L’équipe de localisation de SoSafe se compose de deux personnes. Elle publie du contenu dans 34 langues pour des organisations en Europe, en Asie et en Australie. Aujourd’hui, avec Lingo.dev, une retraduction complète de plus de 90 leçons dans toutes les langues prend une seule journée.

Ce n’est pas l’histoire d’une migration d’outil. C’est l’histoire de ce qui se passe quand une équipe cesse de voir la localisation comme une relation fournisseur et commence à la traiter comme une infrastructure.

"J’aime le fait que l’infrastructure de localisation de Lingo.dev soit conçue pour l’IA dès le départ. Nous sommes passés de six mois par release à un sprint sur 34 langues – et nous échangeons directement avec les ingénieurs qui la développent."

– Max Höffner, Director of Product Engineering, SoSafe

Le produit l’exige#

SoSafe est la plateforme de gestion adaptative du risque humain à la croissance la plus rapide. Plus de 6 000 organisations dans le monde lui font confiance pour renforcer la résilience humaine à mesure que les risques évoluent. Ancrée dans les sciences comportementales et nourrie par une intelligence collective issue de menaces et de comportements réels, la plateforme transforme les interactions du quotidien en opportunités d’apprentissage adaptatif. La précision, l’exactitude et la pertinence du contenu sont essentielles pour garantir l’impact des formations. Employer les bons termes juridiques pour une juridiction donnée renforce la crédibilité globale de la formation au RGPD. Les simulations de phishing doivent sembler réelles pour créer un véritable moment d’apprentissage.

« Nous sommes très fiers de notre contenu produit en interne », explique Max Höffner, Director of Product Engineering chez SoSafe. « En Allemagne, on utiliserait toujours un registre formel. En Suisse, ils ont plutôt tendance à utiliser la version informelle, même dans des formations officielles. C’est là que la qualité de la localisation devient un enjeu de qualité produit – pas un simple plus. »

La pertinence et la qualité du contenu constituent l’un des avantages concurrentiels de SoSafe. Leurs e-mails de simulation doivent faire référence à des institutions locales. Leurs modules de conformité doivent employer un langage réglementaire propre à chaque juridiction. Une traduction générique est pire qu’une absence de traduction – elle apprend aux employés à repérer les mauvais signaux.

À quoi ressemblait la localisation en entreprise avant l’IA ?#

Avant 2025, le workflow de localisation de SoSafe ressemblait à celui de la plupart des grandes entreprises : un TMS historique, des agences de traduction externes pour l’exécution, et un processus manuel laborieux pour faire le lien entre les deux.

Annika Palm, ingénieure en localisation chez SoSafe, décrit son précédent rôle sans nostalgie : « La gestion des fichiers représentait probablement 90 % de mon travail. Ce n’était ni très passionnant, ni très amusant, mais il fallait le faire. Nous faisions les transferts de fichiers principalement par e-mail. Les fichiers se perdaient parfois dans les échanges. La gestion des versions posait souvent problème parce que nous n’avions pas Git. »

Le workflow pour une seule leçon : dupliquer un fichier projet, l’ouvrir dans l’outil de création, double-cliquer sur chaque chaîne, coller le texte traduit par l’agence, enregistrer, exporter, téléverser. Pour chaque langue. Pour chaque leçon.

Nous avons découvert que le contrôle qualité ne couvrait que les langues que quelqu’un dans l’équipe pouvait réellement lire. Pour toutes les autres, il n’y avait tout simplement aucune mesure.

« Les traducteurs n’ont souvent pas l’expertise métier nécessaire », explique Annika. « Leurs traductions étaient suffisantes, mais pas au niveau d’exigence que nous attendions. »

Quand un TMS historique cesse-t-il de fonctionner ?#

Le basculement s’est joué à un niveau structurel : SoSafe a migré son architecture de contenu vers des fichiers JSON stockés dans des dépôts Git, en remplacement du format propriétaire de son outil de création. Une fois le contenu dans Git, la question est devenue évidente : pourquoi la localisation vivrait-elle en dehors de ce pipeline ?

Max Höffner a retrouvé le même schéma que partout dans le secteur : « Le problème avec tous les acteurs établis, c’est qu’ils se contentaient d’ajouter des fonctionnalités d’IA à un processus qui, à mon avis, était déjà cassé. Certains avaient une intégration GitHub, d’autres ceci ou cela. Mais ce que Lingo.dev a fait différemment, c’est de penser la localisation en mode AI-first dès le départ. Et vu la manière dont leur équipe est organisée, nous échangeons directement avec les ingénieurs qui construisent l’infrastructure. Les cas limites sont résolus le jour même. »

L’équipe a évalué trois ou quatre alternatives. Chacune proposait une variation sur la même promesse : le workflow TMS historique, avec désormais une couche d’IA ajoutée par-dessus.

« Je me souviens de cette conversation avec notre CTO », raconte Max. « Je lui ai dit : les acteurs établis ajoutent de l’IA à la fin d’un processus cassé. Certains proposaient l’IA comme étape intermédiaire pendant qu’ils travaillaient sur la version humaine. Et je me suis dit : au fond, pourquoi ne pas simplement rendre la version IA meilleure ? »

Comment un moteur de localisation remplace-t-il des agences de traduction ?#

Aujourd’hui, la localisation de SoSafe s’appuie sur un ensemble de moteurs de localisation configurés avec 4 417 termes de glossaire, des guides de style professionnels par langue, des instructions par langue pour le registre formel ou informel, des préférences terminologiques et le langage réglementaire à employer.

Le workflow technique : le contenu vit dans un dépôt Git sous forme de JSON structuré. La localisation s’exécute via une commande CLI.

« Nous avons une source unique de vérité partagée », explique Annika. « Tout le monde sait que la version sur GitHub est celle qui doit se retrouver sur la plateforme. Plus personne n’a à chercher des fichiers. Plus personne n’a à demander : est-ce vraiment la version en ligne ? »

Le glossaire impose la terminologie sur chaque paire de langues – termes spécifiques au RGPD, vocabulaire de la cybersécurité, langage propre au produit. Après avoir configuré le moteur de localisation avec 4 417 termes de glossaire, l’équipe a constaté pour la première fois que la cohérence terminologique dans les 34 langues atteignait des niveaux mesurables. Les problèmes qui mettaient auparavant des semaines à remonter via les plaintes clients sont désormais signalés en quelques minutes. Lorsqu’un score signale un problème en allemand suisse parce qu’un terme du glossaire manque, Annika ajoute le terme et relance la traduction. Le temps de résolution moyen d’Annika s’est établi à huit minutes entre l’alerte et le correctif – la métrique préférée de Max Höffner.

Les inquiétudes qui ont failli les arrêter#

La plus grande crainte d’Annika, c’était de perdre le contrôle : « Notre contenu est vu par des milliers de personnes chaque jour. Nous recevons des plaintes presque tous les jours. Si nous nous étions retrouvés dans une situation où nous traduisions plus vite, mais avec moins de contrôle sur le résultat, cela n’aurait pas été une bonne chose pour nous. »

Ce qui l’a fait changer d’avis, c’est le niveau de configuration du moteur de localisation – glossaire, règles de traduction, voix de marque, instructions par langue. « On peut presque considérer qu’un moteur est un traducteur », dit-elle. « Le traducteur a un glossaire à portée de main, reçoit des règles de traduction et doit bien connaître le produit. Le moteur dispose de tous les blocs de connaissance qu’un traducteur apporte, mais sous une forme condensée et plus fiable. »

La relecture RGPD était l’autre point de blocage potentiel. SoSafe est une entreprise allemande de cybersécurité – les achats impliquent l’ISM, le juridique, l’IT, la finance et plusieurs niveaux de validation managériale.

L’approche de Max Höffner : délimiter le flux de données. « Tant que nous contrôlons les données qui entrent dans le système, nous maîtrisons l’aspect RGPD. Tout ce qui relève des données personnelles identifiables, nous ne l’envoyons tout simplement pas. Pour tout le reste – notre propre contenu de formation, nos supports internes – nous pouvons avancer. » Le DPA a été signé, le service juridique a donné son feu vert et l’IT a confirmé. La question n’a jamais été de savoir si la localisation par IA était conforme, mais quels contenus entraient dans le périmètre.

À quelle vitesse une équipe peut-elle mettre en ligne 34 langues simultanément ?#

Les 34 langues sont mises en ligne simultanément. Le cycle de production – du contenu final en allemand à la mise en ligne de toutes les langues – est passé de plusieurs mois à un seul sprint.

« Nous n’avons plus besoin d’un système par niveaux, car il n’y a plus de différence entre traduire dans une langue et traduire dans trente langues en même temps », explique Sheree.

Nous avons mesuré cette évolution : le lancement d’une nouvelle langue ne prend désormais plus qu’un sprint de bout en bout. Pour la première fois depuis des années, la localisation n’est plus le goulot d’étranglement de la production. « Le goulot d’étranglement s’est déplacé vers d’autres processus d’ingénierie – des entrées de base de données à mettre à jour, des étapes manuelles ailleurs », explique Max Höffner. « En pratique, cela a complètement déplacé la conversation sur les goulots d’étranglement hors de l’équipe de localisation, alors que c’était son sujet depuis des années. »

La preuve la plus parlante est venue d’une équipe produit qui développait une fonctionnalité de leçons générées par IA. L’équipe a demandé à Max comment gérer la localisation de PDF téléversés par les clients et générant des leçons dans différentes langues source. Sa réponse : « Utilisez Lingo.dev. » Ils l’ont implémenté en une seule journée – quelque chose qui aurait nécessité un sprint dédié avec le modèle précédent. « Nous n’avons pas eu à trop y réfléchir », dit-il. « L’équipe me l’a demandé, et nous l’avons implémenté dès le premier jour. »

Que fait réellement un ingénieur en localisation ?#

L’intitulé de poste d’Annika n’a pas changé, mais son travail, oui. « Je suis davantage une ingénieure aujourd’hui, dans tous les sens du terme », dit-elle. « Nous ne dépendons plus d’autres personnes pour nous aider. Nous pouvons être plus proactifs. Avant, nous devions compter sur les ingénieurs de développement. Maintenant, nous pouvons créer nos propres solutions. »

Le basculement s’est fait de l’opérationnel vers l’architecture. Au lieu de gérer des chaînes d’e-mails avec des prestataires et de copier des chaînes dans des fichiers, l’équipe configure des moteurs, affine les glossaires, surveille les scores qualité et développe des scripts d’automatisation.

« Maintenant, c’est nous qui apportons les solutions », explique Annika. « Nos processus sont bien plus fluides. Nous sommes concentrés sur les solutions, alors qu’avant, il s’agissait de gérer les personnes qui les fournissaient. »

Lorsqu'on lui a demandé ce qu'elle dirait à un ingénieur en localisation qui craint que les workflows IA ne réduisent son rôle : "L'expertise reste chez nous : ce qu'est une traduction de qualité, ce qui doit être traduit et pour quel public. En confiant les tâches les plus répétitives à une infrastructure de localisation IA, nous résolvons plus rapidement des problèmes essentiels."

Et maintenant ?#

SoSafe déploie son infrastructure de localisation dans toutes les équipes produit. Sheree décrit ce modèle comme une "décentralisation centralisée" : son équipe pilote la gouvernance, les standards de qualité et la configuration du moteur. Les autres équipes gèrent ensuite la localisation en toute autonomie, dans ce cadre défini.

"Chaque équipe peut travailler de façon plus autonome parce que nous mettons à sa disposition l'infrastructure globale", explique Sheree. "Elles n'ont plus besoin de notre intervention. Elles peuvent faire confiance au fait que les informations issues du moteur sont au niveau attendu, et avancer dans leur cycle de développement habituel, sans blocage."

Deux personnes, trente-quatre langues, une gouvernance qualité sur l'ensemble des produits — sans coordination de prestataires ni temps d'attente.

Ce que cela change pour les équipes de localisation qui passent le cap des 10 langues#

L'expérience de SoSafe met en évidence une tendance observée dans les équipes qui dépassent les 10 langues : le modèle historique TMS + prestataire de traduction atteint ses limites à l'échelle, non pas parce que la qualité des traductions baisse, mais parce que les coûts de coordination augmentent plus vite que les volumes de contenu. Trois évolutions ont changé la donne : l'application des glossaires a éliminé les écarts terminologiques dans l'ensemble des 34 langues, sans relecture humaine pour chaque paire. L'évaluation de la qualité a rendu chaque langue mesurable — pas seulement celles parlées par un membre de l'équipe. Et le workflow d'ingénierie de localisation a transféré la responsabilité des chefs de projet côté prestataire vers l'équipe qui livre le produit.

Résultat : une nouvelle répartition des rôles. Les agences de traduction apportaient de la capacité de production. L'infrastructure de localisation apporte des capacités d'exécution. L'équipe de deux personnes chez SoSafe supervise désormais, chaque trimestre, un volume de production linguistique supérieur à celui que l'ancienne équipe de deux personnes, épaulée par quatre prestataires, produisait en un an.

Leurs mots#

Max Höffner, Director of Product Engineering, sur le fait de considérer la localisation comme une infrastructure :

"Une infrastructure, toujours. Cela devrait toujours être une infrastructure. À l'heure actuelle, la localisation n'est plus un processus qui repose sur l'humain."

Sheree Foltin, responsable de l'équipe Content Engineering, sur le fait de recommander ce changement :

"Je recommanderais de repenser le processus afin que les personnes mobilisées puissent vraiment se concentrer sur l'essentiel."

Annika Palm, ingénieure en localisation, à propos du modèle historique :

"Le modèle TMS + prestataire est un modèle en fin de vie, pour le dire franchement. Dans le monde qui évolue aussi vite aujourd'hui, il ne pourra pas s'adapter assez rapidement."

SoSafe est une plateforme adaptative de gestion des risques humains qui aide les organisations à renforcer la résilience humaine à grande échelle — en combinant sciences comportementales, intelligence collective mondiale et IA pour garder une longueur d'avance sur l'évolution des menaces. Leur infrastructure de localisation fonctionne avec Lingo.dev.

Questions fréquentes#

Combien de langues une équipe de localisation de deux personnes peut-elle prendre en charge ?

L'équipe de deux personnes de SoSafe livre simultanément 34 langues à l'aide de moteurs de localisation configurés avec des glossaires par langue, des règles de voix de marque et une évaluation de la qualité par IA.

Combien de temps faut-il pour ajouter une nouvelle langue avec un moteur de localisation ?

Chez SoSafe, une retraduction complète de plus de 90 leçons dans une nouvelle langue prend une journée. Ce gain de vitesse vient de l'application des glossaires et de la configuration du modèle par langue via une CLI, et non d'un compromis sur la qualité.

En quoi le rôle d'un ingénieur en localisation diffère-t-il de celui d'un responsable de localisation ?

Annika Palm de SoSafe décrit ainsi cette évolution : le rôle est passé de la gestion des relations prestataires et des transferts de fichiers à la configuration des moteurs de localisation, à l'ajustement des glossaires, au suivi des scores de qualité et à la mise en place d'automatisations. L'équipe est passée de la gestion de personnes qui apportaient des solutions au fait de devenir elle-même la solution.

Comment mesurer la qualité des traductions dans des langues que vous ne parlez pas ?

SoSafe utilise une évaluation de la qualité par IA — des modèles indépendants qui évaluent chaque traduction selon des critères configurés. Plus de 240 000 évaluations de score ont déjà été réalisées sur la plateforme. Lorsqu'un score signale un problème, l'ingénieur en localisation ajuste le glossaire ou les instructions, puis relance la traduction. Temps moyen de résolution : huit minutes.