Donner une réponse brève, concise et directe : pour le marketing et les attentes du marché. Le terme « IA » se vend. Après le boom de l'IA générative dans les médias, les entreprises de traduction ne veulent pas sembler être laissées pour compte dans la vague technologique. Bien qu'à une époque, la « traduction automatique neuronale » (NMT) semblait à la pointe, aujourd'hui cette étiquette est éclipsée par l'attrait de l'acronyme « IA ».

En conséquence, de nombreuses entreprises continuent d'utiliser leurs moteurs NMT habituels, mais les promeuvent désormais comme des solutions de traduction « alimentées par l'IA ». Par exemple, DeepL décrit sa plateforme comme « la solution de traduction ultime alimentée par l'IA pour les entreprises ». Sur leur site web, ils déclarent : Notre IA est capable de traduire avec précision...

En pratique, la technologie centrale de DeepL reste un traducteur neuronal hautement entraîné avec des données bilingues (et récemment élargi avec un LLM). Ils n'ont pas cessé d'utiliser les réseaux neuronaux ni découvert une nouvelle forme d'alchimie ; ils ont simplement commencé à la commercialiser sous le terme plus large de « IA ».

Pourquoi ce changement de marque ? Il y a plusieurs raisons :

[Table des matières]

Profiter de la tendance

Les clients de tous les secteurs sont enthousiasmés par l'intelligence artificielle. Si une entreprise de traduction parle leur langue (littéralement) et leur promet une « traduction IA », cela semble plus innovant que de dire « traduction automatique ». Le terme « traduction automatique » peut évoquer des images de traductions trop littérales ou d'erreurs comiques du passé, tandis que « IA » suggère intelligence, apprentissage et modernité.

Informer le client

Paradoxalement, de nombreux utilisateurs ne savent pas que la traduction automatique moderne était déjà de l'IA. Après ChatGPT, certains dirigeants ou clients ont commencé à demander aux entreprises : « Utilisez-vous l'IA pour traduire ? ». Si l'entreprise devait répondre : « Non, nous utilisons la NMT », le client pourrait ne pas comprendre que c'est en fait la même chose. Pour simplifier les choses, ils disent « Oui, nous utilisons l'IA ». En ce sens, beaucoup de gens demandent si l'IA peut traduire sans réaliser que cette capacité n'est ni nouvelle ni exclusive aux récents LLM, puisque la NMT le faisait déjà. Ainsi, les entreprises se clarifient et disent : « Oui, nous offrons l'IA dans les traductions (nous avions la NMT, qui est de l'IA) ».

Maintenir la pertinence

Après ChatGPT, il y a une croyance qu'une entreprise ne mentionnant pas l'IA est à la traîne. Même si elles continuent d'utiliser les mêmes outils, mettre l'accent sur « l'intelligence artificielle » dans leur proposition de valeur leur permet de se positionner comme faisant partie de la transformation numérique actuelle.

En résumé, les entreprises de traduction continuent d'utiliser principalement la NMT, mais elles la « rebrandent » comme IA pour capter l'attention. C'est plus un changement de discours que de technologie sous-jacente. Évidemment, cela ne signifie pas qu'elles trompent sur ses capacités (un bon moteur NMT est en effet une IA puissante). Cependant, cela peut prêter à confusion si les clients supposent que l'utilisation de « l'IA » garantit une « qualité immédiate semblable à celle d'un humain » dans les traductions ou implique que des systèmes tels que GPT-4 sont utilisés alors qu'ils ne le sont pas. Pour cette raison, il vaut la peine de comprendre ce que l'étiquette « IA » représente réellement dans chaque situation.