L’IA signe-t-elle la fin des agences de traduction ?

Les progrès récents de la traduction automatique, de plus en plus fine et fiable, poussent certains observateurs à penser que les machines supprimeront bientôt le besoin de traductions humaines coûteuses, y compris sur le marché des entreprises, au prix de dizaines de milliers d’emplois dans la localisation de produits et de services, l’édition, le marketing et bien d’autres secteurs, au moment même où la demande de traduction explose.

C’est pourtant une extrapolation hâtive. Les attentes suscitées par ces améliorations sont tout à fait légitimes, mais rien ne permet d’affirmer que les machines détruiront les services linguistiques en tant qu’industrie ni qu’elles réduiront drastiquement le besoin d’équipes de traduction et de mondialisation. Plusieurs raisons à cela :

1. La barre à franchir pour traduire avec succès le langage d’entreprise est nettement plus haute que pour les applications grand public.
2. Au sein même des agences, cette barre ne cesse de monter, pour plusieurs raisons :
   • il faut gérer davantage de langues et de dialectes ;
   • il faut servir davantage de secteurs verticaux spécialisés, comme le droit et la santé ;
   • le besoin augmente pour des types de documents plus variés, sur des supports transversaux spécifiques, par exemple des documents décrivant des décisions, des exigences et des systèmes ;
   • la traduction des aspects fonctionnels d’un produit (menus, documentation, etc.) est une pratique spécialisée, à laquelle les approches grand public s’appliquent mal.
3. Les technologies de traduction actuelles ne continueront pas à progresser indéfiniment à ce rythme. Les plus grandes avancées récentes viennent de l’exploitation de quantités énormes de textes déjà traduits pour entraîner des modèles capables de traduire un contenu similaire à l’avenir. Or beaucoup d’entreprises ont un contexte et une discipline bien plus pointus, et disposent de volumes de données déjà traduites bien plus faibles pour ces contextes étroits. Ce sont des défis techniques que les algorithmes d’IA commencent à peine à aborder ; leur transfert vers de nouvelles technologies, qui exigera sans doute de nouveaux travaux de recherche et développement, doit encore franchir une étape pour créer de la valeur commerciale.
4. Le nombre de langues qu’il devient avantageux de traduire augmente avec cette nouvelle approche à moindre coût, soutenue par l’IA. Ainsi, même si le coût de traduction des langues prioritaires peut baisser, le nombre de langues prioritaires émergentes continue de croître. Ces langues moins traduites disposent de moins de données, ce qui rend l’automatisation plus difficile.

Le nombre de langues et de paires de langues prises en charge par les plateformes de traduction les plus avancées ne représente qu’une fraction des langues parlées, même dans les pays développés. Traduire des contenus dans plus de 40 langues, comme le font les plus grands prestataires de services linguistiques et les éditeurs de logiciels d’entreprise, a jusqu’ici été difficile, voire impossible à justifier sur le plan des coûts : pour la plupart des entreprises, ajouter ne serait-ce qu’une seule langue à un produit représentait un coût et un délai considérables. Ces barrières sont sur le point de tomber, grâce à l’efficacité des plateformes dans le cloud, associée au gain de productivité des traducteurs qui s’appuient sur la traduction automatique.

Si certains marchés de langues dites de « longue traîne » (peu dotées en contenus enregistrés) progressent vite, rares sont ceux qui généreront un jour assez de revenus pour justifier les coûts de déploiement local dans le modèle technologique actuel, sans IA. Mais avec l’économie de plateforme, les gains d’efficacité dus à l’IA et la baisse des coûts, les agences de traduction pourront rentabiliser le temps et l’argent investis pour ajouter de nouvelles langues, tout en gardant des prix accessibles à un nombre bien plus large de clients. Cette économie permettra aussi aux agences d’augmenter sensiblement le volume de traductions qu’elles peuvent traiter, et de préserver ainsi leurs revenus et leurs marges, même lorsque les prix baissent.