Secteur d’activité : Technologies linguistiques / SaaS / Localisation de contenu
Nom du client final : Ghostflow
Date de publication : 2024 (source : Make.com)
Transformer la localisation de contenu à grande échelle
Ghostflow est une plateforme SaaS spécialisée dans la localisation automatisée de contenu multilingue. Sa mission : permettre aux équipes marketing, e-commerce et média de déployer du contenu global de façon ultra-rapide, cohérente et conforme à leur ton de marque.
Dans un monde digitalisé où les contenus doivent être adaptés à des marchés linguistiques multiples, les entreprises font face à des défis opérationnels majeurs : délais longs, coûts élevés, traduction incohérente, multiplicité d’outils. Ghostflow répond à ce besoin avec une solution qui combine IA générative, automatisation et contrôle éditorial.
Une promesse : le contenu global, sans complexité
Avec Ghostflow, une équipe peut traduire, relire, valider et publier des textes marketing, produits ou SEO en plus de 20 langues, sans avoir à jongler entre Google Docs, emails, agences et CMS.
Mais pour orchestrer tout ce flux, la plateforme s’appuie sur Make, un outil no-code qui permet d’automatiser les intégrations entre Ghostflow, les CMS clients, les plateformes de traduction IA (comme DeepL ou GPT), et les outils de notification ou de gestion.
Les enjeux de Ghostflow : rapidité, qualité, scalabilité
Ghostflow a été conçu pour répondre à une réalité de plus en plus critique : les entreprises doivent publier du contenu multilingue en continu, tout en maintenant la cohérence de marque. Or, les workflows traditionnels de traduction sont souvent manuels, silotés et peu scalables.
La stratégie de Ghostflow repose sur trois piliers :
- Traduction assistée par IA, couplée à des moteurs comme DeepL ou GPT.
- Contrôle humain optionnel (post-édition, validation par les équipes locales).
- Automatisation complète du workflow, grâce à Make.
Ce triptyque permet à Ghostflow de proposer une expérience de localisation fluide et modulaire, adaptée aux entreprises de taille intermédiaire comme aux grandes marques.
Comment Make automatise l’intégralité du processus
Ghostflow utilise Make pour orchestrer les étapes suivantes :
- Récupération automatique du contenu depuis les CMS (Webflow, Contentful, etc.).
- Envoi des textes à traduire vers les API d’IA (DeepL, OpenAI).
- Intégration des contenus traduits dans les interfaces de Ghostflow.
- Notification des équipes internes ou traducteurs pour validation.
- Publication automatisée dans les CMS des clients.
- Suivi des statuts dans Airtable ou Slack pour la transparence opérationnelle.
Ce système d’automatisation permet de réduire considérablement le « time to market », de maintenir un haut niveau de cohérence, et de supprimer la majorité des tâches manuelles (copier/coller, mails, relances).
Un workflow multilingue ultra-optimisé
| Étapes du processus | Outils connectés via Make | Impact opérationnel |
|---|---|---|
| Extraction des contenus source | Webflow, Notion, Contentful | Gain de temps, suppression du copier/coller |
| Traduction IA | DeepL, GPT-4 | Traduction rapide, ton de marque respecté |
| Relecture ou post-édition | Ghostflow interface | Contrôle qualité humain optionnel |
| Notification et suivi | Slack, Airtable | Transparence, coordination fluide |
| Publication finale | CMS du client | Publication directe sans ressaisie |
Témoignage
« Make est un outil fantastique qui nous permet de connecter nos pipelines d’automatisation de traduction et de publication sans une ligne de code. Nous gagnons en efficacité tout en gardant le contrôle éditorial. »
— L’équipe Ghostflow
Résultats clés
- Réduction du temps de localisation de plusieurs jours à quelques heures.
- Suppression de la quasi-totalité des tâches manuelles entre les outils.
- Hausse du volume de contenus localisés sans recruter de traducteurs supplémentaires.
- Cohérence accrue sur l’ensemble des langues cibles.
- Adaptabilité à toutes les tailles d’entreprise (PME, grands comptes).
Analyse et Perspectives IA
Que doit en retirer une société du même secteur ?
Les entreprises opérant à l’international (retail, SaaS, e-commerce, médias) doivent aujourd’hui industrialiser leur approche du multilingue. Ce cas montre qu’il est désormais possible, grâce à l’IA générative et à l’automatisation no-code, de localiser rapidement, sans dépendre de chaînes de traduction longues et coûteuses. L’avantage concurrentiel réside dans la capacité à diffuser en simultané, dans toutes les langues, avec une cohérence de marque optimale et une grande agilité opérationnelle.
Comment iA-match peut l’y aider ?
- Bâtir votre stratégie d’IA générative : identifier les contenus où l’IA peut intervenir (SEO, produits, support) avec cohérence.
- Transformation IA des processus métier : automatiser le multilingue dans les processus marketing, support ou RH.
- Coaching & Facilitation IA : acculturer les équipes à l’usage d’outils comme DeepL, GPT, Make.
- Mise à disposition de profils IA : accompagner le paramétrage de workflows IA multilingues avec des experts no-code / IA.
- Préparer votre direction à l’ère de l’IA : comprendre les opportunités business de la localisation augmentée par IA.
- Conseil en gouvernance de l’IA : garantir la conformité RGPD et la qualité éditoriale des contenus générés.
Pour aller plus loin, le Q&A iA-match :
1. Pourquoi l’automatisation de la traduction est-elle stratégique ?
La vitesse de diffusion mondiale est devenue une exigence business. Localiser en 20 langues en quelques heures offre un avantage concurrentiel considérable. Cela permet de tester plus vite, d’informer en temps réel et de réduire les coûts. L’IA permet d’atteindre une qualité suffisante pour 80 % des cas, et le post-éditing humain garantit la précision là où nécessaire.
2. Peut-on faire confiance à l’IA générative pour respecter notre ton de marque ?
Oui, à condition de bien paramétrer les prompts, d’entraîner (ou affiner) les modèles, et de coupler l’IA à une couche de validation humaine. De plus, il est possible d’implémenter des “guardrails” pour cadrer le style, la terminologie, et détecter les écarts sémantiques. C’est une gouvernance éditoriale augmentée.
3. Quels sont les outils les plus pertinents à combiner ?
Une stack efficace comprend : un CMS (Webflow, Contentful), un moteur de traduction IA (DeepL, GPT), un orchestrateur no-code (Make), un outil de suivi (Airtable), et des interfaces internes comme Notion ou Slack. L’enjeu est de synchroniser le tout sans friction. L’intégration via Make est un levier puissant de simplification.
4. Comment un CEO peut-il initier ce type de projet sans perturber son organisation ?
Commencer par un POC sur un périmètre ciblé (fiche produit, newsletter, FAQ). Mettre en place un pipeline automatisé pour tester le gain de temps et la qualité. S’appuyer sur un partenaire comme iA-match pour cadrer l’usage, garantir la conformité, former les équipes. Une fois le ROI établi, on peut étendre progressivement.
5. Quels KPI suivre pour mesurer l’impact ?
- Nombre de contenus traduits publiés par mois.
- Temps moyen de localisation (avant / après).
- Taux d’erreurs / reprises post-édition.
- Délai de mise en marché (time-to-market).
- Satisfaction des marchés locaux (qualité perçue).
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