Migration de la traduction automatique de Google Translate à Claude API | Ce que nous avons appris en mettant en œuvre la traduction par LLM

Il y a environ deux mois, nous avons basculé la traduction de nos articles de Google Traduction à un modèle de langage.

Pourquoi avoir choisi Claude ? Comment fonctionne exactement notre système ? Et pourquoi avoir opté pour Claude plutôt que pour Gemini, qui offre un coût inférieur ?

Bien que nous soyons encore en phase expérimentale, nous avons souhaité documenter notre architecture actuelle et notre approche.

Google Traduction permet bien sûr de traduire

Pour être clair dès le départ, ce n'est pas que Google Traduction était mauvaise.

La traduction est rapide et tout à fait suffisante pour un usage courant. Nous n'avons pas vraiment rencontré de problèmes majeurs jusqu'à présent, mais quand il s'agit de traduire un article en entier, le simple fait de remplacer le japonais par une autre langue nous semblait bien en deçà de ce que l'IA d'aujourd'hui peut offrir en termes de précision.

Pris individuellement, les énoncés n'étaient pas faux, mais à la lecture de l'article dans son ensemble, certains passages semblaient légèrement non naturels, ou des termes identiques était traduits différemment selon le contexte, et par exemple, les en-têtes ou les slogans qui utilisent des caractères espacés d'une lettre finissaient par être complètement déformés.

Nous avions besoin d'une traduction qui ne soit pas seulement compréhensible, mais qui se lise naturellement comme un véritable article.

C'est pourquoi nous avons décidé, mieux tard que jamais, de passer à la traduction automatique utilisant un modèle de langage.

L'année dernière, avec une expansion multilingue via Google Traduction, notre DR est passé de 30 à 19.

Notre passage aux LLM ne s'explique pas uniquement par la qualité de traduction.

Lors de l'expansion multilingue de nos articles avec Google Traduction, nous avons également modifié la conception SEO. Mais en supportant 8 langues d'un coup, le jus de lien s'est effondré.

Notre DR Ahrefs est tombé de 30 à 19. 😨

Une baisse de 11 points.

C'est tombé assez drastiquement.

Bien sûr, ce n'est pas juste Google Traduction qui a causé cette baisse. Le vrai problème, c'est la conception SEO du site multilingue lui-même, notamment la gestion des URLs et des liens internes. Nous devons vraiment revoir l'ensemble du système de multilingualisation, y compris la méthode de traduction et la structure des articles traduits!

Notre DR devrait être revenu au-dessus de 30 maintenant, mais nous avons prévu d'autres expériences, donc il va probablement baisser à nouveau. w

Ça monte et ça baisse~

Après comparaison, Claude s'est avéré être le meilleur pour nos articles.

En passant aux traductions par LLM, nous avons examiné plusieurs modèles et testé des traductions d'articles réels.

Voici les principaux critères que nous avons évalués.

• Si le texte traduit se lit naturellement
• Si le contexte peut être maintenu même sur des articles longs
• Si la terminologie et la présentation sont cohérentes
• Si la relation entre les titres et le corps du texte est bien comprise
• Si les règles de traduction spécifiées sont respectées
• Si du contenu absent du texte original n'a pas été ajouté

Après comparaison, il s'avère que Claude offre les meilleures traductions pour nos articles.

Cela ne signifie pas que Claude est le meilleur modèle pour toutes les traductions au monde.

Il est important de noter que ces résultats proviennent de nos propres tests basés sur nos critères d'évaluation. Les résultats peuvent varier en fonction du type et de la longueur du texte à traduire, ainsi que du style souhaité.

Cette fois, nous avons choisi Claude API en privilégiant la naturalité du texte en tant qu'article.

En termes de coût uniquement, Gemini est moins cher.

Bien que Claude offre une meilleure qualité de traduction, Gemini est moins cher si l'on considère uniquement le coût.

Nous n'avons pas décidé à l'avance d'utiliser Claude en permanence, mais nous allons d'abord le déployer puisqu'il offre une meilleure qualité de traduction!

Si Gemini s'avère répondre à la qualité requise, nous pourrions passer à ce dernier par la suite!
Ou bien nous pourrions aussi utiliser plusieurs modèles en fonction du type d'article.

Nous envisageons également cette approche.

Comme les LLM évoluent rapidement, le meilleur modèle d'aujourd'hui n'est pas nécessairement le meilleur dans six mois.
Les performances et les tarifs des modèles changent.

Utiliser ce qui est meilleur maintenant et passer à autre chose si la situation change.

De nos jours, il semble que cette approche équilibrée soit la meilleure pour l'utilisation de l'IA!

Appeler l'API Claude uniquement pour les articles non traduits

L'API Claude n'est pas appelée chaque fois qu'un article est affiché.

Au moment du build, les articles traduits sont mis en cache, et les traductions enregistrées sont renvoyées lors des accès suivants. L'API Claude n'est appelée que pour les articles qui ne sont pas encore traduits.

Si vous traduisiez le même article à chaque accès, des frais API s'accumuleraient à chaque fois, et le délai d'affichage serait plus long.

Traduire uniquement les articles nécessaires et réutiliser les traductions déjà effectuées.

Avec cette approche, vous pouvez modérer à la fois les coûts d'utilisation de l'API et la vitesse d'affichage.

Retraduire lorsqu'un article est mis à jour

Lorsque les résultats de traduction sont mis en cache, il faut aussi gérer la situation si l'article original est mis à jour.

Il serait problématique que la version traduite affiche d'ancien contenu alors que l'article en japonais a été corrigé.

Par conséquent, si le texte source change, nous retraduisons via l'API Claude au lieu d'utiliser la traduction enregistrée.

C'est une zone que nous ajustons actuellement en l'utilisant réellement.

Conclusion

Concernant la qualité de traduction, je pense actuellement que nous avons bien fait de choisir Claude, mais étant donné les coûts et la précision, il est naturel que nous envisagions de basculer à un moment donné vers d'autres modèles comme Chat GPT ou Gemini.

Les expériences continuent ! Je vous écrirai un article détaillé séparé sur le SEO !!