Traduction automatique et grands modèles de langage : comprendre la différence

Nov 07, 2025

L’intelligence artificielle transforme la façon dont les contenus multilingues sont produits dans tous les secteurs, y compris celui des sciences de la vie. Pourtant, les termes traduction automatique (MT) et grands modèles de langage (LLM) sont souvent confondus alors qu’ils désignent des technologies très différentes. Comprendre leur fonctionnement et leurs points forts respectifs aide les entreprises à faire des choix éclairés pour gérer des contenus sensibles et essentiels, tels que la documentation clinique, l’étiquetage des dispositifs médicaux ou les supports destinés aux patients.

Comment fonctionne la traduction automatique traditionnelle

La traduction automatique telle que nous la connaissons aujourd’hui repose sur des réseaux neuronaux. Les systèmes de traduction neuronale automatique (NMT), comme Google Translate ou DeepL, sont spécialement entraînés pour traduire un texte d’une langue vers une autre. Ils s’appuient sur de vastes ensembles de données bilingues parallèles, comprenant des millions de phrases alignées, pour apprendre les schémas statistiques qui leur permettent de prédire comment une phrase doit être traduite.

Ces modèles sont conçus pour une tâche précise : la traduction. Lorsque le texte source respecte une grammaire claire et une terminologie stable, la traduction automatique offre vitesse et cohérence. Pour des contenus répétitifs et techniques, tels que des modes d’emploi, des modèles réglementaires ou des formulaires cliniques, la NMT peut atteindre une grande précision, surtout lorsqu’elle est adaptée à un domaine spécifique.

Cependant, ces systèmes présentent aussi des limites. Ils gèrent difficilement :
• l’ambiguïté ou le langage créatif
• les dépendances entre plusieurs phrases
• le contexte au-delà du segment immédiat à traduire

Parce qu’ils traitent le texte phrase par phrase, ils peuvent manquer des nuances contextuelles ou ne pas adapter le ton et le style au public visé, un enjeu pourtant essentiel dans les contenus destinés aux patients ou à la communication marketing.

Comment fonctionnent les grands modèles de langage

Les grands modèles de langage, comme GPT ou Claude, adoptent une approche différente. Ce sont des systèmes polyvalents entraînés non seulement à traduire, mais aussi à prédire le mot suivant dans tout type de texte. Ils ont été exposés à d’immenses volumes de données multilingues, comprenant des livres, des articles, des sites web et des conversations dans de nombreuses langues et sur une grande variété de sujets. Cet apprentissage large leur permet de reconnaître des schémas de sens, de ton et de style bien au-delà de la simple correspondance bilingue.

Contrairement à la traduction automatique classique, les LLM peuvent prendre en compte le contexte d’un paragraphe ou d’un document entier. Ils comprennent les relations entre les phrases et savent adapter le ton à différents publics. Cela leur donne un avantage pour produire un texte fluide, naturel et stylistiquement cohérent. Ils gèrent également mieux les idiomes et les structures de phrases complexes que les modèles de traduction standard.

En revanche, les LLM ne sont pas des moteurs de traduction spécialisés. Leur production peut être créative ou interprétative, ce qui signifie que la précision factuelle ou réglementaire n’est pas garantie. Ils peuvent aussi introduire des erreurs plausibles mais fausses, un risque important dans un contexte scientifique ou médical.

En résumé, la traduction automatique se concentre sur la précision et la cohérence, tandis que les LLM excellent dans la fluidité et l’adaptation contextuelle. Ces deux forces sont précieuses, mais aucune des deux technologies n’est parfaite isolément.

MT et LLM : une comparaison directe

Caractéristique	Traduction automatique (NMT)	Grand modèle de langage (LLM)
Objectif	Conçu spécifiquement pour la traduction	Conçu pour de multiples tâches, dont la traduction
Données d’apprentissage	Corpus bilingues parallèles	Données multilingues et monolingues issues de divers domaines
Focalisation	Précision au niveau du segment et cohérence terminologique	Compréhension du contexte, fluidité et naturel du langage
Forces	Rapide, cohérent, prévisible	Contextuel, adaptatif, stylistiquement riche
Limites	Littéral, peu flexible, limité au contexte local	Peut inventer ou modifier le sens d’une information

Cette comparaison montre que les meilleures stratégies de traduction combinent les deux technologies plutôt que d’en choisir une seule.

Des performances variables selon la langue et le type de document

Dans les sciences de la vie, les défis de traduction varient considérablement selon le type de contenu. Un manuel d’utilisation ou un dossier réglementaire exige un contrôle terminologique strict et une mise en forme constante, ce qui favorise la NMT. En revanche, les contenus destinés aux patients, tels que les brochures d’information ou les interfaces d’applications de santé, bénéficient davantage de la capacité des LLM à comprendre le ton, le contexte et la nuance émotionnelle.

Les performances varient également selon les paires de langues. Pour les langues largement utilisées, où les données d’apprentissage sont abondantes, la NMT donne souvent de très bons résultats. Pour les langues moins répandues ou les domaines très spécialisés, les LLM peuvent surpasser la traduction automatique en s’appuyant sur une compréhension contextuelle plus large plutôt que sur des équivalents directs.

C’est pourquoi le choix entre MT et LLM ne doit pas être théorique, mais empirique, fondé sur des tests et des comparaisons pour chaque type de projet.

Chez Novalins, les deux technologies se complètent

Chez Novalins, nous utilisons à la fois la traduction automatique et les grands modèles de langage dans nos processus de traduction assistés par l’IA, toujours sous la supervision d’experts des sciences de la vie. Avant de mettre en place un flux de travail, nous testons les sorties des deux technologies sur un échantillon représentatif du contenu du client afin de déterminer laquelle offre les meilleurs résultats.

Les critères d’évaluation incluent :
• la précision terminologique
• la fluidité des phrases
• la cohérence entre les segments
• la conformité réglementaire
• la pertinence culturelle et stylistique

Dans de nombreux cas, la traduction automatique reste la meilleure option pour les textes très techniques ou répétitifs. Dans d’autres, les LLM offrent une meilleure lisibilité et une compréhension contextuelle plus fine. En testant les deux approches, nous trouvons l’équilibre idéal entre coût, rapidité et qualité pour chaque projet.

Tous les contenus générés avec l’aide de l’IA sont ensuite révisés et validés par des traducteurs médicaux et des experts du domaine. Cette supervision humaine garantit que le texte final est exact, conforme et aligné sur les standards de qualité du client.

L’avenir de la traduction dans les sciences de la vie

À mesure que l’IA évolue, la frontière entre traduction automatique et LLM tend à s’estomper. Certains systèmes modernes intègrent déjà les deux approches, en utilisant les LLM pour améliorer la fluidité ou corriger les incohérences stylistiques de la traduction automatique.

Cependant, la technologie seule ne suffit pas à assurer la conformité ni la sécurité des patients. La traduction dans les sciences de la vie nécessitera toujours le discernement, l’éthique et la compréhension du contexte que seuls les experts humains peuvent apporter.

Chez Novalins, nous considérons l’IA non comme un substitut, mais comme un outil de précision. Associée à l’expertise humaine, elle permet d’obtenir les meilleurs résultats pour la communication multilingue dans le domaine de la santé et des sciences de la vie.

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