Mémoire de traduction

Une mémoire de traduction ( MT ) est une base de données qui stocke des « segments », qui peuvent être des phrases, des paragraphes ou des unités de type phrase (titres, titres ou éléments d'une liste) qui ont déjà été traduits, afin d'aider les traducteurs humains . La mémoire de traduction stocke le texte source et sa traduction correspondante dans des paires de langues appelées « unités de traduction ». Les mots individuels sont traités par des bases terminologiques et ne relèvent pas du domaine de la MT.

Les logiciels qui utilisent des mémoires de traduction sont parfois appelés gestionnaires de mémoires de traduction ( TMM ) ou systèmes de mémoire de traduction ( systèmes TM , à ne pas confondre avec un système de gestion de traduction ( TMS ), qui est un autre type de logiciel axé sur la gestion du processus de traduction).

Les mémoires de traduction sont généralement utilisées en conjonction avec un outil de traduction assistée par ordinateur (TAO) dédié, un programme de traitement de texte , des systèmes de gestion terminologique , un dictionnaire multilingue ou même une sortie de traduction automatique brute .

Les recherches indiquent que de nombreuses entreprises produisant des documents multilingues utilisent des systèmes de mémoire de traduction. Dans une enquête réalisée en 2006 auprès de professionnels de la langue, 82,5 % des 874 réponses ont confirmé l'utilisation d'une mémoire de traduction. L'utilisation de la mémoire de traduction est corrélée au type de texte caractérisé par des termes techniques et une structure de phrase simple (technique, dans une moindre mesure marketing et financière), aux compétences informatiques et à la répétitivité du contenu.

Le programme décompose le texte source (le texte à traduire) en segments, recherche des correspondances entre les segments et la moitié source des paires source-cible précédemment traduites stockées dans une mémoire de traduction , et présente ces paires correspondantes comme des correspondances complètes et partielles de traduction . Le traducteur peut accepter une correspondance, la remplacer par une nouvelle traduction ou la modifier pour qu'elle corresponde à la source. Dans les deux derniers cas, la traduction nouvelle ou modifiée est enregistrée dans la base de données.

Certains systèmes de mémoire de traduction recherchent uniquement des correspondances à 100 %, c'est-à-dire qu'ils ne peuvent récupérer que les segments de texte qui correspondent exactement aux entrées de la base de données, tandis que d'autres utilisent des algorithmes de correspondance floue pour récupérer des segments similaires, qui sont présentés au traducteur avec des différences signalées. Les systèmes de mémoire de traduction classiques ne recherchent que du texte dans le segment source.

La flexibilité et la robustesse de l'algorithme de correspondance déterminent en grande partie les performances de la mémoire de traduction, bien que pour certaines applications, le taux de rappel des correspondances exactes puisse être suffisamment élevé pour justifier l'approche de correspondance à 100 %.

Les segments pour lesquels aucune correspondance n'est trouvée devront être traduits manuellement par le traducteur. Ces segments nouvellement traduits sont stockés dans la base de données où ils peuvent être utilisés pour des traductions futures ainsi que pour des répétitions de ce segment dans le texte actuel.

Les mémoires de traduction sont particulièrement efficaces pour les textes très répétitifs, comme les manuels techniques. Elles sont également utiles pour traduire les modifications progressives apportées à un document déjà traduit, correspondant par exemple à des modifications mineures dans une nouvelle version d'un manuel d'utilisation. Traditionnellement, les mémoires de traduction ne sont pas considérées comme adaptées aux textes littéraires ou créatifs, pour la simple raison qu'il y a très peu de répétitions dans la langue utilisée. Cependant, d'autres les trouvent utiles même pour les textes non répétitifs, car les ressources de base de données créées sont utiles pour les recherches de concordance afin de déterminer l'utilisation appropriée des termes, pour l'assurance qualité (pas de segments vides) et pour la simplification du processus de révision (les segments source et cible sont toujours affichés ensemble alors que les traducteurs doivent travailler avec deux documents dans un environnement de révision traditionnel).

Les gestionnaires de mémoires de traduction sont particulièrement adaptés à la traduction de documents techniques et de documents contenant des vocabulaires spécialisés. Parmi leurs avantages, on peut citer :

• S'assurer que le document est entièrement traduit (les mémoires de traduction n'acceptent pas de segments cibles vides)
• S'assurer que les documents traduits sont cohérents, notamment en ce qui concerne les définitions, les formulations et la terminologie. Cela est important lorsque plusieurs traducteurs travaillent sur un même projet.
• Permettre aux traducteurs de traduire des documents dans une grande variété de formats sans avoir à posséder le logiciel généralement requis pour traiter ces formats.
• Accélérer le processus global de traduction ; étant donné que les mémoires de traduction « se souviennent » du matériel précédemment traduit, les traducteurs n’ont qu’à le traduire une seule fois.
• Réduire les coûts des projets de traduction à long terme ; par exemple, le texte de manuels, de messages d'avertissement ou d'une série de documents ne doit être traduit qu'une seule fois et peut être utilisé plusieurs fois.
• Pour les projets de documentation de grande envergure, les économies (en temps ou en argent) réalisées grâce à l'utilisation d'un logiciel de mémoire de traduction peuvent déjà être apparentes dès la première traduction d'un nouveau projet, mais normalement, ces économies ne sont apparentes que lors de la traduction de versions ultérieures d'un projet qui a été traduit avant l'utilisation d'une mémoire de traduction.

Les principaux problèmes qui entravent une utilisation plus large des gestionnaires de mémoires de traduction sont les suivants :

• Le concept de « mémoire de traduction » repose sur le principe selon lequel les phrases utilisées dans les traductions précédentes peuvent être « recyclées ». Cependant, un principe directeur de la traduction est que le traducteur doit traduire le message du texte, et non les phrases qui le composent .
• Les gestionnaires de mémoires de traduction ne s'intègrent pas facilement dans les processus de traduction ou de localisation existants. Pour tirer parti de la technologie des mémoires de traduction, les processus de traduction doivent être repensés.
• Les gestionnaires de mémoire de traduction ne prennent pas actuellement en charge tous les formats de documentation et il se peut que les filtres n'existent pas pour prendre en charge tous les types de fichiers.
• L’utilisation des gestionnaires de mémoire de traduction nécessite une courbe d’apprentissage et les programmes doivent être personnalisés pour une efficacité maximale.
• Dans les cas où tout ou partie du processus de traduction est externalisé ou géré par des traducteurs indépendants travaillant hors site, ces derniers ont besoin d'outils spéciaux pour pouvoir travailler avec les textes générés par le gestionnaire de mémoire de traduction.
• Les versions complètes de nombreux gestionnaires de mémoires de traduction peuvent coûter entre 500 et 2 500 dollars par poste, ce qui peut représenter un investissement considérable (bien que des programmes moins coûteux soient également disponibles). Cependant, certains développeurs produisent des versions gratuites ou à faible coût de leurs outils avec des fonctionnalités réduites que les traducteurs individuels peuvent utiliser pour travailler sur des projets mis en place avec les versions complètes de ces outils. (Notez qu'il existe des packages de mémoires de traduction gratuits et partagiciels, mais aucun d'entre eux n'a encore gagné une part de marché importante.)
• Les coûts liés à l'importation des traductions passées de l'utilisateur dans la base de données de la mémoire de traduction, à la formation ainsi qu'aux éventuels produits complémentaires peuvent également représenter un investissement considérable.
• La maintenance des bases de données de mémoire de traduction reste dans la plupart des cas un processus manuel, et le fait de ne pas les maintenir peut entraîner une diminution significative de la convivialité et de la qualité des correspondances de la MT.
• Comme indiqué précédemment, les gestionnaires de mémoires de traduction peuvent ne pas être adaptés aux textes qui manquent de répétitions internes ou qui ne contiennent pas de parties inchangées entre les révisions. Les textes techniques sont généralement mieux adaptés aux mémoires de traduction, tandis que les textes marketing ou créatifs seront moins adaptés.

L'utilisation de systèmes de MT peut avoir un effet sur la qualité des textes traduits. Son effet principal est clairement lié à ce que l'on appelle la « propagation d'erreur » : si la traduction d'un segment particulier est incorrecte, il est en fait plus probable que la traduction incorrecte soit réutilisée la prochaine fois que le même texte source, ou un texte source similaire, est traduit, perpétuant ainsi l'erreur. Traditionnellement, deux effets principaux sur la qualité des textes traduits ont été décrits : l'effet « salade de phrases » (Bédard 2000 ; cité dans O'Hagan 2009 : 50) et l'effet « trou d'œil » (Heyn 1998). Le premier fait référence à un manque de cohérence au niveau du texte lorsqu'un texte est traduit à partir de phrases d'une MT qui ont été traduites par différents traducteurs avec des styles différents. Selon ce dernier, les traducteurs peuvent adapter leur style à l'utilisation du système de MT afin que ceux-ci ne contiennent pas de références intratextuelles, de sorte que les segments puissent être mieux réutilisés dans les textes futurs, affectant ainsi la cohésion et la lisibilité (O'Hagan 2009).

Il existe un effet potentiel, et s'il existe, probablement inconscient, sur le texte traduit. Différentes langues utilisent des séquences différentes pour les éléments logiques d'une phrase et un traducteur confronté à une phrase à plusieurs propositions à moitié traduite est moins susceptible de reconstruire complètement une phrase. Des preuves empiriques cohérentes (Martín-Mor 2011) montrent que les traducteurs modifieront très probablement la structure d'une phrase à plusieurs propositions lorsqu'ils travaillent avec un traitement de texte plutôt qu'avec un système de mémoire de traduction.

Le traducteur a également la possibilité de traiter le texte de manière mécanique, phrase par phrase, au lieu de se concentrer sur la manière dont chaque phrase se rapporte à celles qui l'entourent et au texte dans son ensemble. Des chercheurs (Dragsted 2004) ont identifié cet effet, qui est lié à la fonction de segmentation automatique de ces programmes, mais qui n'a pas nécessairement d'effet négatif sur la qualité des traductions.

Ces effets sont étroitement liés à la formation plutôt qu'inhérents à l'outil. Selon Martín-Mor (2011), l'utilisation de systèmes de MT a un effet sur la qualité des textes traduits, en particulier chez les novices, mais les traducteurs expérimentés peuvent l'éviter. Pym (2013) rappelle que « les traducteurs qui utilisent la MT/MT ont tendance à réviser chaque segment au fur et à mesure, laissant peu de temps pour une révision finale de l'ensemble du texte à la fin », ce qui pourrait être la cause ultime de certains des effets décrits ici.

• Bureau : les outils de mémoire de traduction de bureau sont généralement utilisés par les traducteurs individuels pour réaliser des traductions. Il s'agit de programmes qu'un traducteur indépendant télécharge et installe sur un ordinateur de bureau.
• Basé sur un serveur ou centralisé : les systèmes de mémoire de traduction centralisés stockent la MT sur un serveur central. Ils fonctionnent avec la MT de bureau et peuvent augmenter les taux de correspondance de la MT de 30 à 60 % par rapport à l'effet de levier de la MT obtenue par la MT de bureau seule.

Voici un résumé des principales fonctions d’une mémoire de traduction.

Cette fonction permet de transférer un texte et sa traduction d'un fichier texte vers la TM. L'importation peut se faire à partir d'un format brut , dans lequel un texte source externe est disponible pour être importé dans une TM avec sa traduction. Parfois, les textes doivent être retraités par l'utilisateur. Il existe un autre format qui peut être utilisé pour l'importation : le format natif . Ce format est celui qui utilise la TM pour enregistrer les mémoires de traduction dans un fichier.

Le processus d’analyse comprend les étapes suivantes :

Analyse textuelle

Il est très important de reconnaître correctement la ponctuation afin de faire la distinction entre, par exemple, un point à la fin d'une phrase et un point dans une abréviation. Le balisage est donc une sorte de pré-édition. En général, les documents traités par des programmes d'aide à la traduction contiennent des balises, car l'étape de traduction est intégrée dans une chaîne de production de documents multilingues. D'autres éléments de texte spéciaux peuvent être mis en valeur par des balises. Certains éléments spéciaux n'ont pas besoin d'être traduits, comme les noms propres et les codes, tandis que d'autres doivent être convertis au format natif.

Analyse linguistique

La réduction de forme de base est utilisée pour préparer des listes de mots et un texte pour la récupération automatique des termes à partir d'une banque de termes. D'autre part, l'analyse syntaxique peut être utilisée pour extraire des termes composés de plusieurs mots ou une phraséologie d'un texte source . L'analyse est donc utilisée pour normaliser la variation de l'ordre des mots de la phraséologie, c'est-à-dire les mots qui peuvent former une phrase.

Segmentation

Son but est de choisir les unités de traduction les plus utiles. La segmentation est comme un type d'analyse syntaxique. Elle est effectuée de manière monolingue à l'aide d'une analyse superficielle et l'alignement est basé sur la segmentation. Si les traducteurs corrigent les segmentations manuellement, les versions ultérieures du document ne trouveront pas de correspondances avec la TM basée sur la segmentation corrigée car le programme répétera ses propres erreurs. Les traducteurs procèdent généralement phrase par phrase, bien que la traduction d'une phrase puisse dépendre de la traduction des phrases environnantes.

Alignement

Il s'agit de définir les correspondances de traduction entre les textes source et cible. Il faut un retour d'information de l'alignement à la segmentation et un bon algorithme d'alignement doit être capable de corriger la segmentation initiale.

Extraction de termes

Il peut avoir comme entrée un dictionnaire précédent. De plus, lors de l'extraction de termes inconnus, il peut utiliser une analyse basée sur des statistiques de texte. Celles-ci sont utilisées pour estimer la quantité de travail impliquée dans un travail de traduction. Ceci est très utile pour planifier et programmer le travail. Les statistiques de traduction comptent généralement les mots et estiment la quantité de répétition dans le texte.

L'exportation transfère le texte de la TM vers un fichier texte externe. L'importation et l'exportation doivent être inversées.

Lors d'une traduction, l'un des principaux objectifs de la TM est de récupérer les correspondances les plus utiles dans la mémoire afin que le traducteur puisse choisir la meilleure. La TM doit montrer à la fois le texte source et le texte cible en soulignant les identités et les différences.

Plusieurs types de correspondances différents peuvent être récupérés à partir d'une MT.

Correspondance exacte

Les correspondances exactes apparaissent lorsque la correspondance entre le segment source actuel et celui stocké est une correspondance caractère par caractère. Lors de la traduction d'une phrase, une correspondance exacte signifie que la même phrase a déjà été traduite. Les correspondances exactes sont également appelées « correspondances à 100 % ».

Correspondance exacte dans le contexte (ICE) ou correspondance garantie

Une correspondance ICE est une correspondance exacte qui se produit exactement dans le même contexte, c'est-à-dire au même endroit dans un paragraphe. Le contexte est souvent défini par les phrases et attributs environnants tels que le nom du fichier du document, la date et les autorisations.

Correspondance floue

Lorsque la correspondance n'est pas exacte, il s'agit d'une correspondance « floue ». Certains systèmes attribuent des pourcentages à ce type de correspondance, auquel cas une correspondance floue est supérieure à 0 % et inférieure à 100 %. Ces chiffres ne sont pas comparables entre les systèmes, sauf si la méthode de notation est spécifiée.

Concordance

Lorsque le traducteur sélectionne un ou plusieurs mots dans le segment source, le système récupère les paires de segments correspondant aux critères de recherche. Cette fonctionnalité est utile pour trouver des traductions de termes et d'idiomes en l'absence d'une base de données terminologique .

Une TM est mise à jour avec une nouvelle traduction lorsqu'elle a été acceptée par le traducteur. Comme toujours lors de la mise à jour d'une base de données, la question se pose de savoir quoi faire du contenu précédent de la base de données. Une TM peut être modifiée en changeant ou en supprimant des entrées dans la TM. Certains systèmes permettent aux traducteurs d'enregistrer plusieurs traductions du même segment source.

Les outils de mémoire de traduction permettent souvent une récupération et une substitution automatiques.

Récupération automatique

Les systèmes de traduction automatique sont recherchés et leurs résultats s'affichent automatiquement à mesure que le traducteur parcourt un document.

Substitution automatique

Grâce à la substitution automatique, si une correspondance exacte apparaît lors de la traduction d'une nouvelle version d'un document, le logiciel répétera l'ancienne traduction. Si le traducteur ne vérifie pas la traduction par rapport à la source, une erreur de la traduction précédente sera répétée.

Le travail en réseau permet à un groupe de traducteurs de traduire un texte ensemble plus rapidement que s'ils travaillaient chacun de leur côté, car les phrases et expressions traduites par un traducteur sont mises à la disposition des autres. De plus, si les mémoires de traduction sont partagées avant la traduction finale, les erreurs d'un traducteur peuvent être corrigées par les autres membres de l'équipe.

La « mémoire de texte » est la base de la norme xml:tm proposée par Lisa OSCAR. La mémoire de texte comprend la mémoire d'auteur et la mémoire de traduction.

Les identifiants uniques sont mémorisés pendant la traduction afin que le document en langue cible soit « exactement » aligné au niveau des unités de texte. Si le document source est ultérieurement modifié, les unités de texte qui n'ont pas changé peuvent être directement transférées vers la nouvelle version cible du document sans qu'aucune interaction du traducteur ne soit nécessaire. C'est le concept de correspondance « exacte » ou « parfaite » avec la mémoire de traduction. xml:tm peut également fournir des mécanismes de correspondance floue et optimisée dans le document.

Les années 1970 sont le début des systèmes de mémoire de traduction, période durant laquelle les chercheurs ont mené une série de discussions préliminaires. L'idée originale des systèmes de mémoire de traduction est souvent attribuée à l'article « Proper Place » de Martin Kay mais les détails de celui-ci ne sont pas entièrement donnés. Dans cet article, il a montré le concept de base du système de stockage : « Le traducteur peut commencer par émettre une commande qui fait en sorte que le système affiche tout ce qui se trouve dans la mémoire et qui pourrait être pertinent pour .... Avant de continuer, il peut examiner des fragments de texte passés et futurs qui contiennent des éléments similaires ». Cette observation de Kay a en fait été influencée par la suggestion de Peter Arthern selon laquelle les traducteurs peuvent utiliser des documents similaires, déjà traduits, en ligne. Dans son article de 1978 il a fait une démonstration complète de ce que nous appelons aujourd'hui les systèmes de mémoire de traduction : tout nouveau texte serait tapé dans une station de traitement de texte, et pendant qu'il était tapé, le système comparerait ce texte aux textes antérieurs stockés dans sa mémoire, ainsi qu'à sa traduction dans toutes les autres langues officielles [de la Communauté européenne]. ... L'avantage par rapport à la traduction automatique proprement dite serait que tous les passages ainsi récupérés seraient grammaticalement corrects. En fait, nous devrions utiliser un processus électronique de « copier-coller » qui, selon mes calculs, permettrait d'économiser au moins 15 % du temps que les traducteurs consacrent actuellement à la production efficace de traductions.

L'idée a été reprise des outils ALPS (Automated Language Processing Systems) développés à l'origine par des chercheurs de l'université Brigham Young. À cette époque, l'idée des systèmes de traduction automatique a été mélangée à un outil appelé « Repetitions Processing » qui visait uniquement à trouver des chaînes correspondantes. Ce n'est qu'après un long moment que le concept de mémoire de traduction a vu le jour.

La véritable phase exploratoire des systèmes de MT se situe dans les années 1980. L'une des premières implémentations de systèmes de MT est apparue dans la Banque de connaissances bilingues de Sadler et Vendelmans. Une Banque de connaissances bilingues est une paire de corpus structurés syntaxiquement et référentiellement, l'un étant une traduction de l'autre, dans laquelle les unités de traduction sont codées de manière croisée entre les corpus. L'objectif de la Banque de connaissances bilingues est de développer une source de connaissances à usage général basée sur un corpus pour des applications en traduction automatique et en traduction assistée par ordinateur (Sadler & Vendelman, 1987). Une autre étape importante a été franchie par Brian Harris avec son "Bi-texte". Il a défini le bi-texte comme "un texte unique en deux dimensions" (1988), les textes source et cible étant reliés par l'activité du traducteur à travers des unités de traduction, ce qui a fait écho à la Banque de connaissances bilingues de Sadler. Et dans le travail de Harris, il a proposé quelque chose comme un système de TM sans utiliser ce nom : une base de données de traductions appariées, consultable soit par mot individuel, soit par « unité de traduction entière », dans ce dernier cas, la recherche étant autorisée à récupérer des unités similaires plutôt qu'identiques.

La technologie de traduction de mémoire n'est devenue disponible commercialement à grande échelle qu'à la fin des années 1990, grâce aux efforts de plusieurs ingénieurs et traducteurs. Il convient de noter le premier outil de traduction de mémoire appelé Trados ( SDL Trados aujourd'hui). Dans cet outil, lors de l'ouverture du fichier source et de l'application de la mémoire de traduction, toutes les « correspondances à 100 % » (correspondances identiques) ou « correspondances floues » (correspondances similaires, mais pas identiques) dans le texte sont instantanément extraites et placées dans le fichier cible. Ensuite, les « correspondances » suggérées par la mémoire de traduction peuvent être soit acceptées, soit remplacées par de nouvelles alternatives. Si une unité de traduction est mise à jour manuellement, elle est alors stockée dans la mémoire de traduction pour une utilisation ultérieure ainsi que pour être répétée dans le texte actuel. De la même manière, tous les segments du fichier cible sans « correspondance » sont traduits manuellement puis automatiquement ajoutés à la mémoire de traduction.

Dans les années 2000, les services de traduction en ligne ont commencé à intégrer la MT. Les services de traduction automatique comme Google Translate , ainsi que les services de traduction professionnels et « hybrides » fournis par des sites comme Gengo et Ackuna , intègrent des bases de données de données de MT fournies par des traducteurs et des bénévoles pour établir des connexions plus efficaces entre les langues et fournir des services de traduction plus rapides aux utilisateurs finaux.

Un développement récent est le concept de « mémoire de texte » par opposition à la mémoire de traduction. C'est également la base de la norme OSCAR proposée par LISA. La mémoire de texte dans xml:tm comprend la « mémoire d'auteur » et la « mémoire de traduction ». La mémoire d'auteur est utilisée pour suivre les modifications pendant le cycle de création. La mémoire de traduction utilise les informations de la mémoire d'auteur pour mettre en œuvre la correspondance de la mémoire de traduction. Bien que principalement destiné aux documents XML, xml:tm peut être utilisé sur tout document pouvant être converti au format XLIFF .

Bien plus puissants que les systèmes de TM de première génération, ils incluent un moteur d'analyse linguistique , utilisent la technologie chunk pour décomposer les segments en groupes terminologiques intelligents et génèrent automatiquement des glossaires spécifiques.

Translation Memory eXchange (TMX) est une norme qui permet l'échange de mémoires de traduction entre fournisseurs de traduction. TMX a été adopté par la communauté des traducteurs comme le meilleur moyen d'importer et d'exporter des mémoires de traduction . La version actuelle est la 1.4b - elle permet la recréation des documents source et cible d'origine à partir des données TMX.

TermBase eXchange . Cette norme LISA , qui a été révisée et rééditée sous le nom d'ISO 30042, permet l'échange de données terminologiques, notamment d'informations lexicales détaillées. Le cadre de TBX est fourni par trois normes ISO : ISO 12620 , ISO 12200 et ISO 16642. ISO 12620 fournit un inventaire de « catégories de données » bien définies avec des noms normalisés qui fonctionnent comme des types d'éléments de données ou comme des valeurs prédéfinies. ISO 12200 (également connue sous le nom de MARTIF) fournit la base de la structure de base de TBX. ISO 16642 (également connue sous le nom de Terminological Markup Framework) comprend un méta-modèle structurel pour les langages de balisage terminologique en général.

Le format Universal Terminology eXchange (UTX) est une norme spécialement conçue pour être utilisée dans les dictionnaires utilisateur de traduction automatique , mais elle peut également être utilisée pour des glossaires généraux lisibles par l'homme. L'objectif d'UTX est d'accélérer le partage et la réutilisation des dictionnaires grâce à sa spécification extrêmement simple et pratique.

Segmentation Rules eXchange (SRX) vise à améliorer la norme TMX afin que les données de mémoire de traduction échangées entre les applications puissent être utilisées plus efficacement. La possibilité de spécifier les règles de segmentation qui ont été utilisées dans la traduction précédente peut augmenter l'effet de levier qui peut être obtenu.

Métriques GILT . GILT signifie (Globalisation, Internationalisation, Localisation et Traduction). La norme GILT Metrics comprend trois parties : GMX-V pour les mesures de volume, GMX-C pour les mesures de complexité et GMX-Q pour les mesures de qualité. La norme GILT Metrics proposée a pour tâche de quantifier la charge de travail et les exigences de qualité pour toute tâche GILT donnée.

Open Lexicon Interchange Format . OLIF est une norme ouverte, compatible XML, pour l'échange de données terminologiques et lexicales. Bien qu'initialement conçue comme un moyen d'échange de données lexicales entre des lexiques de traduction automatique propriétaires, elle a évolué vers une norme plus générale pour l'échange de terminologie.

Le format de fichier d'échange de localisation XML (XLIFF) a pour objectif de fournir un format de fichier d'échange unique qui peut être compris par n'importe quel fournisseur de localisation. XLIFF est le moyen privilégié d'échanger des données au format XML dans le secteur de la traduction.

Services Web de traduction . TransWS spécifie les appels nécessaires pour utiliser les services Web pour la soumission et la récupération de fichiers et de messages relatifs aux projets de localisation. Il est conçu comme un cadre détaillé pour l'automatisation d'une grande partie du processus de localisation actuel par l'utilisation de services Web.

L'approche xml:tm (XML-based Text Memory) de la mémoire de traduction est basée sur le concept de mémoire de texte qui comprend l'auteur et la mémoire de traduction. xml:tm a été donné à Lisa OSCAR par XML-INTL.

Format d'objet portable Gettext . Bien qu'ils ne soient souvent pas considérés comme un format de mémoire de traduction, les fichiers PO Gettext sont des fichiers bilingues qui sont également utilisés dans les processus de mémoire de traduction de la même manière que les mémoires de traduction. En général, un système de mémoire de traduction PO se compose de plusieurs fichiers distincts dans une arborescence de répertoires. Les outils courants qui fonctionnent avec les fichiers PO incluent les outils GNU Gettext et le Translate Toolkit . Il existe également plusieurs outils et programmes qui éditent les fichiers PO comme s'il s'agissait de simples fichiers texte source .