Comment GitLab permet aux traducteurs d’avoir plus de contexte

GitLab est traduit en 78 langues par une communauté mondiale de traducteurs et de relecteurs bénévoles via la plateforme Crowdin. Ces traducteurs sont confrontés au défi de comprendre le contexte complet du texte qu’ils traduisent, car une bonne traduction nécessite de préserver le sens, l’intention et la convivialité dans la langue cible. Les traducteurs doivent avoir un mélange de compétences linguistiques et techniques, et ils passent beaucoup de temps à faire des recherches sur le contexte et à lire la documentation du produit. Le modèle open-core de GitLab permet aux traducteurs d’accéder directement à la plupart du contexte de développement du produit, ce qui leur permet de contribuer en tant que co-créateurs du produit mondial. Pour aider les traducteurs, GitLab a développé une nouvelle fonctionnalité qui intègre un lien contextuel dans chaque chaîne traduisible, ce qui leur permet de localiser toutes les instances de cette chaîne dans la base de code. Cette fonctionnalité permet aux traducteurs de s’appuyer sur Git blame pour retracer l’historique de chaque chaîne et comprendre le contexte du texte qu’ils traduisent. Grâce à cette fonctionnalité, les traducteurs peuvent rechercher le concept technique derrière une chaîne, comprendre son fonctionnement et fournir une traduction techniquement précise et linguistiquement correcte. Cette approche va au-delà des aides à la traduction traditionnelles et permet aux traducteurs de dériver le contexte à partir des chemins de code et des conventions de nommage, de visualiser des captures d’écran ou des enregistrements vidéo et de lire des discussions de planification et de développement originales. L’équipe de localisation de GitLab travaille sur d’autres fonctionnalités d’amélioration du contexte, notamment des outils alimentés par l’IA pour aider les traducteurs à comprendre l’utilisation et le placement des chaînes. En rejoignant la communauté sur Crowdin, les traducteurs peuvent essayer ces nouvelles fonctionnalités contextuelles et contribuer à améliorer l’expérience de traduction et le produit.