Récemment, M. Tak Shirai, directeur national pour le Japon chez DeepL, s'est entretenu avec M. Shoji Otsubo, directeur principal et évangéliste des technologies IA au sein de la division R&D de Panasonic. Ils ont discuté de la manière dont Panasonic Connect utilise la technologie d'IA linguistique de DeepL pour surmonter les barrières linguistiques au sein de leur organisation.

- Fondée en 2022, Panasonic Connect Co. fait partie du groupe Panasonic, une multinationale japonaise spécialisée dans l'électronique et basée à Osaka, au Japon.
- Panasonic Connect joue un rôle central dans la croissance de des solutions B2B de l'entreprise.
- Panasonic Connect utilise DeepL pour la traduction et l'amélioration de la rédaction, ce qui permet à ses équipes de communiquer en toute assurance au-delà des frontières.
Je suis membre du département Recherche et Développement chez Panasonic Connect. En tant que directeur principal, je suis responsable de la recherche et du développement de l'IA destinée à être utilisée dans divers domaines et entreprises. Je travaille également en tant qu'évangéliste, chargé de communiquer nos initiatives en matière de technologie et d'IA à d'autres clients.
Panasonic Connect Corporation est une filiale du groupe Panasonic. À l'origine, il s'agissait d'une société interne au sein de Panasonic Corporation, chargée des solutions B2B. Elle est devenue une entité juridique indépendante lorsque la société a été réorganisée en holding. Nos clients sont principalement des entreprises et des organismes gouvernementaux.
Notre mission consiste à changer la société à partir de la base et à relier ce changement au développement futur. À l'origine, nous avons démarré notre activité avec des périphériques matériels et avons collaboré directement avec un large éventail de clients. Cependant, nos clients ne recherchaient pas du matériel informatique, mais des solutions.
Pour nos clients dans les secteurs de la chaîne d'approvisionnement, des services publics, des infrastructures liées au mode de vie et du divertissement, nous fournissions initialement des technologies pour des appareils tels que des projecteurs et des logiciels. Nous proposons désormais également des services de conseil afin de mieux comprendre les processus opérationnels de nos clients.
Je suis responsable de la division Recherche et Développement Technologique, ce qui signifie que je m'occupe de la recherche et du développement dans les domaines technologiques suivants :
Nous travaillons également sur un projet visant à élargir nos services. Par exemple, Blue Yonder, une société américaine que nous avons acquise en 2021, fournit des services de logiciels d'infrastructure aux entreprises de la chaîne d'approvisionnement. Nous élargissons notre service en intégrant les données que nous recueillons sur le terrain.

Panasonic Connect dispose d'une clientèle internationale et, grâce à l'acquisition de Blue Yonder, comme je l'ai mentionné précédemment, nous comptons désormais un nombre encore plus important de clients à l'étranger.
De plus, notre directeur général, M. Yasuyuki Higuchi, encourage la promotion de réformes en matière de gestion et d'administration interne. Nous avons également annoncé le lancement de notre propre IA générative, ConnectAI. De plus, nous collaborons avec divers experts externes afin de changer notre approche en matière de recherche et développement.
Mon supérieur est en Allemagne depuis l'année dernière, et je communique régulièrement avec lui pour discuter des prochaines stratégies technologiques et d'IA. De plus, un nombre croissant de mes collègues chercheurs sont basés à l'échelle internationale, notamment en Afrique et en Chine.
Dans ce contexte, des problèmes de communication surviennent naturellement au quotidien. En particulier en ce qui concerne la gestion du département R&D, il est essentiel de maintenir la motivation des chercheurs. La recherche est un domaine où il n'est pas facile d'obtenir des résultats satisfaisants : sur dix tentatives, une seule aboutit, voire aucune.
Dans cette situation, il est essentiel de communiquer clairement les intentions des instructions du superviseur aux membres d’équipe. Si nous ne communiquons pas de manière appropriée lors du changement des politiques de recherche, par exemple, un seul mot peut entraîner un résultat imprévu en raison d'une différence majeure de perception.
De plus, le domaine de recherche de l'IA évolue particulièrement rapidement. Nous vivons dans un monde où la technologie d'il y a une semaine est déjà dépassée une semaine plus tard, et où une nouvelle technologie a été développée. Je suis tenu de lire de nombreux articles chaque jour et de les présenter lors de conférences. Dans cette situation, la lecture et l'écriture en anglais m'ont considérablement ralenti.
L'utilisation de DeepL a complètement changé la donne.
Il apporte deux avantages principaux. Tout d'abord, comme ceux d'entre vous qui ont déjà utilisé le service l'ont peut-être remarqué, la traduction est aussi naturelle que si vous écriviez réellement en japonais. Il n'y a pratiquement aucune traduction maladroite de l'anglais vers le japonais, ou vice versa, comme c'est souvent le cas avec les services gratuits conventionnels.
Le deuxième point concerne la rapidité de la traduction. Il est, bien sûr, rapide, mais il convient également de mentionner que diverses innovations ont été apportées à l'interface utilisateur. Par exemple, il est désormais possible de communiquer dans différentes langues de manière remarquable : il suffit de taper le raccourci « Ctrl + CC » pour que le texte sélectionné soit immédiatement traduit.
J'utilise un wiki accessible via un navigateur pour communiquer avec mon supérieur afin d'éviter tout malentendu. Je rédige des phrases en japonais, mais j'ai installé l'extension DeepL dans mon navigateur, ce qui me permet de traduire directement en anglais les phrases écrites en japonais. Mon supérieur hiérarchique dispose également d'un compte sur DeepL, je ne sais donc pas s'il le consulte en anglais ou en allemand, mais il peut également afficher l'écran du navigateur Teams et l'écran Wiki dans la langue de son choix.
C'est un changement considérable de pouvoir communiquer clairement et rapidement dans plusieurs langues, c'est vraiment remarquable.

J'utilise principalement l'anglais lorsque je rédige des articles de recherche. J'ai évalué DeepL Write Pro avec des collègues qui rédigent également des articles, et leur première réaction a été de souligner son utilité.
Je leur ai demandé comment ils rédigeaient habituellement leurs articles en anglais, et beaucoup d'entre eux m'ont répondu qu'ils rédigeaient d'abord leur texte en japonais, puis le traduisaient en anglais. La procédure habituelle consistait à faire appel à un service de révision humaine payant pour améliorer le texte en anglais, puis à le soumettre à une revue internationale.
Cependant, lorsque nous avons utilisé DeepL Write pour modifier un document qui avait déjà été relu par un service d'édition payant, nous avons constaté que DeepL Write fournissait 5 à 6 fois plus de suggestions d'édition que le service payant, qui effectuait 2 à 3 corrections par page. Je trouve les suggestions alternatives proposées par DeepL pour améliorer le texte très efficaces.
Un autre membre de mon équipe a utilisé un service d'IA générative pour traduire et modifier les articles qu'il rédige pour des revues étrangères. Lorsque j'ai évalué DeepL Write avec lui, il m'a expliqué que le problème avec l'utilisation d'une IA générative (générale) est que, si l'on modifie légèrement la nuance, cela change le texte en quelque chose de complètement différent de la traduction précédente.
Cela implique que vous perdez la trace des changements et des correspondances entre les parties changées, ce qui rend le contrôle difficile. Lorsque nous modifions à l'aide de DeepL Write, nous pouvons clairement identifier quelle section correspond à quelle autre, et nous pouvons apporter les corrections souhaitées. Pour nous, c'est l'un des aspects les plus puissants de DeepL Write.
Nos activités de recherche et développement incluent l'IA générative, et nous sommes très intéressés par les tendances technologiques que nous étudions actuellement. Je pense que l'IA connaîtra une évolution supplémentaire dans un avenir proche.
Une évolution possible serait que nous soyons capables de faire des déductions logiques, ce qui, selon moi, devrait se produire dans un avenir proche. Il ne s'agit pas de n'importe quels résultats, mais de résultats pris en charge par une logique renforcée.
Deuxièmement, je considère que la personnalisation est une possibilité. L'IA est en mesure de répondre aux attentes de chaque individu et aux nuances qu'il souhaite exprimer, tout en garantissant la protection sécurisée des données. Je suis convaincu que l'équilibre entre personnalisation et sécurité sera probablement atteint grâce à l'évolution technologique.
De plus, bien que l'IA multimodale soit également en train d'émerger, sa compréhension du contexte sera améliorée. Je suis convaincu que dans les prochaines années, nous assisterons à une évolution dans la manière dont le contexte d'une traduction est interprété, puis exprimé de manière appropriée.
Cependant, nous ne pourrons véritablement communiquer entre communautés diverses que lorsque des personnes de langues et de cultures différentes pourront comprendre le sens d'expressions implicites ou culturellement nuancées. Ces expressions, qui sont implicites dans nos esprits et nos concepts, varient selon les cultures.
Je suis convaincu que lorsque cet objectif sera atteint, cela constituera une véritable transcendance de la diversité et une communication directe. Au-delà de la barrière de la langue, les valeurs et la culture constitueront la prochaine étape, et je m'en réjouis sincèrement. Je suis convaincu que cela sera techniquement très complexe, mais j'attends avec impatience de voir les progrès réalisés dans ce domaine.
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