Le langage, le cœur souvent négligé d'une expérience client numérique, offre aux marques la possibilité de faire évoluer leurs produits et services pour le marché mondial. L'utilisation de l'IA pour la localisation permet aux entreprises de générer des copies de haute qualité avec une plus grande efficacité, un atout pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs.
Dans notre récent webinaire sur la journée de l'IA, notre panel d'experts en IA et en localisation met en lumière le mystère entourant la maîtrise en droit et l'IA contextuelle. Les séances d'IA de 90 minutes de LILT ont permis de combler l'écart entre la technologie d'IA de pointe, des linguistes expérimentés et les besoins de votre entreprise, et ont permis de présenter quelques orateurs qui ont révolutionné l'industrie.
Que vous regardiez la session de 90 minutes ou que vous regardiez ce résumé, vous repartirez avec une base solide en traduction IA pour vous aider à transformer votre façon d'exécuter la localisation.
Séance 1 : L'excitation autour de GPT4 + Traductions par l'IA
La première session a réuni des orateurs Andy Jolls (CMO de LILT), Spence Green (cofondateur et PDG de LILT) et Sarah Sandberg (responsable de produit principale de LILT). Green a donné le coup d'envoi avec quelques informations sur les humbles débuts de l'IA pour la localisation de LILT, en déclarant :
« —LILT est venu du laboratoire d'IA de Stanford il y a de nombreuses années. Nous avions deux objectifs fondamentaux. Premièrement, nous voulions mettre la technologie d'IA la plus avancée entre les mains des utilisateurs professionnels afin qu'ils puissent en tirer de la valeur. »
Green a ensuite souligné comment l'arrivée précoce de LILT sur le marché de ces systèmes a permis à LILT de développer une IA qui offre aux entreprises un retour sur investissement immédiat.
Sandberg a fait une démonstration en direct du moteur d'IA contextuelle de LILT, en présentant les trois caractéristiques clés du produit :
• Adaptation
• Prédiction
• Comparaison.
Green a ensuite décrit comment GPT-4 modifiera les flux de travail de localisation existants, en expliquant : «
Je pense que les gens vont être vraiment enthousiasmés par la fluidité du système, et ce sera le même niveau d'amélioration que nous avons vu en 2016 et 2017, lorsque nous avons opté pour des approches de réseaux neuronaux. Je pense également que ce qui est vraiment excitant, c'est que ces systèmes peuvent être utilisés pour de nombreuses autres tâches intéressantes dans le langage de l'entreprise, comme l'assurance de la qualité et la génération de texte à partir de zéro... nous travaillons sur certains produits qui vont vraiment changer fondamentalement les flux de travail : créer, traduire et publier un flux de travail qui existe depuis de nombreuses années. »
Lors de la séance de questions-réponses, Green a offert un aperçu essentiel lorsqu'on lui a demandé comment le système d'IA de LILT se compare à Chat GPT, en déclarant : «
Je veux vraiment encourager les gens à comparer l'efficacité de l'apprentissage dans le contexte entre différents systèmes et à ne pas se focaliser sur les différences entre les différents fournisseurs, car lorsque vous opérationnalisez cela dans la pratique, vous devez tirer le maximum de valeur de l'apprentissage dans le contexte. »
Green a également défini l'apprentissage dans le contexte : « ... l'idée de base de l'apprentissage dans le contenu est que vous appreniez en temps réel sur les données... ce que vous voulez
faire, c'est avoir un système qui apprend de [chaque démonstration] pour que sa prochaine prédiction soit meilleure. »
Avec l'apprentissage en direct, votre stratégie de localisation par l'IA présente l'avantage d'un système qui apprend au fur et à mesure des retours des linguistes.
Séance 2 : Démystifier les grands modèles de langage et l'impact de l'utilisation de connecteurs pour accélérer votre activité
Pour la deuxième session, Brittney Benchoff (responsable des produits LILT) a été rejointe par Joern Wuebker (directeur de la recherche LILT) et Tim Gallant (ingénieur du personnel principal LILT).
Wuebker a lancé la deuxième session en expliquant comment l'IA contextuelle fonctionne et pourquoi elle est essentielle pour former des LLM : « Il s'agit d'une classe de systèmes d'intelligence artificielle qui peuvent comprendre et interpréter le contenu de pratiquement n'importe quelle situation ou requête, et ajuster ses réponses pour
qu'elles soient adaptées à la situation, pour qu'elles soient parfaitement syntextualisées. Et lorsque nous examinons notre flux de travail en linguiste humain, qui est visualisé ici, vous pouvez voir au cœur que nous avons le moteur d'IA contextuelle de LILT, qui est essentiellement un grand modèle de langage sous le capot, similaire à GPT-4. »
Wuebker a ensuite fourni quelques faits sur le moteur d'IA contextuelle de LILT, notamment :
• Il est sous le capot d'une architecture de transformateur de transformateur de décodeur dite encodeur, qui est similaire à GPT-4.
• Le modèle de LILT est plus de 1000 fois plus compact que le GPT-4, ce qui signifie qu'il peut être déployé pour un apprentissage en temps réel et rapidement achevé avec une faible latence en temps réel par les linguistes et peut être déployé sur la propre infrastructure informatique de votre client.
• L'apprentissage en contenu est réalisé grâce à des couches d'adaptateur, une technologie introduite ou inventée par des chercheurs de Google en 2019, qui élimine la nécessité de cycles de recyclage manuels.
Wuebker a fourni un modèle de transformateur et a expliqué l'importance de la visualisation : «
Le travail du codeur final [sur le côté gauche] est de prendre une phrase dans la langue source et de la transformer en une liste de nombres. Les chiffres sont la façon dont le modèle interprète et comprend le sens d'une phrase... Le décodeur est sur le côté droit, il doit prendre ces chiffres, interpréter leur signification comme le sens d'une phrase et les transformer en une phrase lisible dans la langue cible. »
Wuebker a fourni des statistiques sur la façon dont l'IA pour la localisation de LILT est à la hauteur, déclarant : « ..avec une précision de prédiction des mots de 85
%... en termes de finances, cela signifie essentiellement que vous pouvez, traduire la même chose ou que nous pouvons traduire deux fois plus de données, deux fois plus de volume avec le même budget, ou permettre de traduire encore plus rapidement des volumes de contenus. »
Gallant a fourni une autre démonstration des avantages de la plateforme LILT pour des clients, notamment Figma et Shopify.
Session 3 : L'avenir du travail avec la technologie de l'IA
La troisième session a accueilli Andreas Laursen (directeur de la gestion des programmes LILT) et Jesse Rosenbaum (spécialiste de la sécurité et de la compliance chez LILT). Laursen répond à certaines des préoccupations et des angoisses qui peuvent découler de la nouvelle technologie, ainsi que la crainte que la qualité ne soit sacrifiée par l'efficacité de la technologie
d'IA.Laursen explique ce que l'IA contextuelle signifie pour les linguistes : «
Avec les linguistes, l'IA représente une technologie dans laquelle ils peuvent réellement apprendre, investir et se spécialiser très rapidement. Et cela leur donne le pouvoir de vraiment définir leurs propres termes. Ils peuvent devenir très bons en IA et être très productifs, ce qui offre une valeur ajoutée massive aux clients. Et cela les rend encore plus demandées, vous le savez. »
Rosenbaum commente les normes élevées de sécurité et de sûreté que possède le système d'IA de LILT, en disant : «
Le gouvernement a certaines des normes les plus élevées qui soient en matière de sécurité et de respect. Et donc, si nous sommes en mesure de nous déployer sur ces systèmes vraiment sensibles et sécurisés, il répond de loin aux exigences commerciales. »
Au cours de la séance de questions-réponses, le PDG de LILT a en outre apporté son soutien à la sécurité globale en ajoutant : « Nous créons et possédons tous les logiciels utilisés, y compris la manière dont nous
distribuons les données à notre chaîne d'approvisionnement de la traduction. Ainsi, nos clients professionnels peuvent être assurés qu'ils ont une maîtrise complète de vos données et de leur utilisation. »
Révolutionnez votre IA pour la localisation avec LILT
Avec de nombreuses technologies d'IA disponibles, les entreprises doivent faire preuve de diligence raisonnable et choisir la bonne solution d'IA. Peu importe votre rôle, que vous gériez des programmes ou que vous soyez traducteur, nous espérons que vous en avez appris davantage sur l'avenir de l'IA et du langage.
Beaucoup de gens attendaient de faire le grand saut dans les outils d'IA, et c'est le meilleur moment pour le faire. LILT est le partenaire qui vous aide à traduire vos contenus et vos médias par l'IA. Nous avons la plus grande expérience dans le déploiement de systèmes d'IA pour intégrer la dernière technologie de pointe dans le langage de l'entreprise.
Que vous envisagiez de mettre en œuvre une approche d'IA dans votre entreprise ou que vous ayez déjà commencé le processus, ce webinaire résume bien tous les sujets que vous devriez prendre en compte lors de la sélection de votre partenaire.
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