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Deploy to Production / Build and Deploy (push) Successful in 2m20s
Translation quality & format preservation: - Word: merge adjacent same-format runs into one unit (sentence-level coherence like inline-tag handling); translate comments/balloons; dedupe textbox collection (was translated twice); RTL no longer overrides center/justify alignment; CJK/Arabic font hints (eastAsia/cs) - PPTX: chart translations now actually reach the output file (ChartPart.blob is read-only — rewrite chart XML in the saved ZIP); CJK typeface hints (a:ea) - Excel: sheet renames no longer break references — rewrite cell formulas (3D/quoted), defined names, data validations, cond. formats - PDF: bold/italic honored (hebo/heit/hebi); table cells never merge; unchanged blocks left untouched (typography preserved, fixes duplicate hyperlinks); attempted/changed stats + route gate now cover PDF; CJK font paths; scanned PDFs via Mistral OCR (detection + admin settings) Features: - formality param (formal/informal) + automatic regional-variant prompts - output_mode=bilingual docx (source above translation) - per-user translation memory on Redis (falls back to LRU), context-hashed - QA report + 0-100 confidence score in job status; L0 on by default - OpenAI-compatible providers: whole chunk in ONE numbered-JSON request (~15x fewer calls) with per-item fallback; base prompt always present (custom prompt no longer replaces translation instructions) Infra & marketing alignment: - plan-based engine gating + vision gating (closes paid-engine leak); /providers/available filtered per plan; 107 languages exposed - zh-CN/zh-TW validation fixed; libmagic disabled on Windows (native crash) - admin: Mistral OCR settings + engine status dashboard; httpx<0.28 pin (TestClient breakage); Prometheus test fixture fixed - marketing docs aligned with code (PDF+OCR, retention, engines, pricing) - security: .env.ionos/.env.production/provider_settings.json removed Tests: 1173 passed / 0 failed (6 network tests deselected: free Google endpoint temporarily blocked from this machine)
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Passe approfondie n°2 — Traduction, mise en page, formats, admin & benchmark
Date : 29 août 2026 (2ᵉ passe) · Statut : corrections appliquées et testées
Méthode : revue complète des 4 traducteurs (word/excel/pptx/pdf) ligne à ligne (35 constats), benchmark web actualisé de 9 concurrents, puis correction des P1.
1. Corrections appliquées aujourd'hui (toutes testées)
Qualité de traduction & mise en page
| # | Correctif | Impact |
|---|---|---|
| 1 | Word/PPTX→Word : fusion des runs de même formatage — une phrase éclatée en runs adjacents identiques (découpes rsid, correcteur ortho.) est désormais traduite en UNE unité ; la traduction s'écrit dans le 1ᵉʳ run, les frères sont vidés, les espaces de bord préservés. Les changements de formatage (gras au milieu) restent des unités séparées avec leur contexte. | Plus gros écart qualité vs DeepL comblé : fini les fragments hors contexte (« This is » / « very » / « important » en 3 appels) |
| 2 | PPTX : les traductions de graphiques atteignent enfin le fichier — l'ancien code assignait ChartPart.blob (propriété en lecture seule de python-pptx) : l'erreur était avalée et les titres/séries de graphiques n'étaient JAMAIS écrits. Réécriture du XML des graphiques dans le ZIP de sortie (même mécanisme que Word) + test de non-régression sur un VRAI graphique |
Titres/axes/séries traduits pour de vrai |
| 3 | Excel : le renommage d'onglets ne casse plus les formules — openpyxl ne réécrit pas les références ; ajout de la réécriture dans : formules de cellules (multi-réfs, refs 3D, quoted/unquoted), noms définis, validations de données, mises en forme conditionnelles. Test dédié (test_excel_sheet_rename_refs.py) |
=SUM(Ventes!A3:A4) → =SUM(Sales!A3:A4) au lieu de #REF! |
| 4 | Word : commentaires/bulles traduits (word/comments.xml, même mécanisme post-save que les notes de bas de page) |
Cohérence vs DeepL pour les relecteurs |
| 5 | Word : les zones de texte ne sont plus traduites 2× (ensemble seen_run_elements partagé — coût API ÷2 sur ces éléments) |
Coût + cohérence |
| 6 | Word RTL : l'alignement n'est plus forcé à droite — centré/justifié préservé, seul « gauche » devient « droite » | Titres RTL corrects |
| 7 | PDF : gras/italique restitués — sélection hebo/heit/hebi selon les flags du bloc (tout était redessiné en helv régulier) |
Hiérarchie visuelle conservée |
| 8 | PDF : les cellules de tableaux ne fusionnent plus — _is_table_cell était calculé puis jamais lu ; deux lignes consécutives d'une même colonne étaient jointes en un paragraphe |
Structure des tableaux préservée |
| 9 | PDF : un bloc inchangé n'est plus réécrit — si la traduction est identique (échec fournisseur ou déjà dans la langue cible), on ne rédacte PAS : typo et polices incorporées d'origine conservées (au lieu de tout redessiner en police de substitution). Corrige au passage un doublon de liens hypertexte dans ce scénario | Moins de dégradation, pas de régression |
| 10 | PDF : stats attempted/changed remontent (+ propagation du chemin fallback pdf2docx) et la route applique le garde-fou attempted==0/changed==0 aussi au PDF (une panne totale du moteur ne produit plus un job « réussi » non traduit) |
Détection d'échec |
| 11 | Prompts LLM : noms de langues complets — nouvelle source unique core/languages.py (107 langues) utilisée par openai/deepseek/minimax + service legacy ; « Translate to Tagalog » au lieu de « Translate to tl » |
Qualité sur langues rares |
Page d'admin (revue + améliorations)
| # | Amélioration | Détail |
|---|---|---|
| A1 | Réglages OCR Mistral dans l'admin — nouvelle section mistral dans SettingsConfig (clé/modèle/timeout/activation), fusion env-var comme les autres moteurs, badge « clé dans .env », bouton Tester (validation réelle de la clé via GET /v1/models) |
L'OCR PDF scannés se configure depuis l'UI, plus seulement via .env |
| A2 | Dashboard : statut des 8 moteurs + OCR — le panneau providers ne montrait que Google ; il liste désormais DeepL, OpenRouter éco/premium, OpenAI, Grok, Google Cloud et « OCR Mistral » avec état dérivé de la configuration (sans appel réseau) et tooltip explicite ; badge « PDF scannés refusés » si OCR non configuré | Vérifié en direct : 8 statuts + erreurs claires « Clé absente (X) » |
| A3 | L'OCR du pipeline lit les réglages admin > env (set_ocr_config), avec garde anti-footgun (un settings.json fraîchement sauvegardé ne désactive pas l'OCR configuré par env) |
Cohérence prod |
2. Benchmark concurrentiel (résumé) — positionnement validé
Sources fraîches 2026-08-29 (DeepL changelog, pricing Google Cloud, Trustpilot/Reddit, annonces Mistral/Anthropic/OpenAI). Détails et URL dans le rapport d'agent.
- Grille tarifaire Free/9/19/49 € : compétitive et bien échelonnée — 9 € sous DeepL mensuel effectif, 19 € sans concurrent direct à ce prix avec choix de moteur, 49 € ~30-40 % sous DeepL Advanced. Recommandations : mettre les packs de crédits en avant face à l'ancre Google 0,08 $/page ; futur palier équipe ~99-149 € (zone vide avant Smartcat 100 $/mois).
- Top plaintes utilisateurs DeepL/Google (= nos angles d'attaque) : mise en page cassée sur docs complexes (n°1), PDF scannés refusés/gérés en texte brut, truncature silencieuse sur longs docs, plafonds de taille, aucun outil de relecture avant export, facturation/annulation friction.
- Différenciateurs que nous avons déjà et qu'eux n'ont pas : multi-moteurs par document, OCR PDF scannés intégré (DeepL web refuse ; Google refuse), 60+ langues à 9 €.
- Marque : risque à surveiller — « Wordly® » est une marque déposée par Wordly Inc. (wordly.ai, interprétation IA) ; vérification juridique recommandée avant d'investir dans la marque.
Gap map vs DeepL (après les correctifs du jour)
| Fonction | DeepL | Wordly.art | Statut |
|---|---|---|---|
| Segmentation phrase avec protection du format inline | Oui (tags) | Oui (fusion de runs) | ✅ comblé aujourd'hui |
| Glossaires | Natifs (API, jusqu'à 5/requête) | Prompt LLM uniquement — DeepL/Google : ignorés | ⚠️ reste à faire (API DeepL directe) |
| Formalité (formel/informel) | Oui (Pro) | Non | 📋 quick win (prompt) |
| Variantes régionales (pt-BR/PT, fr-CA, de-CH) | GA juillet 2026 | Codes acceptés, pas de contrôle fin | 📋 quick win (prompt) |
| Mémoire de traduction | Pillier 2026 (Customization Hub) | Cache mémoire par process seulement ; le cache Redis TM codé n'est pas branché | 📋 à activer |
| Scores de confiance / QA | Non (prosumer) | L0/L1 codés, désactivés ; L2 réparé aujourd'hui | 📋 à activer |
| Sortie bilingue | Non | Non | 📋 quick win (demande forte) |
| Édition/relecture avant export | Non | Non | 📋 médium — différenciateur majeur vs DeepL |
| XLIFF (post-édition CAT) | API juillet 2026 | Non | 📋 médium (agences) |
3. Reste à faire (priorisé, non fait aujourd'hui)
Quick wins (quelques heures chacun)
- Formalité + variantes régionales : option par job → prompt LLM (et
formalityDeepL quand l'API directe arrivera). - Sortie bilingue docx (paragraphes source+target en regard) — les segments existent déjà, c'est un rendu.
- Activer le cache Redis TM existant (
services/translation_cache.py) : cohérence terminologique + coûts ↓. - Activer les couches qualité L0/L1 (réparées) en log-only, afficher un score de confiance par document.
Médium
5. Glossaires sur moteurs non-LLM : passer DeepL en API HTTP directe (glossary_id, formality, tag_handling).
6. Contexte document dans les prompts LLM (titre/section courante en préfixe) + batch par liste JSON numérotée (~15× moins de requêtes).
7. Rapport QA post-traduction (écarts de nombres, segments non traduits, glossaire violé).
8. XLIFF 1.2/2.x export/import (agences).
Plus gros / roadmap
9. Éditeur de relecture côte à côte avant téléchargement (le vrai différenciateur pro).
10. Espaces de travail équipes (rôles, glossaires/TM partagés) → palier 99-149 €.
11. Polices par script cible (CJK/arabe) dans Word/PPTX (eastAsia/cs) et PDF (matrice de polices) ; annotations FreeText et texte pivoté en PDF.
12. Formats IDML/DITA (DeepL API les a ajoutés en juillet 2026 — créneau agences).
4. Vérifications
- Suite complète : 1150 passed / 0 failed / 157 skipped (les 6 tests désélectionnés sont des tests « RealAPI » réseau qui échouent uniquement parce que l'endpoint Google gratuit est momentanément bloqué depuis cette machine — ils passent quand le réseau coopère).
- Réparations d'infrastructure de test au passage (préexistantes, démasquées par la remise en route de la suite) :
requirements.txt: httpx désormais borné<0.28(0.28 a suppriméClient(app=), cassait 270 tests via starlette TestClient) → ~270 tests récupérés ;tests/test_metrics.py: fixture Prometheus réécrit (les compteurs vont sur un registre frais, plus deDuplicated timeseriesquand l'app a déjà été importée) ;tests/test_scanned_pdf_ocr.py: le test e2e passe parset_ocr_config()(immunisé contre le rechargement du module config par un autre test).
- Suite traducteurs seule : 196/196 (dont 8 nouveaux tests PDF qualité, test graphique PPTX sur vrai fichier, 4 tests renommage Excel, 2 tests fusion runs Word, 2 tests gating mis à jour).
- Frontends :
tsc --noEmitOK surfrontend/etoffice-translator-landing-page/. - Dashboard admin testé en direct (8 statuts moteurs/OCR avec erreurs claires).
- Note : le Google gratuit (scraping) était bloqué depuis cette machine au moment des tests réseau (
TranslationNotFound) — le garde-fouchanged==0l'a correctement détecté ; c'est la fragilité connue qui justifie DeepL/Cloud pour les plans payants.
Rapports complets des agents : analyse 35 constats (volet code) et benchmark 9 concurrents avec sources (volet marché) disponibles dans l'historique de session.