L’Équipe Optimisée par l’IA : Un Nouveau Guide pour les Chefs de Produit

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Hannah Clark : Un des aspects les plus déroutants de cette révolution de l’IA, c’est que nous sommes collectivement en train d’inventer une nouvelle réalité, qui, sans doute inutile de vous le préciser, est bien moins utopique qu’il n’y paraît. Mais ce qui est également intéressant, c’est la façon dont nous observons en temps réel, autant les leaders que les contributeurs individuels, qui, oserais-je dire, peinent à naviguer dans la complexité liée à l’ouverture d’une nouvelle voie.

Les questions autour de l’éthique au travail, de la qualité des livrables et de l’impact sur les résultats futurs préoccupent l’ensemble de l’organigramme. Mais cela offre aussi une belle opportunité d’apprendre des avancées de chacun et de concevoir nos prises de décision autour du futur que nous souhaitons façonner.

Mon invité aujourd’hui est Andrew Saxe, VP Produit chez Smartling. Smartling appartient au secteur de la traduction et des services linguistiques, qui est pratiquement l’exemple parfait des industries bouleversées par l’IA. À l’arrivée d’Andrew chez Smartling, l’équipe réalisait les traductions manuellement, et l’IA se résumait à un vieux film de science-fiction avec Haley Joel Osment en Pinocchio robot.

Inutile de vous dire, les choses ont changé. Dans cet épisode, vous entendrez la vision d’Andrew quant à la distinction entre la valeur réelle de l’IA et le battage médiatique, les considérations éthiques que les dirigeants doivent prendre en compte lorsqu’ils déploient des workflows propulsés par l’IA, et pourquoi les compétences les plus recherchées ont évolué bien plus vite que prévu. C’est parti.

Au fait, nous avons ce type de conversation chaque semaine, donc si cela vous intéresse, pourquoi ne pas vous abonner ? Allez, on se lance.

Ravi de vous retrouver sur le podcast du Product Manager. Je suis aujourd’hui avec Andrew Saxe, VP Produit chez Smartling.

Andrew, merci beaucoup d’avoir pris le temps de nous rencontrer aujourd’hui, malgré un emploi du temps chargé.

Andrew Saxe : Avec plaisir. Ravi d’être là.

Hannah Clark : Pouvez-vous présenter un peu votre parcours et comment vous en êtes arrivé là ?

Andrew Saxe : Bien sûr. J’ai toujours été passionné, probablement depuis le milieu des années 90, par Internet qui était alors nouveau, et j’ai toujours évolué dans le monde de la technologie. J’ai beaucoup étudié la technologie et tous mes postes étaient en développement ou produit.

J’ai été un temps un faux développeur web, à créer des sites pas forcément brillants, puis j’ai évolué vers le produit. Et cela fait environ 14 ans que je suis chez Smartling, ça fera 15 ans en juillet, donc ça commence à faire pas mal. Mais oui, j’ai toujours poussé produit chez Smartling.

Hannah Clark : Oui, c’est impressionnant, 15 ans ce n’est pas rien !

Andrew Saxe : C’est vrai, ce n’est pas rien du tout !

Hannah Clark : Surtout dans la tech, c’est comme des années de chien.

Andrew Saxe : Absolument, c’est même ma plus ancienne relation, je pense.

Hannah Clark : Aujourd’hui, notre focus sera sur l’évolution de l’éthique autour de l’IA, avec un regard de manager. Pour démarrer, voulez-vous cadrer la discussion à travers vos observations chez Smartling pendant ces 15 années ?

Durant votre parcours, vous avez bien sûr vécu de multiples transitions technologiques majeures chez Smartling, entreprise de traduction. Il y a eu le cloud, la transparence, et aujourd’hui, l’ère de l’IA. Qu’est-ce qui diffère fondamentalement avec cette nouvelle transition ?

Andrew Saxe : Oui, tout à fait. Je travaille donc dans la traduction, je peux transformer l’anglais en français, espagnol, ce genre de choses. Quand on pense à ce processus, cela s’est toujours beaucoup basé sur les gens — traduire, c’est séculaire, il y a toujours eu cette conversion d’une langue à une autre menée par des humains.

En pensant aux autres avancées technologiques des 15 dernières années, le cloud a été un énorme bouleversement, surtout d’un point de vue business et organisationnel. Le passage à l’IA a déjà eu un impact profond dans la traduction, et probablement ailleurs cela va toucher de plus en plus les humains.

Le cloud a eu un fort impact, en permettant de scaler les entreprises sans installer de fermes de serveurs, mais pour l’utilisateur final cela a été moins palpable, hormis l’accès à plus d’applications, etc. Avec l’IA, ce sont les travailleurs du quotidien qui sont réellement impactés, et c’est évident dans la traduction.

Hannah Clark : Oui, j’imagine que dans ce secteur en particulier, c’est bien amplifié.

Donc, quand on parle de l’implémentation de l’IA dans les services de traduction, comme vous l’évoquiez, il y a un fort impact sur la main-d’œuvre de traducteurs, sur les utilisateurs finaux. Comment conciliez-vous le gain d’efficacité et l’impact sur votre personnel, et comment leur rôle a-t-il évolué ?

Andrew Saxe : Oui, donc notre positionnement, c’est d’être à la fois éditeur SaaS et prestataire d’outils de gestion de traduction et du processus tout entier. Imaginez des milliers, voire des centaines de milliers de personnes tapant des traductions, avec des outils adaptés à cette gestion.

Il y a bien sûr toutes les personnes qui effectuent la traduction. Nous proposons ces services : la majorité saisissait les traductions ou les relisait pour contrôler la qualité, corriger les erreurs, retranscrire le ton de marque pour l’organisation.

Il y a quelques années, 5 ou 6 peut-être, la traduction neuronale est apparue, provoquant une avancée significative. Google Traduction existe depuis longtemps, ils sont aussi passés à la traduction neuronale, avec un saut de qualité conséquent, mais pas suffisant pour retirer l’humain du processus.

Concrètement : saisie de la traduction, relecture, retour au propriétaire du contenu. Même avec la traduction automatique, on restait sur ce schéma. Avec l’IA, on cherche à retirer l’humain de certaines étapes, ou à changer leur rôle : plutôt que la saisie, l’IA génère la meilleure première version, puis on utilise les IA ou LLM pour évaluer la qualité et décider si un humain doit encore intervenir.

Le rôle humain devient plus de la validation. L’IA évalue la qualité : si doute, l’humain contrôle, repère les cas difficiles que l’LLM ne capte pas, puis on améliore la machine par retours.

Le rôle humain glisse ainsi du début vers la fin — plus du contrôle qualité, de l’échantillonnage. C’est une évolution majeure des méthodes de travail, qui continuera éventuellement jusqu’à se passer d’une partie de la validation.

Hannah Clark : C’est fascinant, surtout sur la notion de voix de marque, qui est tellement subtile et complexe, même dans sa propre langue, alors en traduction avec l’IA, c’est une autre histoire…

Je comprends que ce niveau d’intervention humaine reste très pertinent et difficilement remplaçable.

Andrew Saxe : Tout à fait. La voix de marque, la terminologie spécifique, certains mots à éviter ou à privilégier selon le glossaire d’une entreprise…

S’assurer que chaque traduction respecte ces points : l’IA y arrive souvent, mais parfois il faut poser des garde-fous. Ici aussi, la touche humaine joue le rôle de barrière.

Hannah Clark : Oui, même pour l’idéation de contenu avec l’IA, il y a une part d’humain très présente. La traduction n’est donc pas si directe, et chaque intervention a sa nuance, ses exigences particulières qui dépassent la simple correspondance mot à mot.

Du coup, comment se sont transformés les workflows depuis cinq ans ? Quelle différence constatez-vous dans le passage du « tout saisir humainement » vers plus de validation humaine ?

Andrew Saxe : Auparavant, même avec la technologie — outils desktop, serveurs, etc. — l’humain tapait, relisait, évaluait la qualité, etc.

La traduction coûte des centaines de millions, des milliards pour certaines grandes entreprises. Si tout est humain, les délais sont conséquents. L’IA change la donne : c’est instantané, les coûts s’effondrent, l’efficacité décuple. Il reste à gérer les cas particuliers. Dans certains cas — documents légaux, contenus très sensibles —, l’humain reste prioritaire, mais à l’avenir cela va encore évoluer.

Hannah Clark : Avec la montée de la confiance technologique, oui. Sur l’aspect éthique, quels débats émergent concernant l’adoption de l’IA, en interne ou dans le secteur de la traduction ?

Andrew Saxe : Nous, chez Smartling, on a pu reclasser beaucoup de linguistes sur des postes différents, avec des niveaux de rémunération équivalents. Ils traitent plus de contenu, car ça demande moins de corrections.

C’est une transition vers la fin du processus, mais c’est un enjeu constant. À l’échelle du secteur, il faut se demander : que vont devenir tous ces professionnels ?

La traduction reste un travail exigeant, ce n’est pas parce qu’on parle une langue qu’on saura bien adapter du contenu spécialisé. Cela demande réflexion et rigueur.

Je pense qu’il y a de la place pour évoluer vers la création de contenu directement dans la langue cible, plutôt que de ne faire qu’adapter un texte existant.

Hannah Clark : On retrouve cette évolution dans le secteur du contenu aussi, où l’automatisation a déplacé la demande de compétences vers les profils capables de soigner les détails, les nuances linguistiques, le style, d’écouter le client, bien au-delà d’une simple traduction mot à mot. Effet domino de la technologie sur les compétences recherchées.

Andrew Saxe : Complètement, et même dans nos propres recherches, que nous allons sans doute lancer prochainement, on cherche à capter cette nuance supplémentaire : pouvoir définir comment votre entreprise souhaite que l’on parle d’elle, quel ton, lesquelles descriptions influencent l’IA ou le LLM et la qualité des résultats produit.

Les humains participent encore à la validation et à la nuance, mais cela va, à terme, évoluer.

Hannah Clark : J’aime bien penser, là où le marché inonde de volume, la demande va ensuite se recentrer sur la qualité ou des visions authentiques, des points qui différencient réellement d’un concurrent. On vit une époque passionnante.

Andrew Saxe : Oui, fascinant, surtout vu la rapidité des changements.

Hannah Clark : On a l’impression d’observer un bouleversement qui prendrait des décennies, mais on le vit en quelques mois. J’en ai le tournis à chaque discussion sur l’IA ici.

Pour revenir au workflow, comment décidez-vous quel processus doivent rester humains et lesquels basculer sur l’IA ?

Andrew Saxe : Cela dépend. Il existe dans la traduction un triptyque coût/qualité/rapidité. Il faut trouver l’équilibre entre ces critères.

Nous faisons beaucoup de recherche et de tests pour garantir que chaque outil corresponde à chaque type de contenu. On intègre des niveaux de confiance, en particulier dans nos outils IA, pour garantir une qualité précise.

Si la qualité est garantie par une certaine combinaison de technologies ou process, on oriente le client vers ce workflow. Certains clients gardent la préférence pour deux relectures humaines, notamment sur certains contenus sensibles.

Mais de plus en plus, la technologie se déploie sur tous les contenus. Selon la langue — certaines « langues longues traînes » manquent parfois de données pour l’IA. Là, l’humain a encore sa place. Mais globalement, nous parvenons à garantir la qualité via l’IA sur de nombreux contenus.

Hannah Clark : Si on prend du recul sur l’organisation entière, quelle est la dynamique d’adoption de l’IA chez Smartling ? Uniforme ou plus nuancée selon les services ?

Andrew Saxe : Je dirais deux aspects. Du côté clients, beaucoup ont des mandats IA en interne — ils veulent de l’IA, même s’ils ne savent pas comment l’utiliser. Nous devons leur proposer les outils capables de répondre à leur exigence d’efficacité et d’économie.

En interne, toutes les équipes utilisent l’IA, surtout les ingénieurs, le produit, le support client, notre helpdesk. Tout passe à l’IA.

Hannah Clark : Je vois de plus en plus d’organisation imposant des mandats IA, via une approche incitative (« carotte ») puis obligatoire (« bâton ») — d’abord on motive, puis si l’adoption stagne, cela devient une obligation. L’idée étant d’encourager l’expérimentation. Mais cela peut aussi avoir un effet…

Andrew Saxe : Oui, en interne on a mis des politiques et validé des outils via audits sécurité. Mais il y a de nouveaux outils tous les jours, tout le monde les essaie.

Hannah Clark : Sur le cycle du battage médiatique : comment distinguez-vous la vraie valeur de l’IA du simple effet de mode ou du marketing ? Comment canaliser l’enthousiasme, éviter la surenchère, et garder la qualité ?

Andrew Saxe : L’un de nos chercheurs IA résume bien : tout ne doit pas forcément être automatisé. Si une règle suffit, alors inutile de s’acharner à tout rendre IA.

L’effet « waouh » de ChatGPT — il écrit une dissertation en un instant — alimente la frénésie. Mais, pour l’entreprise, il faut un tout autre niveau de confiance. C’est là que surgit le scepticisme, car ce n’est pas juste générer du texte, c’est obtenir un résultat fiable, précieux, pour le client.

L’envie d’IA est forte, mais il faut rester mesuré, ne garder que ce qui est réellement utile, quitte à prendre plus de temps à développer la solution.

Hannah Clark : Il y a un vrai parallèle avec les débuts des réseaux sociaux : injonction à être présent, certains trop, d’autres pas assez, mais la vraie question c’est le ROI. Il faut encourager l’exploration, puis ne garder que ce qui amène une vraie valeur ajoutée.

Andrew Saxe : On fait beaucoup d’expérimentations. Nous cherchons toujours à atteindre 80-85% de fiabilité sur plusieurs mois. Parfois l’IA reste aléatoire, on est à pile ou face. La confiance et la qualité sont donc cruciales.

Hannah Clark : Et en dehors de la traduction, quelles leçons générales tirez-vous sur l’intégration de l’IA, applicables pour les équipes produit par exemple ?

Andrew Saxe : Je reste à l’écoute des nouveaux outils pour les chefs de produit. À ce jour, je n’ai pas encore vu d’outil révolutionnaire pour le développement produit. On est censé inventer ce qui n’existe pas encore et l’IA est plus adaptée à certaines tâches : rédaction de specs, transformation en tickets Jira, automatisation des tâches récurrentes. Dessiner sur papier et générer un mockup, pointer des zones d’attention… De nombreuses applications sortiront, surtout pour alléger les tâches répétitives plutôt que l’innovation pure.

Hannah Clark : Concernant l’innovation, je suis enthousiaste sur la tendance du « no code ». Les équipes peuvent prototyper des idées et collaborer. Le potentiel pour valider une idée avant d’investir gros est immense.

Andrew Saxe : Vous avez testé ce genre d’outils ?

Hannah Clark : Oui, notre équipe interne expérimente beaucoup. Je trouve ça génial que chacun puisse valider « en vrai » une idée, voir si ça tient la route ou pas, même sur un besoin très précis.

Andrew Saxe : C’est une très bonne façon de tester la viabilité d’une idée.

Hannah Clark : Exactement. On valide instantanément ce qui mérite d’aller plus loin. Souvent, ce sont les idées qui partent d’un besoin concret qui se retrouvent les meilleures.

Andrew Saxe : Tout à fait.

Hannah Clark : Sur la relation IA-travail humain : en tant que leader, qu’attendez-vous ou espérez-vous pour vos équipes ? Quel est l’impact de ces mutations et qu’imaginez-vous dans 3 à 5 ans ?

Andrew Saxe : Côté plateforme, notamment en traduction, il y a beaucoup de gestion opérationnelle, des gens passent la journée dans ces outils. Demain, on sera sur une logique de « gestion par exception » : si l’IA produit le résultat attendu, on ne gère que les cas défaillants. Les outils doivent évoluer pour permettre cela, et s’ouvrir vers plus d’usages, pas seulement en back office.

Hannah Clark : Une réflexion risquée : traditionnellement, les collaborateurs très doués montent dans la hiérarchie sur leur cœur de métier, puis deviennent managers sans forcément avoir les compétences humaines correspondantes. Mais aujourd’hui, les « IC » (contributeurs individuels) pilotent déjà des technologies qui automatisent la base, ils acquièrent donc prématurément des compétences managériales, sans attendre une promotion.

Andrew Saxe : C’est très vrai, je n’y avais pas pensé mais je vais y réfléchir davantage, même chez Smartling.

Hannah Clark : Oui, l’apprentissage de la posture manageriale se construit chez les ICs, ils adoptent un regard de responsable avant de le devenir, c’est une vraie innovation comportementale.

Andrew Saxe : Exactement. Cela ouvre de nouvelles opportunités pour les humains, pour des tâches inédites.

Hannah Clark : On assiste en effet à des conséquences inattendues dès qu’une technologie provoque une rupture de paradigme.

Andrew Saxe : Oui, tout à fait.

Hannah Clark : Merci vraiment pour cet échange passionnant sur l’IA et la traduction.

Andrew Saxe : D’autres suivront, j’en suis sûr !

Hannah Clark : Sûrement le mois prochain encore. Où vous suivre en ligne, Andrew ?

Andrew Saxe : On peut me trouver sur LinkedIn, probablement sous ASaxe.

Hannah Clark : Parfait. Merci d’être venu et pour votre temps.

Andrew Saxe : Merci beaucoup.

Hannah Clark : Merci à tous pour votre écoute. Pour plus de contenus, tutoriels et tests d’outils, abonnez-vous à notre newsletter sur theproductmanager.com/subscribe. Retrouvez tous nos épisodes en vous abonnant au Product Manager sur votre plateforme de podcasts préférée.