L’IA dans les langues à faibles ressources, pourquoi la qualité baisse et ce que cela signifie pour la traduction médicale  

À mesure que les organisations se développent sur de nouveaux marchés, les contenus multilingues deviennent essentiels. Pourtant, lorsqu’il s’agit d’utiliser l’intelligence artificielle pour la traduction, toutes les langues ne sont pas traitées de manière égale. Les récentes conclusions du rapport du European Language Council sur l’IA appliquée à la traduction et à l’interprétation révèlent un écart de performance important entre les langues disposant de ressources numériques abondantes et celles qui en manquent. 

Pour les entreprises des sciences de la vie qui traduisent des contenus critiques comme les IFU, les étiquettes, les notices patients, les interfaces logicielles ou la documentation clinique, ces écarts représentent de véritables risques en matière de conformité et de sécurité. 

Nous examinons ci-dessous ce que le rapport révèle sur les limites de l’IA dans les langues à faibles ressources et comment les entreprises des sciences de la vie peuvent protéger la qualité et la précision de leurs contenus multilingues. 

Le déséquilibre invisible dans les données d’entraînement de l’IA 

Selon le rapport, les modèles de traduction automatique sont principalement entraînés sur l’anglais et quelques langues d’Europe de l’Ouest. Ils offrent donc des performances nettement meilleures pour les langues suivantes : 

• Anglais 
• Français 
• Espagnol 
• Allemand 
• Italien 

Pour les langues à faibles ressources, la situation est très différente. Le rapport souligne que les résultats produits par l’IA montrent une baisse de qualité importante et imprévisible lorsque la langue cible dispose d’un volume limité de données numériques pour l’entraînement. 

Ces langues incluent notamment celles des régions suivantes : 

• Europe de l’Est et du Sud Est 
• Balkans 
• Asie centrale 
• Afrique 
• Asie du Sud Est 

Pour les contenus scientifiques et médicaux, les conséquences de ces écarts sont amplifiées. Les systèmes d’IA peuvent rencontrer des difficultés liées à l’exactitude terminologique, à la structure des phrases, à l’interprétation du contexte ou à la formulation réglementaire, qui sont toutes essentielles dans les sciences de la vie. 

Ce que le rapport indique sur la qualité et la fiabilité 

Les résultats de l’enquête menée auprès de 635 professionnels de la traduction dans 55 pays sont sans équivoque. 

Les répondants ont signalé que : 

• Les variations de qualité sont importantes dans les langues à faibles ressources 
• Les erreurs sont plus fréquentes et plus difficiles à anticiper 
• Les incompréhensions de l’IA augmentent lorsque le contenu est technique ou spécialisé 
• L’incohérence terminologique est un problème récurrent dans les domaines spécialisés 

Ces observations confirment ce que vivent de nombreux chefs de projet dans les industries réglementées : la production brute d’IA n’est pas suffisamment fiable pour des contenus médicaux, en particulier dans des projets multilingues internationaux. 

Pour les organisations qui lancent des produits sur plusieurs marchés, s’appuyer exclusivement sur l’IA peut entraîner des documents incohérents et des problèmes de conformité selon les régions. 

Pourquoi cela est essentiel dans la traduction des sciences de la vie 

Les contenus médicaux et pharmaceutiques ne tolèrent aucune ambiguïté. Une posologie mal traduite, un réglage d’appareil mal interprété ou un symbole d’avertissement incorrect peut mettre en danger la sécurité des patients ou retarder la mise sur le marché d’un produit. 

Les langues à faibles ressources augmentent ce risque car : 

• La terminologie médicale peut être absente des données d’entraînement 
• Les formulations réglementaires régionales peuvent ne pas être reconnues 
• Les modèles d’IA peuvent utiliser des structures génériques inadaptées au contexte médical 
• Des structures de phrases incohérentes peuvent déformer le sens clinique 

Même si l’IA offre de bonnes performances pour l’anglais ou les langues européennes majeures, le même flux de travail ne sera pas aussi fiable dans des marchés tels que la Serbie, la Lettonie, le Kazakhstan, le Vietnam ou le Kenya. 

Cela peut créer une qualité inégale entre les différentes versions linguistiques, l’un des points clés soulignés par le rapport. 

Comment Novalins garantit la qualité dans les langues à faibles ressources 

Chez Novalins, nous considérons ce déséquilibre de performance de l’IA comme un rappel du rôle indispensable de l’expertise humaine. Notre approche est conçue pour garantir l’exactitude et la cohérence dans toutes les langues, et pas seulement dans celles où l’IA est performante. 

Notre processus comprend : 

Des traducteurs médicaux experts dans chaque marché 

Nous collaborons avec des spécialistes qui maîtrisent à la fois le domaine médical et les spécificités linguistiques du marché cible. Chaque traduction reflète ainsi la terminologie locale, la phraséologie clinique et les exigences réglementaires propres à chaque région. 

Une utilisation contrôlée de l’IA, toujours complétée par une validation humaine 

L’IA peut soutenir la productivité, mais elle est systématiquement suivie d’une relecture par un expert médical. Cette combinaison permet de réduire les erreurs fréquentes dans les langues à faibles ressources. 

Le test de plusieurs moteurs de traduction automatique pour chaque paire de langues 

Avant de lancer de nouveaux projets, notre équipe évalue plusieurs moteurs de traduction automatique et solutions d’IA afin d’identifier celui qui offre les meilleures performances selon la paire de langues et le type de document. La technologie utilisée est donc adaptée aux exigences linguistiques et techniques de chaque projet. 

Un contrôle qualité structuré et conforme aux normes ISO 

Notre flux de travail intègre plusieurs niveaux de vérification, de validation et de contrôle final afin de garantir que toutes les langues respectent le même niveau de qualité. 

Une cohérence assurée dans les projets multilingues 

Qu’un projet comporte 5 ou 25 langues, nous veillons à ce que toutes les versions soient cohérentes en terminologie, en structure et en conformité, quel que soit le niveau de complexité de la langue cible. 

Pourquoi comprendre les limites de l’IA aide les clients 

Pour les entreprises de dispositifs médicaux et pharmaceutiques qui se développent à l’international, connaître les limites de l’IA permet de mieux planifier et de réduire les risques. 

Comprendre ces limites permet notamment de : 

• Éviter des problèmes de conformité dans les marchés plus petits 
• Prévenir les conflits terminologiques dans les documents multilingues 
• Garantir l’exactitude des contenus destinés aux patients et aux utilisateurs 
• Maintenir une image réglementaire et de marque cohérente à l’échelle mondiale 
• Mettre en place des flux de travail sûrs et évolutifs 

En résumé, la connaissance des écarts de performance de l’IA renforce la stratégie multilingue au lieu de la compliquer. 

Conclusion, une utilisation plus intelligente de l’IA commence par la bonne expertise 

L’IA est un outil précieux dans la traduction médicale, mais ses performances ne sont pas homogènes selon les langues. Les données du rapport du European Language Council mettent en évidence une réalité importante. Sans relecteurs médicaux humains, l’IA seule ne peut pas garantir l’exactitude, surtout pour les langues à faibles ressources où les données d’entraînement sont limitées. 

En associant l’IA à des linguistes experts et à des contrôles qualité stricts, Novalins garantit que chaque version linguistique, de l’anglais au serbe ou au vietnamien, respecte les standards élevés exigés dans les sciences de la vie. 

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