L'affineur de traduction IA — une relecture de deuxième passe en contexte

La traduction automatique s'engage sur la première lecture plausible de chaque ligne. Sur une ligne facile, c'est très bien. Sur une ligne difficile — un sujet omis, un idiome, un jeu de mots, une ligne dont le sens dépend de la précédente — cette première supposition ressort rigide, littérale, ou simplement fausse, et vous ne le remarquez généralement pas avant de la lire en jeu, des heures plus tard.

L'affineur de traduction IA est une deuxième passe qui rattrape cela. Une fois votre exécution de traduction terminée, un LLM relit chaque ligne traduite à côté du japonais d'origine et des lignes environnantes, puis la réécrit — corrigeant les contresens, lissant les tournures littérales, ajustant le ton, gardant la terminologie cohérente au sein d'une scène. C'est une passe séparée et facultative, pas une partie de l'exécution de traduction, et c'est gratuit sur tous les paliers.

Ce que fait l'affineur de traduction IA

Ce n'est pas une re-traduction à partir de zéro. Pour chaque ligne, l'affineur reçoit trois choses :

• La source — le japonais d'origine, comme référence de ce que la ligne est censée signifier.
• La traduction actuelle — la sortie de la première passe, que l'affineur améliore.
• Les lignes environnantes — le reste du lot. Comme les lignes sont traitées dans l'ordre d'extraction, un lot est une suite continue de texte (généralement une scène ou un fichier), si bien que le modèle obtient gratuitement une vingtaine de lignes voisines de contexte.

Ce contexte est tout l'intérêt. Avec lui, l'affineur résout des choses qu'un fournisseur ligne par ligne ne peut pas : les sujets omis (le japonais omet qui agit ; les voisines le révèlent souvent), les références ambiguës (ce que désigne それ, question contre exclamation), le ton et le registre (une ligne familière rendue en anglais formel rigide), les idiomes et onomatopées littéraux, et la dérive terminologique au sein d'une scène.

C'est une passe séparée — vous la déclenchez

L'affineur ne s'exécute pas pendant la traduction, et il n'y a aucune invite au démarrage d'une exécution. La traduction s'exécute seule et vite, pour que vous puissiez exporter et commencer à jouer tout de suite ; l'affinage se produit ensuite, à la demande. D'abord activez la fonctionnalité dans Paramètres → Traduction (elle est désactivée par défaut). Ensuite il y a deux façons de la lancer :

• Le bouton Affiner. Un bouton de barre d'outils dans l'éditeur. Cliquez dessus, un petit sélecteur s'ouvre — choisissez n'importe quel fournisseur LLM configuré et tapez le modèle — et il affine chaque ligne traduite-mais-non-affinée du projet.
• Toujours affiner. Cochez « Toujours affiner avec ce modèle » dans ce sélecteur et la passe d'affinage démarre silencieusement après chaque exécution de traduction, en utilisant votre modèle mémorisé, sans boîte de dialogue. Désactivez-la à tout moment dans les Paramètres.

C'est au mieux. La ligne était déjà traduite avant que l'affineur n'y touche, donc si un appel d'affinage échoue ou que vous annulez, la traduction de première passe est simplement conservée — une ligne n'est jamais perdue à cause d'un accroc d'affinage. Une barre de progression dédiée à l'affineur et une colonne « Traduction affinée » suivent ce qui a changé, et le résumé d'exécution indique combien de lignes se sont améliorées. (Retraduire une ligne affinée abandonne son affinage, donc RuneTranslate demande avant d'intégrer des lignes affinées dans une nouvelle exécution de traduction.)

Choisissez n'importe quel LLM, tapez le modèle

L'affinage nécessite un modèle dirigeable, donc il s'exécute sur un fournisseur LLM : OpenAI, Anthropic, DeepSeek, un point de terminaison compatible OpenAI (OpenRouter, NanoGPT, et consorts), ou un modèle local via Ollama / LM Studio. Vous choisissez le fournisseur et tapez le nom exact du modèle — gpt-4o, un modèle claude-, un identifiant de modèle local, tout ce pour quoi vous avez une clé. Les fournisseurs statistiques rapides (Google, DeepL) sont excellents pour la première passe mais ne peuvent pas affiner — ils ne prennent pas d'instructions.

La combinaison économique : première passe bon marché, affinage intelligent

L'affineur est à son meilleur comme seconde moitié d'une stratégie à deux fournisseurs. Faites la première passe sur Google ou DeepL gratuit, puis affinez avec Claude, GPT-4o, ou DeepSeek. Vous obtenez une sortie de qualité LLM mais ne payez qu'une seule passe LLM — la passe gratuite a fait le gros du travail et le LLM se contente de relire par-dessus. Affiner avec le même LLM que celui avec lequel vous avez traduit aide aussi (la passe d'affinage a le contexte du lot complet et une instruction explicite « améliore ceci » que la première passe n'avait pas), mais cela double environ votre dépense en jetons, alors gardez cela pour les projets où chaque ligne compte. Dans tous les cas, un glossaire garde les noms cohérents sur les deux passes.

C'est gratuit pour tout le monde

La mémoire de traduction, le routage de fournisseurs et le glossaire sont des fonctionnalités Supporter. L'affineur ne l'est pas. Il s'exécute entièrement sur votre propre clé API — ou votre propre modèle local — donc il ne nous coûte rien à offrir, et chaque palier l'obtient, gratuit inclus. La seule chose que vous payez, ce sont les jetons de votre fournisseur.

Personnaliser l'invite de l'affineur

L'affineur a sa propre invite, distincte de l'invite de traduction, dans Paramètres → Traduction. La valeur par défaut dit déjà au modèle d'améliorer le naturel et la précision, de préserver chaque espace réservé et balise, de garder la terminologie établie, et de ne jamais produire de japonais. Redéfinissez-la pour imposer un style maison — un registre, la façon de gérer les suffixes honorifiques, une classification de contenu, un public cible.

Seule la traduction actuelle est masquée et restaurée, donc vos balises de moteur (codes de contrôle RPG Maker, balises KAG, interpolations Ren'Py) et tout terme de glossaire verrouillé survivent à l'aller-retour d'affinage intacts. Le modèle ne voit que les mêmes espaces réservés opaques de style [[T0]] que la première passe.

Ce à quoi il ne touchera pas

• Les lignes que vous avez modifiées à la main. Une fois que vous modifiez une traduction vous-même, c'est votre formulation — l'affineur la laisse tranquille et ne retravaille que les lignes fraîchement traduites automatiquement (y compris celles servies depuis votre mémoire de traduction).
• Les espaces réservés et les balises de moteur. Ils sont masqués à travers la passe d'affinage exactement comme dans une traduction normale, donc les codes de contrôle, le texte ruby et les interpolations reviennent intacts.
• Les lignes en échec. L'affineur améliore une traduction existante ; ce n'est pas un traducteur autonome. Une ligne qui a échoué à la première passe (par ex. un fournisseur qui a renvoyé le japonais inchangé) n'est pas magiquement corrigée — changez de fournisseur et relancez celles-là.

Comment l'utiliser

1. Traduisez comme d'habitude et choisissez votre fournisseur de première passe (Google / DeepL gratuit est un excellent choix ici).
2. Activez l'affineur dans Paramètres → Traduction (une fois), puis cliquez sur Affiner dans l'éditeur, choisissez un fournisseur LLM, et tapez le modèle. Cochez toujours affiner pour l'exécuter automatiquement après chaque exécution de traduction.
3. Regardez la barre de progression de l'affineur et la colonne « Traduction affinée » ; le résumé d'exécution montre combien de lignes l'affineur a améliorées.
4. Vous voulez un style spécifique ? Modifiez l'invite de l'affineur dans Paramètres → Traduction et relancez Affiner.

Pour conclure

Une traduction automatique de première passe vous amène à « lisible ». L'affineur de traduction IA est le moyen le moins cher d'aller au-delà — un deuxième modèle, lisant chaque ligne en contexte contre l'original, corrigeant ce qu'une première passe myope rate. Associez-le à un fournisseur de première passe bon marché et un modèle d'affinage puissant et un glossaire pour les noms, et votre sortie atterrit en plein dans le territoire « livrable en traduction amateur avec une légère retouche manuelle ».

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