Découvrez l'API Translate expérimentale qui offre un service client mondial.
Le développement de votre activité à l'international peut s'avérer coûteux. Plus il y a de marchés, plus il y a de langues disponibles, et un plus grand nombre de langues peut entraîner des difficultés avec les fonctionnalités et flux interactifs, comme le chat d'assistance après vente. Si votre entreprise ne dispose que d'agents anglophones, les personnes dont la langue n'est pas la langue maternelle peuvent avoir du mal à expliquer précisément le problème rencontré.
Comment pouvons-nous utiliser l'IA pour améliorer l'expérience des personnes qui parlent plusieurs langues, tout en limitant les risques et en vérifiant si cela vaut la peine d'investir dans des agents du service client qui parlent d'autres langues ?
Certains utilisateurs tentent de surmonter la barrière de la langue à l'aide de la fonctionnalité intégrée de traduction de page de leur navigateur ou d'outils tiers. Toutefois, l'expérience utilisateur n'est pas satisfaisante avec les fonctionnalités interactives, comme le chat d'assistance après vente.
Pour les outils de chat avec traduction intégrée, il est important de minimiser les retards. En traitant la langue sur l'appareil, vous pouvez traduire en temps réel, avant même que l'utilisateur ne envoie le message.
Cela dit, la transparence est essentielle pour combler le fossé linguistique avec des outils automatisés. Avant de commencer la conversation, n'oubliez pas que vous avez implémenté des outils d'IA compatibles avec cette traduction. Cela permet de définir les attentes et d'éviter les situations gênantes si la traduction n'est pas parfaite. Lien vers une règle pour plus d'informations.
Nous travaillons sur un API Translation expérimentale avec un modèle intégré à Chrome.
Chat de démonstration
Nous avons créé un chat avec le service client qui permet aux utilisateurs de saisir leur et recevoir une traduction en temps réel pour l'agent du service client.
Utiliser l'API Translate
Chrome expose l'API Translate avec un objet window.model
. Cet objet comporte deux méthodes importantes:
canTranslate()
: vérifie si un modèle de traduction est disponible pour votre combinaison linguistique. Affiche"readily"
si le modèle est déjà disponible sur l'appareil,"after-download"
si le navigateur doit d'abord télécharger le modèle et"no"
si la traduction n'est pas possible.createTranslator()
: cette méthode configure votre objetTranslator
de manière asynchrone. Si le modèle doit être téléchargé, il attend qu'il soit prêt.
L'objet Translator
ne comporte qu'une seule méthode:
translate()
: ajoutez-lui le texte source pour générer la version traduite.
Comme il s'agit d'une fonctionnalité expérimentale et propre à Chrome pour le moment, assurez-vous d'encapsuler l'intégralité de votre code dans la détection de fonctionnalités.
const supportsOnDevice = 'model' in window && 'createTranslator' in model;
if (!supportsOnDevice) {
return;
}
const parameters = { sourceLanguage: 'en', targetLanguage: 'pt' };
const modelState = await model.canTranslate(parameters);
if (modelState === 'no') {
return;
}
const onDeviceTranslator = await model.createTranslator(parameters);
const result = await onDeviceTranslator.translate(input);
if (!result) {
throw new Error('Failed to translate');
}
return result;
Le modèle a besoin de temps pour être mis à la disposition de l'utilisateur. Vous pouvez aborder cela dans de deux manières:
- Attendez que les éléments d'interface utilisateur basés sur la traduction soient activés une fois le modèle prêt.
- Commencez avec un modèle cloud pour la traduction, puis passez-le une fois sur l'appareil que le modèle a été téléchargé.
Étapes suivantes
Votre avis nous intéresse. Pour nous faire part de vos commentaires sur cette approche, ouverture d'un problème dans le document explicatif et quels cas d'utilisation vous intéressent le plus. Vous pouvez vous inscrire au programme en preview tester cette technologie avec des prototypes locaux.
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