Dans le domaine de la traduction médicale alimentée par l’intelligence artificielle, l’essor de l’IA a été véritablement révolutionnaire. Les outils de traduction automatique offrent désormais une rapidité, une rentabilité et une évolutivité sans précédent. Pour les entreprises pharmaceutiques et MedTech mondiales, cela signifie une mise sur le marché plus rapide, des flux de travail de localisation simplifiés, et la capacité de gérer des dizaines de langues simultanément. 

Mais aussi puissante que soit l’IA, elle a un point faible majeur : le contexte. 

Le danger caché des segments isolés 

Malgré ses capacités, la traduction automatique appliquée à la santé présente une limite critique : elle manque souvent de compréhension contextuelle. 

La communication médicale ne se résume pas aux mots. Elle repose sur le sens, les nuances et la clarté culturelle. Un seul terme mal placé peut avoir de réelles conséquences dans un contexte de soins. L’IA, malgré sa formation linguistique, a souvent du mal à distinguer les homonymes, à comprendre le ton ou à interpréter l’intention sans un contexte explicite. 

Au cours de l’année écoulée, plusieurs clients nous ont contactés avec du contenu généré par des moteurs de traduction IA pour leurs applications médicales. Dans chaque cas, le contenu source était composé de segments isolés — termes d’interface, libellés, boutons, messages d’erreur — souvent stockés dans des feuilles de calcul ou des dépôts de code, complètement déconnectés de leur usage réel. 

À première vue, traduire ces chaînes semble une tâche rapide. Mais nous avons vite identifié des problèmes majeurs. 

Prenons le mot « lead ». Dans une application, il était utilisé dans le sens cardiologique (électrodes d’ECG). Mais l’IA, inconsciente de ce contexte, l’a traduit comme le verbe « diriger » ou le nom « leader ». Résultat : une traduction grammaticalement correcte, mais totalement erronée — et potentiellement source de confusion dans un contexte médical. 

Autre problème récurrent : le terme « control ». En recherche clinique, cela peut désigner un groupe témoin. Mais isolé, l’IA l’a traduit comme un verbe (« contrôler ») ou comme un élément d’interface (un bouton, par exemple), selon son entraînement. Sans indices contextuels, la précision s’effondre. 

Pourquoi le contexte est essentiel en traduction médicale assistée par IA 

Dans les interfaces utilisateur, les applications pour patients et les outils de santé numérique, les segments isolés sont la norme — mais cela ne signifie pas qu’elles peuvent être traduites à l’aveugle. Surtout en santé, même une phrase courte peut avoir un sens crucial. Sans contexte supplémentaire, même la meilleure IA (et même un linguiste humain !) peut se tromper. 

Les clients supposent souvent qu’en fournissant uniquement les fichiers source, 90 % du travail est fait. Mais en réalité, la qualité du résultat dépend largement de la qualité de l’entrée : métadonnées, notes d’utilisation, captures d’écran, fichiers de référence, précisions sur le ton ou le public — tout cela fait une énorme différence. 

Comment éviter ces erreurs? 

Chez Novalins, nous avons mis en place des processus pour relever ce défi : 

  • Nous demandons des notes contextuelles pour les segments isolés. 
  • Nous encourageons l’utilisation d’outils permettant l’étiquetage des segments, l’ajout de captures d’écran ou de commentaires des développeurs. 
  • Nos linguistes médicaux sont formés pour signaler les ambiguïtés dès le début du processus, favorisant ainsi le dialogue plutôt que les suppositions. 
  • Nous recommandons de créer et de valider des glossaires avec le client avant le début du projet. 
  • Nous demandons du matériel de référence, tel que des traductions antérieures ou des maquettes, pour mieux comprendre la fonction du contenu. 
  • Nous suggérons d’impliquer un membre de l’équipe interne du client pour fournir un retour en direct pendant le projet, directement dans notre TMS, afin de résoudre les problèmes en temps réel — et non après la livraison. 
  • Et surtout, nous insistons sur une communication constante entre le client et notre équipe projet pour garantir une parfaite cohérence du début à la fin. 

La collaboration rend la qualité possible 

Que vous utilisiez l’IA pour pré-traduire le contenu ou que vous fassiez appel à une équipe humaine dès le départ, la leçon est claire : le contexte doit être partagé. Un prestataire linguistique expérimenté peut guider le processus, optimiser la documentation des segments, et garantir que le contenu de votre application soit sûr, précis et conforme. 

Avec la traduction IA, la rapidité et les économies sont réelles. Mais les risques le sont aussi. Les meilleurs résultats viennent de la collaboration — en combinant l’automatisation avec la relecture experte, et un contexte riche avec le jugement linguistique. 

Dans le monde rapide de la santé numérique, où chaque mot peut influencer une décision ou une validation réglementaire, le contexte n’est pas simplement utile — il est essentiel. 

Donc si vous préparez le contenu d’une application, ne vous contentez pas d’envoyer les segments. Envoyez aussi l’histoire derrière. 

Références 

  1. Genovese A, Borna S, Gomez-Cabello CA, Haider SA, Prabha S, Forte AJ, Veenstra BR. Artificial intelligence in clinical settings: a systematic review of its role in language translation and interpretation. Ann Transl Med. 2024 Dec 24;12(6):117. doi: 10.21037/atm-24-162. Epub 2024 Dec 17. PMID: 39817236; PMCID: PMC11729812. 
  1. Delfani, J., Orasan, C., Saadany, H., Temizoz, O., Taylor-Stilgoe, E., Kanojia, D., Braun, S., & Schouten, B. (2024). Google Translate error analysis for mental healthcare information: Evaluating accuracy, comprehensibility, and implications for multilingual healthcare communication (arXiv:2402.04023). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.04023 

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