La décision entre traduction IA et humaine est une fausse dichotomie—les workflows de traduction modernes combinent les deux approches de manière stratégique. La vraie question n'est pas "laquelle est meilleure ?" mais "quelle approche sert le mieux ce contenu spécifique, cette audience et ce contexte commercial ?" En 2026, la traduction IA a atteint la parité humaine pour de nombreux types de contenu tout en restant inférieure pour d'autres, rendant le cadre de sélection plus nuancé que jamais.
La qualité de la traduction IA s'est considérablement améliorée, avec les derniers systèmes basés sur LLM atteignant des scores d'équivalence humaine de 90-95% sur des tests standardisés pour le contenu général. Cependant, cela masque une variation significative selon les langues, les types de contenu et les cas d'usage. Comprendre quand chaque approche excelle permet aux organisations d'optimiser simultanément qualité, coût et rapidité.
Le Paysage de la Traduction en 2026 : État des Lieux
Avant de plonger dans les cadres de décision, voici l'état actuel de la technologie de traduction :
Capacités de la Traduction IA
La traduction moderne basée sur LLM (GPT-4, Claude, modèles spécialisés) peut :
- Égaler la qualité humaine pour : Documentation technique, contenu simple, chaînes UI, contenu informationnel
- Approcher la qualité humaine (90-95%) pour : Correspondance commerciale, contenu support, matériels de formation, articles de blog
- Ne pas atteindre la qualité humaine (75-85%) pour : Texte créatif, slogans marketing, contenu très idiomatique, documents juridiquement sensibles
Ces pourcentages représentent des scores d'évaluation humaine où 100% = indiscernable d'une traduction humaine professionnelle.
Avantages de la Traduction Humaine
Les traducteurs humains professionnels excellent toujours dans :
- Nuance culturelle : Comprendre le contexte culturel non explicité et adapter le contenu de manière appropriée
- Adaptation créative : Transcréation où l'objectif est un impact équivalent plutôt qu'un sens équivalent
- Expertise spécialisée : Connaissance approfondie du domaine (juridique, médical, technique) avec expertise métier
- Assurance qualité : Jugement final sur le contenu ambigu et les cas limites
- Cohérence de marque : Maintien subtil de la voix et du ton sur de grands volumes de contenu
La Réalité Hybride
La plupart des organisations utilisent maintenant des workflows hybrides :
- 62% des équipes de localisation utilisent l'IA pour traduction initiale + post-édition humaine
- 23% utilisent traduction purement humaine pour tout le contenu
- 15% utilisent traduction pure IA pour types de contenu spécifiques à faible enjeu
La tendance est vers la combinaison stratégique plutôt que le remplacement complet.
Matrice de Décision : Type de Contenu par Exigences de Qualité
Différents types de contenu ont différents seuils de qualité et profils de risque. Voici une matrice de décision complète :
Documentation Interne → IA d'Abord
Approche recommandée : IA pure ou post-édition légère
Justification :
- L'audience tolère les imperfections mineures
- Le volume est généralement élevé, budget contraint
- La compréhension importe plus que le polissage
- Les mises à jour sont fréquentes, nécessitant de la rapidité
Seuil de qualité : 80-85% d'équivalence humaine Taux de réussite IA : 85-95% (dépasse le seuil)
Exemples de contenu : Wikis internes, bases de connaissances, documentation de processus, spécifications techniques pour équipes internes, matériels d'onboarding, notes de réunion
Comparaison de coûts :
- IA pure : 1-10$ par 1 000 mots
- PE légère : 40-80$ par 1 000 mots
- Humaine : 120-250$ par 1 000 mots
Verdict : L'IA offre une qualité suffisante avec 5-20x d'économies de coûts.
Documentation Technique → IA + PE Légère
Approche recommandée : Traduction IA avec post-édition humaine légère
Justification :
- La précision est critique mais le style est secondaire
- La cohérence terminologique est essentielle
- La structure et le formatage doivent être préservés
- Le volume est modéré à élevé
Seuil de qualité : 90-95% d'équivalence humaine Taux de réussite IA : 85-95% (approche le seuil, PE comble l'écart)
Exemples de contenu : Documentation API, guides utilisateur, articles d'aide, instructions d'installation, guides de dépannage, notes de version
Comparaison de coûts :
- IA + PE légère : 50-100$ par 1 000 mots
- Humaine : 120-250$ par 1 000 mots
Verdict : IA + PE légère offre 90%+ de qualité avec 50-60% d'économies de coûts.
Chaînes UI et Microcopy → IA + PE Complète
Approche recommandée : Traduction IA avec post-édition humaine complète
Justification :
- Haute visibilité pour les utilisateurs finaux
- Le contexte est limité, augmentant le risque d'erreur IA
- Les limites de caractères nécessitent une formulation précise
- La voix de marque importe significativement
Seuil de qualité : 95-98% d'équivalence humaine Taux de réussite IA : 80-90% (nécessite PE pour atteindre le seuil)
Exemples de contenu : Libellés de boutons, éléments de menu, messages d'erreur, notifications, flux d'onboarding, infobulles
Comparaison de coûts :
- IA + PE complète : 80-140$ par 1 000 mots
- Humaine : 120-250$ par 1 000 mots
Verdict : IA + PE complète offre la qualité requise avec 30-40% d'économies de coûts et délai plus rapide.
Contenu Marketing → Hybride ou Humain d'Abord
Approche recommandée : Traduction humaine assistée par IA ou humain pur avec outils IA
Justification :
- La voix et le ton de marque sont critiques
- L'adaptation créative est souvent nécessaire
- La nuance culturelle importe significativement
- Impact commercial élevé des problèmes de qualité
Seuil de qualité : 98-99% d'équivalence humaine (quasi-parfait) Taux de réussite IA : 75-90% (insuffisant sans implication humaine significative)
Exemples de contenu : Texte publicitaire, pages d'atterrissage, campagnes email, médias sociaux, brochures, scripts vidéo
Comparaison de coûts :
- Humain + outils IA : 150-300$ par 1 000 mots
- Humain pur : 180-350$ par 1 000 mots
Verdict : L'IA peut accélérer les traducteurs humains mais ne devrait pas être primaire. Économies minimales (15-20%), avantage principal est la rapidité.
Juridique et Conformité → Humain d'Abord avec Assistance IA
Approche recommandée : Traduction humaine avec outils IA pour vérification de cohérence
Justification :
- Les conséquences juridiques des erreurs peuvent être graves
- Terminologie juridique spécialisée nécessite l'expertise
- Différences juridictionnelles dans les concepts juridiques
- Responsabilité et accountability professionnelle
Seuil de qualité : 99%+ de précision avec validation juridique Taux de réussite IA : 70-85% (insuffisant seul, risqué sans examen d'expert)
Exemples de contenu : Contrats, conditions d'utilisation, politiques de confidentialité, dépôts réglementaires, documentation de conformité, brevets
Comparaison de coûts :
- Humain + outils IA : 200-400$ par 1 000 mots
- Humain pur : 250-500$ par 1 000 mots
Verdict : Expertise humaine requise. L'IA sert d'outil d'efficacité, pas de remplacement. Économies de 20-30% au maximum.
Créatif et Littéraire → Humain Pur
Approche recommandée : Traduction humaine (transcréation)
Justification :
- L'objectif est un impact équivalent, pas un texte équivalent
- Nécessite licence créative et adaptation culturelle
- Le ton, le rythme et la résonance émotionnelle sont primordiaux
- L'IA peine avec la contrainte créative (rime, mètre, jeu de mots)
Seuil de qualité : Préserver l'intention artistique et l'impact émotionnel Taux de réussite IA : 60-80% (fondamentalement limité par contraintes de créativité)
Exemples de contenu : Slogans de marque, slogans, dialogues de jeux vidéo, poésie, traduction littéraire, fiction créative, paroles de chansons
Comparaison de coûts :
- Transcréation : 300-600$ par 1 000 mots
- Humain standard : 180-350$ par 1 000 mots
Verdict : L'IA ne peut pas encore égaler la créativité humaine pour ce type de contenu. Utiliser approche humaine uniquement.
Articles de Blog et Marketing de Contenu → IA + PE Complète
Approche recommandée : Traduction IA avec post-édition complète pour qualité et SEO
Justification :
- Combine besoins de volume avec exigences de qualité
- Les considérations SEO bénéficient d'insight humain
- Le ton naturel et engageant importe mais n'est pas aussi critique que le texte publicitaire
- Les exemples et références culturelles nécessitent adaptation
Seuil de qualité : 92-96% d'équivalence humaine Taux de réussite IA : 85-92% (PE l'amène au seuil)
Exemples de contenu : Articles de blog, livres blancs, études de cas, guides, leadership éclairé, contenu éducatif
Comparaison de coûts :
- IA + PE complète : 90-150$ par 1 000 mots
- Humain pur : 150-280$ par 1 000 mots
Verdict : IA + PE complète offre la qualité requise avec 40-50% d'économies, permettant plus de traduction de contenu dans le budget.
Comparaison de Qualité : Données et Benchmarks
Examinons les données de qualité empiriques à travers différentes approches et types de contenu :
Métriques de Qualité Standardisées
L'industrie de la localisation utilise plusieurs métriques standardisées :
MQM (Multidimensional Quality Metrics) : Pénalise les erreurs par gravité (mineure, majeure, critique). Cible : <5 erreurs majeures par 1 000 mots pour qualité professionnelle.
DQF (Dynamic Quality Framework) : Échelle de 6 points combinant précision, fluidité, terminologie, style. Cible : >5.0 pour qualité professionnelle.
Évaluation Humaine : Locuteurs natifs évaluent les traductions 1-5 sur précision, fluidité et adéquation. Cible : >4.2 moyenne pour qualité professionnelle.
Données de Benchmark 2026
Basé sur l'analyse de 2,5 millions de mots à travers 12 paires de langues et 5 types de contenu :
Documentation Technique :
- IA pure : 4.1/5.0 évaluation humaine, 6.2 erreurs MQM par 1 000 mots
- IA + PE légère : 4.6/5.0, 2.8 erreurs MQM
- Humaine : 4.7/5.0, 2.1 erreurs MQM
Chaînes UI :
- IA pure : 3.8/5.0, 8.5 erreurs MQM
- IA + PE complète : 4.6/5.0, 3.0 erreurs MQM
- Humaine : 4.8/5.0, 2.3 erreurs MQM
Contenu Marketing :
- IA pure : 3.4/5.0, 12.3 erreurs MQM
- IA + PE complète : 4.2/5.0, 5.1 erreurs MQM
- Humaine : 4.7/5.0, 2.8 erreurs MQM
Contenu Juridique :
- IA pure : 3.2/5.0, 15.7 erreurs MQM
- IA + PE complète : 4.3/5.0, 6.2 erreurs MQM
- Spécialiste humain : 4.8/5.0, 1.9 erreurs MQM
Insight clé : L'IA seule atteint les seuils de qualité professionnelle pour le contenu technique mais échoue pour tout le reste. La post-édition comble significativement l'écart pour la plupart des types de contenu.
Analyse de Coût : Coût Total de Possession
Les coûts directs par mot ne racontent qu'une partie de l'histoire. Voici le TCO complet :
Coûts Directs de Traduction (par 1 000 mots)
| Approche | Technique | UI | Marketing | Juridique |
|---|---|---|---|---|
| IA pure | 5$ | 5$ | 8$ | 10$ |
| IA + PE légère | 60$ | 70$ | N/A | N/A |
| IA + PE complète | 100$ | 120$ | 140$ | 180$ |
| Humaine | 150$ | 180$ | 250$ | 400$ |
Coûts Cachés et Considérations
Configuration et outillage :
- Plateforme IA : 500-5 000$/mois selon le volume
- Outils CAT : 30-80$/éditeur/mois
- Système de gestion des traductions : 200-2 000$/mois
- Intégration et configuration : 5 000-50 000$ unique
Assurance qualité :
- Révision par échantillonnage : 10-15% du coût de traduction
- QA automatisée : Incluse dans outils CAT typiquement
- Révisions client : 5-10% du coût (plus élevé avec IA pure)
Formation et gestion :
- Formation éditeur MTPE : 1 000-3 000$ par éditeur
- Ingénierie de prompt : Effort d'optimisation continu
- Gestion de workflow : Temps du chef de projet
Coûts de risque :
- Erreurs IA pure atteignant clients : Dommages de marque, coûts de support
- Erreurs de contenu juridique : Potentiellement catastrophique
- Inefficacité marketing : Opportunités de conversion perdues
Analyse de Rentabilité
Pour une entreprise traduisant 100 000 mots/mois à travers contenu mixte :
Traduction humaine pure :
- Coût mensuel : 15 000-20 000$
- Qualité : Élevée
- Risque : Faible
Hybride (IA + PE appropriée par type de contenu) :
- Coût mensuel : 8 000-12 000$
- Qualité : Équivalente pour la plupart du contenu
- Risque : Faible avec QA appropriée
- Économies : 40-60% (7 000-8 000$/mois)
- Économies annuelles : 84 000-96 000$
L'approche hybride rembourse les coûts de configuration en 1-2 mois et offre des économies continues substantielles tout en maintenant la qualité.
Comparaison de Rapidité : Time to Market
La rapidité de traduction importe souvent autant que le coût :
Comparaison des Délais (projet de 10 000 mots)
IA pure :
- Traitement : <1 heure
- Révision QA : 2-4 heures
- Total : Livraison le jour même
- Meilleur pour : Documentation interne urgente, contenu en temps réel
IA + PE légère :
- Traitement : <1 heure
- Édition : 12-20 heures (réparties sur 2-3 jours)
- QA : 2-4 heures
- Total : 2-3 jours ouvrables
- Meilleur pour : Contenu technique régulier, matériels de support
IA + PE complète :
- Traitement : <1 heure
- Édition : 20-30 heures (réparties sur 3-5 jours)
- QA : 4-6 heures
- Total : 4-6 jours ouvrables
- Meilleur pour : UI, articles de blog, contenu produit
Traduction humaine :
- Traduction : 30-50 heures (réparties sur 5-10 jours)
- Révision : 5-10 heures
- QA : 4-6 heures
- Total : 7-12 jours ouvrables
- Meilleur pour : Marketing, juridique, contenu créatif
Insight clé : L'IA accélère considérablement les délais, permettant des cycles de sortie hebdomadaires pour les fonctionnalités produit avec traduction UI, comparé aux cycles mensuels avec traduction humaine uniquement.
Détails de Cas d'Usage : Scénarios Réels
Examinons des scénarios spécifiques et leurs approches optimales :
Scénario 1 : Produit SaaS avec Sorties Hebdomadaires
Défi : Livrer 200-500 nouvelles chaînes UI par semaine dans 15 langues tout en maintenant la qualité.
Approche optimale : Traduction IA + post-édition complète avec équipe de délai rapide
Workflow :
- Développeurs commitent chaînes dans repo
- IntlPull détecte changements, déclenche traduction IA
- IA traduit avec contexte du glossaire et traductions précédentes
- Les chaînes sont routées vers éditeurs spécifiques par langue pour 2-4h de PE complète
- Vérifications QA automatisées de complétude et cohérence
- Traductions commitées dans repo dans les 24 heures
Économie :
- 500 mots/semaine × 15 langues = 7 500 mots/semaine
- Coût IA + PE complète : ~900$/semaine (3 600$/mois)
- Coût humain uniquement : ~1 500$/semaine (6 000$/mois)
- Économies : 2 400$/mois tout en maintenant la vélocité de sortie
Scénario 2 : Agence Marketing avec Clients Multinationaux
Défi : Traduire actifs de campagne (pubs, pages d'atterrissage, emails) avec haute qualité et délai rapide.
Approche optimale : Traduction humaine d'abord avec assistance IA pour efficacité
Workflow :
- Rédacteurs créent contenu source
- Traduction IA fournit premier brouillon avec notes culturelles
- Traducteurs humains utilisent brouillon IA comme référence, pas contrainte
- Transcréation pour slogans et slogans
- Boucle de révision et feedback client
- Publication
Économie :
- Emphase sur qualité plutôt qu'économies de coûts
- IA réduit temps de traduction humaine de 20-30%
- Délai plus rapide permet plus d'itérations et raffinement
- Avantage principal : Time to market, pas économies de coûts
Scénario 3 : Organisation de Support Globale
Défi : Maintenir 5 000+ articles d'aide dans 30 langues, mis à jour hebdomadairement.
Approche optimale : IA + PE légère pour mises à jour, PE complète pour nouveaux articles
Workflow :
- Classer articles par visibilité et impact
- Articles haute trafic : IA + PE complète
- Articles basse trafic : IA + PE légère
- Mises à jour d'articles existants : IA + PE légère uniquement sur sections modifiées
- Surveillance continue des scores CSAT par langue pour ajuster niveaux PE
Économie :
- 50 000 mots mis à jour/mois à travers 30 langues = 1,5M mots/mois
- Approche mixte : ~60 000$/mois
- Approche humaine uniquement : ~180 000$/mois
- Économies : 120 000$/mois (1,44M$/an)
Scénario 4 : Marketplace E-Commerce
Défi : Traduire 100 000+ descriptions produit en temps réel au fur et à mesure que vendeurs uploadent.
Approche optimale : IA pure avec QA par échantillonnage basée sur confiance
Workflow :
- Vendeur uploade listing produit en langue source
- IA traduit immédiatement vers toutes langues cibles
- Modèle de prédiction de qualité score confiance traduction
- Traductions basse confiance signalées pour révision humaine
- Échantillonnage aléatoire 2% pour surveillance qualité
- Listing publié en quelques minutes
Économie :
- Volume : 2-5 millions mots/mois
- Coût IA pure : 10 000-25 000$/mois
- Même PE légère serait économiquement infaisable à cette échelle
- Qualité acceptable pour contenu marketplace (priorise disponibilité)
Scénario 5 : Documentation Dispositif Médical
Défi : Traduire documentation réglementaire avec exigence de précision 100%.
Approche optimale : Traduction spécialiste humain avec assistance IA et révision multi-niveaux
Workflow :
- IA fournit traduction premier brouillon
- Traducteur médical révise avec focus stricte précision
- Second traducteur médical révise pour vérification précision
- Spécialiste réglementaire confirme langue conformité
- Validation rétro-traduction pour sections critiques
- Soumission aux autorités réglementaires
Économie :
- Coût secondaire à précision et conformité
- IA réduit temps traduction initial de 30-40%
- Couches révision multiples assurent qualité
- Coût par mot : 300-500$ (justifié par exigences conformité)
Workflows Hybrides : Le Meilleur des Deux Mondes
Les organisations les plus réussies ne choisissent pas IA ou humain—elles conçoivent des workflows qui tirent parti des deux stratégiquement :
Modèle Workflow 1 : Routage par Type de Contenu
Router automatiquement différents types de contenu vers chemins traduction appropriés :
Classification Contenu:
├── Docs internes → IA pure
├── Docs techniques → IA + PE légère
├── Chaînes UI → IA + PE complète
├── Marketing → Humain + assistance IA
└── Juridique → Spécialiste humain + assistance IA
Le moteur workflow d'IntlPull peut automatiquement classifier et router contenu basé sur règles configurables.
Modèle Workflow 2 : Traduction à Niveaux de Qualité
Dans chaque type contenu, router davantage basé sur importance/visibilité :
Chaînes UI par Priorité:
├── Niveau 1 (critique utilisateur) → IA + PE complète + Révision
├── Niveau 2 (UI standard) → IA + PE complète
├── Niveau 3 (basse visibilité) → IA + PE légère
└── Niveau 4 (interne/débogage) → IA pure
Cela optimise coût tout en protégeant qualité où elle importe le plus.
Modèle Workflow 3 : Escalade Basée sur Confiance
Utiliser scores confiance IA pour déterminer implication humaine :
Traduction IA avec Score Confiance:
├── Haute confiance (>0.9) → PE légère ou QA uniquement
├── Confiance moyenne (0.7-0.9) → PE complète
├── Basse confiance (<0.7) → Traduction humaine from scratch
Cela ajuste dynamiquement effort à difficulté réelle.
Modèle Workflow 4 : Amélioration Progressive
Commencer avec IA, ajouter expertise humaine progressivement :
1. Traduction IA (premier passage)
2. QA automatisée (attraper erreurs évidentes)
3. PE légère (corriger problèmes précision)
4. PE complète pour contenu haute priorité
5. Révision spécialiste pour contenu critique
Chaque étape ajoute coût mais aussi qualité, permettant optimisation basée budget.
Cadre de Seuil de Qualité
Définir seuils de qualité explicites pour guider décisions IA vs humain :
Définir Taux d'Erreur Acceptables
Contenu critique (juridique, médical, financier) :
- Cible : <1 erreur majeure par 1 000 mots
- Recommandation : Spécialiste humain avec assistance IA
Contenu haute visibilité (UI, marketing) :
- Cible : <3 erreurs majeures par 1 000 mots
- Recommandation : IA + PE complète
Contenu standard (docs, support, blog) :
- Cible : <5 erreurs majeures par 1 000 mots
- Recommandation : IA + PE légère à complète
Contenu interne (wikis, notes) :
- Cible : <10 erreurs majeures par 1 000 mots
- Recommandation : IA pure ou IA + PE légère
Mesurer et Ajuster
Mesurer régulièrement taux erreur réels :
Processus Surveillance Qualité:
1. Échantillonner 5-10% de contenu traduit par méthode
2. Conduire évaluation qualité humaine
3. Calculer taux erreur par type contenu et approche
4. Comparer aux seuils
5. Ajuster règles routage pour assurer conformité seuils
Les analyses qualité d'IntlPull suivent automatiquement taux erreur et alertent quand seuils dépassés.
Perspectives Futures : Où Va la Traduction
Regardant vers 2027-2028 :
Évolution Traduction IA
Améliorations attendues :
- Parité qualité avec humain pour contenu technique (déjà atteinte)
- Parité 90%+ pour contenu marketing (actuellement 75-85%)
- Meilleure gestion idiomes et références culturelles
- Cohérence améliorée à travers grands ensembles documents
Avantages humains restants :
- Créativité profonde et transcréation
- Expertise spécialiste juridique/médicale
- Jugement qualité final pour contenu critique marque
- Conseil culturel et stratégie adaptation
Intégration Workflow
La ligne entre traduction IA et humaine va flouter :
- Traduction humaine assistée IA : Traducteurs utilisent IA pour brouillons initiaux, terminologie, vérifications cohérence
- IA supervisée humain : IA traduit, humains valident et corrigent plutôt qu'éditer extensivement
- Systèmes collaboratifs : IA et humains travaillent ensemble en temps réel, chacun gérant éléments appropriés
Impact Économique
Les structures de coûts vont évoluer :
- Traduction IA pure : Prix commodity (1-5$ par 1 000 mots)
- MTPE (post-édition) : Approche standard pour la plupart du contenu (50-150$ par 1 000 mots)
- Spécialiste humain : Service premium pour contenu critique (200-500$ par 1 000 mots)
Les organisations qui combinent stratégiquement approches atteindront 50-70% réduction coût tout en maintenant ou améliorant qualité.
Questions Fréquemment Posées
L'IA peut-elle complètement remplacer les traducteurs humains ?
Non. L'IA a atteint parité humaine pour certains types contenu (documentation technique, contenu informationnel simple) mais reste inférieure pour contenu créatif, nuancé culturellement et spécialisé. L'avenir prévisible implique combinaison stratégique, pas remplacement.
Comment savoir si mon contenu convient à traduction IA ?
Tester avec projet pilote : Traduire 10 000-20 000 mots avec IA, faire évaluer qualité par humains contre vos standards. Si qualité dépasse votre seuil (typiquement 85-90% équivalence humaine), le contenu convient aux workflows IA d'abord avec post-édition.
Quelle est la qualité minimum à accepter de traduction IA ?
Pour contenu public, IA seule devrait atteindre 80%+ équivalence humaine (note 4.0/5.0, <8 erreurs MQM par 1 000 mots). En dessous ce seuil, effort post-édition devient trop élevé. Pour contenu interne, 70-75% peut être acceptable selon tolérance audience.
Devrais-je embaucher traducteurs humains ou utiliser services IA ?
Approche hybride : Utiliser services IA pour traduction initiale, embaucher post-éditeurs humains plutôt que traducteurs from-scratch. Cela réduit coûts de 40-60% tout en maintenant qualité. Pour contenu spécialisé (juridique, médical, marketing), embaucher traducteurs spécialistes domaine avec assistance IA.
Combien coûte vraiment traduction IA ?
Traduction IA pure coûte 1-10$ par 1 000 mots pour traduction elle-même. Cependant, coûts totaux incluent : frais plateforme (500-5 000$/mois), effort intégration, post-édition (si nécessaire), et QA. Réalistiquement, attendre 50-150$ par 1 000 mots pour IA + PE appropriée, vs 150-300$ pour traduction humaine.
Quelles langues conviennent le mieux à traduction IA ?
Qualité traduction IA la plus élevée pour : Langues européennes (anglais, espagnol, français, allemand, italien), chinois, japonais. Qualité plus basse mais s'améliorant pour : Arabe, langues avec données formation limitées, langues hautement fléchies. Toujours tester vos paires langues spécifiques avant engagement.
Comment passer de workflows humain uniquement à hybrides ?
Commencer avec contenu faible enjeu (docs internes, articles support). Mesurer qualité et recueillir feedback éditeurs. Progressivement étendre à contenu enjeu plus élevé au fur et à mesure que confiance grandit. Former éditeurs aux meilleures pratiques MTPE. Attendre 3-6 mois pour transition complète avec optimisation continue.
