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Localisation par IA agentique · En ligne sur ce site

Deux nouvelles langues en deux heures

Espagnol + français, vérifiés par des locuteurs natifs

Essayez:ENES

Contexte

Chaque mot de ce site vit dans un seul fichier de contenu. Les composants ne font que le lire. Ce choix visait à simplifier les modifications, mais il a rendu autre chose possible : traduire tout le site sans toucher à la mise en page d'une seule page.

La question

Des agents pouvaient-ils localiser un vrai site riche en contenu (études de cas, newsletter, calendrier d'événements, calculateur d'économies) en un après-midi, avec une qualité qu'un locuteur natif validerait ? Traduire est la partie facile. Le plus dur, c'est la confiance : repérer les erreurs subtiles qu'un seul modèle laisse passer, et garder trois langues synchronisées pendant que le site continue d'évoluer.

Mon rôle

Responsable produit et chef d'orchestre. J'ai fixé les règles (les noms propres restent en anglais, pas de tirets cadratins, les chiffres d'équipe restent signalés comme tels), conçu la boucle de relecture, décidé de ce qui reste en anglais exprès, et tranché en dernier avec les relecteurs natifs.

Ce que j'ai construit

Deux agents, chacun avec une seule tâche. Un agent de traduction produit les textes espagnols et français. Un sous-agent validateur compare ce travail à la source anglaise, à la recherche de glissements de sens, de ton et de règles enfreintes, et la compilation échoue s'il manque une seule phrase dans une langue. Ensuite, des locuteurs natifs relisent sur l'aperçu en direct.

  1. 1TraduireUn agent de traduction
  2. 2RelireUn sous-agent validateur le vérifie
    Vérifie l'espagnolVérifie le français
  3. 3ValiderLa compilation échoue si un texte manque
  4. 4Relecture humaineDes locuteurs natifs valident
Le sous-agent validateur ne traduit jamais. Il vérifie seulement le travail de l'agent de traduction.

Résultats

2 langues
Espagnol et français, sur chaque page
~2 h
Du plan au site fonctionnel
2 agents
Traduire et valider
Validé par des natifs
Relu sur l'aperçu en direct

Ce que j'ai appris

  • Séparer celui qui fait de celui qui vérifie. Un modèle qui relit sa propre traduction est d'accord avec lui-même. Un sous-agent validateur avec une autre mission repère ce que le traducteur a lissé.
  • La structure l'emporte sur les prompts. Garder chaque mot dans un seul fichier de contenu a fait plus pour la qualité que n'importe quel prompt. La vérification des types transforme une traduction manquante en erreur de compilation, jamais en trou silencieux.
  • L'humain garde le dernier kilomètre. Les agents se sont approchés vite. Les locuteurs natifs ont repéré les tournures correctes mais peu naturelles, et c'est ce qui rend un site vraiment local.

Ce que ce n'est pas (encore)

  • Pas automatique. Les nouveaux textes demandent encore une passe de traduction quand je modifie l'anglais.
  • Pas tous les fichiers. Le CV en PDF et les téléchargements de calendrier restent en anglais exprès.
  • Pas encore un produit. C'est un processus agentique répétable qui a fonctionné sur un site, et la même chaîne pourrait tout aussi bien devenir un outil interne pour n'importe quelle équipe de contenu, ou un produit externe pour quiconque doit localiser un site.
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