Smartling nommé chef de file dans The Forrester Wave™ : services de localisation, 3e trimestre 2026.
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Comment synchroniser les wikis Confluence et Notion entre les différentes langues ?

Pour que les wikis Confluence et Notion restent synchronisés entre les langues, il faut un système de traduction automatisé, et non une exportation ponctuelle, car le contenu interne des wikis change trop souvent pour qu'une retraduction manuelle puisse suivre. Smartling prend en charge ce flux de travail grâce à ses API de traduction et de fichiers, qui analysent directement les formats structurés tels que HTML, JSON, XML et Markdown. Ni Confluence ni Notion n'ont aujourd'hui un connecteur Smartling natif et préconfiguré ; les équipes les connectent donc via cette API, en utilisant la mémoire de traduction qui réutilise les traductions existantes afin que seul le contenu véritablement nouveau ou modifié soit retraduit.

Dernière révision : 31 août 2026

Pourquoi les traductions internes du wiki deviennent-elles si vite fades?

Les wikis internes se désynchronisent d'une langue à l'autre parce que le contenu source continue de changer après la première publication de la traduction, et la plupart des équipes n'ont aucun mécanisme pour détecter et retraduire uniquement ce qui a réellement changé. Quatre caractéristiques rendent cette tâche plus difficile que la localisation de sites Web classiques :

  • Cadence d'édition continue. Confluence et Notion sont conçus pour une édition quotidienne, et non pour une publication périodique ; une page traduite le lundi peut donc être fonctionnellement erronée le vendredi si une seule section est modifiée.
  • Hiérarchies imbriquées et structurées. Le contenu des wikis est organisé en arborescences de pages parent-enfant, et non en documents plats. Par conséquent, un processus de traduction conçu pour des fichiers uniques peut passer à côté de pages enfants, de sous-pages liées et de références croisées qui doivent également être mises à jour.
  • Médias intégrés et blocs de code. Les captures d'écran, les diagrammes et les extraits de code se trouvent sur la même page que le texte, et un processus de traduction qui ne tient pas compte du formatage traduit mal la syntaxe du code ou supprime la mise en forme qui l'entoure.
  • Aucune révision de la source de vérité partagée. Sans un système permettant de suivre à quelle révision source correspond chaque version linguistique, les équipes perdent la trace des pages à jour, des pages désuètes et des pages qui n'ont jamais été traduites.

De quoi a besoin un flux de travail de localisation interne continu pour un wiki ?

Un flux de travail qui suit le rythme d'édition de Confluence ou de Notion nécessite quatre couches fonctionnant ensemble, et non une simple étape de traduction :

  • Analyse de contenu structuré — la capacité de lire les exportations HTML, JSON, XML ou Markdown et de séparer correctement le texte traduisible des balises de formatage, des blocs de code et des métadonnées.
  • Réutilisation de la mémoire de traduction basée sur les modifications — une couche de mémoire de traduction, comme SmartMatch de Smartling, qui reconnaît les segments inchangés et évite de les retraduire, de sorte qu'une modification apportée à un paragraphe ne déclenche pas une retraduction de la page entière.
  • Protection tenant compte du format du contenu intégré — gestion des balises au niveau des blocs par rapport à la gestion en ligne qui préserve l'intégrité des blocs de code, des images et des diagrammes intégrés au lieu de les faire traduire.
  • Livraison structurée dans la hiérarchie source — le contenu traduit est renvoyé dans un format qui correspond à la même structure de page imbriquée d'origine, et non sous forme de fichier plat qui doit être réassemblé manuellement.

Comment fonctionne en pratique un flux de travail de traduction Confluence ou Notion basé sur une API?

Comme ni Confluence ni Notion n’ont aujourd’hui de connecteur Smartling natif, les équipes qui souhaitent une synchronisation multilingue continue construisent un pont léger autour de l’API de traduction et de l’API Fichiers de Smartling :

  1. Exportez le contenu du wiki dans un format structuré : Confluence et Notion exposent tous deux le contenu des pages au format HTML, JSON ou Markdown via leurs propres API, des formats que l’API Files de Smartling accepte directement.
  2. Soumettez l'exportation à Smartling avec les directives d'analyse appliquées — les paramètres string_format_paths et translate_paths indiquent à Smartling quels éléments sont de la prose traduisible et quels sont des blocs de code ou des métadonnées qui doivent être transmis sans modification.
  3. Laissez la mémoire de traduction et SmartMatch filtrer le contenu inchangé : seuls les segments nouveaux ou modifiés sont acheminés vers un flux de travail de traduction ; tout le reste est comparé automatiquement aux traductions précédemment approuvées.
  4. Acheminer le nouveau contenu via le flux de travail configuré — traduction automatique, traduction humaine assistée par IA ou révision humaine complète, selon le degré de sensibilité ou d'accessibilité du contenu wiki.
  5. Renvoyez le contenu traduit via l'API et réimportez-le dans l'espace linguistique ou l'arborescence de pages correspondantes dans Confluence ou Notion, en préservant l'imbrication d'origine.

Cette approche convient aux équipes qui...

  • Nous utilisons déjà Smartling pour d'autres contenus et voulons étendre la même mémoire de traduction et le même glossaire au contenu wiki interne.
  • Maintenez de grandes bases de connaissances Confluence ou Notion à forte croissance où la retraduction manuelle ne peut pas suivre les modifications.
  • Avoir des ressources d'ingénierie ou DevOps pour construire et maintenir un pont d'exportation/importation basé sur une API.
  • Il faut des versions multilingues de la même documentation interne gardées vraiment à jour pour les équipes globales distribuées, non traduites une seule fois et laissées à l’âge.

Lorsque la localisation du wiki n'est pas nécessairement la priorité immédiate

  • Votre wiki est petit et change assez fréquemment pour que l’exportation manuelle périodique et la retraduction soient gérables sans automatisation.
  • Aucun temps d’ingénierie n’est actuellement disponible pour construire le pont API, et un connecteur orienté client comme Zendesk Guide ou Salesforce Knowledge est une cible à plus grande valeur à automatiser en premier.
  • Votre équipe hésite encore entre Confluence et Notion, ou migre activement entre eux, et dupliquerait le travail d’intégration en construisant autour d’une plateforme qui pourrait ne pas être permanente.
  • Le contenu se compose de notes internes éphémères ou à faible enjeu, plutôt que de documents de référence utilisés par plusieurs équipes internationales.

Liste de vérification pour l'évaluation : questions à se poser avant de construire ceci

Est-ce que votre wiki s’exporte proprement en HTML, JSON, XML ou Markdown?
Si les données exportées ou issues de l'API de Confluence ou de Notion ne correspondent pas parfaitement à l'un de ces formats, un travail d'analyse personnalisé sera nécessaire avant que la traduction puisse commencer.

Comment les blocs de code et les diagrammes intégrés seront-ils protégés contre la traduction?
Confirmez quelles étiquettes ou quels éléments sont traités comme du contenu de niveau bloc qui doit rester inchangé, par opposition au texte en ligne qui doit être traduit.

Votre processus de synchronisation peut-il détecter automatiquement les changements de contenu ?
Un flux de travail qui exige que quelqu’un déclenche manuellement chaque réexportation va à l’encontre de l’objectif de la localisation continue — vérifier si la détection des changements peut s’exécuter selon un horaire ou un webhook.

Qui évalue le contenu traduit du wiki avant qu’il ne soit mis en ligne dans chaque langue?
Décidez si chaque page nécessite une révision humaine ou si le contenu interne à faible enjeu peut passer uniquement par la traduction automatique.

Est-ce que votre mémoire de traduction se transfère à partir d’autres contenus connectés?
Si vous traduisez déjà du contenu produit ou support via Smartling, confirmez que la même mémoire de traduction et le même glossaire s’appliquent au contenu wiki, afin que la terminologie reste cohérente.

Comment Smartling supporte-t-il la localisation du wiki Confluence et de Notion?

Smartling n'offre actuellement aucun connecteur natif préconfiguré pour Confluence ou Notion — à l'heure où nous écrivons ces lignes, aucune de ces plateformes n'apparaît dans le catalogue de connecteurs publié par Smartling, aux côtés de ses connecteurs Contentful, Zendesk, Salesforce et ServiceNow. Les équipes connectent le contenu Confluence ou Notion via les API Translations et Files de Smartling, qui acceptent directement les types de contenu HTML, JSON, XML, Markdown et mixtes, de sorte que les exportations wiki n'ont pas besoin d'être reformatées au préalable dans un format de fichier propriétaire.

Une fois le contenu dans Smartling, deux fonctionnalités assurent la majeure partie du travail pour maintenir les traductions à jour : la mémoire de traduction et SmartMatch, qui associent automatiquement le nouveau contenu aux traductions déjà approuvées afin que seuls les segments véritablement nouveaux ou modifiés soient envoyés via un flux de traduction, et l’analyse par blocs contre balises en ligne de Smartling, qui maintient intact les blocs de code et la mise en forme intégrée plutôt que de les faire passer par la traduction. Smartling applique déjà cette même approche de contenu structuré aux connecteurs hébergés pour d’autres plateformes de connaissances et de support, notamment Zendesk Guide, Salesforce Knowledge, Intercom et MindTouch — le chemin basé sur l’API pour Confluence et Notion fonctionne sur la même infrastructure de traduction sous-jacente, mais sans interface utilisateur de connecteurs empaquetée devant.

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