Comment DL.Translator peut-il réduire le phénomène de « hallucination » dans la traduction automatisée par IA ?
“Les grands modèles de langage peuvent parfois inventer des informations ou omettre des mots de négation essentiels afin d'assurer la fluidité de la phrase.”
Analyse des causes profondes
Prompts enrichis par le contexte
Nous n'envoyons pas seulement une phrase à l’IA. Nous regroupons le contexte précédant et suivant les paragraphes, ainsi que les métadonnées du document, et utilisons des « prompts système » ayant fait l’objet de dizaines de milliers de tests, afin d’imposer au modèle une fidélité stricte à l’original.
Validation croisée multi-moteurs (logique interne)
Dans les tâches de traduction avancées, le système compare les sorties de différents moteurs de traduction. Si des données critiques (telles que des chiffres ou des dates) présentent des incohérences, le système déclenche une logique de vérification secondaire.
Résumé de la solution finale
Bien que l’IA ne puisse totalement éliminer le phénomène d’hallucination, grâce à des procédés d’ingénierie, DL.Translator l’a réduit à un niveau acceptable pour un usage professionnel en entreprise.