Entretien avec Martin Bächtold, CEO de TTN Translation Network et inventeur du TermBoy
Genève, juillet 2026
Depuis plus de trois décennies, Martin Bächtold développe à Genève des technologies de traduction. Avec le TermBoy, il a créé un agent IA qui constitue, harmonise et publie sur le web la terminologie spécialisée de manière autonome – et qui, au passage, rend les entreprises visibles dans les réponses de ChatGPT, Claude et Gemini. Un entretien sur la salade de mots, le mètre étalon et les chatbots affamés.
Comment en êtes-vous venu à programmer des banques de données terminologiques ?
J’ai étudié et travaillé dans la Silicon Valley. De retour à Genève, j’ai programmé le premier serveur d’échange de traductions par modem. Il fonctionnait de manière entièrement automatique et les traductions sont devenues nettement moins chères. Mais quand je les ai contrôlées, mes cheveux se sont dressés sur la tête.
Pourquoi ?
À l’époque, il n’existait pas encore de banques de données terminologiques et les traducteurs rendaient les termes techniques à leur guise. Quand trois traducteurs travaillaient sur un manuel de mille pages consacré à un central téléphonique, nous nous retrouvions avec quatre ou cinq termes pour un seul et même objet. De quoi rendre les lecteurs fous.
Pourquoi un langage uniforme est-il si important ?
Sans langage, vous pouvez tout au plus construire un nid d’oiseau – avec le langage, vous pouvez construire Versailles. Encore faut-il que les termes soient accordés entre les artisans, sinon cela finit comme la tour de Babel.
Au Moyen Âge, la petite Suisse comptait quelque 280 unités de longueur différentes. Le commerce en était extrêmement compliqué et, jusqu’au milieu du XIXe siècle, les famines emportaient régulièrement la frange la plus pauvre de la population. En 1799, le mètre étalon a été déposé à Paris. Il a été l’une des pierres angulaires d’une véritable explosion de la productivité : c’est l’uniformisation des unités de mesure et des normes qui a permis au commerce et à la prospérité de croître. Des normes uniformes et un langage uniforme sont le fondement de la prospérité économique.
Pourquoi les traductions par IA fonctionnent-elles souvent si mal ?
DeepL est arrivé en 2017, ChatGPT a suivi en 2022 – tous deux traduisent vite et pratiquement gratuitement. Beaucoup de clients dotés de vastes catalogues en ligne se sont d’abord laissé éblouir par la qualité : les traductions étaient formulées de manière séduisante, mais fausses de bout en bout. Un bouton a été intégré dans chaque système de gestion de contenu – « Traduire avec DeepL » – et, pour quelques centimes, on obtenait la traduction qui coûtait autrefois des centaines de francs.
Or DeepL et ChatGPT traduisent comme les traducteurs du début des années nonante : les termes sont inventés librement et changent à chaque texte – une énorme salade de mots. Quand les clients commandaient, ils recevaient le mauvais produit ; les équipes de vente perdaient la vue d’ensemble. Beaucoup d’entreprises sont revenues à la traduction classique, mais il était souvent déjà trop tard : le ver était dans le fruit, partout.
Pourquoi avez-vous inventé le TermBoy ?
Entre la langue d’un traducteur et celle que l’on parle dans un atelier ou une usine, il y a un fossé énorme. Prenons un atelier d’horlogerie ou une carrosserie : le traducteur, dans son bureau, n’a aucune idée de la manière dont on parle là-bas – et quand il livre son texte, les spécialistes se prennent la tête à deux mains.
Nous avons donc construit un système qui rassemble les termes sur les sites web des clients, y ajoute des images, des textes d’exemple, des références aux normes et à Wikipédia ainsi que des exemples d’usage, et enregistre le tout dans une banque de données. Chaque texte à traduire est passé au crible par une IA à la recherche de nouveaux termes. S’il contient des termes non encore définis, ceux-ci sont envoyés par WhatsApp ou par e-mail à un spécialiste pour validation. Le TermBoy jette le pont entre l’atelier et le bureau du traducteur.
Tous les traducteurs travaillent aujourd’hui avec des outils de TAO qui intègrent des mémoires de traduction et des banques de données terminologiques ; ils peuvent ainsi accéder directement aux termes. Avec ce système, les termes techniques s’uniformisent avec un minimum d’effort – et toute une branche en profite : apprentis, enseignants, traducteurs, vente, assurances et clients.
Comment le TermBoy peut-il améliorer la visibilité auprès de l’intelligence artificielle ?
C’était un effet « zero-shot » – un effet qui n’était pas du tout recherché au départ. Nous avons publié les termes et les liens dans le fichier sitemap et, tout à coup, c’était comme quand on nourrit les pigeons : les chatbots se sont attroupés et se sont arraché les termes comme des oiseaux affamés.
Quand nous avons ensuite fait des traductions automatiques, nous avons constaté que les robots accèdent au TermBoy et utilisent les termes dans leurs réponses. Tout cela en est encore au stade expérimental, mais nous partons du principe que les associations professionnelles et les clients dotés d’une large gamme de produits en tireront un profit énorme. Quand tout le monde emploie les mêmes termes, tout devient plus simple – et tout roule comme sur des roulettes.
Combien coûte le TermBoy ?
Moins que beaucoup ne le pensent : cinq centimes par terme et par version linguistique pour la création, puis un centime par année en abonnement. Une banque de données de 10 000 termes en quatre langues coûte donc, hors installation, environ 2 000 francs à la création et 400 francs par année – frais de calcul IA, exploitation, sauvegarde et maintenance compris. Constituée à la main, la même banque de données reviendrait à près de 400 000 francs. Pour la première fois, une terminologie uniforme devient ainsi abordable aussi pour les PME et les associations.
Comment le TermBoy est-il mis en place ?
Le TermBoy est configuré individuellement pour chaque client. Dans l’automobile ou l’horlogerie, l’IA rassemble des photos appropriées et illustre le terme de sorte que l’on comprenne immédiatement de quoi il s’agit. Dans la finance, c’est plus compliqué : que voulez-vous montrer – un billet de banque ? Là, ce sont la définition, les phrases d’exemple et les renvois qui sont déterminants.
Certains clients souhaitent en outre que leurs produits soient intégrés à la banque de données avec une image et que leurs caractéristiques soient résumées. Les associations, ONG ou groupes d’intérêts veulent quant à eux délimiter leurs thèmes spécialisés par des définitions précises, afin que l’IA se fasse une idée aussi concrète que possible de leurs préoccupations – et les restitue correctement dans ses réponses. Lors de la mise en place, nous définissons donc ensemble quelles sources font foi, quels champs contient une fiche et qui valide les entrées.
Peut-on seulement se fier aux termes d’une IA ?
Il ne faut pas s’y fier aveuglément – c’est pourquoi le TermBoy calcule pour chaque entrée un code de fiabilité, fondé sur la fréquence et la cohérence avec lesquelles un terme est utilisé dans les sources. Si la fiabilité est inférieure à 80 pour cent, l’entrée est automatiquement transmise par SMS, WhatsApp ou e-mail à un spécialiste du client. Il vérifie, corrige et valide. La machine fait le gros du travail, l’humain garde le dernier mot – exactement comme le principe des quatre yeux selon lequel nous traduisons depuis des décennies.
Et où restent les données ?
En Suisse. La banque terminologique tourne sur nos propres serveurs à Genève, et nous sommes certifiés ISO 27001 pour la sécurité de l’information – en plus des normes ISO 9001 et ISO 17100 pour les services de traduction. Pour la recherche, nous recourons à des modèles d’IA, mais la maîtrise de la banque de données reste chez le client : c’est sa terminologie.
Où en sera la terminologie spécialisée dans cinq ans ?
J’espère : là où en sont les unités de mesure depuis le mètre étalon. Chaque branche s’accorde sur ses termes, les publie sous forme lisible par machine, et l’humain comme la machine puisent dans les mêmes définitions. L’IA accélère énormément cette évolution, parce qu’elle rend pour la première fois la terminologie abordable. Qui met de l’ordre dans son univers terminologique aujourd’hui aura voix au chapitre dans cinq ans – qui ne le fait pas sera tout simplement ignoré par les chatbots.
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