Lokalise
Traduction, localisation, validation de contenu
Vitesse, coût et qualité de traduction traités comme un seul objectif, et non comme un compromis : en intégrant Claude à sa plateforme d'orchestration, Lokalise atteint 82,6 % d'acceptation des suggestions IA et 80 % d'économies. Étude de cas publiée par Anthropic.
Le contexte
Lokalise est une plateforme de localisation qui aide les équipes logicielles internationales à diffuser leur produit en plusieurs langues. Elle s'adresse aux développeurs, chefs de produit et entreprises de secteurs variés (tech, finance, santé, startups) pour traduire interfaces, contenus produit et messages in-app.
Le défi
Le premier objectif était d'obtenir des traductions plus rapides et plus économiques. Mais Lokalise a vite compris que la qualité comptait tout autant, en particulier sur les contenus nuancés et le maintien du bon contexte d'une paire de langues à l'autre. Restait à identifier, parmi plusieurs modèles, lequel offrait la meilleure qualité tout en réduisant le travail d'édition manuelle.
La solution avec l'IA
Lokalise utilise Claude 3.5 Sonnet comme l'un des cinq moteurs de sa plateforme d'orchestration. La plateforme compare les traductions de plusieurs modèles et sélectionne la meilleure selon la paire de langues, le type de contenu et le contexte.
Concrètement, Claude génère des suggestions dans l'éditeur expert de Lokalise, où les traducteurs les acceptent, les modifient ou les rejettent. Claude est le moteur par défaut sur les paires à fort enjeu et les segments longs et nuancés. Selon Lokalise, l'intégration à l'infrastructure existante s'est faite sans difficulté, et lors de tests A/B Claude 3.5 Sonnet a surpassé GPT-4o.
Les résultats
D'après Anthropic : 82,6 % d'acceptation des suggestions IA, 80 % d'économies face à la traduction traditionnelle, et plus de 80 % des traductions ne nécessitant aucune post-édition.
« Notre parcours avec l'IA a commencé en aidant nos clients à traduire plus vite et à moindre coût, mais nous avons vite réalisé que la qualité comptait tout autant. »
Ce qu'une PME peut en retenir
- Traitez vitesse, coût et qualité comme un objectif commun, pas comme un arbitrage.
- Testez plusieurs modèles sur vos cas réels avant de choisir : les écarts sont mesurables.
- Gardez une validation humaine (accepter, modifier ou rejeter) plutôt que d'automatiser à l'aveugle.
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