En 2025, les entreprises du SaaS n’ont plus le luxe de se contenter d’une stratégie monolingue. Pour réussir à l’international, la qualité de la localisation est devenue un levier de croissance essentiel. IA, post-édition, traduction humaine : quelle approche adopter, et dans quel contexte ?
Ce guide vous aidera à déterminer l’approche la plus adaptée à vos besoins. Vous découvrirez :
- Pourquoi la localisation est devenue un facteur-clé de succès pour les entreprises de SaaS
- Ce que l’IA peut, et ne peut pas, faire pour votre stratégie de traduction
- Quand opter pour une post-édition plutôt qu’une traduction humaine
- Les limites de chaque méthode et les erreurs à éviter
- Comment structurer une stratégie hybride, scalable et adaptée à vos enjeux métiers
Pourquoi la localisation est un levier stratégique pour les entreprises de SaaS
Porté par la transformation numérique des entreprises, le marché du Software as a Service (SaaS) connaît aujourd’hui une expansion fulgurante à l’échelle mondiale, avec une valorisation qui pourrait passer de 315,68 milliards de dollars en 2025 à 1.131,52 milliards en 2032 (Fortune Business Insights, Juillet 2025).
Cette croissance impressionnante est cependant de moins en moins portée par des marchés nationaux en voie de saturation.
Pour continuer à grandir, les entreprises de SaaS doivent donc regarder au-delà des frontières de leur marché local. Dans ce contexte, la localisation devient un enjeu fondamental. Pour preuve (CSA Research) :
- 2/3 des consommateurs déclarent préférer accéder à du contenu dans leur langue maternelle
- 40% des consommateurs disent ne pas acheter de produits ou services non disponibles dans leur langue
La localisation a donc un impact direct sur le chiffre d’affaires et l’adoption, mais aussi sur l’expérience utilisateur et la rétention.
La qualité se doit donc d’être au rendez-vous. Et les enjeux sont plus complexes qu’il n’y paraît : le contenu localisé doit bien sûr être traduit précisément, mais aussi respecter le ton voulu, le format requis et les spécificités culturelles du marché de destination.
Si les avancées de l’IA et de l’automatisation en font des outils incontournables pour une campagne d’internationalisation à grande échelle, le facteur humain reste déterminant pour garantir le niveau de qualité voulu.
Le tout est de trouver le bon équilibre.
Traduction par IA : rapide, économique, mais limitée
Est-il possible de se fier à une stratégie entièrement fondée sur l’IA, sans intervention humaine ?
L’avènement des LLM (Large Language Model) et autres réseaux neuronaux, bien plus efficaces que les anciens outils de traduction automatique, a incontestablement ouvert la porte à de nouvelles perspectives.
En effet, l’IA permet aujourd’hui de traduire de nombreux contenus à coût réduit et avec un niveau de qualité sans précédent.
Elle offre également une intégration relativement aisée dans les workflows des entreprises et, surtout, permet d’assurer le traitement massif de contenus dans de nombreuses langues.
Cette solution présente malgré tout d’importantes limites :
- Problèmes de confidentialité des données fournies à certains outils
- Outils sujets aux hallucinations et requérant donc un plus haut degré de maîtrise et de vigilance
- Difficultés avec les expressions idiomatiques, références pointues ou traits d’humour
- Difficultés avec la gestion d’une terminologie spécialisée
- Difficultés avec les contenus d’UI, extrêmement fragmentés et où le contexte manque souvent
- Compréhension limitée des spécificités culturelles du marché cible
- Manque de cohérence au niveau de la « voix » de la marque
Pour toutes ces raisons, pour la grande majorité de leurs contenus, les entreprises de SaaS peuvent difficilement envisager une utilisation de l’IA sans recours à une expertise humaine.
Elle reste cependant un excellent point de départ, notamment pour la traduction brute de contenu interne non sensible, pour le support technique, ou encore pour servir de base à une post-édition.
Post-édition IA : le bon équilibre entre scalabilité et qualité ?
La post-édition, ou MTPE (machine translation post-editing), consiste à faire traduire le contenu par la machine, puis à le faire réviser et corriger par un linguiste humain, qui vérifiera le respect du sens et de la terminologie adéquate, et assurera l’emploi d’un style et d’un ton appropriés.
Cette méthode mixte s’est largement imposée au cours des dernières années, car elle permet de réduire les coûts de 30 à 50 % par rapport aux processus de traduction/édition/relecture traditionnels, et raccourcit les délais de livraison de 40 %.
En termes de qualité, elle permet de résoudre 80 % des problèmes de l’IA brute, éliminant notamment incohérences et erreurs critiques, et permet l’application cohérente de glossaires, bases terminologiques et guides de style.
Ces gains en matière de coûts et de productivité ne sont cependant possibles que dans la mesure où l’effort de post-édition requis de la part du linguiste reste limité : une traduction automatique médiocre, que ce soit en raison d’un texte source trop complexe ou d’un outil de traduction de mauvaise qualité, demandera d’importantes corrections, annulant les gains de temps escomptés.
De même, pour que les projets restent rentables, la post-édition visera davantage un niveau de qualité « suffisant » plutôt que des résultats d’excellence.
Les améliorations de la qualité de la traduction automatique, renforcées par l’avènement de l’IA, en font cependant un outil toujours plus fiable, rentable et efficace, qui requiert moins de corrections humaines que par le passé.
La MTPE répond ainsi aux besoins des entreprises de SaaS entre Seed et Série C devant faire traduire régulièrement d’importants volumes de contenu, qu’il s’agisse de mises à jour de produit ou de documentation.
Elle offre généralement un bon compromis entre rentabilité, rythme de déploiement et qualité, et se prête particulièrement bien aux pages d’aide, aux bases de connaissances, aux pages marketing simples, aux FAQ ou encore aux e-mails automatisés diffusés à grande échelle.
Traduction humaine par des traducteurs natifs : quand et pourquoi la choisir
La traduction entièrement humaine, réalisée par des traducteurs natifs spécialisés, reste aujourd’hui l’approche la plus fiable, et celle qui offre la meilleure qualité : l’expertise humaine garantit une meilleure compréhension des contextes, des nuances linguistiques et des spécificités culturelles, mais aussi des consignes clients et de la terminologie du secteur concerné.
Elle est ainsi particulièrement adaptée pour les contenus stratégiques et à forte valeur ajoutée, où l’exigence de qualité est la plus élevée. Il peut s’agir par exemple de contenus marketing à fort impact émotionnel, ou encore d’éléments d’UI et d’UX clés, pour lesquels les solutions automatiques peinent face à l’absence de contexte.
Cette solution est également celle qui offre le plus de garanties sur les questions réglementaires et de conformité, particulièrement importantes dans des secteurs tels que la santé, les LegalTech, la finance ou encore l’e-learning.
Ses principaux inconvénients : des délais de livraison plus longs et des coûts plus élevés, ce qui en fait une solution à réserver aux contenus clés pour les entreprises qui ne souhaitent pas grever leur budget.
Notez qu’elle offre cependant un retour sur investissement plus élevé dans les marchés prioritaires, où ses avantages peuvent être déterminants.
Tableau comparatif : IA, post-édition, traducteurs natifs
| Critère | IA seule | Post-édition IA | Traduction humaine |
| Coût | Faible | Modéré | Plus élevé |
| Rapidité | Forte | Moyenne | Plus faible |
| Cohérence de marque | Limitée | Satisfaisante | Elevée |
| Qualité linguistique | Limitée | Satisfaisante | Elevée |
| Meilleur cas d’usage | Docs internes non sensibles, support technique, volume brut comme base à une post-édition. | Pages d’aide, FAQ, onboarding, e-mails | Landing pages, UI, UX, contenu de marque, questions réglementaires et de conformité |
Quelle stratégie de localisation choisir en 2025 ?
Vous l’avez compris, chaque méthode de traduction a ses avantages et ses inconvénients en termes de coût, de rapidité et de qualité.
Plus une approche est automatisée, plus elle est rapide et économique, mais moins elle est fiable et axée qualité.
Si la post-édition peut sembler offrir un bon compromis entre ces différents facteurs, elle n’en est pas pour autant adaptée à tous les besoins.
Les modèles « hybrides », mêlant les trois approches, s’imposent aujourd’hui comme les plus pertinents au sein du secteur : les entreprises de SaaS les plus performantes segmentent leurs contenus par type, criticité et marché, afin d’adapter la méthode à leurs besoins.
Si chaque entreprise a des besoins uniques, le modèle suivant peut constituer un bon point de départ :
- IA brute pour les contenus internes ou les contenus de support non critiques
- Post-édition pour la documentation (pages d’aide, FAQ) et les ressources de marketing à grande échelle.
- Traduction humaine pour les contenus clés et les marchés stratégiques
Votre stratégie de traduction, un facteur déterminant pour votre croissance
En 2025, l’internationalisation est un impératif pour le secteur du SaaS, et une mauvaise localisation peut coûter cher : perte de clients potentiels, baisse des taux d’adoption et de rétention, atteinte à l’image et à la réputation, mais aussi perte de temps et de ressources.
Les entreprises de SaaS qui s’imposent à l’international sont celles qui comprennent cet enjeu et placent d’emblée la localisation au cœur de leur stratégie d’internationalisation.
Ces entreprises ne se contentent pas d’une approche unique et générique, mais se donnent les moyens de réussir en combinant intelligemment technologie et expertise humaine.
Nous vous aidons à définir votre stratégie optimale.
