{"id":1335,"date":"2024-12-22T22:17:19","date_gmt":"2024-12-22T21:17:19","guid":{"rendered":"https:\/\/locasoft.com\/?page_id=1335"},"modified":"2025-01-14T11:17:04","modified_gmt":"2025-01-14T10:17:04","slug":"analyse-intelligente","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/locasoft.com\/fr\/analyse-intelligente\/","title":{"rendered":"Analyse intelligente"},"content":{"rendered":"\n
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Voici comment cela fonctionne : Analyse intelligente<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Tous les syst\u00e8mes de m\u00e9moire de traduction analysent vos textes et calculent un \u00ab nombre de mots pond\u00e9r\u00e9s \u00bb (Weighted Word Count, WWC). Comment cela fonctionne-t-il ?<\/p>\n\n\n\n

Le principe de fonctionnement est de constituer puis d’utiliser une m\u00e9moire de traduction (TM). Il s’agit d’une base de donn\u00e9es o\u00f9 sont stock\u00e9es les traductions pr\u00e9c\u00e9dentes. Elle est mise \u00e0 jour automatiquement et est compl\u00e9t\u00e9e au cours de la traduction.<\/p>\n\n\n\n

Un texte est constitu\u00e9 de \u00ab segments \u00bb. Dans le cas le plus simple, il s’agit de phrases<\/strong>. Mais il peut aussi s’agir de titres, de cellules de tableaux, d’entr\u00e9es de menus de logiciels, etc.<\/p>\n\n\n\n

Lors de l’analyse, les segments du nouveau texte sont compar\u00e9s aux segments de la m\u00e9moire de traduction et la similarit\u00e9 est calcul\u00e9e. Voici un exemple :<\/p>\n\n\n\n

\"Analyse<\/figure>\n\n\n\n

Le texte \u00e0 traduire contient au total 28<\/strong> 164<\/strong> mots. Vous ne devez payer que pour 15 248<\/strong> mots. Comment cette valeur est-elle d\u00e9termin\u00e9e ?<\/p>\n\n\n\n

Le tableau pr\u00e9sente les diff\u00e9rentes cat\u00e9gories de correspondances (\u00ab taux de correspondance \u00bb, \u00ab\u00a0match rate\u00a0\u00bb)\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

Context Match<\/strong> (Correspondance de contexte) : Il y a concordance de contexte lorsqu’il y a au moins trois segments (ex : 3 phrases) cons\u00e9cutifs identiques avec une traduction pr\u00e9c\u00e9dente contenue dans la biblioth\u00e8que (TM). On peut donc supposer qu’il n’y a plus rien \u00e0 modifier dans ces traductions. Les mots qu’elles contiennent ne sont donc pas compt\u00e9s (Pourcentage = 0).<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9p\u00e9titions <\/strong>: Il s’agit des mots qui se r\u00e9p\u00e8tent dans les segments non traduits. Si, par exemple, la phrase \u00ab We look forward to see you \u00bb appara\u00eet vingt fois dans un texte, six mots sont compt\u00e9s comme nouveaux une fois et 19 \u00d7 6 mots \u00e0 33 % seulement. Pourquoi payer pour ces r\u00e9p\u00e9titions ? C’est tr\u00e8s simple : Selon le contexte, la traduction peut devoir \u00eatre diff\u00e9rente.<\/p>\n\n\n\n

Cross-file Repetitions<\/strong> (R\u00e9p\u00e9titions entre fichiers) : Si le m\u00eame segment appara\u00eet dans plusieurs fichiers \u00e0 traduire, il entre dans cette cat\u00e9gorie. Il est trait\u00e9 de la m\u00eame mani\u00e8re que les r\u00e9p\u00e9titions ordinaires. La valeur est purement statistique.<\/p>\n\n\n\n

100%<\/strong>: Segments dont la traduction figure d\u00e9j\u00e0 dans la (TM). Ils doivent cependant \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9s car la traduction ne peut \u00eatre garantie dans le contexte concern\u00e9. Un exemple <\/strong>(purement fictif) : Dans le texte anglais, il est dit dans un titre et <\/strong>dans une liste : \u00ab Switching on the machine \u00bb. En fran\u00e7ais, le titre doit \u00eatre \u00ab Mise en marche de la machine \u00bb et dans la liste \u00ab Mettre la machine en marche \u00bb<\/p>\n\n\n\n

Les cat\u00e9gories grises entre 99% et 75% se r\u00e9f\u00e8rent \u00e0 des segments similaires \u00e0 des segments d\u00e9j\u00e0 traduits. Ils peuvent b\u00e9n\u00e9ficier d’un prix r\u00e9duit.<\/p>\n\n\n\n

La derni\u00e8re cat\u00e9gorie comprend tous les segments qui s’\u00e9cartent consid\u00e9rablement des traductions de la TM ou qui sont compl\u00e8tement nouveaux (pas de correspondance). Ils seront factur\u00e9s au prix de base du mot.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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