapide : Les contenus multilingues tels que les sites web, les informations 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 produisent des suggestions de traduction plus cohérentes.
• Satisfaction client accrue : Des contenus cohérents et compréhensibles renforcent la confiance et réduisent les malentendus.
• Préservation à long terme des connaissances de l’entreprise : L’expertise reste documentée de manière centralisée et demeure durablement accessible aux collaborateurs comme aux traducteurs.

En bref :
La gestion professionnelle de la terminologie constitue la base d’une communication cohérente, de traductions de haute 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 mémoires de traduction. Les connaissances de l’entreprise sont ainsi directement disponibles pendant la traduction.

Pendant la traduction, ownvia tient compte des termes spécialisés approuvés, des noms de produits et des directives propres à l’entreprise. Les traductions gagnent ainsi en cohérence et l’effort de post-édition est réduit.

Voici un aperçu des principales fonctionnalités de gestion terminologique de 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 mémoires de traduction.
• Gestion terminologique multilingue : gestion centralisée des termes spécialisés, de leurs 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.
• Enrichissement continu des connaissances de l’entreprise : les glossaires peuvent être complétés et mis à jour à tout moment.

En bref :
ownvia associe la traduction par IA à la terminologie, aux mémoires de traduction et à d’autres connaissances de l’entreprise. Des traductions plus cohérentes sont ainsi produites, qui respectent mieux les directives 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 qui leur sont propres. Si ces éléments ne sont pas gérés de manière centralisée, des désignations différentes pour une même notion 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. Toutes les parties prenantes utilisent ainsi la même terminologie, indépendamment du service, de la langue ou du site.

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 les communications incohérentes 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 consigne 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 consigne. Dans le contexte professionnel, ils sont également 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, par exemple, être formulé 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 ?
• Connaissances spécialisées : 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 :

« Rédige une courte description de produit pour notre site web. Le public cible est constitué de jeunes adultes. Utilise une tonalité décontractée, tiens compte de notre terminologie spécialisée et présente le résultat sous forme de trois points clés. »

En résumé :
Un prompt d'IA est à la base de toute requête adressée à une IA. Plus les objectifs, le contexte et les directives sont décrits clairement, plus les résultats sont précis et cohérents.

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

Un prompt précis donne à l’IA des directives claires et fournit le contexte nécessaire. Les résultats 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.
• Une productivité accrue : Des instructions claires permettent d’obtenir plus rapidement les résultats souhaités.
• Un langage d’entreprise cohérent : La terminologie spécialisée, le ton et la communication de la marque sont pris en compte de manière plus uniforme.
• Des résultats reproductibles : Des prompts standardisés fournissent des résultats fiables, y compris pour les tâches récurrentes.

Un exemple concret :

❌ Imprécis :

« Traduis ce texte en anglais. »

✅ Précis :

« Traduis ce texte en anglais pour des techniciens en dispositifs médicaux. Utilise un style rédactionnel factuel, tiens compte de notre terminologie spécialisée et veille 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 créent la base nécessaire à l’obtention 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 concevoir les requêtes adressées à l’IA de manière à ce qu’elles produisent durablement des résultats de haute qualité et reproductibles.

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

Les principales tâches de l’ingénierie des prompts comprennent :

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

Un exemple :

❌ Sans ingénierie des prompts :

Un nouveau prompt est créé manuellement pour chaque traduction.

✅ 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 de l’entreprise, et qui est réutilisé pour tous les textes marketing.

En bref :
L’ingénierie des prompts permet aux systèmes d’IA de fournir durablement des résultats cohérents, de haute qualité et compréhensibles.

Un prompt d’IA professionnel 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 de manière aussi précise et cohérente que possible.

Selon le cas d’utilisation, différentes informations peuvent être ajoutées. Dans le contexte de l’entreprise notamment, la terminologie, les guides de style, les documents de référence et les connaissances de l’entreprise jouent un rôle important, en plus de la description de la tâche à proprement parler.

Les composants typiques d’un prompt d’IA professionnel sont les suivants :

• Tâche et objectif
• Informations générales et contexte
• Public cible
• Tonalité et style rédactionnel
• 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, adoptez une formulation factuelle et restituez le résultat dans son format d’origine. »

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

Les prompts standard fournissent souvent de bons résultats pour les tâches générales. Dans le quotidien des entreprises, ils ne suffisent toutefois souvent pas, car ils ne contiennent aucune information sur les produits, les termes spécialisés, 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 :

• Les connaissances de l’entreprise
• La terminologie spécialisée
• Les guides de style
• Les documents de référence
• Les informations sur les groupes cibles
• Les 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 destinée aux clients existants. Utilise le langage de notre entreprise, tiens compte de la terminologie de notre glossaire et rédige le texte dans le style de nos précédentes campagnes marketing. »

En résumé :
Les prompts standard fournissent des résultats généraux. Ce n’est qu’en intégrant les connaissances de l’entreprise que l’on obtient des contenus techniquement corrects, cohérents et conformes à la marque.

Les connaissances de l’entreprise fournissent à l’IA le contexte métier et organisationnel dont elle a besoin pour produire des résultats de qualité. Il peut notamment s’agir d’informations sur les produits, de directives internes, de termes spécialisés, de publics cibles ou de contenus déjà approuvés.

Plus un prompt d’IA contient de connaissances pertinentes, mieux l’IA peut comprendre les exigences et générer des résultats adaptés.

Les connaissances de l’entreprise comprennent notamment :

• Descriptions des produits et des services
• 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, respecte le ton souhaité et s’appuie sur les contenus de l’entreprise déjà publiés.

En bref :
Les connaissances de l’entreprise apportent aux prompts d’IA le contexte déterminant et améliorent ainsi la qualité, la cohérence et la pertinence des résultats.

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

Ces informations peuvent être intégrées directement dans le prompt d’IA ou être fournies via des directives d’entreprise, des glossaires et des documents de référence enregistrés. Les contenus ainsi créés respectent les standards linguistiques et techniques de l’entreprise.

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

• Terminologie spécialisée : Les termes à utiliser ou à éviter.
• 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, le vouvoiement ou le tutoiement, un ton factuel, professionnel ou décontracté.
• Règles linguistiques : Des consignes concernant la structure des phrases, le style ou les formulations.
• Mise en forme : Des indications concernant les titres, les tableaux, les listes ou la structure des paragraphes.

Un exemple :

❌ Sans consignes :

« 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. Utilise systématiquement le vouvoiement, emploie exclusivement les termes spécialisés approuvés de notre glossaire et respecte 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 contenu, de structure et de style rédactionnel. Au lieu de simplement décrire à l’IA à quoi le résultat doit ressembler, ils montrent, à partir 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 en s’orientant sur les documents existants de l’entreprise.

Les documents de référence appropriés sont par exemple :

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

Un exemple :

❌ Sans document de référence :

« Crée une description produit pour notre nouveau module. »

L’IA choisit elle-même 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 rédactionnel 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 actuelle.

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 déjà existants de l’entreprise.

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

Ces modèles utilisent souvent des champs variables (comme [nom du produit] ou [public cible]), tandis que les directives fixes relatives au guide de style, au ton et aux connaissances de l’entreprise y sont déjà intégrées. Ils sont généralement mis à disposition via des bases de connaissances internes, des outils de gestion des prompts ou sous forme de GPT propres à l’entreprise.

Les principaux avantages des modèles de prompts standardisés :

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

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

• Intégration efficace : Les nouveaux membres de l’équipe obtiennent des résultats professionnels avec l’IA dès leur 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 homogène et peuvent être plus facilement comparés et réutilisés.

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

Avec l’utilisation croissante de l’IA, les entreprises accumulent 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 optent pour une gestion centralisée de leurs prompts d’IA. Les modèles de prompts éprouvés sont enregistrés et gérés en un lieu 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 améliorés.

Un exemple :

❌ Sans gestion centralisée :

« Rédige 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 la rédaction des offres.

Les offres suivent une structure uniforme, utilisent des informations produits à jour et respectent les standards définis par l’entreprise.

En bref :
Une gestion centralisée des prompts aide les entreprises à mettre à disposition des prompts d’IA éprouvés de manière uniforme, à les maintenir à jour en continu 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. Les nouveaux produits, les modifications des directives de l’entreprise ou les expériences issues de l’utilisation quotidienne rendent des ajustements réguliers pertinents.

Grâce à l’optimisation continue, les prompts d’IA deviennent plus précis et fournissent de meilleurs résultats sur le long terme. Parallèlement, les entreprises s’assurent que la terminologie, les guides de style et les connaissances de l’entreprise sont toujours pris en compte à jour.

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 modifications apportées au portefeuille sont intégrées aux modèles de prompts existants.
• Terminologie et guides de style mis à jour : Les nouveaux termes techniques ou les nouvelles directives de l’entreprise sont intégrés aux prompts.
• Connaissances actuelles de l’entreprise : Les nouveaux documents de référence, directives ou contenus améliorent le contexte métier.
• Évolution des modèles d’IA : Les nouveaux modèles ou fonctionnalités peuvent rendre utiles des adaptations des prompts existants.

Un exemple :

❌ Modèle de prompt obsolète :

« Rédige 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 :

« Rédige 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 correspond aux standards actuels 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 travaillent avec l’IA sans consignes claires, des erreurs typiques apparaissent 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 dus à l’IA elle-même, mais à des instructions incomplètes, contradictoires ou trop générales.

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

• Formulations trop générales : Si le public 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 insuffisant : Sans connaissances sur l’entreprise, documents de référence ou exemples, il manque à l’IA des informations importantes.
• Absence de consignes claires : Lorsque les formulations souhaitées ou à éviter ne sont pas définies, les résultats manquent de cohérence.
• Différentes versions des prompts : Si chaque équipe utilise ses propres prompts, la cohérence et les standards de qualité sont perdus.

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 public cible est constitué d’entreprises industrielles de taille moyenne. Respecte notre terminologie et notre guide de style, et limite le texte à 200 mots maximum. »

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

En bref :
La plupart des erreurs en 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 ayant fait leurs preuves ne doivent pas être recréés à chaque fois. Les modèles de prompts garantissent également 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 post-traitement : 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 simplifiée : Les modifications des directives de l’entreprise ou de 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. »

Le ton 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 inspire-toi de notre style rédactionnel B2B factuel et convivial. »

La traduction prend déjà en compte la terminologie, le ton et les directives de l’entreprise dès le premier brouillon.

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

Les prompts professionnels pour l’IA ne doivent pas nécessairement être créés entièrement manuellement. Les systèmes d’IA modernes peuvent aider à analyser des informations existantes et à en développer des modèles de prompts structurés. Cette approche est 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, les tonalités et les exigences récurrentes, puis les convertit en un modèle de prompt structuré qui peut ensuite être adapté et perfectionné 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 modèles de prompts clairement structurés sont créés à partir de notes ou de briefs.
• 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 exigences peuvent être prises en compte directement.
• Création de cas de test : des contenus d’exemple aident à vérifier et à perfectionner les nouveaux modèles de prompts.

Un exemple :

❌ Création manuelle :

Un membre de l’équipe retranscrit manuellement les règles les plus importantes d’un guide de style volumineux dans un nouveau prompt.

Cela prend du temps et des exigences 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 la tonalité, la terminologie, les éléments à éviter et les espaces réservés pour les informations sur les produits. »

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

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

ownvia ne considère pas les prompts d’IA 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 mémoires de traduction 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, mis à jour 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. Il est notamment possible d’analyser des sites web d’entreprise, des guides de style, des documents de référence ou des traductions existantes. À partir de ces informations, ownvia élabore des modèles de prompts structurés, qui peuvent ensuite être adaptés individuellement et développés 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 post-éditeurs, les exigences correspondantes peuvent être intégrées directement au modèle. Le modèle de prompt s’améliore ainsi en continu 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 mémoires de traduction et les connaissances de l’entreprise dans les traductions par IA
• Développer et optimiser les modèles de prompts de traduction à l’aide de l’assistant de prompts d’IA
• Faire évoluer en continu les modèles de prompts en fonction des nouvelles connaissances et des retours

Un exemple :

❌ Sans ownvia :

« Traduis ce manuel technique en anglais. »

Chaque collaborateur crée ses propres prompts. Les résultats diffèrent en termes de terminologie, de ton et de qualité. Les enseignements tirés des projets de traduction précédents 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 les autres exigences de l’entreprise y sont déjà enregistrés. À la suite d’un retour, le modèle de prompt est adapté afin que les traductions futures tiennent automatiquement compte de cette exigence.

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

En résumé :
ownvia associe les prompts d’IA aux connaissances de l’entreprise, à la terminologie et aux mémoires de traduction pour créer des modèles de prompts réutilisables. Ceux-ci peuvent être développés en continu et permettent de rendre durablement utilisables, pour les futures traductions par IA, les enseignements tirés de chaque projet de traduction.

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

Cela inclut aussi bien les informations documentées que les connaissances et l’expérience des collaborateurs. Ensemble, elles permettent aux processus de se dérouler efficacement, de prendre des décisions sur une base de connaissances fiable et d’assurer une communication cohérente de l’entreprise, en interne comme en externe.

Les connaissances d’entreprise comprennent notamment :

• Communication d’entreprise : identité de marque, style rédactionnel, tonalité et directives de communication
• Expertise métier : savoir-faire spécifique au secteur, termes techniques et normes de l’entreprise
• Connaissances des produits et services : informations sur les produits, services et solutions
• Contenus d’entreprise : informations approuvées, documentations et contenus publiés
• Connaissances des processus : directives, processus de travail et méthodes éprouvées
• Retour d’expérience : enseignements tirés des projets et 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 d’entreprise englobent 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. Cependant, ils ne connaissent pas automatiquement les informations spécifiques à une entreprise, telles que les termes techniques, 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 travail nécessaire pour les 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 accrue : Les contenus correspondent mieux aux normes de qualité définies.
• Processus de travail plus efficaces : La réduction des retouches manuelles permet de gagner du temps et d’augmenter la productivité.
• Communication de marque renforcée : Des contenus uniformes garantissent une image professionnelle et reconnaissable de l’entreprise.

Un exemple concret :

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

Si 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 des documents isolés. 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 qualité.

Les connaissances de l’entreprise comprennent notamment :

• Communication d’entreprise : langage, image de marque et directives de communication

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

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

• Processus de l’entreprise : procédures internes, directives et normes de qualité

• Expérience acquise : 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 des contenus pour le marketing, les ventes et le service client. Si toutes les parties prenantes s’appuient sur la même base de connaissances, le langage, les messages 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 contribuer à une grande variété 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 parce que :

• Les données de l’entreprise sont confidentielles : Les informations internes ne sont pas automatiquement accessibles aux systèmes d’IA publics.
• Chaque entreprise travaille de manière individuelle : Les produits, les processus et les méthodes de travail diffèrent 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 standards 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 disposition pour les applications d’IA.

Un exemple pratique :

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 nettement. 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 prises en compte. Ce n’est que par l’intégration ciblée d’informations pertinentes sur l’entreprise que des contenus adaptés à son langage, à ses processus et à ses standards de qualité peuvent être créés.

Les connaissances de l’entreprise deviennent particulièrement précieuses pour l’IA lorsqu’elles sont structurées, à jour et adaptées au cas d’utilisation 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 pas le facteur déterminant : c’est leur qualité qui compte. Des contenus à jour, clairs et fiables permettent aux systèmes d’IA de produire de meilleurs résultats et de s’aligner sur les 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 maintenues à jour.
• Qualité : des informations vérifiées et cohérentes conduisent à des résultats plus fiables.
• Structure : des contenus clairement organisés facilitent l’utilisation et réduisent les malentendus.
• Disponibilité : les connaissances pertinentes de l’entreprise devraient être accessibles là où elles sont nécessaires au quotidien.

Défis typiques

De nombreuses entreprises disposent déjà de connaissances internes considérables. Dans la pratique, celles-ci sont toutefois souvent :

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

Les collaborateurs et les applications d’IA travaillent ainsi souvent avec des niveaux d’information différents. Une base de connaissances centralisée et correctement gérée constitue la condition préalable 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 gérées 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 comme source d’information fiable sont particulièrement précieux. Ils contribuent à créer des contenus cohérents et à améliorer durablement la qualité des résultats de l’IA.

Les documents particulièrement adaptés sont notamment les suivants :

• Descriptions des produits et des services : Elles transmettent des connaissances sur les produits, leurs fonctionnalités et leurs domaines d’application.
• Documentations techniques : Elles contiennent des informations détaillées sur les processus, les procédures et les interactions techniques.
• Documents marketing et commerciaux : Ils décrivent le langage de l’entreprise, ses groupes cibles et sa communication de marque.
• Politiques et directives de l’entreprise : Elles définissent les règles internes, les normes de qualité et les méthodes de travail.
• Documents de formation et de connaissances : Ils 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 d’utiliser uniquement des informations validées et à jour comme base.

✅ En bref :
Les documents d’entreprise bien tenus à jour comptent parmi les 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 haute 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. Comme les sites web sont régulièrement mis à jour, ils reflètent souvent l’état actuel des connaissances d’une entreprise.

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

Pourquoi les sites web d’entreprise sont-ils particulièrement précieux en tant que sources 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.
• Une communication d’entreprise cohérente : Le langage, le ton et les messages de marque sont déjà harmonisés et reflètent l’image souhaitée de l’entreprise.
• 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 relatives à 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 des connaissances de l’entreprise accessible au public. 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 actuelles, 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 contribuent 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 liens techniques.
• Modes d’emploi : Montrent 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 pratique :

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

Bon à savoir :

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

✅ En bref :
Les documents de référence comptent parmi les sources de connaissances les plus précieuses d’une entreprise. Ils aident à créer de nouveaux contenus de manière cohérente, compréhensible et de grande qualité, sur la base d’informations déjà vérifiées.

Les guides de style comptent parmi les éléments les plus importants des connaissances de l’entreprise. Ils définissent la manière dont une entreprise communique et garantissent que les contenus sont créés de manière uniforme, indépendamment de l’auteur, du service ou de la langue.

Ils définissent des règles contraignantes pour le style rédactionnel, le ton et les formulations. Les contenus ainsi produits sont adaptés à la marque, renvoient une image professionnelle et restent cohérents sur tous les canaux de communication.

Un guide de style peut par exemple définir :

• Adresse au public : Faut-il vouvoyer ou tutoyer le public cible ?
• Tonalité : La communication doit-elle être factuelle, conviviale ou technique ?
• Écriture : Comment les noms de produits, les abréviations ou les termes techniques sont-ils utilisés ?
• Règles linguistiques : Existe-t-il des consignes concernant l’écriture inclusive, les formats numériques ou les dates ?
• Communication de marque : Quelles formulations ou quels termes faut-il privilégier ou éviter ?

Un exemple concret :

Une entreprise publie des contenus pour son site web, son service commercial 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 techniques 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 garantissent une communication d’entreprise uniforme. Ils définissent des règles linguistiques et rédactionnelles contraignantes et contribuent à créer des contenus cohérents, professionnels et conformes à la marque.

La terminologie englobe les termes spécialisés définis par une entreprise et fait partie 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 spécialisés 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 de recourir à des désignations différentes 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 spécialisés uniformes contribuent à créer des contenus cohérents et précis sur le plan technique.

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 dans le support de « portail en ligne ». Bien que la même réalité soit visée, cela crée des malentendus et une communication incohérente.

Une terminologie définie garantit que le même terme spécialisé est 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 spécialisés sont utilisés. En revanche, un guide de style décrit comment les contenus sont formulés – par exemple en ce qui concerne le ton, la manière de s’adresser au lecteur ou le style rédactionnel. Ils se complètent et constituent ensemble une base centrale des connaissances de l’entreprise.

✅ En bref :
La terminologie fait partie des éléments les plus importants des connaissances de l’entreprise. Des termes spécialisés uniformes améliorent la compréhension, renforcent 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. Les nouveaux produits, services, processus ou exigences légales impliquent que les informations existantes doivent être régulièrement complétées ou mises à jour. Seules des connaissances d’entreprise actuelles peuvent servir durablement de base fiable pour les décisions et la création de contenus de qualité.

Une gestion systématique des connaissances aide à maintenir les informations à jour et à mettre à la disposition de toutes les personnes concernées une base de connaissances commune. Les contenus restent ainsi cohérents et la qualité de la communication de l’entreprise est durablement assurée.

Comment les connaissances de l’entreprise restent-elles 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 valables doivent être archivés ou remplacés.
• Enrichir continuellement les connaissances de l’entreprise : Les expériences issues des projets, les retours des clients ou les nouvelles exigences complètent 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 disposent ainsi des mêmes informations actuelles et communiquent de manière cohérente, 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 sur le long terme.

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

Une base de connaissances centralisée de l’entreprise garantit 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, une base de connaissances centralisée de l’entreprise constitue le fondement 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 d’une base de connaissances centralisée de l’entreprise ?

• Communication cohérente : Tous les services de l’entreprise utilisent les mêmes informations, la même terminologie 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 d’entreprise à jour 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 produits, les directives internes et les consignes de communication. Le marketing, les ventes, le service client et la rédaction technique utilisent les mêmes informations. Cela permet de créer des contenus uniformes, de réduire les concertations et de mettre rapidement les nouvelles informations à la disposition de tous les services.

Bon à savoir :

Une base de connaissances centralisée 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, claires et facilement accessibles aux personnes autorisées.

✅ En bref :
Une base de connaissances centralisée de l’entreprise améliore la collaboration, accroît 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 permettent d’utiliser les informations de manière cohérente, de prendre des décisions éclairées et de créer des contenus efficacement. Une base de connaissances centrale aide aussi bien les collaborateurs que les applications modernes d’IA à accéder à des informations actuelles et fiables.

Plus les connaissances de l’entreprise sont structurées et entretenues efficacement, 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’usage typiques des connaissances de l’entreprise sont les suivants :

• Marketing : création de sites web, d’articles de blog, de brochures et de campagnes cohérents.
• Ventes : informations produits, 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 produits uniformes tout au long 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, synthèse et traduction de contenus sur la base d’informations actuelles et pertinentes de l’entreprise.

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 les réponses aux questions fréquentes. Si tous les services s’appuient sur la même base de connaissances, des informations cohérentes sont produites tout au long du cycle de vie du produit.

Bon à savoir :

Les connaissances de l’entreprise déploient tout leur potentiel 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 domaines de l’entreprise, du marketing et des ventes au service client et à la documentation technique, en passant par les traductions et les applications d’IA. Une base de connaissances centrale garantit ainsi des informations cohérentes, des processus plus efficaces et une qualité accrue.

L’intelligence artificielle peut aider à trouver plus rapidement les informations de l’entreprise, à créer des contenus plus efficacement et à automatiser les tâches récurrentes. Cela présuppose toutefois 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, les termes spécialisés et les directives de communication définis par 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 contenu 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.
• Communication cohérente : 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 grande qualité.
• Gestion des connaissances : Les informations provenant de différentes sources peuvent être exploitées plus rapidement et rendues accessibles aux collaborateurs.
• Allègement des tâches routinières : Les tâches récurrentes, telles que les synthèses, les documentations ou les réponses aux questions fréquemment posées, peuvent être réalisées efficacement avec l’aide de l’IA.

Un exemple pratique :

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

Bon à savoir :

La qualité des résultats de l’IA dépend en grande partie de la qualité des connaissances de l’entreprise mises à sa disposition. Des informations obsolètes, incomplètes ou contradictoires ont un impact direct sur la qualité des résultats. Des connaissances de l’entreprise régulièrement mises à jour constituent donc une condition importante pour obtenir des résultats d’IA fiables et cohérents.

✅ En bref :
L’IA rend les connaissances de l’entreprise utilisables plus rapidement et aide les entreprises à créer, analyser et exploiter les informations. Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque des connaissances de l’entreprise actuelles, structurées et régulièrement mises à jour 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, techniquement correcte 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.

Plutôt que de se fier exclusivement aux 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 techniques, 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 d’entreprise pertinentes et actuelles, mieux elle peut prendre en compte le langage de l’entreprise, la terminologie et les contenus existants lors de nouvelles tâches. Les résultats sont ainsi plus cohérents et le travail de correction et de post-édition 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 techniques, noms de produits et traductions définies uniformes pour une communication cohérente.
• Guides de style : Consignes relatives au ton, au style d’écriture, 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 : Par exemple, des descriptions de processus, des supports de formation, des directives qualité ou d’autres documents internes approuvés peuvent être intégrés à la base de connaissances centralisée.

Un exemple pratique :

Une entreprise publie simultanément des informations sur ses produits sur son site web, crée des supports commerciaux et traduit des documentations techniques pour les marchés internationaux. ownvia utilise la terminologie, les mémoires de traduction, 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 le travail de post-édition.

Bon 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. La base de connaissances doit donc être régulièrement entretenue et mise à jour. L’entreprise décide elle-même des informations utilisées comme connaissances d’entreprise. Les connaissances de l’entreprise restent ainsi à jour à long terme et constituent une base fiable pour les applications d’IA, les traductions et une communication cohérente de l’entreprise.

✅ En bref :
ownvia relie 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 de l’entreprise, de documents de référence, de terminologie, de guides de style, de mémoires de traduction et d’autres sources de l’entreprise permet d’obtenir des résultats cohérents qui favorisent la communication de l’entreprise et rendent l’utilisation de l’IA au sein de l’entreprise plus efficace.

La qualité de 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 spécialisé, 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 adaptés et – en fonction du domaine d'utilisation – une vérification spécialisée finale.

Les principales caractéristiques d'une qualité de traduction élevée

• Exactitude linguistique et spécialisée : Les contenus sont transférés avec précision, intégralement et sans erreur.
• Terminologie cohérente : Les termes spécialisés et le langage de l'entreprise sont utilisés de manière uniforme dans toutes les traductions.
• Exhaustivité : Toutes les informations sont transférées 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 de traduction. 

✅Exemple pratique

Une traduction par IA peut sembler grammaticalement correcte. Toutefois, si des termes spécialisés sont utilisés de manière incohérente ou si des avertissements relatifs à la sécurité sont mal traduits 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 n'est plus évaluée uniquement à partir du 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 appropriées d’assurance qualité jouent notamment un rôle déterminant. C’est l’interaction de ces facteurs qui permet d’obtenir des traductions cohérentes, correctes sur le plan technique et adaptées au groupe cible.

Même les systèmes d’IA les plus performants ne peuvent fournir que des résultats correspondant à la qualité des informations mises à leur disposition. Des formulations peu claires, des termes techniques ambigus ou l’absence de directives concernant la terminologie, le style et le groupe cible augmentent le risque d’erreurs de traduction et d’efforts de post-édition 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 mémoires de traduction contribuent à utiliser les termes techniques, le langage de marque et les formulations propres à l’entreprise de manière cohérente.
• Informations contextuelles : les indications concernant le groupe cible, le type de document, le but de l’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 de langues, 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 spécialisée effectuée par des traducteurs ou des experts métier 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 à jour, d’un guide de style et de mémoires de traduction existantes, l’IA identifie le contexte spécialisé et utilise tous les termes liés à la sécurité de manière cohérente. Les contrôles qualité effectués ensuite garantissent que la traduction répond aux exigences tant linguistiques que techniques.

✅Bon à savoir
De nombreux problèmes de qualité apparaissent avant même la traduction proprement dite. Un texte source clairement formulé 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, techniquement exacte, cohérente sur le plan terminologique et adaptée au groupe cible. Selon le type de document, des exigences juridiques, techniques ou réglementaires supplémentaires doivent être prises en compte.

Les entreprises professionnelles évaluent donc les traductions à l’aide de critères de qualité structurés, et non selon le ressenti linguistique personnel de certaines personnes. Les traductions deviennent ainsi objectivement comparables, compréhensibles et peuvent être améliorées en continu.

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 techniques, 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 groupe cible : Le ton, le style rédactionnel et les formulations correspondent au groupe cible ainsi qu’aux guides de style et directives linguistiques de l’entreprise.
• Exigences formelles et techniques : La mise en page, les chiffres, les unités de mesure, les renvois ainsi que les exigences sectorielles ou réglementaires sont repris intégralement et correctement. 

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologie médicale vérifie la traduction du mode d’emploi d’un produit. Bien que le texte soit grammaticalement irréprochable, deux termes techniques approuvés sont utilisés de manière incohérente. En outre, 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 de procéder à une correction ciblée avant la publication du document.

✅ Bon à savoir

De nombreuses entreprises s’appuient aujourd’hui sur des contrôles qualité assistés par l’IA afin d’évaluer objectivement les traductions. Les erreurs terminologiques, les incohérences ou les écarts formels peuvent ainsi être détectés beaucoup plus rapidement que lors d’un contrôle exclusivement manuel. Pour les contenus critiques en matière de sécurité, juridiques ou réglementaires, ces contrôles ne remplacent toutefois pas une validation finale par des traducteurs qualifiés ou des experts du domaine.

Une qualité de traduction élevée repose sur des mesures structurées d'assurance qualité mises en œuvre tout au long du processus de traduction. Il s'agit notamment d'une terminologie bien gérée, de guides de style, de mémoires de traduction, des connaissances de l'entreprise, de contrôles qualité assistés par l'IA ainsi que, selon le domaine d'application, de la vérification spécialisée par des traducteurs qualifiés ou des experts du domaine.

La qualité n'est pas vérifiée uniquement à la fin d'une traduction, mais prise en compte dès la préparation du contenu source et tout au long du processus de traduction. Plus les écarts potentiels sont détectés tôt, plus il est facile et efficace de les corriger, et moins le travail de correction ultérieur est important.

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 mémoires de traduction 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, ce qui améliore durablement la qualité des traductions. 

✅Exemple pratique

Une entreprise de logiciels traduit régulièrement des manuels d'utilisation dans 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 qu'il faut vérifier entièrement chaque traduction 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 fait partie des facteurs les plus importants pour garantir une qualité de traduction élevée. Elle veille à ce que les termes techniques, les noms de produits et les formulations propres à l’entreprise soient 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 de différentes manières. Cela entraîne des malentendus, augmente le travail de correction et peut, notamment dans les documents techniques, médicaux ou juridiques, nuire considérablement à la qualité, à la compréhension et à la traçabilité d’une traduction.

Les principaux avantages d’une terminologie cohérente

• Termes techniques 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 directives terminologiques claires réduisent les erreurs d’interprétation et empêchent la traduction d’un même terme de différentes manières.
• 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.
• Un langage d’entreprise plus affirmé : Une terminologie bien entretenue 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 techniques de manière nettement plus cohérente et adaptée au contexte. 

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologie médicale définit une traduction anglaise obligatoire pour un terme technique lié à la sécurité. Grâce à l’intégration du glossaire terminologique, l’IA utilise ce terme de manière systématiquement uniforme dans les manuels, les modes d’emploi et les notices. Cela réduit les malentendus et améliore la cohérence 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 spécialisé. Ces informations aident les traducteurs comme les systèmes d’IA à utiliser les termes techniques 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 classiques d’orthographe ou de grammaire, les systèmes d’IA modernes analysent également le contexte spécialisé, 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’être intégrés à 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 spécialisé, du public cible et du contexte documentaire.
• Standards de qualité uniformes : les traductions sont vérifiées objectivement selon des directives définies, telles que des glossaires, des guides de style et les connaissances de l’entreprise.
• Post-édition plus efficace : les traducteurs et les experts peuvent se concentrer de manière ciblée sur les anomalies détectées par l’IA, au lieu de 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’installations industrielles traduit des documentations techniques dans 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 des indications compréhensibles et des propositions de correction. L’évaluation finale et la validation restent — en particulier pour les contenus critiques pour 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 se contenter de signaler les erreurs, les systèmes modernes d’IA proposent des formulations adaptées et tiennent compte de la terminologie, des consignes stylistiques, des connaissances de l’entreprise ainsi que du contexte métier.

Cela rend la post-édition plus efficace, sans que la responsabilité de la traduction finale 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 métier, le groupe cible ainsi que les guides stylistiques et les directives de l’entreprise.
• Terminologie cohérente : Les glossaires et les connaissances de l’entreprise sont pris en compte afin que les termes techniques et les formulations propres à l’entreprise soient utilisés de manière cohérente.
• Post-édition plus efficace : Les traducteurs et les experts métier peuvent se concentrer de manière ciblée sur les modifications proposées, au lieu de devoir vérifier manuellement l’ensemble du document.
• Des 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’appareils de diagnostic médical traduit un mode d’emploi. Lors du contrôle qualité, le système d’IA détecte qu’un terme technique 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 s’assure ainsi que le terme est utilisé de manière cohérente 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 l’accompagnement ciblé de personnes qualifiées. La combinaison de suggestions d’IA traçables et d’une vérification métier 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 augmente ainsi, tout comme la confiance dans les processus de traduction assistés par l’IA.

Dans le cas de documents techniques, médicaux ou juridiques notamment, une simple suggestion de correction ne suffit souvent pas. Les entreprises doivent pouvoir comprendre sur quelle base une modification a été recommandée et 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 éclairées et des processus d’approbation traçables.

Les principaux avantages des résultats d’IA traçables

• Davantage de transparence : les collaborateurs identifient les directives, glossaires ou règles de l’entreprise sur lesquels la recommandation de l’IA s’appuie.
• Des décisions éclairées : les suggestions 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 technologies médicales reçoit de l’IA la suggestion de modifier un terme technique dans un mode d’emploi. Le système indique également que la recommandation repose sur le glossaire d’entreprise approuvé ainsi que sur les directives du guide de style. Le traducteur spécialisé peut immédiatement comprendre la modification, l’évaluer et l’approuver en toute sécurité.

✅ Bon à savoir

Les 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 suggestions de correction sont justifiées de manière transparente et reliées aux connaissances de l’entreprise, la qualité des traductions n’est pas le seul élément à progresser. 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 haute qualité de traduction, mais ils ne remplacent pas 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 produire des traductions, tenir compte de la terminologie, détecter les incohérences et proposer des corrections. Toutefois, la formulation est-elle correcte sur le plan professionnel, juridiquement sans ambiguïté ou adaptée au langage de l’entreprise ? Ces aspects doivent être vérifiés 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 exacts sur le plan professionnel et adaptés au domaine d’application concerné.
• Prise en compte du contexte et des nuances : Les humains identifient les subtilités culturelles, les ambiguïtés linguistiques et les intentions de communication que l’IA ne peut pas toujours saisir pleinement.
• 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 faire évoluer 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 produit une prétraduction en tenant compte de la terminologie et des connaissances de l’entreprise. Un traducteur spécialisé vérifie ensuite 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 seconde personne qualifiée. L’IA peut soutenir et accélérer efficacement ce processus. La responsabilité de la vérification spécialisée 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 thématique nécessaire. Elles comprennent notamment la terminologie, les guides de style, les mémoires de traduction, les informations sur les produits ainsi que la documentation technique. Plus ces sources de connaissances sont bien intégrées et entretenues, plus les résultats de traduction peuvent être cohérents et précis.

Sans connaissances spécifiques à l’entreprise, une IA dispose certes de connaissances linguistiques générales, mais elle ne connaît pas les directives 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

• Une terminologie plus cohérente : Les termes techniques approuvés sont utilisés de manière cohérente dans différents documents et différentes langues.
• Une langue d’entreprise uniforme : La tonalité, le style rédactionnel et les messages de la marque restent cohérents dans les différents contenus et canaux de communication.
• Un meilleur traitement du contexte : Les informations sur les produits, 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 directives de l’entreprise sont déjà prises en compte lors de la traduction, ce qui peut réduire l’effort nécessaire pour le contrôle qualité ultérieur.
• Un enrichissement durable des connaissances : Des sources de connaissances bien entretenues améliorent la base utilisée pour les traductions futures et garantissent à long terme des résultats plus cohérents.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de construction mécanique traduit des manuels techniques dans huit langues. Outre le glossaire de l’entreprise, des mémoires de traduction, des guides de style et de la documentation technique sur les produits 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 directives de l’entreprise ont déjà été prises en compte lors de la traduction.

✅ Bon à savoir

Les connaissances de l’entreprise englobent bien plus que les glossaires. Les guides de style, les mémoires de traduction, les catalogues de produits, la documentation technique, les supports de formation et les traductions de référence approuvées contribuent également à améliorer durablement la qualité des traductions réalisées par l’IA. Plus ces sources de connaissances sont structurées et à jour, plus l’IA peut les exploiter 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, le ton 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. Il peut notamment préciser les formes d’adresse, la longueur des phrases, les règles typographiques, la manière de s’adresser aux publics cibles, les règles d’écriture inclusive ou le style de communication souhaité. Lorsque ces consignes sont systématiquement respectées, les traductions sont convaincantes sur les plans linguistique et stylistique, tout en étant conformes à la marque.

Les principaux avantages des guides de style

• Langage d’entreprise uniforme : le ton, le style rédactionnel et les messages de marque restent cohérents dans les différents documents et dans toutes les langues.
• Meilleure compréhension : des règles linguistiques claires favorisent des traductions compréhensibles et adaptées aux publics cibles.
• 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 uniformes.
• Contrôle qualité plus efficace : des consignes stylistiques uniformes facilitent le contrôle et réduisent le travail de post-édition.
• Identité de marque renforcée : une langue cohérente contribue à ce que les entreprises véhiculent une voix de marque uniforme dans le monde entier.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de logiciels publie son interface utilisateur et sa documentation dans plusieurs langues. Le guide de style précise que les utilisateurs doivent être vouvoyés en allemand, que des phrases courtes et actives 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 lors de 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 les termes à utiliser, les guides de style définissent la manière dont les contenus doivent être formulés. Ce n’est que l’association de la terminologie, des guides de style et des connaissances de l’entreprise qui constitue la base de traductions par IA cohérentes et de grande qualité.

Une qualité de traduction constamment élevée ne repose pas sur un système d’IA unique, mais sur l’interaction entre la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides de style, les mémoires de traduction, 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 garantir durablement une qualité de traduction élevée

• Gérer la terminologie : Ajouter et mettre à jour régulièrement les nouveaux termes spécialisés, les noms de produits et les traductions validées.
• Développer les connaissances de l’entreprise : Entretenir en continu les guides de style, les mémoires de traduction, les informations sur les produits et les documents de référence.
• Mettre en place des contrôles qualité : Les contrôles qualité assistés par l’IA contribuent à 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 à d’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 mémoires de traduction après chaque projet de traduction terminé. Parallèlement, les corrections issues du contrôle qualité sont documentées et intégrées à la base de connaissances. La qualité des traductions produites par l’IA s’améliore ainsi continuellement, tandis que le travail de post-édition et de correction diminue.

✅ Bon à savoir

La meilleure qualité de traduction ne résulte pas uniquement de modèles d’IA performants. Ce qui compte, c’est la qualité de l’intégration entre la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides de style et les processus qualité. Plus ces sources de connaissances sont actuelles et structurées, plus les systèmes d’IA peuvent les exploiter de manière fiable dans le 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 stylistiques, les mémoires de traduction et les contrôles qualité assistés par l’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 relie 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 l’IA et des suggestions de correction traçables. La vérification spécialisée et la validation finale restent toutefois entre les mains de l’humain, en particulier pour les contenus sensibles ou réglementés.

Ainsi, ownvia améliore la qualité des traductions

• Intégrer la terminologie : Les glossaires d’entreprise contribuent à l’utilisation cohérente des termes spécialisés approuvés.
• Intégrer les connaissances de l’entreprise : Les guides stylistiques, 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 l’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 réviseurs 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 spécialisée et de la validation finale.

✅ Exemple pratique

Une entreprise de technologie médicale traduit des modes d’emploi dans plusieurs langues. ownvia combine le glossaire de l’entreprise, les guides stylistiques, les mémoires de traduction et les documents techniques de référence avec des contrôles qualité assistés par l’IA. Les écarts terminologiques et les anomalies stylistiques peuvent être détectés rapidement et complétés par des suggestions de correction traçables. Après la vérification spécialisée 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 repose pas uniquement sur des modèles d’IA performants. L’élément déterminant est l’interaction entre la terminologie, les connaissances de l’entreprise, les guides stylistiques, les mémoires de traduction, des processus qualité définis et l’expertise humaine. ownvia regroupe ces éléments au sein d’une plateforme centralisée et aide les entreprises à structurer leurs processus de traduction de manière plus cohérente, plus transparente et plus facilement 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.

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 l’entraînement de modèles d’IA.

Les contenus mis temporairement à disposition, 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’IA générative, le savoir-faire 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 spécifications et de les intégrer de manière flexible dans leurs environnements systèmes existants.

Pourquoi ownvia ?

• Le savoir-faire de l’entreprise devient partie intégrante de la traduction : les prompts, la terminologie et les autres connaissances liées à la traduction sont intégrés de manière ciblée dans la traduction par IA. Il en résulte un processus de traduction non pas générique, mais parfaitement adapté.

• Pilotage centralisé plutôt qu’utilisation individuelle de l’IA : les Translation Templates regroupent les spécifications 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’utilisation.

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

• Les systèmes existants sont conservés : les outils CAT, les TMS, les systèmes de contenu et les processus de travail établis n’ont pas besoin d’être remplacés. ownvia s’intègre parfaitement en tant que couche d’IA centrale.

• Intégration plutôt que solution isolée : grâce à l’ownvia API et à des intégrations telles que le ownvia AI Translation Provider pour Trados Studio, les traductions par IA sont intégrées directement 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 intégrées 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 individuels, ownvia est intégré en tant que couche d’IA centrale. Les spécifications de traduction sont gérées de manière centralisée, mises à disposition pour différents cas d’utilisation et intégrées aux processus existants.

💡 Bon à savoir :

La valeur ajoutée décisive de ownvia ne réside pas uniquement dans le modèle d’IA utilisé. Les modèles évoluent et peuvent être remplacés. L’élément déterminant est la manière dont les entreprises structurent leurs spécifications 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 que ownvia met à disposition une plateforme centralisée.

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.

En bref : ownvia s’intègre aux processus de traduction et d’entreprise existants par des interfaces et des intégrations, notamment l’API ownvia et l’intégration directe à Trados Studio.

Les principales possibilités d’intégration en un coup d’œil

• API ownvia : L’interface permet d’intégrer des fonctions de traduction assistée par IA aux applications internes, aux systèmes et aux workflows automatisés.

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

• Translation Templates : Les Translation Templates configurés centralement dans ownvia sont utilisables via l’intégration Trados et peuvent prendre en compte, par exemple, les prompts, la terminologie et les autres connaissances de traduction configurées.

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

✅ Exemple pratique

Un prestataire linguistique ou une équipe de traduction interne continue à travailler dans Trados Studio et y utilise les Translation Templates configurés centralement dans ownvia pour la traduction par IA. L’API peut aussi servir à intégrer les fonctions de traduction aux applications et processus internes.

💡 Bon à savoir

ownvia n’a pas à remplacer les logiciels existants. La plateforme peut enrichir de façon ciblée les outils et processus en place avec des fonctions de traduction par IA pilotées centralement.

Réponse courte : Oui. L’ownvia API permet d’intégrer directement des fonctionnalités de traduction assistées par l’IA dans des applications, des systèmes et des workflows automatisés existants.

Que permet l’ownvia API en un coup d’œil ?

• Intégration des 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 via l’API pour être traduits, 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 assistées par l’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 via l’API à ownvia. 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.

En bref : Oui. ownvia peut compléter les processus de traduction existants et intégrer avec souplesse des fonctions de traduction assistée par IA aux workflows en place. Il n’est pas nécessaire de remplacer les systèmes existants ni les méthodes de travail habituelles.

Comment ownvia complète-t-il les processus de traduction existants ?

• Conserver les outils existants : Des intégrations comme le ownvia AI Translation Provider permettent d’utiliser ownvia directement dans des environnements familiers tels que Trados Studio.

• Configurer l’IA centralement : Les Translation Templates permettent de gérer les prompts, la terminologie et les connaissances de l’entreprise dans ownvia et de les rendre disponibles dans différents processus.

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

• Maintenir la vérification humaine : Les processus établis de révision, correction et validation peuvent rester intégrés au workflow de traduction.

✅ Exemple pratique :

Une équipe de traduction continue à suivre ses processus établis dans Trados Studio. La traduction par IA est intégrée via ownvia, tandis que les traducteurs et experts métier conservent leurs processus habituels de 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 en place.

Réponse courte : Oui. Avec 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 y 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 Translation Provider.

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

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

• Environnement de travail habituel : Les traducteurs continuent à utiliser les fonctions 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 exigences spécifiques à ses clients. Via ownvia AI Translation Provider, il sélectionne le Translation Template approprié dans ownvia et traduit directement dans Trados, sans devoir quitter son workflow habituel.

💡 Bon à savoir :

Les Translation Templates sont gérés de manière centralisée dans ownvia. Cela permet de mettre à disposition 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’ownvia API permet de transmettre des contenus pour leur traduction par IA, puis de les traiter ultérieurement.

Quelles étapes de traduction peuvent être automatisées ?

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

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

• Utiliser les Translation Templates : Les prompts, la terminologie et autres connaissances en matière de traduction peuvent être mis à disposition de manière centralisée pour la traduction par IA.

• 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’usage, des étapes de révision, de vérification ou de validation peuvent continuer à être intégrées au workflow automatisé.

En bref : Non. ownvia complète les outils et processus de traduction existants. Les entreprises et prestataires linguistiques peuvent conserver leurs systèmes et intégrer de manière ciblée les fonctions de traduction assistée par IA.

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

• Conserver les systèmes : Les outils de TAO, TMS ou systèmes de contenu existants n’ont pas à être remplacés par principe.

• Intégrer les fonctions d’IA : Des interfaces et intégrations permettent d’incorporer ownvia aux processus en place.

• Connecter Trados Studio : Le ownvia AI Translation Provider permet d’utiliser ownvia directement dans Trados Studio.

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

✅ Exemple pratique :

Un prestataire linguistique 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 conserve ses processus existants d’assurance qualité.

💡 Bon à savoir :

ownvia peut s’intégrer comme couche centrale d’IA dans un environnement de traduction existant. Les systèmes et méthodes de travail peuvent ainsi être conservés et enrichis de façon ciblée avec des fonctions 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 de TAO : 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 provenant de systèmes CMS, PIM ou de systèmes comparables peuvent être intégrés aux processus de traduction via des interfaces.

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

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

✅ Exemple pratique

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

💡 Bon à savoir

La forme d’intégration la plus pertinente 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 via l’API.

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

Aperçu des principaux formats

• Fichiers Office : Word, Excel et PowerPoint.

• XLIFF & SDLXLIFF : formats d’échange pour l’intégration dans des workflows professionnels de traduction et de TAO.

• 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 être intégré à des processus de traduction existants basés sur la TAO.

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.

Que prend-on en compte ?

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

• Mise 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 dans un même processus de traduction.

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

• Plusieurs documents : Des fichiers peuvent être fournis ensemble pour une demande de traduction.

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

• Traitement commun : Au lieu de traduire les documents individuellement, plusieurs fichiers peuvent être traités en 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 issus 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 XLIFF adaptée à ownvia pour le traitement structuré des données de traduction. Outre les 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 de manière segmentée dans un fichier.

• Réédition dans ownEDITOR : Les fichiers ownXLIFF peuvent être ouverts directement dans ownEDITOR et édités.

• 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 existantes peuvent être reprises dans ownvia et utilisées pour la suite du traitement. Ainsi, un texte cible existant ne doit pas être entièrement retraduit.

Dans quels cas cela est-il utile ?

• Poursuivre le traitement des 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 grâce aux fonctionnalités de ownvia.

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

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

En bref : ownEDITOR est l’environnement professionnel d’ownvia pour l’édition et la vérification des traductions assistées par IA. Les traducteurs, réviseurs et entreprises peuvent vérifier et modifier les traductions segment par segment et les améliorer grâce aux fonctions d’IA d’ownvia.

Que propose ownEDITOR ?

• Édition structurée : Le texte source, la traduction existante et la traduction modifiée sont présentés clairement côte à côte et traités segment par segment.

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

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

• Contexte du document : Lors de l’édition, l’IA peut tenir compte du contexte supplémentaire du document plutôt que d’examiner chaque segment uniquement de manière isolée.

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

💡 Bon à savoir

ownEDITOR n’est pas conçu pour remplacer les traducteurs ou les réviseurs. Il les aide à vérifier, modifier et améliorer efficacement les traductions générées par IA et les traductions existantes selon des consignes définies.

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 gardent ainsi le contrôle total de la traduction finale tout en utilisant les fonctions 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 par l’IA : sur demande, l’IA aide à reformuler ou à réviser certains segments.

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

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

Réponse courte : Dans ownEDITOR, l’IA aide directement à vérifier et à réviser les traductions. Les utilisateurs peuvent traiter certains segments avec l’IA de manière ciblée, 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 peuvent être reformulés, optimisés ou adaptés à des exigences précises avec l’aide de l’IA.

• Translation Chat : 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.

• Prendre en compte le contexte : Lors du traitement, il est possible d’intégrer du contexte documentaire supplémentaire afin que les décisions de traduction ne se limitent pas aux seuls segments.

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

• L’humain décide : 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 la traduction. Les termes spécialisés utilisés sont 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 les traductions prévues correspondantes sont affichés de manière claire pendant la traduction.

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

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

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

• 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 des traductions. Les utilisateurs peuvent poser des questions sur des segments de traduction individuels, vérifier des formulations et élaborer des traductions alternatives sans quitter le processus de traduction.

À quoi peut servir le Translation Chat ?

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

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

• Réviser les traductions : Des segments individuels peuvent être adaptés ou reformulés de manière ciblée à partir d’instructions précises.

• Prendre en compte la terminologie : La terminologie enregistrée peut être prise en compte lors de l’utilisation du Translation Chat.

• Directement dans le processus de travail : Le chat est disponible directement 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 IA pour vérifier les décisions de traduction, développer des alternatives et affiner les formulations de manière ciblée.

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

Quelles fonctions de modification sont disponibles ?

• Modification segment par segment : Le texte source et la traduction sont présentés clairement l’un en regard de l’autre et peuvent être modifiés de manière ciblée, segment par segment.

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

• Modifier les 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 de les retrouver rapidement ultérieurement.

• Plusieurs fichiers de traduction : Plusieurs fichiers ownXLIFF peuvent être ouverts simultanément dans ownEDITOR et modifiés 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 retravailler de façon ciblée. Il associe le contrôle qualité humain à l’assistance de l’IA, à la vérification de la terminologie et à des fonctions permettant de traiter efficacement chaque segment.

Comment vérifier les traductions dans ownEDITOR ?

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

• Vérification de la terminologie : La terminologie enregistrée est rendue visible dans l’éditeur, ce qui permet d’identifier et de filtrer précisément les écarts éventuels.

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

• Translation Chat : Les choix de traduction peuvent être remis 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 :

ownEDITOR associe une assistance automatisée à une vérification humaine. L’évaluation finale de la qualité reste ainsi une composante essentielle du processus de traduction professionnel.

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

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

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

• Intégrer les connaissances de l’entreprise : La terminologie enregistrée ainsi que d’autres consignes de traduction configurées peuvent être prises en compte lors de l’édition.

• Translation Chat : 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 des 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.

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

• Une partie de la plateforme ownvia : ownEDITOR associe l’édition humaine aux consignes de traduction et aux fonctionnalités d’IA enregistrées de manière centralisée dans ownvia.

💡 Bon à savoir :

La différence décisive ne réside pas dans une fonctionnalité d’IA particulière. ownEDITOR réunit l’IA générative, les connaissances de l’entreprise et le travail de traduction professionnel réalisé par des humains au sein d’un même environnement de travail. Les entreprises et les prestataires de services linguistiques peuvent ainsi utiliser l’IA sans dissocier leurs exigences spécialisées ni le contrôle humain du processus de traduction.

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 choisie 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 combien de fois un contenu est traité techniquement afin de fournir le service souhaité.

Pour vous permettre d’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 traduction ou une fonctionnalité de micro-application.

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 conservée de manière permanente, à l’exception de celles que vous téléversez délibérément pour entraîner vos micro-applications.
• Des routines de suppression quotidiennes veillent à ce que toutes les autres informations soient automatiquement supprimées.
• Vous décidez : vous pouvez à tout moment télécharger les résultats, continuer à 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.

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 à tout moment faire appel à notre expertise. Sur demande, notre équipe développe des solutions sur mesure ou vous accompagne dans la création — ce service est optionnel et facturé en supplément.

Une Micro-App est un assistant IA spécialisé, conçu pour accomplir efficacement une tâche spécifique ou un workflow clairement défini. Sur notre plateforme, vous pouvez vous-même, ou avec l’aide de l’équipe ownvia, transformer des prompts IA spécifiques en assistants de ce type et ajouter des informations propres à votre entreprise afin qu’ils puissent les exploiter de manière optimale.

Contrairement aux solutions logicielles complètes, qui offrent un large éventail de fonctionnalités, les Micro-Apps se concentrent sur l’exécution standardisée de fonctions ou de processus très spécifiques.

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

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

En outre, ownvia prend également en charge le format XLIFF de manière générale, ce qui le rend compatible avec les fichiers de nombreux autres outils de TAO.