La langue, c’est comme les mathématiques : le résultat est correct ou incorrect.
Si l’on s’en tient uniquement à la grammaire, à l’orthographe et à la syntaxe, on comprend d'où vient cette idée. Un mot plus un autre donne un résultat correct ou incorrect. Point à la ligne.
Pourtant, tout professionnel de la rédaction, la traduction ou la localisation vous dira que la langue, ce n’est pas aussi simple que cela.
Si c’était le cas, la solution la plus simple et la plus rapide serait de tout intégrer dans un moteur d’IA et de le laisser faire le travail. La plupart des entreprises s’y refusent toutefois, du moins la plupart du temps. Elles recherchent non seulement la précision technique, mais aussi quelque chose de plus difficile à définir.
L’IA peut fournir une traduction techniquement correcte, mais qui ne sera pas validée par les intéressés.
Pourquoi ?
Tout simplement parce qu’il n’y a pas qu’une seule manière correcte d’exprimer une idée.
Le choix des mots, le ton, les nuances culturelles, les attentes du public, l’image de marque : tous ces éléments ont une influence sur la manière dont une traduction est perçue. Même si une phrase est parfaite d’un point de vue grammatical, elle peut être considérée comme inexacte ou incorrecte. Le « feeling » par rapport à une traduction n’est pas toujours bon.
En d’autres termes, la langue produit rarement un résultat définitif unique.
Voici pourquoi la langue possède plusieurs réponses jugées « correctes »
Même en supprimant les références culturelles, les métaphores et les expressions idiomatiques de l’équation, une traduction permet toujours divers résultats acceptables.
La traduction par l’IA et la traduction automatique fonctionnent précisément parce que la langue peut être analysée dans une certaine mesure à l’aide de modèles et de probabilités. Il n’en reste pas moins que les algorithmes se heurtent à la même réalité fondamentale que les traducteurs humains : dans la plupart des cas, plusieurs possibilités techniques tiennent la route.
Choisir, c’est avoir une opinion.
En traduisant un texte, les traducteurs doivent décider en permanence quels éléments privilégier. Faut-il se focaliser sur le sens littéral ? Le ton ? La lisibilité ? L’image de marque ?
Quelle que soit la voie empruntée par les traducteurs ou post-éditeurs, ils vont devoir sacrifier quelque chose.
Et par dessus tout, ce choix correspond-il à ce que le destinataire attend ou aurait choisi ?
En ce sens, la traduction revient moins à résoudre une équation où 2 + 2 = 4 qu’à choisir entre plusieurs solutions correctes, dont chacune est légèrement différente en fonction du contexte.
Comment mesurer la qualité quand l’opinion personnelle constitue un critère majeur ?
C’est précisément le défi que Victoria Samuelsson, notre Senior Quality Excellence Specialist, s’efforce de relever au quotidien.
Elle aide des entreprises internationales à transposer la qualité linguistique subjective en un élément structuré, mesurable et utile. Dans le cadre de sa mission auprès des clients de LanguageWire, elle se concentre sur une question clé : comment définir et améliorer la qualité des traductions ?
Sa réponse consiste en une approche en quatre étapes.
1. Que signifie « bonne qualité » pour vous ?
Avant de mesurer quoi que ce soit, vous devez définir ce que signifie « bonne ». Chez LanguageWire, l’équipe Quality Excellence et l’équipe Account Management vous aident à définir cette notion, quelle qu’elle soit pour vous.
« Deux voitures de marques différentes peuvent toutes deux être d’excellentes voitures », déclare Victoria. « Mais en fonction de la personne interrogée, l’une des deux marques sera considérée comme meilleure. Cela ne veut pas dire que l’autre voiture est mauvaise, mais bien que les gens apprécient différemment les choses. »
Ce principe s’applique également aux traductions. Si vous voulez mesurer la qualité, vous devez commencer par définir ce qui compte le plus pour votre cible.
En d’autres termes : quelle est leur définition d’une « bonne voiture » ? C’est la seule façon d’obtenir une évaluation pertinente de la qualité et de l’impact.
2. Mettez la qualité en pratique
Une fois vos objectifs clairement définis, vous devez les rendre tangibles. Utilisez pour cela des ressources linguistiques :
Les bases terminologiques contiennent la terminologie approuvée
Les chartes stylistiques décrivent le ton, les publics cibles et les conventions rédactionnelles
Les mémoires de traduction contiennent les traductions approuvées en vue d’une réutilisation
La terminologie IA s’appuie sur votre base terminologique pour améliorer les résultats de la traduction automatique
Ces outils favorisent la cohérence pour l’ensemble du contenu et des équipes et permet aux experts en localisation de prendre des décisions alignées sur les attentes.
Qu’en est-il concrètement ?
Victoria illustre la situation par l’exemple suivant :
« Si vous souhaitez traduire un slogan ou une accroche d’une certaine façon, ou ne pas les traduire du tout, vous pouvez les ajouter à la mémoire de traduction afin qu'ils soient réutilisés pour de futurs projets de traduction. »
Par exemple, le slogan de Volkswagen « Das Auto ». C'est le même dans toutes les langues.
Formaliser des décisions garantit que la qualité que vous avez définie s’applique à chaque projet.
3. Optez pour des flux de traduction qui saisissent les nuances
Une fois les bases posées, vous pouvez commencer à aborder les nuances et à modifier des préférences stylistiques.
Une relecture pays (aussi appelée validation) constitue probablement l’étape la plus importante. Elle vous permet de relire la traduction aux côtés du texte source, en utilisant la base terminologique et la mémoire de traduction pour inclure le contexte.
Si le relecteur intervient au niveau de la terminologie, du style ou des nuances contextuelles, il peut ajouter directement ses modifications et préférences. Cela permet aux experts en localisation d’être encore plus en phase avec les préférences du client.
Comme le souligne Victoria : « Plutôt que d’essayer de réduire la langue à un simple score « bon ou mauvais », ce flux de travail permet aux entreprises d’évaluer les résultats des traductions en contexte. »
4. Établissez des boucles de retour pour une amélioration continue
Victoria recommande ensuite de consigner les retours de manière structurée. En recueillant et en analysant les retours au fil du temps, on obtient progressivement des modèles.
Chez LanguageWire, nous partageons ces données avec les clients pour les aider à identifier des problèmes récurrents, à comprendre les causes profondes et à fixer des priorités d’amélioration. À terme, cela permet aux entreprises de se rapprocher des objectifs de qualité qu’elles ont définis.
LanguageWire a établi une procédure de feed-back, afin de vous éviter de devoir en créer une vous-même. Elle repose sur une évaluation humaine du feed-back qualité. Elle se présente comme suit :
1 : Examen du feed-back
Examinez les retours et identifiez les causes profondes. Cela vous permet de prendre les mesures adéquates pour éviter que le problème ne se répète. Ce faisant, vous pourrez également déterminer la racine du problème.
2 : Identification des causes profondes
Le feed-back constitue une alerte qui vous permet d’épingler le problème. L’analyse des causes profondes révèle les circonstances qui ont donné lieu au problème. En d’autres termes, le feed-back vous indique ce qui est mauvais, tandis que l’analyse des causes profondes vous permet de comprendre pourquoi. C’est l’essence même d’une analyse de la causalité.
3 : Élaboration d’un plan d’action
Les CAPA, ou actions correctives et préventives, constituent une approche couramment utilisée dans le management de la qualité. Les CAPA consistent en un plan d’actions combinées visant à résoudre des problèmes sur la base des causes profondes et d’empêcher que ces problèmes ne se posent à nouveau. L’approche constitue en fait une réponse au feed-back et comprend des mesures correctives et/ou préventives. Les mesures correctives permettent de résoudre des problèmes qui se sont déjà posés. Les actions préventives se concentrent quant à elles sur l’identification et l’élimination des causes sous-jacentes avant qu’elles n’entraînent des problèmes récurrents. Dans le domaine de la localisation, cela se traduit par la mise à jour d’un guide stylistique à la suite de problèmes de formulation récurrents ou par l’amélioration de la gestion de la terminologie afin d’éviter des incohérences ou encore par l’ajustement des flux de travail pour réduire les blocages lors de la révision.
4 : Accords concernant les informations et la solution
Une solution CAPA universelle, cela n’existe pas. Ce qui fonctionne pour vous ne sera pas forcément efficace pour une autre organisation ou même pour un autre projet. Les CAPA font toujours l’objet d’une concertation et d’un accord entre vous et LanguageWire au cas par cas, afin de garantir qu’elles répondent aux attentes. Lorsque nous examinons ensemble la liste des actions correctives et préventives, votre participation est essentielle. Si un élément n’est pas en phase avec vos processus ou besoins, nous pouvons l’ajuster. LanguageWire s’efforce de veiller à ce que les mesures qu’elle prend soient efficaces et utiles pour vous, pas seulement en résolvant le problème, mais en empêchant aussi qu’il se reproduise.
5 : Mise en place d’une solution CAPA
L’ensemble du feed-back passe par la méthodologie. Chaque élément du retour que vous nous fournissez servira à identifier des actions correctives et préventives (CAPA). Certaines de ces actions peuvent nécessiter votre intervention. Si c’est le cas, nous vous impliquons directement afin que les attentes soient clairement alignées et que les mesures que nous prenons soient réellement utiles pour l’approche visée. Par exemple, nous pouvons avoir besoin de votre contribution pour améliorer la terminologie, de sorte qu’elle reflète vos préférences en matière de communication. Si votre contribution n’est pas nécessaire, LanguageWire mettra en œuvre les CAPA nécessaires et vous en informera une fois cette implémentation terminée. Vous serez à tout moment informés de ce que nous faisons et pourquoi.
L’amélioration continue implique un partenariat constant, pas une action ponctuelle.
Votre plan d’action CAPA devra être testé et validé dans des projets concrets. Pour chaque nouveau projet, nous analysons et consignons le feed-back, afin de veiller à ce que la solution soit efficace et offre une valeur ajoutée.
La solidité de cette méthode est due au fait qu’elle permet aux processus d’évoluer, ce qui réduit les risques et renforce la collaboration.
Pas de nouvelles... pas de nouvelles : La qualité implique de choisir votre option préférée
Enfin, la qualité nécessite de choisir l’option la plus proche de celle que vous auriez mise en place par vous-même. C’est ce qui donne la sensation que les traductions IA sont bonnes.
Si la qualité peut être définie, même à l’étape la plus basique, nous sommes alors sur la voie vers des traductions brillantes.
Le conseil de Victoria est clair : Indiquez à votre fournisseur ces « bonnes » options quand vous les identifiez. Ce feed-back est ce qui pave le chemin vers le résultat souhaité.
« Même si l’adage dit 'pas de nouvelles, bonne nouvelle', pour nous, il faudrait plutôt dire 'pas de nouvelles = pas de nouvelles'. »
Obtenir le niveau de qualité requis implique de définir et de communiquer directement vos préférences, avant même de les affiner à l’aide d’outils, de feed-back et de processus.
Si vous êtes prêts à structurer votre configuration de localisation, nous sommes là pour vous accompagner. Nous vous aidons à définir ce que signifie « bon », à mettre la technologie appropriée en place et à créer des flux de travail permettant une amélioration continue à grande échelle.
Cet article a été publié dans le numéro d’avril 2026 de Lost & found in translation, une newsletter mensuelle contenant des informations, des opinions et des réflexions de professionnels de la localisation. Abonnez-vous pour savoir quand le prochain numéro sera publié.
