Cinq cent mille mots traduits, huit prestataires de traduction successifs sur six ans, et un même terme technique traduit de six façons différentes selon la page consultée. C’est le constat de départ d’un audit mené sur un site institutionnel à très fort volume de contenu, où aucune personne n’avait jamais eu de vision d’ensemble sur la cohérence terminologique réellement appliquée au fil des années, chaque prestataire ayant travaillé sur des lots de contenu différents sans visibilité sur le travail des précédents.
Ce sujet ne traite pas de la mise en place initiale d’un glossaire, un sujet abordé en amont de projet pour de nouveaux sites : il porte sur la méthode d’audit à appliquer quand l’incohérence est déjà largement installée, à une échelle où une relecture manuelle exhaustive n’est tout simplement pas envisageable.
Étape 1 : extraire un corpus exploitable
La première étape technique consiste à extraire l’ensemble du contenu traduit dans un format exploitable pour l’analyse, plutôt que de naviguer page par page dans l’administration WordPress. Sur un site géré avec WPML, cette extraction passe par une requête directe sur la base de données pour récupérer le contenu de chaque langue, ou par l’export natif proposé par l’extension multilingue quand il existe, vers un format texte simple traitable par un script d’analyse.
SELECT p.ID, p.post_title, p.post_content, t.language_code
FROM wp_posts p
JOIN icl_translations t ON p.ID = t.element_id
WHERE p.post_status = 'publish'
AND p.post_type = 'page'
ORDER BY t.language_code, p.ID;
Étape 2 : repérer les variantes d’un même terme
Une fois le corpus extrait, l’analyse de cohérence terminologique consiste à rechercher, pour une liste de termes techniques ou métier identifiés comme sensibles (noms de produits, statuts administratifs, unités de mesure spécifiques au secteur), toutes les variantes de traduction observées dans le corpus. Sur ce projet, un script simple de recherche de motifs (expressions régulières sur le corpus anglais, par exemple) a suffi à repérer qu’un même statut administratif source avait été traduit en anglais de six façons distinctes selon les pages, sans qu’aucune ne soit strictement fausse individuellement, mais dont la coexistence nuisait clairement à la clarté d’ensemble pour un lecteur qui navigue sur plusieurs pages du site.
Étape 3 : prioriser par trafic, pas par ordre de découverte
Sur cinq cent mille mots, corriger l’ensemble des incohérences détectées en une seule fois n’est budgétairement pas réaliste. La méthode qui a permis d’avancer efficacement sur ce projet a consisté à croiser la liste des incohérences détectées avec les données de trafic des pages concernées (issues de l’outil d’analyse de fréquentation du site), pour traiter en priorité les incohérences visibles sur les pages les plus consultées, plutôt que de corriger dans un ordre alphabétique ou chronologique de détection qui n’a aucun rapport avec l’impact réel pour les visiteurs.
| Priorité | Critère | Exemple de traitement |
|---|---|---|
| Haute | Terme sur une page à fort trafic, variantes multiples | Correction immédiate, glossaire mis à jour en priorité |
| Moyenne | Terme sur page à trafic modéré, deux variantes seulement | Traitée dans le lot suivant |
| Basse | Terme sur page peu visitée, variante mineure | Documentée, corrigée à la prochaine refonte du contenu |
Le rôle du glossaire dans la suite du projet
L’audit débouche naturellement sur la construction, ou la refonte complète, d’un glossaire terminologique partagé avec l’ensemble des prestataires de traduction à venir, document qui n’existait pas ou plus à jour au moment de l’audit. Sans ce document vivant, tenu à jour à chaque nouveau terme sensible identifié, le même problème d’incohérence se reproduit inévitablement avec le neuvième prestataire, puis le dixième.
Ce que l’audit révèle au-delà de la terminologie
Au-delà des variantes de traduction elles-mêmes, cet audit a mis au jour un problème plus structurel : l’absence totale de traçabilité sur qui avait traduit quoi, à quelle date, avec quelles consignes. Reconstituer cette traçabilité a posteriori, même partiellement via les dates de modification en base de données, a permis de comprendre que les incohérences les plus fréquentes coïncidaient avec les changements de prestataire, un signal qui a justifié la mise en place d’un processus de passation documentée pour tout futur changement de prestataire de traduction.
- Extraire le corpus complet plutôt que de naviguer manuellement page par page
- Rechercher systématiquement les variantes de traduction des termes sensibles identifiés en amont
- Prioriser la correction par trafic réel des pages, jamais par ordre de découverte
- Construire ou refondre un glossaire vivant à partir des incohérences détectées
En résumé
À l’échelle de cinq cent mille mots traduits, l’incohérence terminologique n’est jamais une surprise : c’est une conséquence presque mécanique de l’absence de glossaire partagé entre prestataires successifs. L’audit ne se fait pas à l’œil mais par extraction et analyse de corpus, avec une priorisation stricte par trafic, seule méthode réaliste pour transformer un chantier ingérable en plan de correction exécutable sur plusieurs mois.
