AWS Localization utilise Amazon Translate pour mettre à l'échelle la localisation

Le site Web d'AWS est actuellement disponible en 16 langues (12 pour le Console de gestion AWS et pour la documentation technique) : arabe, chinois simplifié, chinois traditionnel, anglais, français, allemand, indonésien, italien, japonais, coréen, portugais, russe, espagnol, thaï, turc et vietnamien. Les clients du monde entier acquièrent une expérience pratique de la plate-forme, des produits et des services AWS dans leur langue maternelle. Ceci est rendu possible grâce à l'équipe de localisation d'AWS (AWSLOC).

AWSLOC gère le processus de localisation de bout en bout du contenu numérique chez AWS (pages Web, consoles, documentation technique, livres électroniques, bannières, vidéos, etc.). En moyenne, l'équipe gère chaque année 48,000 3 projets sur tous les actifs numériques, ce qui représente plus de 2,800 milliards de mots traduits. Compte tenu de la demande croissante des clients mondiaux et des nouveaux parcours d'adoption du cloud local, AWS Localization doit prendre en charge la localisation de contenu à grande échelle, dans le but de rendre plus de contenu disponible et de répondre aux besoins de nouveaux marchés. Pour ce faire, AWSLOC utilise un réseau de plus de XNUMX XNUMX linguistes dans le monde et prend en charge des centaines de créateurs de contenu sur AWS pour adapter la localisation. L'équipe s'efforce d'améliorer en permanence l'expérience linguistique des clients en investissant massivement dans l'automatisation et en créant des pipelines automatisés pour tous les types de contenu.

AWSLOC aspire à construire un avenir où vous pourrez interagir avec AWS dans votre langue préférée. Pour réaliser cette vision, ils utilisent la traduction automatique AWS et Amazon Traduire. L'objectif est de supprimer les barrières linguistiques et de rendre le contenu AWS plus accessible grâce à des expériences cohérentes spécifiques aux paramètres régionaux pour aider chaque créateur AWS à fournir ce qui compte le plus pour un public mondial.

Cet article décrit comment AWSLOC utilise Amazon Translate pour mettre à l'échelle la localisation et proposer ses services à de nouveaux paramètres régionaux. Amazon Translate est un service de traduction automatique neuronale qui fournit une traduction linguistique rapide, de haute qualité, économique et personnalisable. La traduction automatique neurale est une forme de traduction linguistique qui utilise des modèles d'apprentissage en profondeur pour fournir une traduction précise et naturelle. Pour plus d'informations sur les langues prises en charge par Amazon Translate, consultez Langues et codes de langue pris en charge.

Comment AWSLOC utilise Amazon Translate

La mise en œuvre de la traduction automatique permet à AWSLOC d'accélérer le processus de localisation pour tous les types de contenu. AWSLOC a choisi la documentation technique d'AWS pour lancer son parcours de traduction automatique avec Amazon Translate, car c'est l'un des piliers d'AWS. Environ 18 % de tous les clients ont choisi de consulter la documentation technique dans leur langue locale en 2021, soit une augmentation de 27 % depuis 2020. Rien qu'en 2020, plus de 1,435 31 fonctionnalités et 353 nouveaux services ont été ajoutés à la documentation technique, ce qui a généré une augmentation de la traduction. volume de 2021% en XNUMX.

Pour répondre à cette demande de documentation traduite, AWSLOC s'est associé à Amazon Translate pour optimiser les processus de localisation.

Amazon Translate est utilisé pour pré-traduire les chaînes qui tombent en dessous d'un seuil de correspondance approximative (par rapport à la mémoire de traduction) dans 10 langues prises en charge. Une instance Amazon Translate dédiée a été configurée avec Traduction personnalisée active (ACT) et le correspondant données parallèles a été mis à jour mensuellement. Dans la plupart des paires de langues, la sortie d'Amazon Translate plus ACT a montré une tendance positive à l'amélioration de la qualité à tous les niveaux. De plus, pour relever la barre de la qualité, un processus de post-édition humaine est ensuite effectué sur les actifs qui ont une plus grande visibilité auprès des clients. AWSLOC a établi un processus de gouvernance pour surveiller la migration du contenu à travers la traduction automatique et la post-édition de la traduction automatique (MTPE), y compris MTPE-Light et MTPE-Premium. Les éditeurs humains examinent les sorties MT pour corriger les erreurs de traduction, qui sont réincorporées dans l'outil via le processus ACT. Il y a un rafraîchissement régulier du moteur (une fois tous les 40 jours en moyenne), les contributions étant principalement des soumissions de bogues.

AWSLOC suit les meilleures pratiques pour maintenir la table ACT, qui comprend le marquage de certains termes avec le ne pas traduire la fonctionnalité fourni par Amazon Translate.

Le diagramme suivant illustre le flux de travail détaillé.

Les principales composantes du processus sont les suivantes :

1. Mémoire de traduction – La base de données qui stocke les phrases, paragraphes ou puces qui ont déjà été traduits, afin d'aider les traducteurs humains. Cette base de données stocke le texte source et sa traduction correspondante dans des paires de langues, appelées unités de traduction.
2. Service de qualité linguistique (LQS) – Le contrôle d'exactitude qu'un actif subit après que le fournisseur de services linguistiques (LSP) a terminé son passage. 20 % de l'actif est contrôlé sur place, sauf indication contraire.
3. Données parallèles – La méthode d'analyse des données à l'aide de processus parallèles qui s'exécutent simultanément sur plusieurs conteneurs.
4. Correspondance floue – Cette technique est utilisée en traduction assistée par ordinateur comme cas particulier de couplage d'enregistrements. Il fonctionne avec des correspondances qui peuvent être inférieures à 100% parfaites lors de la recherche de correspondances entre des segments d'un texte et des entrées dans une base de données de traductions précédentes.
5. Termes à ne pas traduire – Une liste d'expressions et de mots qui ne nécessitent pas de traduction, tels que des noms de marque et des marques déposées.
6. Pré-traduction – L'application initiale des termes à ne pas traduire, de la mémoire de traduction et des moteurs de traduction automatique ou de traduction humaine par rapport à un texte source avant qu'il ne soit présenté aux linguistes.

MTPE-Light produit un texte compréhensible mais pas parfait d'un point de vue stylistique. Le tableau suivant résume les différences entre MTPE-Light et MTPE-Premium.

Impacts multiples

Amazon Translate est une solution pour les projets de localisation à grande échelle. Avec Amazon Translate, le délai d'exécution du projet n'est pas lié au volume de traduction. Amazon Translate peut livrer plus de 50,000 1 mots en 10,000 heure par rapport aux cycles de localisation traditionnels, qui peuvent réaliser des projets de 7 8 mots en 50,000 à 30 jours et des projets de 35 10 mots en 40 à 60 jours. Amazon Translate est également XNUMX fois moins cher que la traduction standard et facilite le suivi et la gestion du budget de localisation. Par rapport aux projets de traduction humaine qui utilisent MTPE-Premium, AWSLOC a observé une économie allant jusqu'à XNUMX %, et une économie allant jusqu'à XNUMX % pour MTPE-Light. De plus, les projets avec traduction automatique n'entraînent exclusivement qu'un forfait mensuel - les coûts technologiques du système de gestion de la traduction qu'AWSLOC utilise pour traiter la traduction automatique.

Enfin, grâce à Amazon Translate, AWSLOC peut désormais passer de cycles d'actualisation mensuels à hebdomadaires pour la documentation technique.

Dans l'ensemble, la traduction automatique est l'option la plus rentable et la plus rapide pour toute équipe de localisation mondiale si elle souhaite répondre à une quantité croissante de localisation de contenu à long terme.

Conclusion

Les avantages d'Amazon Translate sont considérables pour Amazon et pour nos clients, à la fois en réalisant des économies et en fournissant un contenu localisé plus rapidement et dans plusieurs langues. Pour plus d'informations sur les fonctionnalités d'Amazon Translate, consultez le Guide du développeur Amazon Translate. Si vous avez des questions ou des commentaires, n'hésitez pas à CONTACTEZ-NOUS ou laissez un commentaire.

À propos des auteurs

Marie-Alice Daniel est Language Quality Manager chez AWS, basé au Luxembourg. Elle dirige une variété d'efforts pour surveiller et améliorer la qualité du contenu AWS localisé, en particulier le contenu marketing, en mettant l'accent sur la sensibilisation sociale des clients. Elle aide également les parties prenantes à résoudre les problèmes de qualité et à garantir que le contenu localisé respecte systématiquement la barre de qualité.

Ajit Manuel est Senior Product Manager (Tech) chez AWS, basé à Seattle. Ajit dirige l'équipe de gestion des produits de localisation qui élabore des solutions centrées sur les services d'analyse linguistique, l'automatisation de la traduction et la recherche et la conception linguistiques. Les solutions créées par l'équipe d'Ajit aident AWS à étendre son empreinte mondiale tout en restant pertinent au niveau local. Ajit est passionné par la création de produits innovants, en particulier sur les marchés de niche, et a été le pionnier des solutions qui ont augmenté la transformation numérique dans le domaine de la technologie de l'assurance et de l'analyse des médias.