LA TRADUCTION À GRANDE ÉCHELLE

Traduire un site marketing, c'est l'affaire d'un après-midi. Traduire 91 000 pages, c'est un véritable défi d'ingénierie. Deluxe Astrology est disponible en trente langues. Ce site propose huit localisations en plus de l'anglais. Le défi ne réside pas uniquement dans la qualité de la traduction, mais dans le rapport qualité-prix (par heure et par dollar), tout en garantissant l'intégrité des balises hreflang et en assurant une révision humaine qui ne devienne pas un travail à temps plein.

DeepL s'impose pour les paires de langues européennes et les principales langues asiatiques en termes de volume. Son API est simple et prévisible : on envoie des segments au format JSON, on reçoit les segments traduits, et la facturation s'effectue au nombre de caractères. La latence est suffisamment faible pour permettre l'exécution de tâches en parallèle sur des centaines de pages par heure. Pour les fiches produits, les modèles de répertoires et les chaînes d'interface utilisateur structurées, DeepL est mon choix par défaut pour un premier passage.

Les points faibles de DeepL : les expressions idiomatiques du marketing, la compression des titres pour le SEO et les langues qui ne font pas partie de ses paires de langues les plus maîtrisées. Il traduira littéralement « meilleur hébergement WordPress » alors que la locale s'attend à une formulation différente du terme principal. Cela peut être corrigé lors du post-traitement, mais cela demande du travail.

Claude Haiku est le modèle le plus économique pour la phase d'humanisation. Après DeepL (ou directement à partir de l'anglais sur des pages peu denses), Haiku réécrit des lots de cinquante à cent segments en suivant un cahier des charges stylistique : conserver le sens, adapter les expressions idiomatiques, préserver les entités nommées, ne jamais inventer de faits, respecter les limites de caractères pour les titres et les métadonnées. Haiku est suffisamment rapide et abordable pour être utilisé sur chaque ligne avant la publication.

Par rapport à GPT-4o-mini sur la même tâche, Haiku a tendance à respecter les contraintes structurelles (ne pas dépasser 60 caractères pour ce titre) de manière plus fiable lorsque la consigne comprend des exemples concrets. Pour les pages à fort enjeu, les guides de référence et les pages de services, je procède tout de même à des vérifications ponctuelles auprès d’un lecteur humain expérimenté ou je fais appel à Sonnet pour une deuxième relecture.

Extraire les segments traduisibles de Supabase (ou de l’exportation du CMS) à l’aide de clés stables. Effectuer une traduction automatique via l’API DeepL en fixant les termes du glossaire (noms de marques, noms de produits, expressions juridiques). Lancer l’humanisation Haiku à l’aide de briefs spécifiques à chaque locale stockés dans le dépôt, et non intégrés dans une seule méga-invite. Vérification syntaxique : expressions interdites, densité des tirets, longueur des métadonnées, exhaustivité des paires hreflang. Écrire dans une table de cache des traductions. Générer des pages statiques à partir du cache afin que l’API de traduction ne soit jamais sollicitée lors de l’exécution.

Les contrôles SEO effectués lors de la compilation bloquent le déploiement si une page localisée ne comporte pas de balise `hreflang` réciproque ou si les méta-descriptions dépassent 155 caractères. Les contrôles de qualité des traductions doivent être intégrés à l'intégration continue (CI), et non pas faire l'objet d'une vérification sur tableur trois semaines plus tard.

En dessous d’environ cinq cents URL et en l’absence de pile personnalisée, Weglot ou Lokalise s’avèrent souvent plus économiques que la mise en place d’un pipeline. Le seuil de rentabilité est franchi lorsque vous utilisez déjà Astro ou Next.js avec une couche de contenu Supabase ou Postgres et que vous avez besoin d’un contrôle programmatique sur les éléments à traduire pour chaque locale. C’est là que la combinaison DeepL + Haiku + une table de cache s’impose en termes de coût et de contrôle du SEO.

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