Les suggestions du moteur provenaient auparavant uniquement des évaluations IA avec un faible score. Désormais, elles s’appuient aussi sur les corrections apportées manuellement par les relecteurs humains. Lorsqu’un relecteur modifie une traduction — en interne ou via un prestataire externe — le moteur compare ce changement à sa proposition initiale. Si la même correction revient d’un projet à l’autre ou établit clairement un terme, il propose la mise à jour du glossaire, de l’instruction ou de la voix de marque qui l’explique.
Une correction qu’un relecteur apportait sans cesse à la main représentait auparavant une tâche répétitive sur chaque projet. Désormais, le moteur fait ressortir la règle qui la sous-tend : appliquez-la une fois, et la traduction suivante l’intègre déjà.
Les suggestions peuvent désormais être approuvées ou rejetées en masse : sélectionnez un ensemble et traitez-les toutes d’un coup, au lieu de le faire carte par carte. Les moteurs avec l’approbation automatique activée lors de l’application évaluent eux-mêmes les suggestions issues de la relecture ; celles tirées des modifications humaines attendent toujours une approbation manuelle.
