Vous pourriez penser que les nouvelles startups d’IA générative comme Eleven Labs sont le jeu le plus en vogue en ville pour les services de traduction. Mais la traduction vocale a été précédée depuis longtemps par un autre marché, ciblé depuis quelques temps par les startups : la traduction de contenu. Toute entreprise ayant une présence internationale a besoin de faire traduire son contenu dans le monde entier, cela reste donc un marché important. En témoignent les 106 millions de dollars levés à ce jour par des sociétés comme Unbabel au Portugal (qui ont levé 60 millions de dollars en dernier lieu ).
EasyTranslate , spécialisé dans la traduction de contenu, existe depuis 2010 et utilise des modèles d'apprentissage automatique pour identifier les traducteurs indépendants les mieux adaptés pour traduire des types spécifiques de contenu. Mais maintenant, il s'oriente dans une nouvelle direction avec une nouvelle plate-forme générative basée sur l'IA qu'il appelle « HumanAI ».
"Nous avons fait pivoter l'ensemble du modèle commercial, passant d'un modèle commercial basé sur les services humains à celui de fournisseur de technologie d'IA, réduisant ainsi les coûts et accélérant le processus", a déclaré le fondateur de l'entreprise, Frederik R. Pedersen, à TechCrunch.
La plupart des services de traduction proposent du contenu traduit automatiquement, avec une petite partie éditée par des humains. Cependant, les traducteurs doivent souvent évaluer l’intégralité de la traduction générée automatiquement pour comprendre le contexte et donner un sens au contenu. La plate-forme HumanAI d'EasyTranslate renverse cette situation, en absorbant le contenu, en le mélangeant avec des modèles de langage étendus (LLM) et en utilisant la mémoire à court terme dans le LLM pour traduire le contenu avec plus de précision. De plus, cela impliquera des humains uniquement là où cela est nécessaire, réduisant ainsi les délais et les coûts de traduction.
Pour ce faire, HumanAI utilise un mix de LLM, dont celui proposé par OpenAI, ainsi que ses propres systèmes de recommandation. La plateforme utilise ses propres algorithmes et données clients pour fournir une traduction de contenu personnalisée.
Le secret du pivot, a déclaré Pedersen, consiste à utiliser les LLM pour générer une mémoire à court terme afin que la plate-forme puisse lire une traduction en anglais générique et la transformer en anglais spécifique. Il « vecteurs » le contenu dans une base de données, lui permettant d'effectuer une recherche sémantique et de trouver des similitudes entre les contenus, qui sont ensuite utilisés pour créer une mémoire à court terme avec un LLM (c'est également appelé génération augmentée par récupération ).
Cela signifie que la plate-forme peut utiliser n'importe quel nombre de LLM pour traduire, par exemple, l'anglais utilisé dans les textes marketing ou l'anglais utilisé dans les rapports financiers, tout en préservant le sens du texte.
« Nous pouvons combiner les moteurs de traduction automatique neuronale plus traditionnels avec des données spécifiques au client pour créer une base pour le processus de localisation et de traduction. Ainsi, passer d’un langage générique à un langage spécifique au client, par exemple », a-t-il déclaré.
Pourquoi est-ce important ? Pedersen a expliqué : « Vous pouvez obtenir une traduction automatique grammaticalement parfaite, mais elle peut toujours ne pas sonner correctement. Nous identifions donc quelle partie du contenu a un faible score de confiance, puis faisons appel à des humains pour le corriger. Cette combinaison augmente considérablement notre productivité.
Pederson a affirmé que HumanAI pouvait réduire les coûts de traduction de 90 % et finissait par facturer ses services à 0,01 € par mot traduit. Ses clients comprennent des entreprises mondiales telles que Wix et Monday.com.
Et la tarification est un casse-tête particulièrement crucial à résoudre dans ce domaine, car les entreprises ont beaucoup de contenu à traduire.
« Si vous regardez Adobe, ils disposent d'une équipe complète qui s'occupe uniquement de la manière dont les terminologies s'alignent sur les marchés. Et si nous regardons les marques mondiales, des efforts considérables sont déployés pour garantir qu'elles sont perçues de la bonne manière au niveau local », a déclaré Pedersen.
La question est cependant de savoir qu’est-ce qui aidera EasyTranslate à rivaliser avec les solutions purement basées sur l’IA, qui sont susceptibles de s’améliorer avec le temps ?
« Notre objectif n’est pas de devenir un pur [service] d’IA. Je pense que notre objectif est de créer la valeur ajoutée de la combinaison des humains et de l’IA, et de fournir ce service aux clients. L’IA a encore besoin de retours humains pour être améliorée », a-t-il déclaré.
« C'est une chose de dire que vous souhaitez mettre en œuvre toute la création de contenu, toute la traduction, et une autre de vous assurer que vous pouvez réellement contrôler le modèle. Il faut des humains pour contrôler les modèles, car les humains ne sont pas des machines et le langage change constamment.
EasyTranslate a levé un total de 3 millions d'euros à ce jour et est soutenu par du capital-investissement, du financement par emprunt, des investisseurs providentiels à Copenhague et le Fonds danois pour l'innovation.