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Comment AI Context et la gestion de Glossary maintiennent la cohérence de votre marque dans toutes les langues
La terminologie de votre produit fait partie de votre marque. Lorsqu'un utilisateur voit « workspace » en anglais, « espace de travail » sur un écran en espagnol et « área de trabajo » sur un autre, cette incohérence érode la confiance. Multipliez cela sur 15 langues et des centaines de termes, et vous avez un problème de cohérence de marque qu'aucune révision manuelle ne peut résoudre.
Ce tutoriel parcourt les fonctionnalités d'AI Context et de gestion de Glossary de better-i18n — de l'analyse automatisée des sites web aux flux d'approbation des termes en passant par la synchronisation DeepL — afin que vous puissiez appliquer la cohérence de la terminologie de marque à grande échelle.
Ce que vous allez construire
À la fin de ce tutoriel, vous aurez :
- Un profil de contexte construit à partir du contenu réel de votre site web
- Un Glossary de termes de marque extraits automatiquement et affinés par votre équipe
- Un flux d'approbation qui empêche les termes non approuvés d'atteindre la production
- Une synchronisation DeepL qui applique votre Glossary dans les traductions automatiques
Étape 1 : Analysez votre site web avec le Context Crawler
La façon la plus rapide d'initialiser votre Glossary de traduction est de laisser l'AI analyser ce que vous avez déjà publié.
Lancer une analyse de site web
Dans le tableau de bord de votre projet better-i18n, accédez à AI Context et sélectionnez Website Analysis. Entrez l'URL du site marketing de votre produit — par exemple, https://yourproduct.com.
Le Context Crawler utilise l'API Firecrawl pour afficher et extraire le contenu de vos pages. Contrairement aux simples scrapers HTML, Firecrawl gère le contenu rendu par JavaScript, les applications monopages et les sections chargées dynamiquement. Il suit les liens internes pour construire une carte complète du contenu de votre site.
Ce que l'analyse produit
Après le crawl, l'AI analyse le contenu extrait et identifie :
- Termes de marque — Noms de produits, noms de fonctionnalités et vocabulaire inventé (p. ex., « Workstream », « Sprint Board », « FlowMetrics »)
- Vocabulaire de navigation — Libellés de menus, CTAs et textes de fil d'Ariane que les utilisateurs rencontrent régulièrement
- Langage spécifique au domaine — Termes sectoriels que votre produit utilise et qui nécessitent des traductions précises et cohérentes
- Signaux de ton — Si votre contenu est formel, décontracté ou technique, aidant l'AI à traduire avec le bon registre
Chaque terme détecté inclut les URL sources où il a été trouvé, une définition suggérée et des données de fréquence montrant à quelle fréquence il apparaît sur votre site.
Étape 2 : Analysez votre dépôt pour le contexte du framework
L'analyse du site web capture votre terminologie publique. L'analyse du dépôt capture le contexte technique qui rend les traductions AI plus précises.
Connectez votre dépôt GitHub
Dans la section AI Context, sélectionnez Repository Analysis et fournissez l'URL de votre dépôt GitHub. L'analyseur prend en charge les dépôts publics directement et les dépôts privés via votre intégration GitHub.
Ce que détecte l'analyse du dépôt
L'analyseur examine votre base de code pour identifier :
- Framework et bibliothèque i18n — React avec next-intl ? Vue avec vue-i18n ? Flutter avec des fichiers ARB ? Le stack détecté indique à l'AI quelle syntaxe d'interpolation, quel format de pluralisation et quelles conventions de messages utiliser.
- Structure de namespace — Comment votre projet organise les clés de traduction, afin que les nouvelles traductions suivent les modèles existants.
- Terminologie existante — Termes déjà utilisés dans votre base de code qui devraient être dans le Glossary mais ne le sont peut-être pas.
- Modèles de chaînes — Formats de date, formats de nombres et approches de pluralisation qui informent les règles de traduction.
Ce contexte est attaché à votre projet et utilisé automatiquement dans chaque tâche de traduction AI — sans ingénierie de prompt manuelle.
Étape 3 : Examiner et approuver les termes du Glossary
Les deux modes d'analyse produisent des termes candidats qui entrent dans votre Glossary en tant que brouillons. C'est là que le flux de travail des termes devient critique.
Le cycle de vie du terme
Chaque terme du Glossary suit un cycle de vie en quatre étapes :
| Statut | Signification | Appliqué en traduction ? |
|---|---|---|
| Brouillon | Nouvellement créé ou importé. Visible mais non appliqué. | Non |
| Soumis | Prêt pour révision. Signale l'achèvement. | Non |
| Approuvé | Révisé et accepté. Actif dans tous les flux de travail. | Oui |
| Rejeté | Non accepté. Peut être révisé et soumis à nouveau. | Non |
Seuls les termes approuvés sont injectés dans les prompts de traduction AI et mis en évidence dans l'éditeur de révision. Cela évite le problème courant de gestion de Glossary où les termes à moitié terminés ou contestés causent plus d'incohérence qu'ils n'en résolvent.
Examen des termes proposés
Après une analyse de site web ou de dépôt, accédez à votre Glossary et filtrez par statut Brouillon. Pour chaque terme proposé :
- Vérifiez le terme source — S'agit-il vraiment d'un terme de marque nécessitant une traduction contrôlée, ou est-ce un langage générique ?
- Ajoutez ou modifiez les traductions — Le crawler peut proposer des traductions basées sur des modèles détectés. Révisez-les et corrigez-les pour chaque langue cible.
- Définissez des règles — Marquez les termes comme ne-jamais-traduire s'ils doivent passer inchangés (noms de produits, noms de marques, identifiants techniques).
- Soumettez pour approbation — Une fois satisfait de la définition du terme et des traductions, soumettez-le pour révision par l'équipe.
- Approuvez ou rejetez — Un réviseur (vous ou un membre de l'équipe) approuve le terme pour application ou le rejette avec des commentaires.
Exemple pratique
Supposons que votre analyse de site web trouve que « FlowMetrics » apparaît 47 fois sur votre site. Le crawler le propose comme terme de marque avec un indicateur ne-jamais-traduire. Vous le révisez, confirmez que l'indicateur est correct, ajoutez une définition (« Notre tableau de bord analytique propriétaire ») et l'approuvez. À partir de ce moment :
- La traduction AI ne traduira jamais « FlowMetrics » dans aucune langue
- Les réviseurs humains le verront mis en évidence s'ils le traduisent accidentellement
- DeepL (après synchronisation) le préservera inchangé
Étape 4 : Importation en masse des termes existants
Si vous migrez depuis un autre outil de localisation ou si vous avez une feuille de calcul avec une terminologie approuvée, vous n'avez pas besoin de saisir les termes un par un.
Importation JSON
Préparez un fichier JSON avec vos termes structurés comme un tableau d'objets. Chaque objet inclut le terme source, les traductions cibles par langue et des métadonnées facultatives (définition, partie du discours, étiquette de domaine, indicateur ne-jamais-traduire).
Téléchargez le fichier via la fonction Import du Glossary. L'importateur :
- Valide les entrées par rapport aux langues configurées de votre projet
- Déduplique par rapport aux termes du Glossary existants
- Signale les conflits avant d'appliquer les modifications
- Crée tous les termes importés avec le statut brouillon
Après l'importation, exécutez le flux d'approbation pour activer les termes.
Exportation JSON
Vous pouvez exporter votre Glossary à tout moment en JSON structuré — utile pour la sauvegarde, la migration, l'alimentation de la terminologie dans des pipelines de documentation externes ou le partage avec des agences de traduction qui travaillent en dehors de better-i18n.
Étape 5 : Synchronisez votre Glossary avec DeepL
Si votre pipeline de traduction inclut DeepL — que ce soit via la traduction AI de better-i18n ou des appels directs à l'API DeepL — la synchronisation du Glossary garantit que vos règles de terminologie sont appliquées au niveau du fournisseur.
Comment fonctionne la synchronisation
- Accédez aux paramètres de votre Glossary et sélectionnez Sync to Provider.
- better-i18n convertit vos termes approuvés au format Glossary de DeepL, mappant automatiquement votre Glossary multilingue dans la structure de paires de langues que DeepL requiert.
- Le Glossary est téléchargé vers DeepL via leur API.
- Toutes les traductions DeepL ultérieures pour vos paires de langues configurées respecteront votre terminologie.
Quand re-synchroniser
Re-synchronisez après chaque lot de modifications du Glossary — nouveaux termes approuvés, traductions mises à jour ou entrées supprimées. La synchronisation est idempotente : elle remplace le Glossary DeepL précédent par l'état actuel de vos termes approuvés.
Étape 6 : Vérifiez l'application en pratique
Avec votre Glossary approuvé et synchronisé, exécutez une traduction de test pour voir l'application en action.
Test de traduction AI
Créez une chaîne de test qui inclut plusieurs termes du Glossary. Exécutez la traduction AI et inspectez le résultat :
- Les termes approuvés doivent apparaître exactement tels que définis dans votre Glossary
- Les termes ne-jamais-traduire doivent passer inchangés
- Le validateur de cohérence doit afficher zéro violation du Glossary
Test dans l'éditeur de révision
Ouvrez l'éditeur de révision pour une traduction qui contient des termes du Glossary :
- Les termes du Glossary doivent être mis en évidence en ligne
- Taper une variante non approuvée doit déclencher une suggestion d'autocomplétion avec la traduction approuvée
- Les termes utilisés incorrectement doivent être soulignés avec une info-bulle expliquant le terme approuvé
Maintenir votre Glossary dans le temps
Un Glossary n'est pas un outil à configurer et oublier. Votre produit évolue, et votre terminologie évolue avec lui.
Re-crawl périodique
Effectuez une analyse de site web trimestriellement (ou après des lancements majeurs de produits) pour détecter de nouveaux termes. Les nouveaux termes entrent comme brouillons, gardant votre Glossary à jour sans perturber l'application existante.
Re-analyse du dépôt
Lorsque vous adoptez un nouveau framework, ajoutez une nouvelle bibliothèque i18n ou restructurez votre hiérarchie de namespace, exécutez à nouveau l'analyse du dépôt pour mettre à jour le profil de contexte de votre projet.
Retraite des termes
Lorsqu'une fonctionnalité de produit est renommée ou retirée, mettez à jour ou supprimez le terme du Glossary correspondant. Le flux de travail des termes garantit que les modifications passent par la révision avant d'affecter les traductions.
Exporter pour audit
Exportez périodiquement votre Glossary en JSON pour les audits de conformité, l'intégration des agences de traduction ou la sauvegarde. L'exportation inclut toutes les métadonnées des termes, les traductions et les informations de statut.
Points clés à retenir
- Commencez par l'analyse, pas par la saisie manuelle. L'analyse de sites web et de dépôts du Context Crawler peut initialiser un Glossary en heures plutôt qu'en semaines.
- Utilisez le flux d'approbation. Le cycle de vie brouillon-vers-approuvé prévient la pollution du Glossary et garantit que seuls les termes vérifiés sont appliqués.
- Synchronisez avec DeepL pour l'application au niveau du fournisseur. Vos règles de terminologie doivent voyager avec le moteur de traduction, pas seulement avec l'outil de traduction.
- Maintenez en continu. Le re-crawl et la re-analyse périodiques gardent votre Glossary aligné avec votre produit en évolution.
La gestion du Glossary de traduction ne consiste pas à créer un document de référence que les traducteurs pourraient consulter. Il s'agit de construire un système d'application actif qui rend la cohérence de la terminologie de marque automatique dans toutes les langues, tous les traducteurs et tous les moteurs de traduction que votre produit utilise.
Commencez avec better-i18n et créez votre premier Glossary alimenté par AI aujourd'hui — ou explorez les pages de fonctionnalités Glossary Management et Context Crawler pour des détails techniques plus approfondis.
