{"id":2761,"date":"2026-09-29T03:43:09","date_gmt":"2026-09-29T01:43:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/?page_id=2761"},"modified":"2026-09-29T03:43:09","modified_gmt":"2026-09-29T01:43:09","slug":"faq-tm-et-tb-investissement-ia-du-futur","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ttn.ch\/Info\/fr\/ttn-tms-documentation\/faq-tm-et-tb-investissement-ia-du-futur\/","title":{"rendered":"FAQ sur les TM et les TB, un investissement pour l\u2019IA du futur"},"content":{"rendered":"\n

Que sont les m\u00e9moires de traduction et les bases terminologiques\u00a0?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Une m\u00e9moire de traduction est une base de donn\u00e9es qui stocke des phrases ou des segments de texte dans une langue avec leurs \u00e9quivalents traduits dans une autre langue. Dans la pratique, chaque fois qu\u2019un traducteur travaille sur un nouveau contenu, toute phrase d\u00e9j\u00e0 traduite peut \u00eatre r\u00e9cup\u00e9r\u00e9e dans la m\u00e9moire de traduction afin de ne pas avoir \u00e0 \u00eatre traduite de nouveau \u00e0 partir de z\u00e9ro. Une base terminologique, en revanche, est un glossaire organis\u00e9 de la terminologie \u2013 elle contient des termes ou des expressions importants et leurs traductions approuv\u00e9es. Les bases terminologiques permettent de s\u2019assurer que tout le monde utilise les m\u00eames traductions coh\u00e9rentes pour les termes cl\u00e9s (comme les noms de produits, les expressions juridiques ou le jargon de l\u2019industrie).<\/p>\n\n\n\n

Les m\u00e9moires de traduction et les bases terminologiques sont des outils fondamentaux pour les traducteurs humains. Elles am\u00e9liorent la coh\u00e9rence et l\u2019efficacit\u00e9 en r\u00e9utilisant les traductions ant\u00e9rieures et en appliquant une terminologie standard. Au fil du temps, une entreprise cr\u00e9e des m\u00e9moires de traduction et des bases terminologiques de grande taille qui refl\u00e8tent sa formulation et son style pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s dans plusieurs langues. Ces ressources sont depuis longtemps pr\u00e9cieuses pour acc\u00e9l\u00e9rer les projets de traduction et maintenir la qualit\u00e9, et elles deviennent aujourd\u2019hui des ressources strat\u00e9giques pour alimenter les syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n\n

Mod\u00e8les d\u2019IA multilingues personnalis\u00e9s : sont-ils abordables ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il n\u2019y a pas si longtemps, la formation d\u2019un grand mod\u00e8le linguistique \u00e0 partir de z\u00e9ro \u00e9tait d\u2019un co\u00fbt prohibitif. Les premiers mod\u00e8les avanc\u00e9s (comme GPT-3 original en 2020) \u00e9taient estim\u00e9s \u00e0 plusieurs millions de dollars en puissance de calcul pour \u00eatre form\u00e9s, ce qui prenait souvent des mois sur du mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9. Seuls les g\u00e9ants technologiques disposant de moyens importants pouvaient entreprendre de tels projets, tandis que les autres organisations devaient s\u2019appuyer sur des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9riques pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Aujourd\u2019hui, un changement de paradigme est clairement en cours. Les principaux fournisseurs de services en nuage tels qu\u2019Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, OpenAI et Anthropic proposent d\u00e9sormais des m\u00e9canismes permettant d\u2019affiner les mod\u00e8les linguistiques pr\u00e9form\u00e9s pour une fraction des co\u00fbts qu\u2019impliquaient auparavant ces op\u00e9rations. Plut\u00f4t que de cr\u00e9er un mod\u00e8le d\u2019IA \u00e0 partir de z\u00e9ro, les organisations peuvent entra\u00eener davantage les grands mod\u00e8les existants \u00e0 l\u2019aide de leurs propres donn\u00e9es. Par exemple, en d\u00e9cembre 2025, Amazon a annonc\u00e9 de nouvelles fonctionnalit\u00e9s au sein de ses plateformes d\u2019IA Bedrock et SageMaker pour simplifier la personnalisation des mod\u00e8les, y compris des flux de travail de r\u00e9glage fin du renforcement capables d\u2019am\u00e9liorer de mani\u00e8re significative la pr\u00e9cision des mod\u00e8les. Ces outils, ainsi que les offres comparables d\u2019Azure et d\u2019OpenAI, r\u00e9duisent consid\u00e9rablement le co\u00fbt et la complexit\u00e9 associ\u00e9s au d\u00e9veloppement d\u2019applications d\u2019IA personnalis\u00e9es. Le service Azure Machine Learning de Microsoft, par exemple, fournit une plateforme qui permet d\u2019affiner et de d\u00e9ployer des mod\u00e8les de langage sans n\u00e9cessiter d\u2019investissements consid\u00e9rables dans l\u2019infrastructure. En r\u00e9sum\u00e9, la mise au point de grands mod\u00e8les de langage sur des donn\u00e9es propri\u00e9taires n\u2019est plus une niche, une entreprise de plusieurs millions de dollars, mais devient de plus en plus une pratique commerciale standard.<\/p>\n\n\n\n

Pour les clients des agences de traduction, cette \u00e9volution signifie que m\u00eame les organismes de taille moyenne peuvent d\u00e9sormais envisager de former ou d\u2019affiner des mod\u00e8les d\u2019IA adapt\u00e9s \u00e0 des domaines et \u00e0 des langues sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que de s\u2019en remettre \u00e0 une solution unique, il est possible de d\u00e9ployer un mod\u00e8le d\u2019IA qui refl\u00e8te sa terminologie, ses informations sur les produits et son style de communication. L\u2019affinement d\u2019un mod\u00e8le \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es bilingues sp\u00e9cifiques \u00e0 l\u2019entreprise, telles que les m\u00e9moires de traduction et les bases de donn\u00e9es terminologiques, peut consid\u00e9rablement am\u00e9liorer les performances de l\u2019IA dans des t\u00e2ches telles que la correspondance multilingue avec les clients ou les interactions d\u2019assistance. Par cons\u00e9quent, un mod\u00e8le d\u2019IA adapt\u00e9 au contenu de l\u2019entreprise est capable de communiquer de mani\u00e8re plus naturelle et plus pr\u00e9cise, puisqu\u2019il a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 \u00e0 partir de ses propres ressources linguistiques.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les donn\u00e9es linguistiques structur\u00e9es sont-elles essentielles pour l\u2019entra\u00eenement de l\u2019IA\u00a0?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La personnalisation des mod\u00e8les d\u2019IA \u00e9tant de plus en plus accessible, ces mod\u00e8les sont de plus en plus aliment\u00e9s par les donn\u00e9es propres \u00e0 une entreprise. Pour l\u2019IA ax\u00e9e sur les langues, le contenu multilingue tel que les m\u00e9moires de traduction et les bases terminologiques devient un mat\u00e9riel de formation essentiel. Une m\u00e9moire de traduction est essentiellement un r\u00e9f\u00e9rentiel de phrases appari\u00e9es dans diff\u00e9rentes langues (source et cible), et une base terminologique est une base de donn\u00e9es de traductions approuv\u00e9es pour des termes et expressions importants. Ensemble, ces ressources repr\u00e9sentent la connaissance linguistique accumul\u00e9e par une entreprise \u2013 tout ce que l\u2019entreprise a d\u00e9j\u00e0 traduit, ainsi que la fa\u00e7on dont elle pr\u00e9f\u00e8re formuler les choses.<\/p>\n\n\n\n

Ce contenu bilingue est tr\u00e8s utile pour la formation \u00e0 l\u2019IA. L\u2019affinement d\u2019un mod\u00e8le \u00e0 l\u2019aide des m\u00e9moires de traduction et des bases de donn\u00e9es terminologiques existantes permet \u00e0 l\u2019IA d\u2019int\u00e9grer le vocabulaire et le style d\u2019\u00e9criture propres \u00e0 l\u2019entreprise dans toutes les langues prises en charge. Des \u00e9tudes ont montr\u00e9 que le r\u00e9glage fin de grands mod\u00e8les linguistiques \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es de m\u00e9moires de traduction internes am\u00e9liore consid\u00e9rablement l\u2019utilisation d\u2019une terminologie correcte et sp\u00e9cifique au domaine et la capacit\u00e9 \u00e0 reproduire le style souhait\u00e9, ce qui se traduit par des traductions et des r\u00e9ponses de meilleure qualit\u00e9. Dans un cas document\u00e9, l\u2019exploitation de la m\u00e9moire de traduction d\u2019une entreprise a permis \u00e0 un mod\u00e8le personnalis\u00e9 de traiter des textes hautement sp\u00e9cialis\u00e9s avec un jargon appropri\u00e9 et des formulations nuanc\u00e9es de mani\u00e8re bien plus efficace qu\u2019un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9rique pr\u00eat \u00e0 l\u2019emploi. En fait, l\u2019IA apprend des traductions humaines pass\u00e9es et devient de plus en plus apte \u00e0 reconna\u00eetre la terminologie et les formulations pr\u00e9f\u00e9r\u00e9es \u00e9tablies au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

Cette tendance renforce \u00e9galement le r\u00f4le du fournisseur de services de traduction. Les agences de traduction telles que TTN ne se limitent plus \u00e0 fournir des documents traduits, mais agissent de plus en plus comme des gardiens de connaissances multilingues. Plut\u00f4t que de laisser les archives de traduction rester statiques, un fournisseur tel que TTN peut maintenir et conserver les bases de donn\u00e9es linguistiques sous une forme adapt\u00e9e \u00e0 l\u2019utilisation de l\u2019IA. En s\u2019appuyant sur de grands volumes de traductions valid\u00e9es par des humains et accumul\u00e9es au fil du temps, une agence de traduction peut soutenir le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les d\u2019IA personnalis\u00e9s adapt\u00e9s \u00e0 des domaines sp\u00e9cifiques, am\u00e9liorant ainsi la qualit\u00e9 des traductions et maximisant la valeur \u00e0 long terme des donn\u00e9es de traduction. Dans ce contexte, les traductions ant\u00e9rieures ne sont pas de simples documents d\u2019archives, mais constituent la base de futurs syst\u00e8mes d\u2019IA multilingues capables de refl\u00e9ter la terminologie, le style et l\u2019expertise de l\u2019entreprise avec un degr\u00e9 \u00e9lev\u00e9 de pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u2019est-ce que la g\u00e9n\u00e9ration \u00e0 enrichissement contextuel (RAG)\u00a0?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019un des d\u00e9veloppements les plus r\u00e9cents dans le domaine de l\u2019IA est la g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e par la recherche (RAG). M\u00eame un mod\u00e8le linguistique finement ajust\u00e9 peut rencontrer des limites lorsqu\u2019il s\u2019agit de traiter des informations tr\u00e8s r\u00e9centes ou de r\u00e9pondre \u00e0 des requ\u00eates d\u00e9taill\u00e9es, bas\u00e9es sur des faits. RAG r\u00e9sout ce probl\u00e8me en connectant le mod\u00e8le d\u2019IA \u00e0 une source de connaissances externe, telle qu\u2019un r\u00e9f\u00e9rentiel de documents ou une base de connaissances, au moment o\u00f9 une r\u00e9ponse est g\u00e9n\u00e9r\u00e9e. Dans cette approche, le mod\u00e8le r\u00e9cup\u00e8re en temps r\u00e9el des informations pertinentes provenant de sources externes et les int\u00e8gre dans le processus de g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses. Le principal avantage de cette m\u00e9thode est l\u2019ancrage : Les r\u00e9ponses de l\u2019IA sont \u00e9tay\u00e9es par des informations concr\u00e8tes et v\u00e9rifiables tir\u00e9es de sources de donn\u00e9es faisant autorit\u00e9, plut\u00f4t que de s\u2019appuyer uniquement sur les connaissances acquises au cours de l’entra\u00eenement. Le fait de fonder les r\u00e9ponses sur des documents de r\u00e9f\u00e9rence r\u00e9duit consid\u00e9rablement le risque d\u2019hallucinations, car le mod\u00e8le est guid\u00e9 par des faits valid\u00e9s ou des contenus approuv\u00e9s lors de la formulation des r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n

Les m\u00e9moires de traduction propres et les bases de donn\u00e9es terminologiques peuvent faire partie de ces sources de connaissances externes pour les syst\u00e8mes d\u2019IA. Dans les sc\u00e9narios de chatbot ou d\u2019assistant virtuel multilingue, le syst\u00e8me peut consulter des r\u00e9f\u00e9rentiels de contenu d\u00e9j\u00e0 traduit ou de terminologie approuv\u00e9e en cas d\u2019incertitude concernant la formulation, la traduction ou l\u2019exactitude des faits. Il s\u2019agit d\u2019une forme de g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e par la recherche dans laquelle l\u2019IA ne se contente pas de produire des r\u00e9ponses, mais incorpore \u00e9galement des informations contextuelles provenant de documents pertinents, telles que des ressources bilingues. Au fil du temps, le mod\u00e8le apprend quand et comment acc\u00e9der \u00e0 ces r\u00e9f\u00e9rences, ce qui se traduit par un ancrage plus fiable dans les informations approuv\u00e9es. Le r\u00e9sultat est un assistant IA qui applique de mani\u00e8re coh\u00e9rente les noms de produits, les mentions l\u00e9gales et la terminologie technique corrects dans toutes les langues en r\u00e9cup\u00e9rant le contenu valid\u00e9 \u00e0 partir des m\u00e9moires de traduction et des bases de donn\u00e9es terminologiques g\u00e9r\u00e9es, le cas \u00e9ch\u00e9ant.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les donn\u00e9es de traduction doivent-elles \u00eatre propres pour l\u2019IA\u00a0?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tous les avantages li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA d\u00e9pendent de la qualit\u00e9 et de la maintenance des donn\u00e9es sous-jacentes. Si une m\u00e9moire de traduction contient des doublons, des traductions obsol\u00e8tes ou des formulations incoh\u00e9rentes, ces lacunes peuvent \u00eatre apprises et reproduites par le mod\u00e8le d\u2019IA. L\u2019entra\u00eenement ou le r\u00e9glage fin d\u2019un syst\u00e8me d\u2019IA sur des donn\u00e9es mal trait\u00e9es peut entra\u00eener la propagation d\u2019erreurs ou la production de r\u00e9sultats peu fiables. De m\u00eame, si une base terminologique comporte des termes ambigus ou incorrects, un assistant bas\u00e9 sur l\u2019IA qui s\u2019appuie sur ces donn\u00e9es peut produire des informations inexactes ou trompeuses. En substance, le principe \u00ab\u00a0garbage in, garbage out\u00a0\u00bb s\u2019applique : Les performances de l\u2019IA sont directement d\u00e9termin\u00e9es par la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019est pourquoi il est essentiel d\u2019investir durablement dans des m\u00e9moires de traduction et des bases de donn\u00e9es terminologiques propres et bien entretenues pour garantir la pr\u00e9paration \u00e0 l\u2019IA \u00e0 long terme. Bien que la curation des donn\u00e9es puisse sembler plus op\u00e9rationnelle que strat\u00e9gique, elle est devenue une condition pr\u00e9alable fondamentale pour un d\u00e9ploiement efficace de l\u2019IA. Des donn\u00e9es inexactes ou obsol\u00e8tes sapent la confiance dans les r\u00e9sultats de l\u2019IA, alors que des ressources linguistiques r\u00e9guli\u00e8rement conserv\u00e9es et actualis\u00e9es permettent aux syst\u00e8mes d\u2019IA de fournir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et fiables. Le contenu multilingue peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme la base de formation des syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle : des donn\u00e9es \u00e9quilibr\u00e9es et de haute qualit\u00e9 favorisent un comportement robuste du mod\u00e8le, tandis que des donn\u00e9es incoh\u00e9rentes entra\u00eenent une d\u00e9gradation des performances.<\/p>\n\n\n\n

Pour les agences de traduction et leurs clients, le maintien de donn\u00e9es linguistiques propres implique plusieurs pratiques op\u00e9rationnelles concr\u00e8tes. Il s\u2019agit notamment de mettre \u00e0 jour les m\u00e9moires de traduction exclusivement avec des traductions valid\u00e9es et relues, de rejeter les entr\u00e9es qui ne r\u00e9pondent pas aux normes de qualit\u00e9, d\u2019identifier et de supprimer les segments dupliqu\u00e9s et de retirer les contenus obsol\u00e8tes tels que les slogans p\u00e9rim\u00e9s ou les descriptions de produits p\u00e9rim\u00e9es. Il s\u2019agit \u00e9galement d\u2019\u00e9tendre et de maintenir en permanence les bases de donn\u00e9es terminologiques avec une terminologie clairement approuv\u00e9e et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, des notes d\u2019utilisation. Gr\u00e2ce \u00e0 ces mesures, les ensembles de donn\u00e9es de formation utilis\u00e9s pour le perfectionnement de l\u2019IA ou le d\u00e9ploiement de chatbots multilingues restent pr\u00e9cis, coh\u00e9rents et align\u00e9s sur les normes linguistiques actuelles. Par cons\u00e9quent, les syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent reproduire le m\u00eame niveau de qualit\u00e9, de coh\u00e9rence terminologique et de coh\u00e9rence stylistique que celui \u00e9tabli par les processus de traduction humaine.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les m\u00e9moires de traduction et les bases de donn\u00e9es terminologiques constituent-elles un investissement dans l\u2019avenir de l\u2019IA ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c0 l\u2019avenir, la fronti\u00e8re entre les services de traduction et les services d\u2019IA est de plus en plus floue. Les prestataires de services de traduction deviennent des partenaires cl\u00e9s dans le d\u00e9veloppement de solutions d\u2019IA multilingues, car ils g\u00e8rent les donn\u00e9es linguistiques qui sous-tendent les syst\u00e8mes d\u2019IA efficaces. La collaboration avec une agence de traduction permet non seulement d\u2019obtenir un contenu traduit, mais contribue \u00e9galement \u00e0 l\u2019enrichissement continu des r\u00e9f\u00e9rentiels de connaissances bilingues qui peuvent \u00eatre exploit\u00e9s pour former les futurs agents de service \u00e0 la client\u00e8le bas\u00e9s sur l\u2019IA ou les assistants de connaissance internes. Alors que les plateformes en nuage telles qu\u2019AWS et Azure continuent d\u2019\u00e9tendre leurs capacit\u00e9s de d\u00e9veloppement d\u2019IA personnalis\u00e9e et que des fournisseurs tels qu\u2019OpenAI abaissent encore les obstacles \u00e0 l\u2019affinement des mod\u00e8les, l\u2019avantage concurrentiel favorisera de plus en plus les organisations qui disposent de donn\u00e9es linguistiques riches, propres et sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine, facilement accessibles. Les entreprises qui disposent de m\u00e9moires de traduction et de bases terminologiques bien structur\u00e9es sont donc les mieux plac\u00e9es pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les d\u2019IA qui refl\u00e8tent fid\u00e8lement leur terminologie et leur contenu.<\/p>\n\n\n\n

Dans ce contexte, le maintien des m\u00e9moires de traduction et des bases de donn\u00e9es terminologiques propres va au-del\u00e0 de l\u2019efficacit\u00e9 de la traduction et repr\u00e9sente un investissement strat\u00e9gique dans la pr\u00e9paration de l\u2019organisation \u00e0 l\u2019IA. Une m\u00e9moire de traduction bien entretenue constitue effectivement un corpus parall\u00e8le de communications multilingues accumul\u00e9es au fil du temps, fournissant une base pr\u00e9cieuse pour l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les d\u2019IA multilingues personnalis\u00e9s. De m\u00eame, une base terminologique fonctionne comme une r\u00e9f\u00e9rence multilingue faisant autorit\u00e9 pour la terminologie approuv\u00e9e, garantissant une utilisation coh\u00e9rente et pr\u00e9cise des termes dans le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l\u2019IA, y compris les noms de produits et le langage r\u00e9glementaire. En traitant ces ressources linguistiques comme des ressources strat\u00e9giques, on s\u2019assure que les futurs d\u00e9ploiements de l\u2019IA s\u2019appuient sur des donn\u00e9es fiables et valid\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Du point de vue du management, cette \u00e9volution met en \u00e9vidence la valeur \u00e0 long terme des activit\u00e9s de traduction et de localisation. Le contenu multilingue produit aujourd\u2019hui soutient directement les futures initiatives d\u2019IA, r\u00e9duisant ainsi la n\u00e9cessit\u00e9 de cr\u00e9er des bases de connaissances d\u2019IA \u00e0 partir de z\u00e9ro. Il existe d\u00e9j\u00e0 de vastes r\u00e9f\u00e9rentiels de traductions et de terminologie valid\u00e9es qui peuvent \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9s pour le d\u00e9veloppement de l\u2019IA, \u00e0 condition que ces actifs soient correctement entretenus. \u00c0 l\u2019instar de la gestion des donn\u00e9es financi\u00e8res qui permet une veille \u00e9conomique pr\u00e9cise, une gestion rigoureuse des donn\u00e9es linguistiques est essentielle pour garantir la fiabilit\u00e9 et la pr\u00e9cision des mod\u00e8les linguistiques d\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

En d\u00e9finitive, le r\u00f4le des m\u00e9moires de traduction et des bases terminologiques va bien au-del\u00e0 de la prise en charge des flux de travail de traduction humaine. Ces ressources deviennent des \u00e9l\u00e9ments fondamentaux des capacit\u00e9s d\u2019IA multilingues. En conservant des donn\u00e9es linguistiques compl\u00e8tes, coh\u00e9rentes et \u00e0 jour, les conditions n\u00e9cessaires sont cr\u00e9\u00e9es pour que les syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle comprennent le contenu avec pr\u00e9cision et communiquent efficacement entre les langues. L\u2019IA prenant de plus en plus en charge l\u2019interaction avec les clients et la cr\u00e9ation de contenu, une solide base de donn\u00e9es multilingues repr\u00e9sentera un facteur de diff\u00e9renciation essentiel. Les agences de traduction, gr\u00e2ce \u00e0 leur expertise en mati\u00e8re de gestion et de conservation des ressources linguistiques, sont des partenaires naturels de cette transformation. L\u2019investissement soutenu dans des m\u00e9moires de traduction et des bases de donn\u00e9es terminologiques propres est donc une \u00e9tape cl\u00e9 dans la pr\u00e9paration d\u2019un avenir ax\u00e9 sur l\u2019IA, dans lequel des donn\u00e9es multilingues de haute qualit\u00e9 sont \u00e0 la base d\u2019une communication de qualit\u00e9 sup\u00e9rieure dans toutes les langues.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Que sont les m\u00e9moires de traduction et les bases terminologiques\u00a0? Une m\u00e9moire de traduction est une base de donn\u00e9es qui stocke des phrases ou des segments de texte dans une langue avec leurs \u00e9quivalents traduits dans une autre langue. 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