Exploring The Possibilities Of Enhancing Economic Performance Of Algerian Businesses Through The Use Of Machine Translation And Artificial Intelligence
Auteurs : Waheehda Hajir . Babchikh Mohammad .
Résumé
Abstract:This article examines the role of AI-powered machine translation in enhancing the performance of global economic institutions, with a particular focus on Algeria. It offers recommendations for implementing deep learning and artificial intelligence technologies within Algerian institutions to improve translation quality, speed, and overall efficiency. Using a descriptive and analytical approach and relying on previous reliable studies, the research explains how neural networks can improve translation, especially when resources are limited. The study also reviews earlier research to identify potential challenges that Algerian institutions might face when adopting this technology. Drawing on the experiences of Western organizations, it proposes solutions emphasizing the need for strong organizational frameworks and specialized institutional systems for translation. These measures aim to increase productivity and address the difficulties encountered by Algerian institutions. The study anticipates a noticeable improvement in the quality and speed of machine translation, which will help boost efficiency and support market development. يبحث هذا المقال في أهمية الترجمة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحسين أداء المؤسسات الاقتصادية العالمية، مع تركيز خاص على الجزائر. يقدم توصيات لتطبيق تقنيات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الجزائرية بهدف تعزيز جودة الترجمة وسرعتها وكفائتها. ومن خلال استخدام المنهج الوصفي التحليلي والاعتماد على دراسات سابقة موثوقة، يوضح البحث كيف يمكن للشبكات العصبية أن ترفع من مستوى الترجمة، خاصة في حالة ندرة الموارد. كما يستخدم تحليل للدراسات السابقة لتحديد التحديات المحتملة التي قد تواجه المؤسسات الجزائرية عند تطبيق هذه التكنولوجيا. ويقترح حلولاً مستندة إلى تجارب المؤسسات الغربية،والتي تبرز الحاجة إلى هياكل تنظيمية قوية وأنظمة مؤسسية متخصصة في الترجمة لتحقيق زيادة الإنتاجية والتغلب على الصعوبات التي تواجهها المؤسسات الجزائرية. وتتوقع الدراسة تحسناً واضحاً في جودة وسرعة الترجمة الآلية، مما يساهم في رفع الكفاءة ودعم تطوير الأسواق.
Mots clés
Keywords: AI-driven automatic translation, Algerian institutions, Deep learning and AI implementation, Neural networks and translation quality, Organizational and structural translation. الكلمات المفتاحية: الترجمة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، المؤسسات الجزائرية، تطبيق التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، الشبكات العصبية وجودة الترجمة، الترجمة التنظيمية والبنائية.
