Traduction neuronale : quand la machine devient transgressive

La traduction neuronale s’est imposée comme une évidence. Rapide, fluide, peu coûteuse, elle est aujourd’hui utilisée massivement par les entreprises pour traduire contrats, rapports, documents techniques ou contenus stratégiques.

Cependant, derrière cette promesse de performance, une question essentielle reste trop souvent ignorée : que deviennent réellement vos données une fois traduites ?

Et surtout, qui y a accès ?

C’est précisément à cet endroit que la traduction neuronale peut devenir transgressive.

Traduction neuronale et IA : une confusion dangereuse

Avant d’aller plus loin, il est indispensable de lever une confusion fréquente.

La traduction neuronale n’est pas, par nature, synonyme d’intelligence artificielle mondiale ou de partage de données. En revanche, les outils de traduction neuronale grand public, eux, reposent presque systématiquement sur des architectures connectées, mutualisées et évolutives.

Autrement dit, dans de nombreux cas, les textes traduits sont :

• envoyés vers des serveurs distants,
• stockés temporairement ou durablement,
• analysés pour améliorer les modèles,
• parfois réutilisés pour entraîner l’IA.

Selon une étude publiée par Gartner en 2024, 72 % des entreprises ne savent pas précisément comment leurs données sont traitées par les outils d’IA qu’elles utilisent.

Cette méconnaissance crée un risque majeur.

Quand la machine dépasse le cadre : la notion de transgression

Dans un contexte professionnel, une machine devient transgressive lorsqu’elle dépasse le cadre pour lequel elle a été autorisée.

C’est exactement ce qui se produit lorsque des documents internes, confidentiels ou sensibles :

• sortent du périmètre de l’entreprise,
• sont intégrés dans des modèles globaux,
• échappent au contrôle du donneur d’ordre.

La CNIL rappelle régulièrement que l’usage d’outils d’IA non maîtrisés peut entraîner des violations du RGPD, notamment en matière de finalité, de conservation et de transfert des données.

Dans certains secteurs — juridique, défense, industrie, santé, finance — ce type de fuite peut avoir des conséquences graves, voire irréversibles.

Traduction neuronale en local : une autre approche possible

Face à ces dérives, une alternative existe : la traduction neuronale en local, réservée à un client unique.

Chez ALPIS, cette approche repose sur plusieurs principes non négociables.

Tout d’abord, les moteurs neuronaux sont déployés localement, sans connexion à des IA mondiales. Ensuite, chaque client dispose de sa propre mémoire de traduction, strictement dédiée et non mutualisée. Enfin, aucune donnée n’est utilisée pour entraîner un modèle externe, aujourd’hui ou demain.

Ainsi, les documents traduits :

• restent dans le périmètre du client,
• ne sont jamais partagés,
• ne quittent jamais l’environnement sécurisé prévu contractuellement.

Dans ce contexte précis, il ne s’agit plus d’IA, mais d’un outil linguistique maîtrisé, au service du client et uniquement du client.

Pourquoi ALPIS n’utilise pas l’IA dans ce contexte

Il est important de le dire clairement.

Chez ALPIS, nous n’utilisons pas d’IA grand public, et ce choix est volontaire.

Non pas par rejet de la technologie, mais parce que la confidentialité, la souveraineté des données et la responsabilité juridique priment sur la vitesse ou le coût apparent.

Selon le rapport IBM Cost of a Data Breach 2023, plus de 9 milliards de données sensibles ont été exposées ou réutilisées via des systèmes automatisés mal maîtrisés, souvent à l’insu des entreprises concernées IBM.

Dans ce contexte, utiliser une IA mondiale pour traduire des documents sensibles revient à accepter un risque que beaucoup de directions sous-estiment encore.

Traduction professionnelle et sécurité : un choix stratégique

Choisir un prestataire de traduction ne relève plus uniquement de la qualité linguistique. Il s’agit désormais d’un choix stratégique, au croisement de la cybersécurité, de la conformité réglementaire et de la protection du capital informationnel.

C’est pourquoi ALPIS privilégie :

• la traduction neuronale en local,
• des mémoires de traduction dédiées,
• l’absence totale de mutualisation,
• et un contrôle strict des flux de données.

Autrement dit, la technologie est mise au service de la confiance, et non l’inverse.

Conclusion : la vraie question n’est pas la performance, mais le contrôle

La traduction neuronale n’est pas dangereuse en soi.

Ce qui l’est, en revanche, c’est de ne pas savoir où vont vos données, qui les exploite et dans quel but.

Chez ALPIS, la réponse est simple :

vos données restent chez vous.

Elles ne sont jamais partagées.
Elles n’alimentent aucune IA mondiale.

Et c’est précisément pour cette raison que, dans ce contexte-là, nous n’utilisons pas l’IA.