Qu'est-ce que l'intelligence artificielle linguistique ?
L'intelligence artificielle linguistique (IA) fait référence à un sous-ensemble de technologies d'IA qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain. Cette discipline se fonde sur la recherche et le développement dans l'intelligence artificielle, comme les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, mais spécifiquement appliqués au traitement du langage naturel (NLP), à la génération du langage naturel (NLG), à la linguistique et aux domaines connexes.
L'intelligence artificielle linguistique révolutionne les modalités de création, de gestion, de traduction et de compréhension du contenu dans toutes les langues du monde entier. Elle englobe les technologies et systèmes d'IA conçus pour comprendre, traiter et générer du langage humain, mais aussi interagir avec celui-ci. Les principaux exemples de systèmes d'IA comprennent les grands modèles linguistiques tels que GPT et BERT, ainsi que les assistants virtuels comme Siri et Alexa.
En savoir plus sur l'intelligence artificielle linguistique
Comment l'intelligence artificielle linguistique fonctionne-t-elle ?
L'intelligence artificielle linguistique s'appuie sur du contenu qu'elle comprend et transforme. Elle peut également permettre de générer du nouveau contenu. Examinons les éléments constitutifs de l'intelligence artificielle linguistique pour mieux comprendre comment elle peut être appliquée :
- La compréhension du langage implique l'application d'algorithmes d'apprentissage profond pour extraire du sens à partir d'une grande quantité de contenu. Elle ne se limite pas à la conversion de mots en structures de données, dont les ordinateurs ont besoin pour interpréter les données. Par exemple, l'IA sémantique est une intelligence artificielle qui semble comprendre le sens du contenu en l'analysant à l'aide du traitement du langage naturel. Ce processus aide les particuliers et entreprises à différentes étapes des processus de gestion du contenu et de la traduction.
- La transformation linguistique implique une approche de la traduction axée sur la machine. La traduction automatique est un exemple simple : elle permet de donner une portée mondiale aux chatbots et d'améliorer l'efficacité des traducteurs.
- La création linguistique implique l'exploitation de LLM afin de générer du nouveau contenu. Ces LLM sont un type de réseau neuronal artificiel qui a été formé à l'aide de grandes quantités de données textuelles pour générer du texte en langage naturel ou effectuer des tâches linguistiques. Les rédacteurs ou les traducteurs peuvent ainsi prendre une longueur d'avance grâce à la génération de contenu ou à la traduction générative. Il convient toutefois de rappeler que nous n'attendons pas des machines qu'elles écrivent le prochain grand roman ou que la rédaction et la traduction créatives n'ont plus besoin d'intervention humaine.
Quels sont les avantages de l'intelligence artificielle linguistique pour les entreprises ?
Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) est passée du statut de nouveauté à celui de nécessité potentielle. Désormais, l'intelligence artificielle linguistique est appliquée à différents domaines, notamment le service client, la santé, la création de contenu, l'analyse des sentiments et plus encore. Si nous nous concentrons sur la localisation, elle présente des avantages pour toutes les parties prenantes du secteur, y compris les fournisseurs de services linguistiques, les traducteurs et leurs clients :
- Réduction des délais de commercialisation. Utilisées à bon escient, les fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique appropriées dans les technologies de traduction font gagner un temps précieux aux utilisateurs, en leur permettant de travailler plus vite et en optimisant leurs efforts, notamment en accélérant les tâches de traduction pour les linguistes et en rationalisant les opérations de gestion de projet répétitives. Cela réduit le temps à consacrer à des actions manuelles et chronophages qui offrent une valeur limitée.
- Augmentation de la portée des traductions. En utilisant de manière appropriée les fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique adaptée, les utilisateurs sont en mesure de produire des traductions en un temps record, ce qui se traduit par la création d'une proportion supérieure de contenu traduit à l'aide des mêmes ressources. Grâce à l'efficacité de l'intelligence artificielle linguistique et d'autres technologies de traduction, les fonds précédemment réservés aux tâches qu'il est désormais possible d'automatiser peuvent être réinvestis ailleurs.
- Amélioration de la qualité de la traduction. Chaque marché présente ses propres nuances en matière de contenu. Pour que le contenu localisé convienne à chaque marché, les outils d'IA peuvent améliorer les traductions effectuées par des linguistes ou des machines, en garantissant l'utilisation de la terminologie et du ton adaptés. Ainsi, les entreprises peuvent atteindre facilement un public international à travers un discours cohérent, tout en préservant le ton et la voix de leur marque.
Quelles sont les fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique incluses aux technologies de traduction ?
Le secteur linguistique a été bouleversé par l'intelligence artificielle, avec des développements qui apparaissent rapidement et de manière massive. Exemples de fonctionnalités d'intelligence artificielle linguistique incluses aux technologies de traduction :
- Traduction automatique neuronale (NMT) avec paires de langues adaptables : Les systèmes NMT sont entraînés à partir des mémoires de traduction et des données de bases terminologiques existantes, auxquelles s'ajoutent des commentaires automatiques sur la post-édition.
- Analyse de contenu : extraction des classifications de domaine et des mots-clés pour aider les chefs de projet à se concentrer sur la vue d'ensemble plutôt que sur la gestion des processus.
- Génération augmentée de récupération (RAG) : enrichissement des LLM avec les entrées issues de mémoires de traduction (MT), des bases de données terminologiques et de la traduction automatique neuronale pour améliorer l'efficacité de la traduction.
- Post-édition automatisée : amélioration de la qualité du contenu traduit grâce à la post-édition basée sur l'IA.
- Interface utilisateur en langage naturel : utilisation du langage naturel pour rechercher de la documentation produit et y accéder, générer des rapports ou analyser des projets.
- Évaluation automatique de la qualité : évaluation et amélioration des traductions à l'aide de scores d'évaluation automatique de la qualité.
