Pendant des années, la course à l’intelligence artificielle a été dominée par une philosophie centrée sur les modèles : construire des algorithmes plus grands et plus complexes. La conviction dominante était qu’un meilleur modèle était le seul moyen d’obtenir de meilleurs résultats. Dans le domaine de la traduction, cela a conduit à se concentrer sur des ensembles de données génériques massifs…

Dans le domaine de la localisation d’entreprise, les modèles de traduction statiques deviennent rapidement obsolètes. Ces systèmes génériques ont du mal à suivre la nature en constante évolution de la langue, ce qui entraîne une dégradation de la qualité, une post-édition accrue et, en fin de compte, un faible retour sur investissement. L’incapacité à s’adapter à la terminologie, au style…