Manta: un outil développé par Stingray pour réduire les frais de traduction
Par Stingray | Publiée le 11 décembre 2024
Problématique et objectifs poursuivis
Problème
- Face aux défis de la traduction de contenus diversifiés et multilingues, nous avons réalisé la nécessité de développer un outil interne. La dépendance à la sous-traitance entraînait des coûts élevés et des délais prolongés, nuisant à notre efficacité. Pour garantir une qualité irréprochable dans divers domaines, nous avons conçu Manta, une solution sur mesure pour optimiser nos ressources et améliorer notre réactivité.
- Coûts élevés : La sous-traitance des services de traduction engendre des dépenses importantes.
- Délais prolongés : Les nombreux allers-retours rallongent les délais de traitement.
- Complexité multilingue : La gestion de plusieurs langues nécessite une approche rigoureuse.
- Volume élevé : La gestion des sous-titres et autres contenus exige une attention particulière pour maintenir la qualité.
- Exigences de qualité : Les documents légaux et descriptions de concerts requièrent une précision irréprochable.
Objectifs
- Réduction des coûts : Diminuer les dépenses en éliminant la sous-traitance.
- Gain de temps : Accélérer le processus de traduction pour plus d'efficacité.
- Internalisation des opérations : Ramener les traductions à l’interne pour un meilleur contrôle.
- Assurance qualité : Garantir une qualité constante pour les documents critiques.
- Livraison rapide : Accélérer la livraison des traductions pour répondre aux besoins de l'entreprise.
- Multilinguisme étendu : Couvrir un large éventail de langues pour divers contenus.
Solution proposée
Solution
Nous avons créé Manta, un agent de traduction IA avancé, qui va au-delà de la simple traduction. Il offre des profils linguistiques adaptés et suit des directives spécifiques pour chaque type de contenu, intégrant un style et des termes propres à chaque domaine. Manta traduit plus rapidement que les méthodes traditionnelles, tout en assurant une haute qualité et une précision contextuelle.
Principe
Manta utilise des algorithmes d'IA pour analyser et traduire des textes en tenant compte du contexte linguistique et culturel. Le système permet aux utilisateurs de choisir le profil linguistique approprié et applique des directives spécifiques selon le type de contenu. Il bénéficie également des améliorations apportées par les nouveaux modèles d’IA.
Manta veille à conserver la synchronisation originale des sous-titres tout en respectant les spécificités des dialogues, garantissant une traduction naturelle et fidèle au contexte. De plus, pour préserver leur intégrité artistique, les paroles de chansons et les titres, tels que ceux de Radiohead, ne sont pas traduits.
Expérience utilisateur
Manta offre une interface intuitive, permettant aux utilisateurs de choisir le type de document, la langue, le profil et le style lexical. Accessible à tous les employés, il facilite la création de profils précis.
Rôle de l'IA
L'IA a été cruciale pour surmonter nos défis en traduction. Avec Manta, nous avons pu :
- Réduire les coûts : Diminution significative des dépenses de sous-traitance.
- Accélérer les délais : Augmentation de la vitesse de traduction, réduisant les délais.
- Maintenir une haute qualité : Algorithmes avancés pour une qualité constante.
- Internaliser le processus : Meilleur contrôle et intégration fluide des traductions.
- Livrer en plusieurs langues : Gestion efficace de la diversité linguistique.
Retombées obtenues
Retombées principales
Confiance renforcée en l'IA : Succès de Manta, augmentant la confiance en l'IA et l'adoption de nouvelles technologies.
Optimisation des ressources : Économies permettant de rediriger des ressources vers d'autres projets.
Incitation à l'automatisation : Succès motivant l'intégration accrue de l'IA pour d'autres processus.
Défis relevés
La résistance au changement et les inquiétudes concernant la qualité des traductions par IA ont posé des défis. Nous avons optimisé les prompts pour améliorer la qualité. Un test interne à l'aveugle a révélé une préférence pour les traductions IA, avec peu d'erreurs. Un test client a fourni des retours précieux pour ajuster nos prompts. Les tests internes avant la livraison ont été cruciaux pour garantir la qualité, nous permettant d'atteindre nos objectifs initiaux.
Conditions de réussite
Équipe mobilisée
Le projet a commencé par une preuve de concept rapide, avec un développeur dédié aux améliorations. Des tests A/B et sondages à l’aveugle ont évalué la qualité. Après validation, les traductions ont été envoyées aux clients. Cette approche a conduit à une adoption progressive. Nous continuons à améliorer le système avec GPT-4o, offrant une meilleure qualité et des coûts réduits, tout en utilisant le modèle de langage pour s'autocritiquer.
Collaborations
Les clients ont fourni des retours précieux pour améliorer nos prompts. Les employés ont activement cherché à intégrer l'outil et à proposer des améliorations, assurant une adoption réussie.
Financement reçu
Aucun programme de financement n'a été utilisé pour ce projet.
Étapes du projet
Conception et développement : Preuve de concept avec un développeur dédié.
Tests internes : Tests A/B et sondages à l'aveugle.
Feedback client : Retours des clients pour ajuster les prompts.
Adoption progressive : Gestion de la résistance et encouragement de l'adoption.
Améliorations continues : Intégration de nouvelles technologies comme GPT-4o.
Étapes du projet - à venir
Nous nous concentrons sur l'amélioration continue, avec pour objectif d'augmenter les profils disponibles et d'intégrer de nouveaux modèles de langage pour améliorer la qualité et l'efficacité des traductions.