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GCtranslate — L'outil canadien de traduction par IA qui s'étend à toute la fonction publique fédérale

Canada · Ottawa · See the Canada profile

Le Bureau de la traduction du Canada a créé GCtranslate, entraîné sur un corpus bilingue de 8 milliards de mots ; un projet pilote ministériel a traduit plus de 60 millions de mots en 3 mois, atteignant plus de 300 millions en juin 2026, avec un déploiement pangouvernemental prévu jusqu'en mars 2027.

8 billion words
Taille du corpus d'entraînement bilingue (n/a)
60 million words
Mots traduits au cours des trois premiers mois du projet pilote (June-Sept 2025)
3,000+ pages/day
Pages traduites par jour ouvrable pendant le projet pilote (June-Sept 2025)
300+ million words
Mots traduits cumulés jusqu'à l'annonce du déploiement (by 18 June 2026)
800,000+ pages
Pages traduites cumulées (by 18 June 2026)
6-7 departments
Ministères participant au projet pilote initial (Jun-Sep 2025)
GCtranslate — L'outil canadien de traduction par IA qui s'étend à toute la fonction publique fédérale

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Public Services and Procurement Canada (PSPC) — Translation Bureau, with Treasury Board of Canada Secretariat
Period
Prototype (PSPC Translate) launched June 2025; 6-7 department pilot Jun-Sep 2025; government-wide rollout April 2026 to March 2027
Keywords
public administration, language services, machine translation, digital government

Context

Le Bureau de la traduction de Services publics et Approvisionnement Canada (SPAC) a développé GCtranslate comme premier projet phare de la Stratégie en matière d'intelligence artificielle pour la fonction publique fédérale du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, destiné aux besoins courants de traduction anglais-français.

Objectives

GCtranslate se positionne comme un outil rapide et en libre-service pour le contenu courant en anglais-français, complétant explicitement — et non remplaçant — les traducteurs professionnels du Bureau de la traduction.

Activities

Un premier prototype, PSPC Translate, a été lancé en juin 2025, entraîné sur un corpus bilingue de 8 milliards de mots de texte du gouvernement du Canada. Il a été testé dans six à sept ministères et organismes (SPAC, Bureau du Conseil privé, Finances Canada, Patrimoine canadien, CANAFE, GRC). Les traducteurs professionnels continuent de réviser les résultats et d'aider périodiquement à réentraîner le modèle sur des données organisées.

Results

Au cours de ses trois premiers mois (juin-septembre 2025), le projet pilote a traduit plus de 60 millions de mots, soit l'équivalent de plus de 3 000 pages de documents par jour ouvrable. Lors de l'annonce du déploiement pangouvernemental (18 juin 2026), l'utilisation cumulée avait atteint plus de 300 millions de mots traduits, soit l'équivalent de plus de 800 000 pages. Le déploiement pangouvernemental a débuté le 30 avril 2026 et se poursuit de manière incrémentielle dans les ministères jusqu'en mars 2027.

Conclusions

Le dossier public à ce jour documente l'ampleur de l'adoption et le calendrier de déploiement, mais pas une mesure vérifiée de la qualité de la traduction ou des économies de coûts. Les extensions futures envisagées incluent la prise en charge des langues autochtones.

Implementation

Indicative cost
High (€500k–€5M) — No cost or budget figures have been disclosed.
Time to results
Medium (1–3 years) — Prototype launched June 2025; departmental pilot June-September 2025; government-wide rollout April 2026 to March 2027.
Staffing & skills
PSPC Translation Bureau (tool owner), professional translators for output review and periodic model retraining, Treasury Board of Canada Secretariat (AI Strategy oversight)

Conditions for success

  • a large curated bilingual corpus (8 billion words) of government text
  • a staged rollout: prototype, then multi-department pilot, then government-wide deployment
  • explicit positioning as complementing rather than replacing professional translators

Where it fits

Governance type
federal government AI strategy flagship project
Scale
government-wide, entire federal public service
Income level
high-income

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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