Quand la traduction cesse d'être une tâche
Au début, ce n’est qu'« une langue de plus ». Une entrée dupliquée. Quelques champs copiés. Quelqu’un revérifie les relations. Quelqu’un d’autre corrige la mise en forme. C’est ennuyeux, mais gérable.
Puis le contenu continue de croître.
Plus de pages. Plus de composants. Plus de zones dynamiques. Plus de personnes touchant les mêmes entrées. Soudain, la traduction n'est plus une tâche — c’est un processus. Et ce processus commence à entraîner des pertes de temps, de confiance et de cohérence dans des domaines difficiles à expliquer mais faciles à ressentir.
Ce qui aggrave la situation, c’est que rien n’est techniquement cassé. Les pages sont publiées. Le contenu existe. Pourtant chaque nouvelle locale augmente les frictions. Chaque mise à jour semble risquée. Chaque étape manuelle devient un nouvel endroit où les choses peuvent silencieusement mal tourner.
C’est à ce stade que les équipes discutent généralement des outils, des coûts ou des effectifs.
Ce n’est pas la bonne discussion.
Le vrai problème n’est pas la langue. C’est l’échelle. Et l’échelle se fiche de votre prudence — elle ne répond qu’aux systèmes.
Cette étude de cas examine ce qui se passe lorsque la traduction est traitée non pas comme une fonctionnalité, ni comme un bouton, mais comme une infrastructure.
Pourquoi ne pas utiliser le traducteur IA intégré de Strapi ?
Il n’est pas automatisé, offre un support limité pour la traduction en masse, et nécessite encore du travail manuel pour configurer les relations, publier les pages et gérer les images. Une fois que vous gérez plus de 10 langues avec une petite équipe, faire cela à la main cesse d’être réaliste.
Architecture de la solution et flux de données
Une extension de traduction personnalisée pour Strapi CMS qui traite les traductions en tâches d’arrière-plan avec suivi de progression en temps réel, gère des structures de contenu imbriquées complexes telles que les composants, les zones dynamiques et les blocs, et préserve le HTML, le Markdown, les URL, les espaces réservés et autres formats spéciaux.
Elle prend également en charge l’annulation des tâches, la logique de réessai et une récupération d’erreurs robuste, tout en fournissant une interface d’administration soignée qui permet aux utilisateurs de sélectionner des modèles et de configurer facilement les paramètres de traduction.
Fonctionnalités clés
Système de tâches en arrière-plan
Les traductions sont traitées comme des tâches en arrière-plan gérées par un gestionnaire de tâches dédié. Cela permet d'exécuter des opérations de longue durée, de suivre la progression en temps réel, d'annuler et de réessayer les tâches sans bloquer l'interface d'administration de Strapi.
Extraction intelligente de contenu
Un extracteur de contenu parcourt les entrées, composants et zones dynamiques de Strapi pour localiser les champs traduisibles tout en préservant les structures non traduisibles telles que les identifiants, les relations et les références médias.
Prise en charge de plusieurs modèles
Le traducteur prend en charge plusieurs modèles OpenAI GPT afin que les équipes puissent équilibrer coût, rapidité et qualité selon le projet et la locale cible.
Regroupement intelligent
Les champs sont regroupés en lots pour optimiser l'utilisation des tokens tout en respectant les limites de débit. Ce regroupement est crucial pour atteindre plus de 1000 pages en l'espace de 24 heures.
Paramètres de comportement de traduction
Les administrateurs peuvent configurer le degré de littéralité de la traduction, décider de préserver les termes de marque, et définir la façon de gérer les placeholders, le HTML et le Markdown.
Les prompts envoyés aux modèles GPT sont configurables, ce qui permet d'ajuster le ton, le niveau de formalité et les préférences spécifiques à la locale pour chaque projet.
Gestion des relations
Le système respecte et reconstruit les relations entre les entrées après traduction afin que le contenu localisé reste correctement lié entre les locales.
Débit et estimation pour 1000 pages
En supposant une moyenne de 50 champs traduisibles par page et 5 langues cibles :
1000 pages × 50 champs = 50 000 champs à traduire
50 000 champs ÷ 20 taille de lot = 2 500 appels API
2 500 appels × 5 secondes en moyenne = 12 500 secondes =
~3,5 heures par langue
5 langues × 3,5 heures = ~17,5 heures au total
+ Surcharge (extraction, sauvegarde, relations) = ~20–24 heuresEt ensuite ?
Une fois que le contenu atteint une certaine taille, l'effort cesse de croître linéairement.
Ce qui fonctionne sur dix pages se casse discrètement à cent. Ce qui semble gérable dans une langue devient fragile sur dix. Pas parce que les gens arrêtent de se soucier — mais parce que les processus manuels ne survivent pas à la croissance.
Les échecs les plus coûteux sont rarement évidents. Ils se manifestent par une hésitation à modifier le contenu, la crainte de publier ou des flux de travail en qui personne n'a plus entièrement confiance. Au moment où ces problèmes deviennent visibles, ils existent généralement depuis un certain temps.
Cette prise de conscience nous a amenés ici.
Ce système de traduction n’a pas commencé comme un produit ou une fonctionnalité — il est né comme une réponse à de réelles contraintes en environnement de production. Et il est rapidement devenu évident que ce problème n’est pas unique à une seule équipe ou à un seul projet.
Nous allons donc l’ouvrir.
Nous préparons la publication du code source complet du système — pas une démo, pas un exemple simplifié, mais l’infrastructure réelle qui exécute ce pipeline en production. Le système de tâches, la logique de gestion du contenu, les stratégies de groupement (batching), les mesures de sécurité — tout ce qui permet de le faire fonctionner à grande échelle.
Nous finalisons actuellement la documentation et polissons les derniers détails avant de publier le dépôt.
Si vous voulez savoir quand il sera mis en ligne, obtenir un accès anticipé ou suivre son évolution en public, abonnez-vous.
Je partage aussi des leçons pratiques tirées de la conception et de l’exploitation de systèmes comme celui-ci — montée en charge des CMS, IA en production, et les compromis qui n’apparaissent pas dans les tutoriels.
Pas de battage. Pas de superflu. Juste des choses qui fonctionnent.
Si cela vous semble utile, vous savez ce qu’il vous reste à faire.