Vitra AI

La plateforme repère le texte dans l'image et le remplace par la langue cible en gardant position, taille et hiérarchie visuelle. Elle agit comme traducteur d'images et non comme gabarit de design : vous pouvez traduire le texte d'une image sur des lots entiers sans ouvrir chaque fichier. Les calques restent modifiables, donc un graphiste peut retoucher le résultat ensuite.

Chaque vidéo reçoit un script traduit, une piste voix qui sonne natif, des sous-titres et un minutage calé sur le montage d'origine. La synchronisation labiale est ajustée par langue, ce qui compte quand une personne est face caméra. La sortie conserve le montage source, sans refaire la timeline pour chaque marché.

Vitra TMS stocke les formulations validées, les glossaires, les guides de style et le contexte produit à côté du travail. Un terme approuvé pour une page web resservira dans une image, un document et un doublage. La rétrotraduction signale le sens qui a bougé, exactement le défaut que la traduction automatique classique masque.

Un flux enchaîne les étapes image, vidéo, langue et format dans une seule exécution, puis se réutilise comme modèle. Les agents font le travail répétitif, les personnes traitent les exceptions. Chaque exécution est consignée nœud par nœud dans un registre en ajout seul, ce qui permet de retrouver ce qui a changé et quand.

Chaque élément passe un contrôle de qualité et de conformité régionale, avec un verdict validé, à revoir ou bloqué et la preuve qui l'accompagne. Les étapes sensibles attendent la personne désignée pendant que les autres branches continuent. La validation se fait aussi depuis un téléphone.

Toutes les capacités sont appelables, donc la plateforme de localisation s'intègre à votre stack au lieu de rester à côté. Les équipes déclenchent des exécutions par MCP, REST, SDK, CLI ou via des connecteurs comme n8n, Make et Zapier. Un agent IA découvre les mêmes compétences et les utilise comme outils.