L’intelligence artificielle améliore fortement la traduction automatique.
Mais un point reste déterminant pour la qualité finale : la terminologie.
Sans termes clairs et validés, même les meilleurs moteurs produisent des résultats incohérents.
Pourquoi la terminologie est clé
Une terminologie maîtrisée permet de :
- garantir la cohérence des contenus
- éviter les ambiguïtés
- améliorer immédiatement la qualité des traductions automatiques
- réduire les efforts de post-édition
C’est un levier direct sur la qualité… et sur les coûts.
Une approche simple en 3 étapes
1. Extraire les termes existants
Les contenus sont analysés pour identifier automatiquement les termes clés et les incohérences (via Transit NXT).
2. Structurer une base de référence
Les termes sont centralisés, définis et validés dans TermStar.
On y précise aussi les synonymes à éviter.
3. Réutiliser dans les traductions
La terminologie est intégrée directement dans les flux de traduction.
Les bons termes sont proposés automatiquement, y compris pour la traduction automatique.
Un impact immédiat
Une terminologie bien structurée permet :
- des traductions plus fiables dès la première version
- moins de corrections manuelles
- une meilleure cohérence dans le temps
Chaque projet enrichit la base existante, ce qui améliore progressivement l’ensemble des traductions.
Aller plus loin : partager la terminologie
Avec des outils comme WebTerm, la terminologie devient accessible à toute l’entreprise.
Résultat :
- tout le monde utilise les mêmes termes
- les mises à jour sont centralisées
- la cohérence est maintenue, même sur des volumes importants
Conclusion
La qualité des traductions ne dépend pas uniquement des outils.
Elle repose d’abord sur la qualité des données utilisées.
Structurer sa terminologie, c’est améliorer à la fois ses traductions.


