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Plan du cours

Introduction à la localisation d'entreprise avec des LLM

  • Comprendre les écosystèmes de localisation d'entreprise
  • De la traduction automatique neuronale (TAN) à la traduction pilotée par des LLM
  • Défis liés à la qualité, à la gouvernance et à la conformité

Paysage des modèles LLM pour la localisation

  • Comparaison des modèles Deepseek, Qwen, Mistral et OpenAI
  • Ajustement fin et adaptation pour la traduction et la post-édition
  • Déploiement des modèles et considérations coût-performance

Conception de pipelines de localisation LLM

  • Modèles d'architecture pour la traduction basée sur des LLM
  • Connexion des API, bases de données et systèmes de gestion de contenu
  • Orchestration des pipelines à l'aide de LangChain et Docker

Contrôle qualité automatisé pour les traductions LLM

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

Gouvernance et conformité dans l'IA de localisation

  • Mise en place d'une gouvernance avec intervention humaine (human-in-the-loop)
  • Suivi, journaux d'audit et contrôle des modifications
  • Normes éthiques et confidentialité des données dans les systèmes LLM

Cadres d'évaluation et de suivi

  • 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 du contrôle qualité

Intégration d'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-services et gestion des versions

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 du langage naturel
  • 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 TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel)
  • Responsables de la technologie de localisation
  • Architectes logiciels et chefs de projet techniques
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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