sdl-language-cloud-custom-mt-engines

SDL AutoSuggest 2.0 et Language Cloud : la combinaison gagnante pour vos traductions

C’est comme si c’était hier et pourtant cela fait 6 ans que nous avons lancé SDL Trados Studio 2009, une étape qui a préfiguré la nouvelle génération de logiciels de mémoire de traduction.

La fonctionnalité SDL AutoSuggest, un composant clé de cette révolution dans la technologie de mémoire de traduction, a été la fonctionnalité que j’ai préférée. Cette méthode tout à fait innovante permet de bénéficier de suggestions (évidemment !) au cours de la saisie, à partir de traductions précédentes. Cela s’est avéré utile lorsqu’aucune concordance traditionnelle dans la mémoire de traduction n’était disponible mais qu’un extrait d’une phrase avait déjà été traduit.

Ces suggestions sont exceptionnellement intelligentes et intègrent des termes, une mise en forme et des balises. Un seul bémol : pour pouvoir créer un dictionnaire AutoSuggest pouvant être ensuite utilisé dans des projets de traduction, la mémoire de traduction devait intégrer 10 000 segments. Résultat : les suggestions étaient d’une précision optimale mais cette fonctionnalité exceptionnelle ne pouvait pas être accessible à tous.

Aujourd’hui, avec SDL Trados Studio 2015, la fonctionnalité AutoSuggest a été enrichie de modifications intéressantes et importantes. Grâce à la dernière version de Studio, SDL AutoSuggest est devenu une ressource puissante et polyvalente permettant d’obtenir des suggestions de traduction et de traduire plus rapidement que jamais.

Lors de la préparation des démonstrations client de Studio 2015 et de la nouvelle fonctionnalité AutoSuggest 2.0, j’ai trouvé très utile de traduire du contenu moi-même ; dans ce cas, il s’agissait de nos propres supports marketing. J’ai délibérément utilisé une mémoire de traduction obsolète qui n’avait pas été actualisée avec le contenu des traductions des trois dernières années. J’ai constaté des résultats très impressionnants, avec à la clé la possibilité de traduire certaines phrases bien plus rapidement.

C’est dans cette optique que je me suis concentré sur deux domaines afin d’observer comment SDL AutoSuggest 2.0 fonctionnait en situation :

  1. Sa capacité d’optimisation des mémoires de traduction sans créer de dictionnaire AutoSuggest (ce qui reste possible, au demeurant)
  2. Plus fascinant encore, le fonctionnement simultané de la traduction automatique et d’AutoSuggest.

J’ai été agréablement surpris par l’optimisation de la mémoire de traduction et étonné par la manière dont AutoSuggest et la traduction automatique fonctionnaient de pair.

Concernant le premier point, des suggestions m’ont été proposées, notamment sous la forme de concordances et de correspondances partielles. J’ai pu choisir de les utiliser ou de les ignorer. En outre, il était possible d’activer ou désactiver chaque composant (correspondances exactes et partielles). J’ai eu le sentiment de gagner un temps considérable lors de la saisie. Autrement dit, la traduction était plus cohérente car je pouvais aisément tirer parti des correspondances et corriger des fragments de phrase pour traduire plus rapidement et plus efficacement.
Mais c’est lorsque j’ai associé AutoSuggest à la traduction automatique que j’ai été vraiment surpris. J’ai, bien évidemment, utilisé SDL Language Cloud. La paire de langues utilisée, à savoir l’anglais et l’italien, semble parfaitement adaptée car la qualité de la traduction automatique est assez bonne.

L’utilisation d’AutoSuggest avec la traduction automatique permet de travailler de manière tout à fait différente et, pour être honnête, il m’est parfois arrivé de batailler avec la traduction automatique. Je n’ai pas suivi de formation à proprement parler sur la post-édition et j’ai souvent ressenti une certaine frustration à devoir supprimer l’intégralité d’une phrase automatiquement traduite pour modifier l’accord de deux mots (mettre en pratique les principes que je préconise lors de certaines conférences Web portant sur la post-édition n’a pas vraiment eu d’incidence !)

Toutefois, Studio 2015 me permet d’obtenir des suggestions plus courtes et, en réalité, plus souples. À mesure de la saisie, je peux aisément choisir les suggestions à utiliser ou à ignorer. C’est un processus plus naturel et plus fluide.

J’ai le sentiment que le processus a véritablement évolué et peut améliorer la façon de travailler avec la traduction automatique. D’une certaine façon, il ne s’agit plus de post-édition mais de traduction enrichie de suggestions supplémentaires utiles. De nombreux traducteurs ont l’habitude de tirer parti de la mémoire de traduction, de la terminologie et, plus récemment, des dictionnaires AutoSuggest. Cette dernière innovation a permis d’associer une autre source, à savoir la traduction automatique. Sa présentation et sa mise en œuvre facilitent son utilisation et renforcent son efficacité. Cette innovation n’est peut-être pas pertinente pour tout le monde, notamment si la paire de langues utilisée n’est pas vraiment adaptée à la traduction automatique, mais je suis convaincu qu’elle marque le début d’une transformation dans la manière dont nous pouvons réaliser une traduction. Chez SDL, je suis persuadé que notre expertise en matière d’outils de TAO et de traduction automatique peut améliorer la manière dont ces deux technologies fonctionnent ensemble.

Vous souhaitez en savoir plus sur SDL AutoSuggest 2.0 ? Consultez le blog de Daniel Brockmann, Directeur de la gestion des produits SDL Trados Studio, ici.