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Plan du cours

Introduction à la localisation en entreprise avec les LLM

  • Compréhension des écosystèmes de localisation en entreprise
  • De la MT neuronale à la traduction alimentée par les LLM
  • Les défis de la qualité, de la gouvernance et de la conformité

Paysage des modèles LLM pour la localisation

  • Comparaison des modèles Deepseek, Qwen, Mistral et OpenAI
  • Affinement et adaptation pour la traduction et la post-édition
  • Déploiement des modèles et considérations coûts-performances

Conception de pipelines de localisation LLM

  • Modèles de conception de systèmes pour la traduction basée sur les LLM
  • Connexion des API, bases de données et systèmes de gestion de contenu
  • Orchestration des pipelines avec LangChain et Docker

Assurance qualité automatisée pour les traductions LLM

  • Définition des indicateurs de qualité linguistique (BLEU, COMET, MQM)
  • Création d'agents d'assurance qualité automatisés pour la validation des traductions
  • Boucles de rétroaction de la post-édition et amélioration continue

Gouvernance et conformité dans l'IA de localisation

  • Établissement d'une gouvernance « homme dans la boucle »
  • Suivi, journaux d'audit et contrôle des changements
  • Normes éthiques et confidentialité des données dans les systèmes LLM

Cadres d'évaluation et de surveillance

  • Surveillance des performances de traduction et de la dérive
  • Alertes en temps réel et journalisation avec des outils open source
  • Mise en œuvre de tableaux de bord de revue pour la supervision de l'assurance qualité

Intégration en entreprise et automatisation des workflows

  • Intégration des pipelines de traduction LLM avec les systèmes CMS et TMS
  • Automatisation des workflows et planification des tâches
  • Collaboration inter-départementale et gestion de version

Mise à l'échelle et sécurisation de l'infrastructure de localisation

  • Mise à l'échelle des déploiements multi-modèles dans le cloud et sur site
  • Sécurité, gestion des accès et chiffrement des données
  • Bonnes pratiques de gouvernance pour l'adoption des LLM à l'échelle de l'entreprise

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension du machine learning et du traitement automatique des langues (NLP)
  • Une expérience avec Python ou TypeScript pour l'intégration d'API
  • Une familiarité avec les workflows et les outils de localisation en entreprise

Public cible

  • Ingénieurs en IA et en traitement automatique des langues (NLP)
  • Responsables des technologies de localisation
  • Architectes logiciels et chefs d'équipe technique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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