Les données linguistiques s’accumulent rapidement au cours du processus de traduction : avec chaque traduction, la mémoire de traduction augmente pour chaque sens de traduction et, selon le processus, la base de données terminologique augmente également en parallèle. Les données collectées doivent assurer la cohérence avec les traductions précédentes, garantir une utilisation correcte du langage technique et économiser des efforts et des coûts. Les données linguistiques sont sans aucun doute précieuses et peuvent également être utilisées pour de nombreux autres processus de l’entreprise, par exemple pour la gestion des connaissances et l’assistance à la clientèle.

Cependant, lorsque les volumes de données sont importants, il y a toujours un risque que ces données soient difficiles à gérer et à manipuler. Plusieurs occurrences de TM pour un segment initial identique entraînent par exemple une augmentation du travail de contrôle lors de la traduction et un calcul plus élevé du segment, bien que la traduction soit en fait déjà disponible. Des segmentations erronées, des importations non vérifiées d’anciennes données et la fusion de différentes sources de données peuvent également entraîner une croissance incontrôlée des bases de données.

Pour savoir comment vous pouvez déjà contribuer à des données linguistiques plus propres avec vos textes sources, consultez notre article de blog sur la rédaction adaptée à la traduction (EN).

La capacité d’utilisation des données linguistiques ne se limite plus depuis longtemps au processus de traduction. Les données issues de la traduction revêtent également une grande importance dans la gestion des connaissances, la rédaction technique et l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). Elles peuvent par exemple servir à affiner les Large Language Models (LLM) afin d’ajouter à un modèle pré-entraîné général des contenus spécifiques à l’entreprise. Les données terminologiques, quant à elles, sont importantes aussi bien lors de la création du texte source que lors de la traduction automatique, afin de garantir que le langage technique souhaité soit employé dans les textes.

Plus l’utilisation des données linguistiques est vaste, plus il est important qu’elles soient utilisables de manière pertinente et que leur mise à disposition soit propre. La qualité prime sur la quantité : dans le domaine de la traduction automatique neuronale, des données d’apprentissage non pertinentes peuvent dégrader le résultat de la traduction. Dans le cas des LLM, de grandes quantités de données entraînent en outre des coûts et diluent le résultat en raison d’entrées que les machines ne peuvent pas utiliser pour l’apprentissage ou qui sont sources d’ambiguïtés. Les données existantes deviennent ainsi une charge de données.

Avec oneCleanup, nous aidons les entreprises à contrôler, entretenir et nettoyer leurs données linguistiques. Nous mettons en commun notre savoir-faire linguistique et technologique de plusieurs décennies pour offrir un service complet et intelligent. Vos données sont analysées directement à partir des bases de données ou via des formats d’échange et peuvent être nettoyées tant sur le plan formel que linguistique. oneCleanup convient aux stocks de données de toutes tailles. Comme chaque base de données peut avoir ses particularités, toutes les étapes de contrôle peuvent également être adaptées individuellement afin d’intervenir exactement là où cela est le plus important pour votre entreprise.

Les données sont une nouvelle mine d’or, mais il faut d’abord libérer leur potentiel. En effet, les bases de données de grande taille deviennent rapidement inefficaces et difficiles à gérer. Vous souhaitez nettoyer des données de mémoires de traduction qui ont évolué pendant des années ou compléter des données terminologiques manquantes ? Grâce au scripting et à l’automatisation, oneCleanup nous permet d’effectuer une évaluation rapide et ciblée de grandes quantités de données. Des résultats d’analyse clairs donnent une vue d’ensemble du potentiel de nettoyage et peuvent être directement traités si nécessaire.

L’objectif de oneCleanup est d’obtenir un ensemble réduit et propre de données de mémoires de traduction et de terminologie, parfaitement adapté à votre scénario d’utilisation. Finies donc les bases de données surdimensionnées et imprécises qui donnent plus de travail qu’elles n’apportent d’avantages !

L’évaluation des résultats de l’analyse est effectuée par notre équipe expérimentée afin d’initier et de mettre en place des mesures de nettoyage. Nous soulignons ainsi notre exigence de qualité élevée, car nous n’effectuons ce nettoyage que là où il existe un potentiel correspondant. Nos analyses détaillées permettent également de mettre en œuvre des étapes progressives de nettoyage, afin que les données restent opérationnelles à tout moment.