Intel emploie plus de 110 000 personnes, réparties dans ses bureaux et usines dans plus de 60 pays. Avec une telle empreinte à l'international, chaque jour, Intel doit offrir une expérience cohérente à ses clients, ses employés et ses partenaires qui ont une langue et une culture différentes. C'est pourquoi l'entreprise a décidé de tirer parti de la solution de traduction optimisée par l'IA de Lilt afin de réduire les coûts et d'améliorer le temps de commercialisation.

Les services de traduction de Lilt sont possibles grâce au moteur d'IA contextuelle de Lilt, qui utilise l'IA et l'adaptation pour stimuler la productivité et l'efficacité à chaque étape du processus de localisation. Dans les quelques mois seulement qui ont suivi l'adoption de Lilt, Intel a réalisé des économies significatives sur ses coûts de traduction. Le moteur d'IA contextuelle de Lilt est instantanément formé grâce aux retours des linguistiques, ce qui permet à Intel de traduire la même quantité de contenu tout en réduisant les coûts de 40 % sur l'année. L'impact de cette réduction est significatif. En effet, une des unités commerciales d'Intel a pu doubler son volume de contenu traduit avec une augmentation négligeable du budget.

Les membres de l’équipe informatique d’Intel cherchaient à réinventer leur approche de la localisation, afin de mieux servir les parties prenantes internes. L'entreprise a tenté de moderniser ses processus de localisation. Cependant, ces tentatives ont donné des améliorations et non transformatrices. Lorsque l'entreprise a rencontré Lilt, elle a vu le potentiel qu'il y avait dans la nouvelle façon d'appliquer l'IA contextuelle à la localisation.

« Nous avons étudié les options dont nous disposions pour prendre en charge une hausse significative de la demande de services de traduction et de localisation dans l'ensemble d'Intel. Cependant, nous voulions le faire à un prix durable avec une équipe très réduite. Il était évident que nous devions adopter une approche plus agressive et un modèle plus innovant », déclare Loïc Dufresne de Virel, responsable de la localisation chez Intel.

« Lorsque nous avons rencontré l'équipe de Lilt, elle nous a convaincus par son engagement à créer un meilleur moyen de localiser des contenus en tirant parti de l'IA pour optimiser le travail effectué par les traducteurs humains. Les méthodes que nous utilisions nous ont été d'une grande utilité pendant de nombreuses années. Cependant, nous commencions à stagner. Nous devions prendre des mesures importantes immédiatement pour nous placer en tête de ligne », ajoute M. Dufresne de Virel.

L'équipe savait que l'avenir de la localisation signifiait plus de rapidité, plus d'efficacité et moins de frais. À ce titre, l'IA et l'automatisation permettent de réduire, voire d'éliminer, les efforts humains inutiles et de réserver les compétences et l'expertise humaines aux aspects les plus importants du processus.

On demandait souvent à l'équipe de localisation d'Intel de faire plus avec moins. Alors que l'entreprise continuait à se développer dans de nouveaux secteurs verticaux et de nouvelles localités, l'équipe devait répondre aux besoins des nouveaux partenaires internes avec des budgets statiques ou même réduits. Chaque nouveau partenaire commercial arrivait avec de nouveaux types de sujets et de contenu, ce qui limitait la capacité de l’équipe à tirer parti des ressources linguistiques, comme les mémoires de traduction (MT).

En outre, l'équipe de localisation n'exploitait pas pleinement l'IA et l'automatisation. En trouvant une solution qui intègre des technologies potentiellement transformatrices comme la NMT adaptative et l’automatisation intelligente, l’équipe a réalisé qu’elle pouvait obtenir un retour sur investissement plus élevé sur ses dépenses de localisation existantes.

« L’un de nos problèmes principaux était que mes collègues et moi voulions passer plus de temps à réfléchir à la stratégie de localisation d’Intel, plutôt que d’avoir à traiter les frais généraux et les complexités de gestion de fournisseurs au quotidien. En nous proposant un modèle d’affaires très simple et inclusif, Lilt nous a permis d’y arriver », explique Loïc Dufresne de Virel.

Intel avait pour objectif de maximiser son retour sur investissement sur chaque élément de son programme de localisation, de travailler avec un partenaire qui puisse l'aider à optimiser la vitesse d'exécution de traductions de la plus haute qualité, le tout à un moindre coût. De plus, elle souhaitait trouver un prestataire qui s'investisse continuellement dans la R&D afin de développer et de proposer de nouvelles fonctionnalités innovantes.

L'équipe de Dufresne de Virel est composée de vétérans de la localisation. Ils ont passé des décennies dans l'industrie et vu les technologies naître et évoluer au fil du temps. Après avoir examiné ses options, l'équipe a décidé que Lilt était le prestataire le plus même de l'aider à atteindre ses objectifs. En outre, la vision de Lilt quant à l'avenir de la localisation, ainsi que sa stratégie axée sur l'IA visant à créer cet avenir, a suscité un vif intérêt chez l'équipe de localisation d'Intel.

Intel a procédé à une première évaluation du concept au cours de laquelle elle a exploré la capacité de Lilt à évoluer rapidement et à fonctionner avec les systèmes existants d'Intel. Après avoir soigneusement analysé les performances et les coûts/avantages de la solution que Lilt avait à proposer, elle a décidé de procéder au déploiement.

« Grâce aux gains de productivité que les services de traduction optimisés par l’IA de Lilt nous permettent de réaliser, nous avons pu réduire nos coûts de traduction de 40 % par an pour le même volume de contenu. À ce titre, nous prévoyons de voir ce chiffre augmenter. Étant donné que la traduction représente une part importante de nos coûts de localisation globaux, cet aspect fut primordial pour l'entreprise », déclare Dufresne de Virel.

La clé de l'obtention de tels gains d'efficacité a été la flexibilité et l'extensibilité de la plateforme d'IA contextuelle et des connecteurs de Lilt qui ont facilité la connexion à l'infrastructure et aux flux de travail existants d'Intel. Cela nous a évité un développement personnalisé coûteux.

« Grâce à sa capacité à se brancher à nos systèmes et à nos processus existants, Lilt nous a permis de tester ses services de traduction facilement et rapidement », rapporte M. Dufresne de Virel.

En plus de cela, Intel porte un vif intérêt à la possibilité de tirer parti des fonctionnalités d'automatisation de Lilt afin de rationaliser nos processus commerciaux et de ne plus avoir autant recours à une intervention humaine dans des domaines comme la gestion, l'assurance qualité et la révision.

Lilt a fortement investi dans la R&D pour automatiser le travail manuel autant que possible sur toute la chaîne de valeur de localisation. La plateforme Lilt augmente la capacité de contenu et réduit les risques d’erreur humaine. En outre, elle est appuyée par la technologie innovante de Lilt qui permet aux traducteurs de travailler de 3 à 5 fois plus rapidement, sans compromettre la qualité.

« Après avoir terminé notre première validation de concept au troisième trimestre 2019, nous avons rapidement évolué. Les résultats parlent d'eux-mêmes. Au premier trimestre de 2020, pour l'une de nos plus grandes parties prenantes internes, nous avons doublé le volume par rapport au premier trimestre de 2019, tout en maintenant des tarifs de traduction fixes, ce qui équivaut à une amélioration de 50 % d'une année à l'autre. Bien que je sois très heureux de constater des résultats très immédiats, je me concentre plus sur ce que nous pouvons réaliser sur le plus long terme. Si nous continuons de travailler avec Lilt pour optimiser l'IA et l'automatisation, nous pourrions davantage améliorer nos processus de localisation », ajoute Loïc Dufresne de Virel.

« [L'IA contextuelle] est l'avenir de la traduction, car elle offre à la plupart des langues un incroyable niveau en termes de fluidité et de précision. La traduction automatique neuronale adaptative nous permet de dépasser les problèmes et les limites de la post-édition. Chacun optimise les capacités de son prédécesseur. Nos parties prenantes nous demandent de déployer ces solutions à grande échelle », déclare Dufresne de Virel.

C'est notamment l'engagement de Lilt à réaliser des recherches de premier plan au sein de l'industrie, en termes de traitement automatique du langage naturel et en IA contextuelle qui a influencé leur décision. L'équipe de localisation d'Intel s'est concentrée sur l'intégration de l'IA contextuelle dans son processus de localisation, car l'adoption de modèles plus précis aboutiront à un meilleur RSI sur la localisation. Mais le fardeau de la formation et de la mise à jour des modèles linguistiques pour parvenir à une traduction de haute qualité a été considérable. Toutefois, les améliorations de performance constantes apportées par Lilt ont permis à ses modèles de répondre à ces préoccupations.

« Nous voulions trouver une solution plus automatisée et plus uniformisée, où le moteur d'[IA contextuelle] apprend et s'améliore correctement au fur et à mesure que nous l'utilisons. C'est ce que la solution de Lilt nous a offert », a ajouté Dufresne de Virel.

Lilt a pour principal objectif d'aider ses clients à réussir, comme Intel, et ce, en veillant à ce que le dialogue reste ouvert sur la vision et la feuille de route des produits.

« À mesure qu'Intel développe ses capacités de localisation, c'est un véritable bonheur d'évoluer avec elle. Nous investissons continuellement dans le développement de technologies et nous nous engageons à aider nos clients comme Intel à optimiser leur RSI sur les dépenses de localisation à l'aide de l'IA et de l'automatisation », nous confie Spence Green.

« Je dirige une équipe très réduite et je compte vraiment sur l'expertise de mes fournisseurs pour continuer d'innover et de nous améliorer. Avec Lilt, nous avons trouvé l'entreprise la mieux placée pour nous aider à tirer parti de la puissance de l'[IA contextuelle] », nous rapporte Dufresne de Virel.