Le Service météorologique national protège la vie et la propriété de tous les Américains lors des événements météorologiques dangereux, indépendamment de leur origine ou de la langue qu'ils parlent. Pour atteindre les 22 % des résidents des États-Unis qui parlent une langue autre que l'anglais chez eux, le NWS exige la plus haute précision en matière de traduction et de capacité de traduction instantanée des produits météorologiques dans de multiples langues, y compris les langues que le NWS n'avait jusqu'alors pas prises en charge. 

Le logiciel de traduction neural de Lilt apprend en temps réel depuis les entrées prévisionnelles de NWS. Notre outil de CAT fournit des suggestions de traduction, que les linguistes peuvent approuver ou modifier. Le système adaptatif apprend grâce aux corrections et intègre les commentaires dans les traductions futures. Cette technologie innovante permet aux linguistes de traduire plus rapidement sans sacrifier à la qualité et permet aux organisations de faire évoluer les modèles adaptés pour une traduction automatique plus précise.

In dangerous weather situations, every second counts. LILT’s adaptive translation engine is continuously learning agency-specific terminology and using NWS linguist activity to improve translation velocity. With LILT, NWS translations that previously would have taken hours will take minutes.

Une erreur de traduction dans les alertes météorologiques d'urgence pourrait avoir des conséquences humaines. Pour garantir la plus haute précision possible, les linguistes de NWS travaillent directement sur la plateforme Lilt en examinant et en approuvant les recommandations de traduction prédictives. Les mémoires adaptées qui en résultent permettent également une plus grande précision pour les flux de travail entièrement automatisés.

Les linguistes de NWS comptent sur la plateforme de traducteur Lilt pour faciliter la vérification et la modification des produits météorologiques. Notre plateforme intuitivement conçue et alimentée par l'IA supprime les étapes manuelles et redondantes, de sorte que les linguistes puissent se concentrer sur leurs compétences.