Plan du cours

Introduction à la Localisation d'Entreprise avec les LLME

  • Comprendre les écosystèmes de localisation d'entreprise
  • De la traduction NMT aux systèmes de traduction basés sur LLME
  • Défis liés à la qualité, la gouvernance et la conformité

Paysage des Modèles LLME pour la Localisation

  • Comparaison des modèles Deepseek, Qwen, Mistral et OpenAI
  • Ajustement fin et adaptation pour la traduction et le post-édition
  • Déploiement de modèles et considérations sur les coûts et les performances

Conception de Pipelines de Localisation LLME

  • Schémas de conception système pour la traduction basée sur LLME
  • Connexion d'API, bases de données et systèmes de gestion de contenu
  • Orchestration des pipelines avec LangChain et Docker

Assurance Qualité Automatisée pour les Traductions LLME

  • Définition de métriques linguistiques (BLEU, COMET, MQM)
  • Construction d'agents QA automatisés pour la validation des traductions
  • Boucles de feedback post-édition et amélioration continue

Gouvernance et Conformité dans l'IA de Localisation

  • Établissement d'une gouvernance avec participation humaine
  • Suivi, journaux d'audit et contrôle des modifications
  • Normes éthiques et de confidentialité des données dans les systèmes LLME

Cadres d'Évaluation et de Surveillance

  • Suivi des performances et des écarts de traduction
  • Alertes en temps réel et journaux avec des outils open-source
  • Mise en œuvre de tableaux de bord de revue pour le contrôle QA

Intégration d'Entreprise et Automatisation des Flux de Travail

  • Intégration des pipelines de traduction LLME avec les systèmes CMS et TMS
  • Automatisation des flux de travail et planification des tâches
  • Collaboration interdépartementale et contrôle de version

Évolutivité et Sécurisation de l'Infrastructure de Localisation

  • Évolutivité des déploiements multi-modèles dans le cloud et sur site
  • Sécurité, gestion d'accès et chiffrement des données
  • Meilleures pratiques de gouvernance pour l'adoption généralisée des LLME dans les entreprises

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel
  • Une expérience avec Python ou TypeScript pour l'intégration d'API
  • Une familiarité avec les flux de travail et outils de localisation d'entreprise

Public cible

  • Ingénieurs en IA et TALN
  • Managers de Technologie de Localisation
  • Architectes logiciels et responsables d'ingénierie
 21 Heures

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Prix par participant

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