Dans notre quête pour comprendre les défis de la traductions de logiciels, nous avons échangé avec plus d'une centaine d'entreprises. À travers ces discussions, deux approches ont clairement émergé. Depuis l'essor des grands modèles de langage (LLM), le marché évolue rapidement, tout comme les strategies de localisation. Voici notre analyse pour vous aider à choisir la meilleure stratégie de localisation pour 2025 !

Deux approches fondamentales

Les entreprises de logiciels traduisent généralement leur contenu selon l'une de ces deux approches :

1. Le flux de travail "en amont" : Les traductions sont effectuées lors de la phase de conception ou de spécification.
2. Le flux de travail "en aval" : Les traductions sont réalisées après le développement.

Tendance clé : Depuis 2024, nous avons observé un changement significatif du modèle "en amont" vers le modèle "en aval". Prismy se positionne comme un acteur clé pour faciliter cette transition.

Pourquoi le modèle "en amont" était-il dominant avant 2024 ?

La réponse est simple : la qualité de traduction.

Limitations technologiques

• Les outils de traduction automatique comme Google Translate ou DeepL n'offraient pas une qualité suffisante.
• Peu d'entreprises étaient prêtes à utiliser ces traductions en production.
• Les erreurs de traduction ont un impact négatif sur l'expérience utilisateur et la perception de la marque.

Dépendance aux ressources humaines

• Pour garantir une qualité optimale, il fallait faire appel à des traducteurs professionnels ou à des personnes maîtrisant parfaitement la langue.
• Ce processus prenait du temps, forçant les entreprises à commencer les traductions tôt pour éviter les retards.

Comparaison des approches amont et aval

👍 Avantages du modèle amont

Le modèle amont offre plusieurs avantages :

• Développement plus fluide : Les développeurs disposent de tous les textes nécessaires dès le début, accélérant la production.
• UX/UI cohérente : Les designers produit (UX writers, product managers) gardent le contrôle sur les textes déployés.
• Détection proactive des problèmes : Les problèmes de longueur de texte, d'espace ou d'adaptation culturelle sont identifiés tôt.

👎 Inconvénients du modèle amont

Malgré ses avantages, cette approche présente des limitations importantes :

• Charge de travail initiale importante : Le temps consacré aux traductions en amont peut être tres important, surtout au-delà de 2-3 langues.
• Manque de flexibilité : Les modifications tardives nécessitent de recommencer le processus de traduction.
• Problèmes de textes manquants : Certains textes sont inévitablement oubliés ou ajoutés tardivement.
• Difficultés de coordination : Gérer les traductions parallèlement au développement peut créer des conflits de priorités.
• Erreurs de traducteurs : Les textes logiciels incluent des variables, styles, pluriels, etc. La plupart des traducteurs ne sont pas formés pour les gérer, ce qui peut entraîner des bugs sans validation technique.
• Défis de scalabilité : Au-delà de trois langues, il devient irréaliste d'attendre des designers ou des product managers qu'ils gèrent efficacement les traductions.
• Coûts de traduction élevés : Faire appel à des traducteurs professionnels peut souvent s'avérer onéreux.

La révolution "en aval" propulsée par l'IA

L'essor des modèles de langage avancés (LLM) a changé la donne. Les entreprises qui s'appuyaient auparavant sur la traduction humaine peuvent maintenant :

• Réduire significativement les délais de traduction.
• Diminuer les coûts associés aux services de traduction humaine.
• Gagner en agilité en ajustant les textes jusqu'au dernier moment.
• Obtenir automatiquement des traductions de bonne qualité. (Pour plus de détails, consultez notre article approfondi ici →)

👍 Avantages du modèle aval propulsé par l'IA en 2025

Le modèle aval offre de nombreux avantages, particulièrement avec les avancées de l'IA :

• Développement plus fluide : Les développeurs peuvent générer instantanément des traductions de qualité dès que nécessaire, que ce soit juste avant le déploiement d'une fonctionnalité ou avant une phase de QA.
• UX/UI cohérente : Les designers produit gardent le contrôle sur les textes en définissant des directives de traduction IA, et un glossaire.
• Efficacité des ressources : Seule la version finale du texte est traduite.
• Flexibilité itérative : Les textes peuvent être modifiés jusqu'au dernier moment sans affecter les délais de développement.
• Scalabilité : L'ajout d'une nouvelle langue est extrêmement simple et n'alourdit pas le processus de développement, quel que soit le nombre de langues prises en charge.

👎 Inconvénients du modèle aval propulsé par l'IA

Cette approche présente aussi quelques défis :

• Glossaire et instructions de traduction essentiels : Cela peut sembler une charge de travail importante, mais l'IA de Prismy génère instantanément un glossaire et propose des modèles d'instructions.
• Contraintes UI tardives : Les problèmes de longueur de texte ou d'adaptation culturelle peuvent n'apparaître que tardivement.

Comment choisir entre les deux approches ?

Votre choix dépend de plusieurs facteurs :

Choisissez le modèle amont si :

• Votre produit cible des marchés spécifiques nécessitant une adaptation culturelle profonde.
• Vous gérez peu de langues et disposez du temps et des ressources nécessaires pour définir toutes les traductions avant le développement d'une fonctionnalité.

Choisissez le modèle aval si :

• Vous visez une expansion internationale rapide.
• Votre produit évolue fréquemment avec des mises à jour régulières.
• Vous souhaitez optimiser les ressources et réduire les coûts de localisation.

Comment Prismy facilite le passage au modèle aval

Notre plateforme est conçue pour répondre aux défis du flux de travail en aval :

• Intégration transparente avec votre pipeline de développement.
• Traduction automatique, adaptée au context de votre produit, propulsée par les dernières avancées en IA.
• Outils de collaboration pour une révision humaine efficace si nécessaire.
• Contexte du wording (screenshot, fonctionnalité, ticket, etc.) ajouté automatiquement aux traductions pour garantir leur pertinence.

Conclusion

L'évolution des stratégies de traduction reflète une transformation plus large dans l'industrie technologique, où l'agilité et l'efficacité remplacent les méthodes traditionnelles rigides. D'ici 2025, le modèle aval s'imposera comme le nouveau standard, bien que l'approche amont demeure pertinente dans certains cas spécifiques.

Quelle que soit l'approche adoptée, l'essentiel est de choisir une stratégie de traduction qui s'aligne avec vos objectifs commerciaux, vos ressources disponibles et les attentes de vos utilisateurs internationaux.