Assurance qualité linguistique : automatisez facilement le contrôle qualité à grande échelle

Lorsque vous faites partie d'une petite équipe de localisation, l'assurance qualité linguistique (LQA) est souvent effectuée de manière ponctuelle. Mais à mesure que vous intensifiez vos efforts de localisation, vous devez mettre en place un processus plus formel. Vous travaillez peut-être avec des dizaines, voire des centaines de traducteurs et de relecteurs à travers le monde. Comment savoir qui fait du bon travail et qui ne le fait pas ?

Dans cet article, nous allons examiner ce qu'est le LQA, comment il fonctionne et pourquoi il représente un défi pour les grandes entreprises. Nous examinerons également le cadre des mesures de qualité multidimensionnelles (MQM) et comment vous pouvez automatiser le processus.

Le contrôle qualité linguistique (LQA) est un processus qui consiste à réviser le texte source et sa traduction afin de s'assurer qu'il répond aux normes du client. Il a pour objectif de vérifier l'orthographe et la grammaire, l'utilisation correcte de la terminologie, la précision du sens, l'exactitude du style, l'adaptation culturelle, l'exactitude du format, etc.

Il est important de noter que le LQA est un processus qui implique plusieurs parties :

• Les acheteurs doivent s'assurer que le texte source est finalisé avant de l'envoyer à un prestataire de services linguistiques.

• Les prestataires de services linguistiques doivent examiner le matériel source.

• Les traducteurs doivent lire attentivement les instructions et traduire au mieux de leurs capacités.

L'assurance qualité linguistique peut être divisée en trois activités :

• révision du texte source,

• vérification automatisée des erreurs détectables par ordinateur,

• et vérification finale par un locuteur natif.

Par souci de concision, nous ne prendrons en considération que les deux derniers.

L'assurance qualité linguistique automatisée consiste à utiliser divers outils logiciels pour détecter les fautes de frappe et les erreurs dans la traduction. Smartcat, par exemple, peut vérifier automatiquement les fautes de frappe et les incohérences numériques, ainsi que les erreurs de formatage. Il dispose également d'un correcteur orthographique intégré qui permet d'identifier rapidement les fautes d'orthographe.

Le LQA est un moyen standardisé de signaler les erreurs dans une plateforme de traduction. Il est facile à suivre et compréhensible par tous.

Mais, aussi séduisante que puisse être l'assurance qualité linguistique automatisée, elle ne peut remplacer la révision manuelle. Les contrôles automatisés ne peuvent détecter que certains types d'erreurs et sont sujets à des faux positifs. De plus, aucun outil automatisé ne peut vérifier l'exactitude du sens, les défauts stylistiques ou l'adéquation culturelle.

Le contrôle qualité manuel consiste à vérifier les traductions afin de détecter les erreurs qui ne peuvent être détectées par des outils automatisés. Il implique qu'un réviseur passe en revue le texte et s'assure qu'il répond à tous les critères de qualité, tels que l'exactitude, le style, l'adéquation culturelle, etc.

Cependant, la « qualité » est, par nature, un concept très subjectif. Ce qu'un évaluateur considère comme une bonne traduction peut être jugé de mauvaise qualité par un autre. C'est pourquoi il est important de disposer d'un ensemble de critères de qualité bien définis et acceptés par tous, ainsi que d'un processus d'enregistrement des erreurs et d'un outil permettant de les signaler et de les analyser.

Smartcat utilise le cadre Multidimensional Quality Metrics (MQM) pour évaluer la qualité des traductions. Examinons-le de plus près.

Le MQM est un cadre permettant de mesurer et d'évaluer la qualité des traductions, développé par le World Wide Web Consortium (W3C). En résumé, il divise la qualité en plusieurs catégories, à savoir la terminologie, la précision, les conventions linguistiques, le style, les conventions locales et conception et balisage (pour en savoir plus, cliquez ici).

Par exemple, une erreur terminologique pourrait être l'utilisation du mot « voiture » au lieu d'« automobile », un problème d'exactitude pourrait être la traduction incorrecte d'une phrase, les problèmes de style incluent l'utilisation d'un langage trop formel ou trop familier (selon le guide de style de l'organisation), et les erreurs de conception et de balisage pourraient être des étiquettes d'éléments d'interface utilisateur trop longues ou trop courtes.

Chaque catégorie a son propre poids, qui n'est pas normalisé et dont la détermination est laissée à la discrétion de l'organisation. Chaque erreur se voit également attribuer un niveau de gravité allant de Mineur (1) à Critique (25), également utilisé pour la pondération.

Certes, le simple fait de disposer de certains indicateurs ne va pas améliorer comme par magie la qualité de vos traductions. Vous devez mettre en place un processus pour utiliser concrètement ces indicateurs.

L'un de ces processus est l'évaluation de la qualité de la traduction (TQE), qui va de pair avec le cadre MQM.

En résumé, le TQE est un processus qui comprend les étapes suivantes :

1. Phase préliminaire, au cours de laquelle les indicateurs sont définis et les critères d'évaluation fixés.

2. Étape d'annotation, au cours de laquelle un réviseur humain passe en revue la traduction et marque les erreurs selon les catégories MQM.

3. Étape de calcul, au cours de laquelle un système de gestion de traduction ou un tableur compile une « fiche d'évaluation » de toutes les erreurs et la transmet au chef de projet.

Le cadre multidimensionnel de mesure de la qualité est une norme industrielle pour plusieurs raisons. Tout d'abord, il fournit un langage commun à toutes les personnes impliquées dans le processus : le chef de projet, les réviseurs et les traducteurs. Il standardise également le processus d'évaluation, grâce à un ensemble clair de catégories et de niveaux de gravité.

Parallèlement, le MQM est flexible : les organisations peuvent décider quelles catégories et quels niveaux de gravité sont les plus importants dans leur contexte particulier. Enfin, il atténue le facteur humain dans l'assurance qualité, grâce à un ensemble de règles claires qui réduisent le risque de décisions arbitraires de la part des évaluateurs.

Si le cadre MQM est un excellent moyen de garantir la qualité des projets de localisation à grande échelle, il existe des moyens d'automatiser le processus et de le rendre plus efficace. L'une d'entre elles consiste à utiliser un outil tel que Smartcat, qui automatise le flux de travail MQM à plusieurs niveaux :

• Vous pouvez créer des profils LQA à partir de modèles prédéfinis, qui incluent les cadres MQM MQM Core et MQM-DQF, conformes aux normes de l'industrie :

Créer un nouveau profil

• Si nécessaire, vous pouvez personnaliser les profils afin de mieux répondre aux besoins de votre organisation :

Personnalisez les catégories et sélectionnez leur importance, c'est-à-dire leur poids.

• Le réviseur peut ajouter des commentaires avec des catégories MQM spécifiques et des niveaux de gravité directement depuis l'interface Smartcat :

• Les résultats sont automatiquement compilés dans des rapports LQA, qui comprennent le score de qualité global, une ventilation des erreurs par catégorie et niveau de gravité, et même des références aux segments spécifiques où les erreurs ont été détectées :

De cette manière, vous pouvez profiter de tous les avantages du MQM pour l'assurance qualité linguistique à grande échelle sans perdre la tête dans le processus.

Configurez le processus d'évaluation de la qualité linguistique pour vous sur Smartcat.