De 6 semaines à 3 jours : automatiser l'expansion mondiale pour une plateforme SaaS de soins de santé

Résumé exécutif

Une entreprise SaaS du secteur des soins de santé en forte croissance a été confrontée à un obstacle critique à son expansion internationale : son processus de traduction manuel ajoutait plus de six semaines à chaque version du produit tout en mobilisant plus de 40 heures de travail des développeurs par sprint. Des erreurs de traduction dans la terminologie médicale ont créé des risques de conformité qui ont menacé l'entrée sur le marché dans les régions UE et APAC.

Nous avons architecté un flux de travail de traduction automatisé utilisant la mémoire de traduction de FluentC et l’orchestration N8N, ce qui a réduit le temps de déploiement linguistique de 95 % tout en éliminant les erreurs de terminologie médicale. Le système est intégré directement à leur dépôt GitHub, ce qui permet de maintenir la gestion des traductions complètement isolée des flux de travail des développeurs, libérant l'équipe d'ingénierie pour se concentrer sur le développement des fonctionnalités tout en accélérant l'expansion du marché de 9 mois.

Résultats clés: un déploiement linguistique 95 % plus rapide, aucune erreur de terminologie médicale, 280 000 $ en coûts évités, une accélération de 9 mois vers les marchés internationaux.

Le défi commercial

L'opportunité de marché et le goulot d'étranglement

MedConnect (nom anonymisé), un fournisseur SaaS du secteur de la santé comptant 180 salariés desservant plus de 450 cabinets médicaux, avait validé l'adéquation produit-marché en Amérique du Nord et avait sécurisé des contrats d’entreprise en attente en Allemagne, en France et au Japon. L'opportunité de chiffre d'affaires était substantielle : 8 millions de dollars de pipeline qualifié à travers l'EMEA et l'APAC nécessitant un support multilingue.

Le problème ? Leur processus de traduction manuelle était devenu le chemin critique qui bloquait l'expansion internationale.

Le processus cassé:

• L'équipe produit ajoute de nouvelles fonctionnalités avec des étiquettes en anglais.
• Le chef de projet crée une feuille de calcul des nouvelles chaînes à traduire.
• Le fournisseur de services de traduction reçoit le tableur et le traite hors ligne (3 à 5 jours ouvrables).
• Traductions envoyées par e-mail
• Le développeur crée et met à jour manuellement les fichiers JSON i18next.
• L'assurance qualité teste chaque langue pour des problèmes de mise en page et de contexte.
• Bogues trouvées, le processus se répète.

chronologie: 6 à 8 semaines par langue, par cycle de publication.

Les coûts cachés

Au-delà des retards évidents du calendrier, le processus manuel a créé des problèmes en cascade :

Perte de productivité des développeurs
Les ingénieurs ont passé entre 8 et 12 heures par sprint à gérer les fichiers de traduction, du temps qui aurait dû être consacré au développement de fonctionnalités. Lors des lancements de produits, cela pouvait grimper à plus de 40 heures alors que les équipes se dépêchaient de coordonner leurs efforts entre plusieurs langues et de corriger les bogues de traduction.

Risques de qualité et de conformité
La terminologie des soins de santé nécessite une traduction précise. Sur les marchés réglementés, mal traduire les termes cliniques n’est pas seulement une mauvaise expérience utilisateur ; c’est une violation de la conformité. La société avait connu deux quasi-accidents au cours desquels des termes médicaux avaient été mal traduits, nécessitant des correctifs d'urgence et des divulgations réglementaires.

Retards cumulatifs du marché
Chaque nouvelle langue nécessitait le cycle complet de six semaines. Le fait de prendre en charge cinq langues pour l'entrée sur le marché de l'UE impliquait des traductions séquentielles, ajoutant plus de 30 semaines à la feuille de route. L'alternative consistant à effectuer des traductions parallèles avec plusieurs fournisseurs coûterait 85 000 dollars et entraînerait des problèmes de cohérence de la qualité.

Impact financier:

• Chiffre d'affaires perdu : pipeline de 8 M$ bloqué
• Coût d'opportunité du développeur : 180 000 $ par an (temps d'ingénierie perdu)
• Coûts du fournisseur de services de traduction : 45 000 $ par an pour les traductions réactives.
• Coût du retard d'entrée sur le marché : 2,4 M$ de revenus de la première année à risque

L'équipe de direction était confrontée à un choix radical : poursuivre le processus manuel lent et voir les concurrents entrer sur les marchés internationaux les premiers, ou trouver un moyen de faire de la mondialisation un avantage concurrentiel plutôt qu'un goulot d'étranglement.

Approche stratégique

La stratégie centrale : automatisation et mémoire de traduction

Plutôt que de simplement accélérer le processus manuel existant, nous avons repensé l'ensemble du flux de travail autour de trois principes stratégiques :

1. zéro implication du développeur
Les développeurs ne devraient jamais toucher les fichiers de traduction. Le système doit détecter automatiquement les nouvelles étiquettes et gérer l'ensemble du flux de travail de traduction, depuis la détection jusqu'à la création des fichiers et le commit sur GitHub, sans aucune action de la part des développeurs.

Justification commerciale: Récupérer plus de 40 heures de travail des développeurs par sprint pour le développement de fonctionnalités. Éliminer la gestion des traductions en tant que distraction par rapport au travail essentiel sur le produit.

2. Prévenir les erreurs de terminologie médicale avant qu'elles ne se produisent.
Dans le SaaS lié à la santé, la qualité de la traduction n’est pas seulement une question d’expérience utilisateur ; c’est une question de conformité réglementaire. La mémoire de traduction de FluentC (disponible dans plus de 140 langues et secteurs d'activité) garantit que les termes médicaux, les noms de médicaments et le langage clinique restent cohérents dans toutes les traductions, en utilisant une terminologie préalablement approuvée spécifique au domaine de la santé.

Justification commerciale: Éliminez le risque de non-conformité et les correctifs d’urgence coûteux. Gagner la confiance des grands comptes du secteur de la santé qui exigent la conformité réglementaire. La mémoire de traduction de FluentC s’adapte à n’importe quel secteur – pour cette mise en œuvre dans le domaine de la santé, nous l’avons pré-entraînée avec de la terminologie médicale.

3. Activer l'expansion des marchés parallèles
L'architecture doit permettre d'ajouter de nouvelles langues en quelques jours, et non en semaines, ce qui rend économiquement viable l'entrée sur cinq marchés simultanément plutôt que séquentiellement.

Justification commerciale: Compressez plus de 30 semaines de traductions séquentielles en un lancement parallèle de deux semaines, accélérant le chiffre d'affaires international d'au moins 9 mois.

Pourquoi cette approche par rapport aux alternatives

Alternative 1 : Embaucher des traducteurs internes
Coûterait plus de 180 000 $ par an pour du personnel multilingue, nécessiterait toujours une coordination avec les développeurs et manquerait d'une expertise spécialisée en traduction médicale. Cela ne résout pas le goulot d'étranglement du flux de travail ni le défi de la scalabilité.

Alternative 2 : Système de gestion de traduction traditionnel (TMS)
Phrase évaluée, Lokalise et Crowdin. Tout le travail d’intégration du développeur nécessaire et important, les coûts mensuels du SaaS (800–2000 $/mois), et n’a pas fourni l’intégration approfondie avec la mémoire de traduction nécessaire à la précision terminologique médicale.

Alternative 3 : Poursuivre le processus manuel avec davantage de fournisseurs.
Réduirait les délais propres à chaque langue mais multiplierait les coûts (85 000 $ pour des traductions parallèles) et créerait des problèmes de cohérence de la qualité entre les fournisseurs. N'aborde pas la perte de productivité des développeurs.

Notre approche : FluentC + automatisation N8N
FluentC a fourni une mémoire de traduction d'entreprise avec le support de plus de 140 langues dans tous les secteurs d'activité, avec la flexibilité de former sur la terminologie spécifique au domaine (médicale, juridique, financière, etc.). L'architecture API-first était parfaite pour l'automatisation. N8N offrait la flexibilité d'orchestration pour construire un flux de travail personnalisé qui s'intégrait directement à GitHub sans verrouillage du fournisseur ni frais mensuels de SaaS au-delà des coûts d’API basés sur l’utilisation de FluentC.

Compromis décisionnelsCette approche a nécessité 3 semaines de travail d'architecture et d'intégration en amont, alors que l'inscription à un TMS traditionnel ne prend que quelques jours. Cependant, il a complètement éliminé l'implication continue des développeurs, a réduit les coûts par traduction de 60 %, et nous a donné un contrôle total sur le flux de travail, essentiel pour les exigences de conformité en matière de soins de santé.

Architecture des solutions

Le flux de travail automatisé

Nous avons conçu un système intégré à GitHub qui surveille les modifications du code et orchestre l'ensemble du cycle de vie de la traduction :

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title: Translation Workflow
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id2 --> id3
id3 --> id4
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id5 --> id6
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id6[GitHub]
id7[Automated 
tests]
id8[Release ]

Décisions architecturales clés:

Intégration axée sur GitHub
Plutôt que d'exiger que les développeurs poussent du texte vers une plateforme de traduction séparée, le système surveille directement le dépôt. Lorsque les développeurs valident du code avec de nouvelles étiquettes, le workflow se déclenche automatiquement. Cette approche « invisible » n'a entraîné aucun changement dans le flux de travail des développeurs; ils travaillent exactement comme avant, mais les traductions se font en arrière-plan.

Mémoire de traduction pour la conformité du secteur de la santé
La mémoire de traduction de FluentC maintient une base de données de termes médicaux approuvés précédemment et de leurs traductions correctes entre les langues. Lorsque le système rencontre « hypertension », « dosage » ou « contre-indication », il utilise la traduction clinique préapprouvée plutôt que la traduction en langage générique. Cela a éliminé les erreurs de terminologie médicale qui avaient créé des risques de non-conformité.

Traduction basée sur les branches
Les traductions sont enregistrées dans la même branche de fonctionnalité que le code source, ce qui permet de tout maintenir synchronisé. Lorsque la fonctionnalité est fusionnée dans la branche principale, les traductions sont déjà terminées, aucun processus distinct de fusion des traductions.

Couche de validation
N8N vérifie que toutes les traductions sont complètes, que le JSON est correctement formaté et qu'il ne contient pas de chaînes mal formées avant de valider. Cela détecte immédiatement les erreurs, plutôt que lors du contrôle qualité des semaines qui suivent.

Décisions technologiques avec contexte métier

FluentC moteur de traduction: Sélectionné spécifiquement pour la mémoire de traduction entraînée dans le domaine des soins de santé et l'exactitude de la terminologie médicale. FluentC prend en charge plus de 140 langues dans tous les secteurs grâce à une architecture API-first qui a permis une automatisation complète. Pour cette mise en œuvre des soins de santé, la mémoire de traduction a été pré-entraînée sur la terminologie médicale. Cost: usage-based, approximately $0.08 per translated string (~70% less than traditional vendor hourly rates).

Automatisation des flux de travail N8N: La plateforme d'orchestration open-source nous a donné un contrôle total sur le flux de travail sans verrouillage du fournisseur. Déploiement auto-hébergé (Docker sur AWS) signifiait qu'il n'y avait aucun frais SaaS par utilisateur. Peut migrer vers une orchestration alternative si nécessaire, sans reconstruire la logique de traduction.

Le framework i18nextDéjà utilisé par l'application. Notre automatisation génère des fichiers JSON compatibles avec i18next, ne nécessitant aucune modification du code de l'application.

Intégration GitHub: L'intégration directe avec le dépôt a éliminé le besoin pour les développeurs d'interagir avec des plateformes de traduction externes. Le flux de travail est entièrement transparent pour l'équipe de développement.

Calendrier de mise en œuvre

Phase 1 : Prototype et Validation (Semaine 1–2)

• Conçu le flux de travail initial N8N dans l’environnement de développement.
• Intégration de l'API FluentC testée avec une terminologie médicale d'exemple.
• Exactitude de la mémoire de traduction validée par rapport aux termes cliniques approuvés précédemment.
• Processus confirmé de création automatisée de fichiers et de commit GitHub

Phase 2 : Formation en terminologie médicale (Semaine 2)

• J'ai travaillé avec l'équipe clinique pour identifier les termes médicaux critiques nécessitant une traduction précise.
• Importé 2 400+ traductions préapprouvées pour le secteur de la santé dans la mémoire de traduction FluentC
• Traductions testées par rapport à la production existante du fournisseur pour valider la qualité.

Phase 3 : Intégration de la production (Semaine 3)

• Workflow connecté au dépôt GitHub de production.
• Implémenté des déclencheurs webhook et une logique de traduction basée sur la branche.
• Ajout de contrôles de validation et de notifications d'erreur
• Instance N8N auto-hébergée déployée sur l'infrastructure AWS

Phase 4 : phase pilote avec traduction en allemand (Semaine 3)

• Workflow de bout en bout testé avec une fonctionnalité réelle du produit.
• L'équipe d'assurance qualité clinique a vérifié ponctuellement l'exactitude de la terminologie médicale.
• Validé que le processus automatisé correspondait ou dépassait la qualité manuelle.

Structure de l'équipe

Numérique auxiliaire fourni:

• 1 Architecte de solutions (principal)
• 1 développeur backend (intégration GitHub)
• 1 ingénieur DevOps (déploiement de N8N)
• Gestion de projet (coordination et livrables)

Fournie par le client:

• 1 Contact technique/administrateur (environ 5 à 10 heures au total):
  • identifiants d'accès à GitHub
  • Accès à la plateforme cloud pour le déploiement.
  • Revue et approbation de l'architecture
• 1 Spécialiste en assurance qualité clinique (~2–3 heures) :
  • Validation de la terminologie médicale
  • Vérifications ponctuelles de la qualité de la traduction

Propriété du codeTout le code développé pendant la mise en œuvre appartient au client. Ils conservent la pleine propriété et peuvent étendre, modifier ou porter la solution au fur et à mesure que leurs besoins évoluent.

Mise en œuvre totale: 3 semaines entre le coup d'envoi et le déploiement en production.

Résultats commerciaux : 3 mois après le déploiement

Impact financier

Réduction des coûts directs: 280 000 $ par an

• Coûts du fournisseur de traduction : 45 000 $ → 12 000 $ par an (-73 %)
  • Taux horaire du fournisseur : 85 $/heure pour la traduction médicale.
  • FluentC API : 0,08 $ par chaîne de caractères (réduction de 70 %)
  • 5 langues × moyenne de 800 chaînes par version
• Temps de développeur récupéré : 180 000 $ par an
  • Élimination de 40 heures par sprint réparties entre 3 développeurs.
  • Le temps a été redirigé vers le développement des fonctionnalités.
• Coûts d'embauche évités : 85 000 $
  • Plus besoin d'un rôle de coordinateur de traduction dédié.

Accélération du chiffre d'affaires2,4 M$ de chiffre d'affaires international au cours de la première année.

• Calendrier d'entrée sur le marché : 9 mois plus rapide que le processus manuel.
• Contrats de l'UE (Allemagne, France) : 1,6 M$ ARR activé il y a 7 mois.
• Contrats APAC (Japon) : ARR de 800 000 $ activé il y a 9 mois.

Délai de récupération: 21 jours (y compris 42 000 $ de coûts de mise en œuvre)

Améliorations opérationnelles

Chronologie de la traduction: réduction de 95 %

• Temps nécessaire pour ajouter une nouvelle langue : 6 semaines → 3 jours (-95 %)
• Lancements de fonctionnalités avec 5 langues : 8 semaines → 5 jours (-94%)
• Traductions d'urgence (correctifs de bogues) : 2 jours → 2 heures (-96%)

Productivité des développeurs: +15 % de capacité

• Heures passées sur la gestion de la traduction : 40 h/sprint → 0 h/sprint (-100%)
• Des ingénieurs redirigés vers le développement des fonctionnalités.
• La vélocité du sprint a augmenté à mesure que le goulot d'étranglement de la traduction a été éliminé.

Qualité de la traduction: zéro erreurs médicales

• taux d'erreur de terminologie médicale : 2-3 par version → 0 (-100%)
• Problèmes de cohérence des traductions : 8-12 par version → 1-2 (-85%)
• Correctifs d’urgence pour les bogues de traduction : 6 par an → 0 par an

Efficacité des processus

• Étapes de coordination manuelle : 9 → 0
• Transferts de feuilles de calcul : 4-6 par version → 0
• Les commits du développeur par cycle de traduction : 12-15 → 1 (automatisé)

Qualité et Conformité

Conformité du secteur de la santé

• Précision de la terminologie médicale : 97,2 % → 100 % (mémoire de traduction)
• Incidents de divulgation réglementaire : 2 quasi-accidents → 0 incidents
• Taux de rejet de l'assurance qualité clinique : 18 % → 3 %

Expérience utilisateur

• Tickets de support liés à la traduction : 22/mois → 3/mois (-86%)
• Problèmes de traduction signalés par les utilisateurs : 15 par mois → 1 par mois (-93%)
• Langues prises en charge : 2 → 7 (ajoutées en 6 mois contre 2 ans et plus prévus)

Avantages stratégiques

Positionnement concurrentiel sur le marché

• Premier sur le marché de l'UE avec un SaaS de santé multilingue.
• Expansion accélérée en Asie-Pacifique de 9 mois, en avance sur le plus grand concurrent.
• A bâti une réputation pour la qualité de localisation auprès de clients d'entreprise internationaux.

Évolutivité opérationnelle

• Ajouter une nouvelle langue en 3 jours contre 6 semaines (14 fois plus rapide)
• Coût par langue supplémentaire : 70 % inférieur au processus manuel.
• Le système gère plus de 10 langues sans augmentation de la charge de travail des développeurs.

Fondement technique

• L'architecture prend en charge l'expansion future (arabe, chinois, portugais)
• La base de données de mémoire de traduction devient plus intelligente à chaque version.
• Plateforme pour des fonctionnalités de localisation améliorées par l’IA à l’avenir.

Activation des ventes

• La prise en charge multilingue est devenue un facteur différenciant dans les accords avec les grandes entreprises.
• Réduction du délai pour une démonstration localisée auprès des prospects, de semaines à des jours.
• Créé une étude de cas sur les capacités de conformité propres au secteur de la santé

Points clés pour les dirigeants techniques

Ce qui a extrêmement bien fonctionné

La mémoire de traduction a été le facteur de différenciation.
La traduction automatique générique aurait été plus rapide et moins coûteuse, mais complètement inutilisable pour les SaaS dans le domaine de la santé. La mémoire terminologique médicale de FluentC a transformé la traduction d'un fardeau de conformité en un avantage concurrentiel. Cette approche ne fonctionne qu'avec des moteurs de traduction spécifiques au domaine ; les services de traduction basés sur l'IA génériques manquent de la précision requise pour les industries réglementées.

Expérience développeur sans intervention
La décision architecturale la plus marquante a été de rendre le système complètement invisible pour les développeurs. Ils valident le code exactement comme avant ; les traductions se font automatiquement en arrière-plan. Cela a éliminé la friction d'adoption et a empêché le système de devenir « un outil supplémentaire que les développeurs doivent retenir ».

Intégration du flux de travail basé sur les branches
Lier les traductions aux branches de fonctionnalités permettait de tout maintenir synchronisé. Lorsque le code fusionne, les traductions fusionnent. Lorsque des branches sont abandonnées, le travail de traduction est automatiquement supprimé. Cela a éliminé le problème des traductions orphelines qui affligent les plateformes TMS traditionnelles.

Quand cette approche a du sens.

✅ Cette architecture vous convient si:

• Vous êtes dans une industrie réglementée qui exige une terminologie précise (secteur de la santé, droit, finances)
• Vous avez 3 langues ou plus et vous en ajoutez d'autres.
• Les développeurs consacrent des heures à la gestion de la traduction à chaque sprint.
• Les erreurs de traduction créent un risque de conformité ou de réputation.
• Vous prévoyez une expansion internationale dans les 12 mois.

❌ Cela peut être excessif si:

• Vous parlez 1 à 2 langues et n'avez aucun plan d'expansion.
• La précision de la traduction n’est pas critique (marketing de contenu, applications grand public simples)

Questions à poser à votre équipe

Avant d'entreprendre une architecture similaire, validez ces hypothèses avec votre équipe :

1. Combien de temps d'ingénierie est consacré à la gestion de la traduction à chaque sprint ?
   Si la réponse est inférieure à 10 heures, l'automatisation peut ne pas en valoir la peine.
2. Quel est le coût d'une erreur de traduction dans votre domaine ?
   Dans le domaine de la santé, il s’agit d’un incident de conformité. Dans le commerce électronique, c'est moins risqué. Cela détermine si l'investissement dans la mémoire de traduction est justifié.
3. Combien de langues prévoyez-vous de prendre en charge au cours des deux prochaines années ?
   Le retour sur investissement s'améliore considérablement à chaque langue supplémentaire. 3 langues ou plus rendent l'automatisation convaincante.
4. Quelle est la pression temporelle sur l'expansion internationale ?
   Si vous disposez de 12 à 18 mois, un processus manuel peut suffire. Si vous devez déménager dans 3 à 6 mois, l'automatisation devient cruciale.
5. Avez-vous une dette technique existante dans votre infrastructure de localisation ?
   Si votre implémentation d'i18next (ou équivalente) est incohérente, corrigez-la d'abord. L'automatisation amplifiera les problèmes existants.

Considérations relatives à la mise en œuvre

Prérequis techniques

Requis de votre organisation:

• Système de contrôle de version basé sur Git (GitHub, GitLab ou Bitbucket)
• Implémentation i18next existante (ou localisation équivalente basée sur JSON)
• compte d'hébergement cloud (AWS, Azure ou GCP) pour le déploiement de N8N
• 1 contact technique ou administrateur pour l'attribution des droits d'accès

Auxiliary Digital Fournit:

• équipe complète de mise en œuvre (architecte, développeur, DevOps)
• Architecture des solutions et conception des flux de travail
• Mise en place du compte fournisseur (FluentC, N8N, infrastructure cloud)
• Intégration de GitHub et configuration de webhook
• Tests, déploiement et documentation
• Formation d'équipe et transfert de connaissances

Votre investissement en temps:

• Contact technique : 5-10 heures sur 3 semaines (mise en place des accès, revues)
• Expert du domaine (facultatif) : 2-3 heures (validation terminologique)
• Engagement organisationnel total : environ 10 à 15 heures

Propriété du codeTout le code d'automatisation appartient à votre organisation. Vous pouvez l'étendre, le modifier ou le porter selon les besoins. Aucun verrouillage du fournisseur ni restriction de licence.

Coûts d'exploitation continus

Infrastructure mensuelle: environ 400 $

• Hébergement N8N (AWS) : 180 $/mois
• Utilisation de l’API FluentC : 150–250 $/mois (variable selon le volume des versions)
• Puissance de calcul GitHub Actions : ~40 $/mois

Entretien: environ 4 heures par trimestre

• Mises à jour de la mémoire de traduction (ajout de nouveaux termes approuvés)
• Surveillance et optimisation des flux de travail
• Mises à jour des versions des dépendances

Par rapport au processus manuel: $3 750/mois pour le fournisseur de traduction et le temps du développeur
Économies mensuelles: $3 350 (réduction d'environ 89 %)

Mesures de réussite à suivre

Si vous mettez en œuvre un système similaire, mesurez ces indicateurs clés de performance :

Vitesse:

• Temps entre le commit du code et les fichiers traduits (objectif : <2 heures)
• durée du cycle de publication avec les traductions incluses

Qualité:

• Taux d'erreur de traduction (en particulier les termes propres au domaine)
• Taux de rejet QA pour les versions traduites
• Problèmes de traduction signalés par l'utilisateur

productivité:

• Heures des développeurs consacrées à la gestion de la traduction
• Améliorations de la vélocité du sprint
• Il est temps de prendre en charge une nouvelle langue

financier:

• Coût par chaîne traduite
• Coûts opérationnels totaux de traduction
• Récupération du coût d'opportunité du développeur

Les prochaines étapes pour votre organisation

Approche du pilote

Si vous envisagez cette architecture, nous recommandons de commencer par un pilote ciblé :

Phase 1 : Évaluation (Semaines 1-2)

• Auxiliary Digital audite votre processus de traduction actuel et vos coûts.
• Calculer le temps passé par le développeur sur la gestion de la traduction.
• Identifier les exigences de terminologie spécifiques au domaine
• Estimez le ROI en fonction de la feuille de route d'expansion linguistique.

Phase 2 : Preuve de concept (Semaine 3-4)

• Auxiliary Digital construit un prototype de flux de travail avec une seule langue
• Tester la mémoire de traduction avec des termes du domaine.
• Valider l'approche d'intégration GitHub
• Mesurer les améliorations de la vitesse et de la qualité.

Phase 3 : Déploiement en production (Semaine 5–7)

• Étendre à toutes les langues prévues dans la feuille de route.
• Construisez une base de données terminologique complète.
• Déployer l'infrastructure de production
• Formez votre équipe à la surveillance et à la maintenance.

Phase 4 : Optimisation (Semaine 8+)

• Affiner la mémoire de traduction en fonction des retours QA
• Ajouter des langues supplémentaires au besoin.
• Élargir l'automatisation aux flux de travail associés.

Votre investissement10 à 15 heures de travail provenant d'un seul contact technique pendant la phase pilote. Auxiliary Digital gère tous les travaux de mise en œuvre.

Prêt à accélérer votre expansion mondiale ?

Si votre organisation est confrontée à des goulets d'étranglement similaires dans la traduction ou si vous envisagez d'entrer sur les marchés internationaux, nous serions ravis de partager nos enseignements plus en détail.

Planifier une séance de stratégie discuter:

• Analyse du retour sur investissement pour votre cas d'utilisation spécifique
• Recommandations d'architecture pour votre stack technologique
• Exigences de mémoire de traduction spécifiques au domaine
• Calendrier de mise en œuvre et besoins en ressources.