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La mémoire de traduction qui retient vos décisions

Chaque décision de traduction enrichit votre mémoire — la formulation, mais aussi le raisonnement : les alternatives rejetées, les commentaires expliquant vos choix. C'est la mémoire contextuelle, et Transept la réinjecte dans le modèle à chaque nouvelle traduction. Vos décisions de la page 1 s'appliquent à la page 500, au document suivant et à ceux de votre équipe.

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A key turned in the lock and the door swung open.

У замку повернувся ключ, і двері розчахнулися.

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The knock came just before midnight.

Стукіт пролунав перед самою північчю.

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En contexte✦

Chaque outil de traduction possède une mémoire de traduction — Trados et memoQ ont créé la catégorie, et vous pouvez en obtenir une gratuitement dans un éditeur open source. La vraie question n'est donc pas de savoir si un outil a de la mémoire, mais ce qu'il en fait. L'ancienne réponse est la récupération : avons-nous déjà traduit ce segment exact ? On extrait la correspondance, on remplit le vide. La réponse de Transept est le contexte : que sait déjà ce projet, et quelle part de ce savoir appartient à la phrase sur laquelle vous travaillez ? Approuvez une traduction et elle est mémorisée automatiquement, puis suggérée pendant que vous travaillez et transmise au modèle comme référence, afin que le prochain brouillon réutilise votre formulation au lieu de partir de zéro. Pas de base de données à construire, pas de concordance à maintenir, pas de copier-coller depuis un panneau. C'est la différence entre une mémoire que vous interrogez et une mémoire qui vous accompagne pendant que vous traduisez.

Traduisez une fois, réutilisez partout

Les outils de TAO classiques proposent une mémoire de traduction que vous gérez et copiez manuellement. Transept la construit pour vous au fil de l'eau, et — ce que les outils d'IA génériques ne font pas — la réinjecte dans le modèle, pour que la traduction suivante connaisse déjà vos décisions passées.

  1. Elle mémorise au fil de l'eau

    Chaque bloc que vous approuvez est automatiquement ajouté à votre mémoire — votre travail et celui de votre équipe. Aucune base de données distincte à gérer, aucune étape d'exportation. Dès qu'une traduction est validée, elle est réutilisable.

  2. Les correspondances apparaissent pendant la traduction

    Sélectionnez un bloc et le panneau Mémoire affiche les traductions passées les plus proches — associées par le sens, pas seulement par les mots. Une recherche sémantique fait remonter les segments qui signifient la même chose même s'ils sont formulés différemment, combinés aux correspondances exactes et partielles ; un badge de pourcentage indique la proximité du texte. Un clic suffit pour copier la cible ou l'insérer dans le bloc.

  3. L'IA traduit avec votre mémoire

    Ce qu'un glossaire ne peut pas faire et qu'un LLM brut ne fera pas : vos correspondances deviennent un contexte de référence dans le prompt. Ainsi, la traduction, la relecture et la recherche réutilisent vos formulations établies au lieu d'en inventer de nouvelles à chaque fois.

  4. Importez la vôtre, cherchez partout

    Importez une mémoire existante au format TMX ou XLIFF et elle est consultable dès le premier jour. Limitez la recherche à un document, un projet ou à toute l'équipe — et cherchez dans les commentaires et le chat passés en plus des traductions.

Là où la réutilisation est rentabilisée

Documents répétitifs

Manuels, contrats, notes de mise à jour, catalogues de produits — la même phrase est traduite une fois et réutilisée à chaque occurrence, au lieu d'être retraduite et facturée à nouveau.

Cohérence dans toute une bibliothèque

Un centre d'aide ou un ensemble de documents où le même avertissement, la même étape, le même texte standard doit être identique dans chaque article et chaque langue.

Une mémoire qui retient le pourquoi

Pas seulement la formulation finale — les alternatives rejetées et les commentaires derrière un choix reviennent également, pour que le modèle réutilise votre jugement, et pas seulement vos mots.

Ce qui change✦

En matière de correspondance pure, le domaine a atteint un plafond. Trados et memoQ représentent l'état de l'art de l'ancien paradigme — correspondances exactes et partielles, et au sommet, les correspondances en contexte (le 101 % de memoQ : un segment plus ses voisins). C'est une base de données que vous interrogez, et elle a été perfectionnée. Ce qu'elle ne peut pas faire, c'est trouver la phrase qui veut dire la même chose avec des mots différents. Transept fusionne trois types de correspondances — exacte, partielle et sémantique (basée sur le sens) — en un seul résultat classé, de sorte qu'une paraphrase apparaît aux côtés d'un quasi-doublon. La recherche sémantique seule est risquée (elle laissera passer un faux ami comme « ileum » pour « ilium ») ; c'est sa fusion avec la correspondance exacte et partielle qui garantit sa précision.

La plus grande différence réside dans l'emplacement de la mémoire. Pour Phrase, Smartcat et les autres, c'est une base de données organisée à côté de l'éditeur — vous l'interrogez, vous remplissez le segment, le modèle choisit un moteur. Lilt va plus loin et affine un modèle sur votre travail passé, mais ce sont des pondérations que vous ne pouvez pas inspecter, pas une récupération que vous pouvez contrôler. Transept garde la mémoire vivante : intégrée au brouillon et à la passe de relecture, consultable dans vos anciens commentaires, discussions et documents entiers — pas seulement des paires de segments — et voyageant avec le projet au lieu de rester dans une boîte que vous devez penser à ouvrir. (Pour la localisation de logiciels au niveau des chaînes, avec une mémoire de traduction liée aux identifiants de messages et connectée au CI/CD, un outil comme Lokalise reste le meilleur choix — Transept est conçu pour les documents et le contenu.)

FAQ✦

Des réponses à vos questions, sans blabla

  • Oui — elle est intégrée à chaque forfait, y compris le forfait Free. Il n'y a pas de module complémentaire ni de base de données supplémentaire à gérer. Chaque traduction que vous approuvez alimente automatiquement votre mémoire.
  • Un glossaire fige des termes individuels — un nom, un mot de produit, une expression. La mémoire de traduction fait correspondre des segments entiers — des phrases et des paragraphes que vous avez déjà traduits. Ils sont complémentaires : le glossaire assure la cohérence des mots, la mémoire vous évite de retraduire la même phrase. La plupart des professionnels utilisent les deux.
  • Oui — exportez-la au format TMX ou XLIFF et importez-la. Vos paires source / cible existantes sont immédiatement consultables et alimentent l'IA comme n'importe quelle autre mémoire.
  • Non. Les mots sont dépensés pour traduire du nouveau texte. Copier, insérer ou réutiliser une correspondance de votre mémoire ne coûte rien.
  • Trados et memoQ sont ce qui se fait de mieux en matière de mémoire de TAO classique : une base de données de segments avec des correspondances exactes, partielles et en contexte (101 %). Il y a deux différences. D'abord, la correspondance — ils s'arrêtent à la similarité textuelle, tandis que Transept ajoute la recherche sémantique, trouvant ainsi une phrase qui a le même sens même si elle est formulée différemment. Ensuite, l'emplacement de la mémoire — la leur est un panneau que vous interrogez à côté de l'éditeur ; celle de Transept se construit à partir du travail que vous approuvez et alimente le brouillon de l'IA ainsi que la passe de relecture.
  • Phrase et Smartcat sont de solides plateformes qui organisent la mémoire par projets et clients — Phrase sélectionne même automatiquement un moteur de traduction automatique et évalue chaque segment. Mais cela reste de la correspondance et du remplissage : la mémoire est une base de données dans laquelle puise le flux de travail, le modèle choisissant un moteur plutôt que votre mémoire guidant le brouillon. Lilt, en revanche, affine un modèle sur votre travail passé — c'est puissant, mais ce sont des pondérations plutôt qu'une récupération que vous pouvez inspecter ou importer. La mémoire de Transept est le contexte dans lequel l'IA traduit, construite à partir d'une récupération hybride que vous pouvez voir.
  • Pour le travail sur des documents et du contenu, généralement non — traduction, mémoire, glossaire, relecture et exportation cohabitent au même endroit. Pour la localisation de logiciels au niveau des chaînes (une mémoire de traduction liée aux identifiants de messages, connectée au CI/CD), associez Transept à un outil comme Lokalise. L'importation et l'exportation fonctionnent avec TMX et XLIFF, donc rien n'est verrouillé dans un sens ou dans l'autre.
  • C'est la mémoire de traduction adaptée à l'ère des LLM. Au lieu de simplement récupérer un segment passé pour que vous le colliez, vos correspondances sont transmises dans le prompt de traduction comme référence, afin que l'étape de traduction automatique réutilise votre formulation établie. C'est la même idée qu'une mémoire de traduction classique, appliquée à la façon dont l'IA génère réellement le texte.
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