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Traduction IA Automatique et Multilinguisme sur Tilda : Comment Multify Fonctionne en Interne

L'utilisation de modèles d'IA modernes — tels que GPT, DeepSeek, Mistral — a porté l'automatisation de la traduction de sites web à un tout autre niveau. Cela est particulièrement pertinent pour les sites web sur Tilda, où le multilinguisme n'est pas pris en charge «prêt à l'emploi», et les traductions automatiques de Google, Yandex, etc. nécessitent des ajustements manuels, ce qui est un processus très laborieux et sujet aux erreurs, et ne donne pas les résultats souhaités pour l'optimisation SEO du site, car ils traduisent le site après son chargement dans le navigateur.
Le service Multify ne traduit pas le texte simplement avec des requêtes uniques aux modèles d'IA, mais utilise un système complet — en tenant compte du contexte et d'une architecture graphique qui aide à maintenir la cohérence du texte sur l'ensemble du site. Ci-après — comment tout cela fonctionne.

🔄 Pourquoi le contexte est important

Lorsqu'un texte est traduit sur un site web, en particulier un petit fragment (par exemple, un élément de menu, un bouton ou une ligne de pied de page), une approche isolée donne des résultats imprécis. Le modèle peut ne pas comprendre à quoi la phrase se rapporte, comment elle s'harmonise avec les autres éléments, et choisir une mauvaise traduction.
Pour éviter cela, Multify transmet au modèle non seulement le texte à traduire, mais aussi son environnement:
[ texte précédent ]
[ texte à traduire ]
[ texte suivant ]
Cette approche aide le modèle à « voir » le fragment non pas comme une réplique fragmentée, mais comme une partie d'un tout cohérent.

📍Exemple

Sur ce site, pour le bouton "more about" , le modèle prend en compte le contexte des blocs supérieur et inférieur lors de la traduction :
Dans le code ci-dessous, le contexte pris en compte autour du bouton est mis en évidence. "more about":

➰ Structure graphique : comment le contexte est formé

Pour déterminer encore plus précisément l'environnement des fragments, Multify divise l'ensemble du document (page web) en blocs et en forme un graphe bidirectionnel. Cela signifie que :
  • Chaque élément de texte sait quels blocs sont à côté de lui.
  • Si un nouveau fragment est ajouté au milieu de la page, son « voisinage » peut être automatiquement déterminé.
  • Le modèle reçoit non seulement le fragment lui-même, mais aussi les blocs logiquement liés à celui-ci — même s'ils ont été traduits précédemment.
Cette approche aide à maintenir l'intégrité sémantique, ainsi que la cohérence grammaticale — par exemple, les cas corrects, les temps et l'uniformité stylistique.

💯 Pourquoi cela fonctionne-t-il mieux ?

Le contexte dans la traduction est la clé de la qualité. C'est particulièrement perceptible sur :
  • Noms complexes et termes techniques
  • Phrases courtes sans verbes (par exemple, « Pour la maison », « Pour l'entrepôt »)
  • Éléments répétitifs dépendant de l'environnement
Sans comprendre le contexte, un LLM peut générer une traduction « formellement correcte », mais non naturelle ou incorrecte. Grâce au graphe et à la transmission correcte de l'environnement, Multify évite ces erreurs.

🔝 Quelle est la différence pour le SEO ?

Outre la qualité et la précision de la traduction à l'aide de modèles d'IA, il existe également une différence significative dans la partie technique de la mise en œuvre d'un site multilingue, ce qui affecte grandement le classement dans les moteurs de recherche. Le fait est que la traduction d'un site Web à l'aide de Google Translate ou Yandex Translator, effectuée après le chargement de la page dans le navigateur, est réalisée côté client et ne contribue pas à l'optimisation SEO.

Les moteurs de recherche n'indexent pas le contenu traduit, créé à l'aide d'outils automatiques sans édition humaine, car il est considéré comme du contenu généré automatiquement.
"Google не индексирует переведённый контент, созданный с помощью Google Translate, что ограничивает видимость вашего сайта на международных рынках."
→ Source : Auris AI [ma traduction]
Ainsi, pour une optimisation SEO efficace d'un site multilingue il est recommandé d'utiliser des solutions côté serveur, qui donnent aux moteurs de recherche accès au contenu traduit.

🚀 Claude — la meilleure qualité de traduction

Actuellement, Multify Multify utilise Claude 3.5 Haiku — ce LLM offre la meilleure qualité de traduction pour les langues des pays de la CEI : kazakh, ouzbek, ukrainien, roumain, azerbaïdjanais, kirghize, arménien, tadjik, biélorusse, turkmène.
Malgré le coût élevé de Claude par rapport aux autres modèles d'IA, grâce à son architecture propriétaire et à l'utilisation de serveurs illimités, Multify offre :
💸 Un prix compétitif
🥇 La meilleure qualité parmi les solutions pour Tilda
🌐 Prise en charge des langues complexes et des variantes régionales

🎯 Résumé : comment tout fonctionne ensemble

  1. La page est divisée en morceaux logiques
  2. Chaque morceau reçoit son environnement — texte avant et après
  3. Un graphe est formé, pour déterminer rapidement le voisinage lors des mises à jour
  4. Le modèle reçoit le contexte nécessaire et fournit une traduction cohérente et précise
En conséquence, vous obtenez :
✅ Un site multilingue sans doublons
✅ Une traduction qui se lit naturellement
✅ Des balises SEO et méta-tags améliorés
✅ Flexibilité et évolutivité sans routine manuelle
2025-05-16 15:31 Fonctionnalités de Multify