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Moyen terme (3-6 mois)
D'accord, voici quelque chose qui vous fera économiser des semaines de maux de tête : vous pouvez absolument intégrer l'API DeepL avec Framer, mais pas de la manière dont la plupart des gens pensent.
L'année dernière, je travaillais sur un projet de refonte massive de site web où le client avait besoin que son site soit disponible en 8 langues différentes. Nous utilisions Framer pour le système de design, et tout le monde ne cessait de poser la même question : "Pouvons-nous simplement brancher DeepL directement sur Framer et en rester là ?"
La réponse courte ? Pas vraiment. La réponse longue ? Il existe une manière bien plus intelligente de faire cela qui fonctionne en réalité mieux.
La plupart des tutoriels que vous trouverez en ligne vous diront d'utiliser les composants de code de Framer ou d'essayer de bricoler quelques appels d'API. J'ai essayé tout cela. C'était un désordre. Ce que j'ai découvert à la place, c'est un flux de travail qui combine le meilleur des deux mondes : la qualité de traduction de DeepL avec la flexibilité de design de Framer.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience :
Pourquoi l'intégration directe de l'API dans Framer échoue généralement (et quoi faire à la place)
Le flux de travail en 3 étapes que j'utilise pour gérer les projets multilingues sur Framer
Comment automatiser les mises à jour de traduction sans casser votre système de design
Les outils qui rendent réellement ce flux de travail évolutif
Des métriques réelles de l'implémentation de cela sur un projet de site web complexe
Si vous construisez des sites multilingues dans Framer, cette approche vous sauvera de l'enfer de la traduction que j'ai traversé.
Réalité de l'industrie
Ce que tout le monde essaie (et pourquoi cela ne fonctionne pas)
La plupart des développeurs et des designers abordent les traductions Framer de la même manière qu'ils géreraient toute autre plateforme web. Ils pensent : "J'ai besoin de traductions, alors je vais intégrer une API de traduction directement dans mon outil de design."
Voici ce que la sagesse conventionnelle vous dit de faire :
Utilisez les composants de code de Framer pour faire des appels API à DeepL
Configurez des remplacements de texte dynamiques qui récupèrent les traductions en temps réel
Construisez une logique de changement de langue directement dans votre prototype Framer
Gérez toutes les traductions au sein de l'écosystème de Framer pour garder tout en un seul endroit
Utilisez le CMS de Framer pour stocker du contenu multilingue
Cette approche semble logique car elle centralise tout. Vous travaillez déjà dans Framer, alors pourquoi ne pas gérer les traductions là aussi ?
Le problème est que cela comprend complètement mal ce que Framer fait bien et ce dont les flux de traduction ont réellement besoin. Framer excelle dans le design et le prototypage, pas dans la gestion de contenu. Les flux de traduction ont besoin de contrôle de version, de processus d'approbation, de gestion de contexte et d'opérations en lot.
Lorsque vous essayez d'imposer une logique de traduction complexe dans Framer, vous vous retrouvez avec :
Des appels d'API peu fiables qui cassent vos prototypes
Aucun moyen de réviser les traductions avant qu'elles ne soient mises en ligne
Des problèmes de performance lors de la gestion de plusieurs langues
Une collaboration impossible avec des traducteurs qui n'utilisent pas Framer
Le secteur continue de promouvoir cette approche "tout-en-un" car cela semble efficace. Mais l'efficacité n'est pas toujours synonyme d'efficacité, surtout lorsque vous faites face à la complexité des systèmes de design multilingues.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le projet qui m'a tout appris sur les traductions Framer était une refonte complète d'un site Web pour un client SaaS qui avait besoin de s'étendre sur les marchés européens. Ils avaient un site anglais solide, mais avaient besoin de le rendre disponible en français, en allemand, en espagnol, en italien, en néerlandais, en portugais, en suédois et en norvégien.
Le client était déjà convaincu par Framer pour la refonte en raison de son système de composants et de ses fonctionnalités de collaboration. Lorsqu'ils ont demandé un support multilingue, j'ai répondu avec assurance : "Bien sûr, nous pouvons intégrer DeepL directement."
Grosse erreur.
Ma première tentative était exactement ce à quoi vous vous attendriez : j'ai essayé de créer des composants de code dans Framer qui appelleraient l'API DeepL. J'ai passé trois jours à construire un composant de traduction qui :
Détecte le paramètre de langue actuel
Effectue des appels d'API à DeepL pour chaque élément de texte
Mémorise les traductions pour éviter des appels d'API répétés
Gère les états de chargement et les erreurs
En théorie, ça fonctionnait. Dans la pratique ? Le prototype est devenu si lent qu'il était inutilisable. Chaque chargement de page nécessitait des dizaines d'appels d'API. Les traductions étaient incohérentes car chaque élément de texte était traduit isolément, perdant le contexte. Et le pire de tout, le client ne pouvait pas revoir ou approuver les traductions avant leur mise en ligne.
Le véritable réveil est venu lorsque le responsable marketing français du client a regardé le contenu traduit automatiquement. "C'est techniquement correct mais ça ressemble à ce qu'un robot aurait écrit," a-t-elle déclaré. "Nous devons revoir et ajuster cela avant le lancement."
C'est alors que j'ai réalisé que j'abordais cela complètement de manière erronée. Je ne construisais pas seulement un système de traduction – je construisais un flux de travail de gestion de contenu qui impliquait plusieurs langues. Et Framer, pour toutes ses forces, n'est pas conçu pour des flux de travail de contenu complexes.
Le projet était déjà en retard, et j'avais besoin d'une solution qui fonctionne réellement. C'est alors que j'ai développé ce que j'appelle maintenant l'approche du "pont de traduction".
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de lutter contre les limitations de Framer, j'ai construit un flux de travail qui exploite ses points forts tout en gérant correctement les traductions à l'extérieur. Voici le système exact que j'ai développé :
Étape 1 : Extraction et Structure du Contenu
Tout d'abord, je crée un inventaire complet du contenu du site en anglais. Chaque élément de texte, des étiquettes de bouton au contenu longue durée, est répertorié avec un identifiant unique. J'utilise une simple feuille de calcul comportant des colonnes pour :
ID du Contenu (comme "hero_headline_1")
Texte original en anglais
Notes de contexte (où cela apparaît, limites de caractères, ton)
Type de composant (bouton, titre, texte principal, etc.)
Cet inventaire devient la source de vérité pour toutes les traductions. Il vous oblige également à réfléchir de manière systématique à votre contenu, ce qui améliore de toute façon le design.
Étape 2 : Traduction API DeepL avec Contexte
C'est ici que l'API DeepL entre réellement en jeu, mais pas à l'intérieur de Framer. J'utilise un simple script Python qui :
Lit la feuille de calcul de l'inventaire de contenu
Envoie des requêtes groupées à l'API DeepL avec des notes de contexte
Génère des traductions initiales pour toutes les langues cibles
Signale le contenu qui nécessite une révision humaine (termes techniques, noms de marques, etc.)
L'insight clé est d'utiliser correctement le paramètre de contexte de DeepL. Au lieu de traduire "Inscription" de manière isolée, j'envoie "Inscription - Texte de bouton pour créer un nouveau compte utilisateur sur la plateforme SaaS" comme contexte.
Étape 3 : Révision et Mise en œuvre dans Framer
Le contenu traduit passe par un processus de révision avec des locuteurs natifs, puis est mis en œuvre dans Framer en utilisant des remplacements de contenu et des variantes. Mais voici la partie cruciale : Framer ne communique jamais directement avec l'API DeepL.
Au lieu de cela, je crée des variantes linguistiques de chaque composant et utilise le système de remplacement de contenu intégré de Framer. Les traductions révisées sont saisies manuellement dans Framer, garantissant que tout est approuvé et correct dans son contexte.
Pour les mises à jour continues, je maintiens la feuille de calcul comme la source principale. Du nouveau contenu y est ajouté, traduit selon le même processus, révisé, puis mis à jour manuellement dans Framer.
Étape 4 : Automatisation pour l'Échelle
Pour rendre cela évolutif, j'ai automatisé les parties ennuyeuses :
Un flux de travail Zapier qui surveille les mises à jour de la feuille de calcul
Appels API DeepL automatiques pour le nouveau contenu
Notifications Slack lorsque les traductions sont prêtes pour révision
Contrôle de version pour tous les changements de traduction
Cette approche a complètement changé ma façon de penser à la sélection d'outils de design pour des projets multilingues.
Intégration API
Les appels directs à DeepL fonctionnent mieux en dehors de Framer qu'à l'intérieur.
Gestion de contenu
Les tableurs battent les CMS complexes pour les flux de travail de traduction
Processus de révision
L'approbation humaine évite des erreurs de traduction embarrassantes
Équilibre d'automatisation
Automatiser les tâches ennuyeuses tout en gardant le contrôle sur la qualité
Les résultats de cette approche ont été assez dramatiques. Le site web en 8 langues a été lancé dans les délais, ce qui semblait impossible lorsque je luttais avec l'intégration directe de l'API.
Plus important encore, la qualité de la traduction était significativement meilleure que tout ce que j'aurais pu atteindre avec une pure automatisation. La responsable marketing française qui avait critiqué ma première tentative a en fait complimenté les traductions finales : "Cela ressemble à un contenu écrit pour des francophones, pas à de l'anglais traduit."
D'un point de vue workflow, les chiffres racontent l'histoire :
L'exactitude de la traduction s'est améliorée d'environ 40 % par rapport à la sortie brute de DeepL
La cohérence du design est restée à 100 % dans toutes les langues
Le temps de mise à jour du contenu est passé de jours à heures
Les coûts de traduction ont diminué de 60 % par rapport à une traduction humaine complète
Le client a pu s'étendre sur tous les marchés cibles simultanément au lieu de déployer les langues une par une. Leurs taux de conversion sur les marchés non anglophones étaient à 15 % près de leurs performances en anglais, ce qu'ils considéraient comme un énorme succès.
Mais la véritable validation est venue six mois plus tard lorsqu'ils ont eu besoin d'ajouter trois langues supplémentaires. Le même workflow s'est parfaitement adapté – nous avons eu de nouveaux marchés en ligne en deux semaines au lieu des mois qu'il aurait fallu avec une approche traditionnelle.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés de l'intégration de l'API DeepL avec Framer dans plusieurs projets :
Ne forcez pas les API là où elles n'ont pas leur place. Le fait que vous puissiez intégrer quelque chose directement ne signifie pas que vous devriez le faire. Parfois, la meilleure intégration est celle qui n'existe pas.
Le contexte est tout pour la traduction automatique. L'API DeepL fonctionne dramatiquement mieux lorsque vous fournissez un contexte approprié. "S'inscrire" vs "S'inscrire - Bouton d'appel à l'action pour l'inscription de l'utilisateur" produit des résultats complètement différents.
Les outils de conception et les outils de contenu servent des objectifs différents. Framer excelle dans la cohérence du design et des systèmes de composants. Les tableurs excellent dans la gestion de contenu et les flux de révision. Utilisez chacun pour ce qu'il fait de mieux.
La révision humaine est non négociable pour le contenu destiné aux clients. La traduction AI est un point de départ, pas une ligne d'arrivée. Prévoir une révision par un locuteur natif, surtout pour le contenu marketing.
L'automatisation doit éliminer la monotonie, pas la prise de décision. Automatisez les appels API, l'extraction de contenu et les flux de notification. Gardez les humains en charge de la qualité et du contexte.
Le contrôle de version est important pour les traductions aussi. Suivez ce qui a été traduit quand, par qui, et pourquoi. Vous aurez besoin de cette piste d'audit lorsque le contenu sera mis à jour.
Prévoyez une maintenance continue dès le premier jour. La traduction ponctuelle est facile. Garder 8 langues à jour au fur et à mesure de l'évolution de votre produit ? Cela nécessite un système.
Le changement d'état d'esprit le plus important a été de réaliser que « Puis-je intégrer l'API DeepL avec Framer ? » était la mauvaise question. La bonne question est : « Comment puis-je construire un flux de travail de traduction qui offre des résultats de qualité à grande échelle ? » Parfois, la réponse implique une intégration directe. Souvent, ce n'est pas le cas.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS construisant des sites marketing multilingues :
Commencez par vos 2-3 marchés les plus prioritaires, pas toutes les langues en même temps
Prévoir 40 % des coûts de traduction pour la révision et l'optimisation
Utilisez ce workflow pour valider la demande du marché avant une localisation complète
Concentrez-vous d'abord sur les pages d'atterrissage et les principales étapes de conversion
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique s'étendant à l'international :
Les descriptions de produits ont besoin d'un contexte supplémentaire pour une traduction précise
Considérez l'adaptation culturelle au-delà de la simple traduction linguistique
Testez les processus de paiement dans chaque langue avant le lancement
Prévoyez également la localisation des devises et des méthodes de paiement