XTM vs Lokalise

Lokalise est principalement utilisé par les équipes logicielles pour gérer et rationaliser le processus de localisation des produits numériques, en particulier les applications web et mobiles. La plateforme centralise les contenus multilingues, facilitant ainsi la collaboration entre les développeurs, les traducteurs, les chefs de produits et les autres membres de l'équipe.

Lokalise permet de simplifier les flux de travail, de suivre l'avancement des traductions et d'assurer la cohérence entre les langues, ce qui accélère considérablement le lancement des produits à l'échelle mondiale. Cependant, pour les organisations qui ont besoin de traductions avancées pilotées par l'IA, de contrôles de conformité et d'une automatisation intelligente, des plateformes comme XTM offrent des solutions plus robustes et plus évolutives.

Lokalise centralise les contenus multilingues au sein d'une plateforme collaborative basée sur le cloud. Elle permet aux équipes (traducteurs, développeurs et chefs de produit) de gérer les projets de traduction en temps réel, simplifiant ainsi le processus de localisation des applications web et mobiles.

Les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers sources, suivre l'évolution de la traduction, éditer des chaînes de caractères en collaboration et exporter facilement le contenu traduit dans leurs projets. Cependant, Lokalise s'appuie principalement sur des moteurs de traduction automatique de base et des flux de travail manuels.

Les équipes qui recherchent des fonctionnalités avancées telles que la traduction contextuelle par IA, le contrôle dynamique de la qualité, l'automatisation intelligente et des garanties de conformité complètes trouvent souvent dans XTM une approche plus puissante et plus sophistiquée de la localisation.

Lokalise utilise des moteurs de traduction automatique standard adaptés aux chaînes d'application de base, offrant des traductions directes sans analyse contextuelle avancée ni contrôles de qualité. XTM, en revanche, utilise une IA sophistiquée grâce à plusieurs grands modèles de langage (LLM), comparant les résultats pour sélectionner les traductions optimales. L'IA de XTM comprend le contexte, s'adapte à la terminologie propre à l'industrie et maintient la cohérence de la voix de la marque, ce qui se traduit par des traductions plus précises et de meilleure qualité.

Non-Lokalise n'inclut pas de notation de la qualité ou d'évaluation de la confiance dans ses flux de traduction. Les équipes qui s'appuient sur Lokalise doivent donc vérifier manuellement la qualité des traductions, ce qui augmente les risques et la charge de travail. À l'inverse, le système Intelligent Scoring de XTM évalue automatiquement les traductions par rapport à des critères de qualité établis, ce qui permet aux utilisateurs de définir des seuils de confiance qui rationalisent les révisions, améliorent la précision des traductions et accélèrent le processus de localisation.

Lokalise utilise des flux de travail statiques qui doivent être gérés manuellement, indépendamment de la complexité du contenu ou de la qualité de la traduction. Cette rigidité peut provoquer des goulets d'étranglement inutiles et ralentir les processus de localisation. L'automatisation des flux de travail par l'IA de XTM, en revanche, achemine intelligemment les traductions sur la base de scores de confiance de qualité en temps réel.

Les contenus à haut niveau de confiance échappent automatiquement aux révisions inutiles, tandis que les traductions incertaines sont soumises à une intervention humaine, ce qui garantit l'efficacité, la précision et l'évolutivité de la localisation.