La performance de la traduction automatique a considérablement évolué ces dernières années avec les progrès de l’intelligence artificielle, en particulier dans les techniques de Deep Learning. Cette avancée notoire a conduit les entreprises, de toutes tailles, à internaliser leurs besoins en traduction et à mobiliser leur effectif pour effectuer la correction de traduction automatique. Cette réorientation stratégique des besoins en services de traduction, rapidement perçue comme un exceptionnel cost killer, entraine une perte de productivité des salariés et des coûts inattendus. Une solution visant à repositionner le traducteur professionnel, dans le workflow internalisé de traduction, se profile.
