Foire aux questions¶

Général¶

Fonctionne-t-il hors ligne ?¶

Principalement oui. Spécifiquement :

La traduction nécessite un LLM. L'API Gemini gratuite est en ligne ; Ollama / LM Studio local via les paramètres de fournisseur personnalisé est entièrement hors ligne.
L'OCR avec Tesseract ou EasyOCR est hors ligne.
Le STT avec Whisper (par défaut) est hors ligne.
Le TTS avec Edge TTS (par défaut) est en ligne ; ElevenLabs / Google Cloud TTS / Gemini TTS sont en ligne (gratuit ou payant) ; Piper TTS est un TTS neuronal entièrement hors ligne — pas de clé, pas d'appel réseau une fois la voix par langue téléchargée (fichier ONNX d'environ 25–60 Mo) via Paramètres → Voix → Piper TTS → Télécharger les voix maintenant.

Pour une configuration totalement air-gapped : Fournisseur personnalisé → LLM local, Tesseract ou EasyOCR pour l'OCR, Whisper pour le STT, et Piper TTS pour la sortie vocale.

Où sont sauvegardés mes fichiers traduits ?¶

À côté de l'original par défaut, avec un suffixe _translated_<src>_<tgt> (par ex. report_translated_en_fr.docx). Surchargez par fonctionnalité dans Paramètres → Général → Chemin de stockage des traductions.

Où sont stockés mes paramètres ?¶

Fichier INI à :

OS	Chemin
Linux	`~/.config/ai-translate/settings.ini`
macOS	`~/Library/Preferences/ai-translate/settings.ini`
Windows	`%APPDATA%\ai-translate\settings.ini`

Les clés d'API vivent dans le trousseau de l'OS (pas dans l'INI). L'historique de traduction vit dans une base SQLite dans le répertoire de données.

Comment mes données sont-elles gérées ?¶

Local-first — le texte ne quitte jamais votre machine sauf si vous appelez un service LLM / OCR / STT / TTS cloud.
Pas de télémétrie — l'application ne contacte pas l'extérieur. La seule requête sortante que l'application elle-même fait est la vérification optionnelle de mise à jour GitHub Releases (toggle dans Paramètres → Général) ; les backends cloud n'appellent que leurs vendeurs respectifs.
Clés d'API — stockées dans le trousseau de votre OS. Le fallback trousseau de l'application desktop est un INI en clair quand aucun démon trousseau n'est disponible.

Puis-je traduire un Google Doc / une page Notion ?¶

Pas directement. Exportez d'abord en .docx, traduisez, puis importez le fichier traduit. Idem pour Notion (export Markdown / HTML), Confluence (export .docx), etc.

Choisir des modèles / moteurs¶

Quel modèle LLM dois-je utiliser ?¶

Pour la plupart des utilisateurs :

Toute variante Gemini Flash — palier gratuit, rapide, étonnamment bon. À utiliser pour les traductions quotidiennes. Les noms ressemblent à gemini-2.5-flash, gemini-3-flash-preview, etc., selon ce qui est disponible.
Toute variante Gemini Pro — paiement par token, qualité supérieure. À utiliser pour les documents importants (juridique, technique, face client).
Ollama local avec un modèle 7B-13B — quand vous avez besoin d'hors ligne / confidentialité.

Le sélecteur de modèle par fonctionnalité signifie que vous pouvez utiliser un modèle rapide pour la traduction de style chat et réserver le coûteux pour les documents.

Quel moteur OCR dois-je utiliser ?¶

Tesseract pour le texte imprimé propre dans les principaux scripts. Gratuit, hors ligne, rapide.
EasyOCR pour les scripts non latins (CJK surtout) et les images plus bruitées.
Google Cloud Vision pour l'écriture manuscrite, les scripts mixtes, et la précision la plus élevée quand vous pouvez payer.

Quelle méthode STT dois-je utiliser ?¶

Whisper local pour hors ligne / confidentialité.
Soniox pour les enregistrements multi-locuteurs — les étiquettes de locuteur font le round-trip dans votre SRT.
Google Cloud STT pour audio téléphonique / médical (leurs modèles de domaine sont bons).
Gemini Live pour la traduction speech-to-speech en temps réel.

Quel backend TTS ?¶

Edge TTS pour des voix gratuites de haute qualité.
ElevenLabs pour des voix premium / brandées / clonées.
Google Cloud TTS pour des voix WaveNet dans des langues à longue traîne où Edge a une couverture limitée.
Gemini TTS pour des voix prébuilt naturelles gratuites réutilisant votre clé d'API Gemini existante.
Piper TTS quand vous avez besoin d'une sortie vocale hors ligne / air-gapped. Compromis : chaque langue nécessite un téléchargement unique de voix d'environ 25–60 Mo via Paramètres → Voix → Piper TTS → Télécharger les voix maintenant, et 13 des 45 langues de l'application n'ont pas de voix Piper (celles-ci se replient silencieusement sur Edge TTS).

Workflow¶

Comment traduire un dossier entier ?¶

Déposez le dossier dans la zone de dépôt Traduire un document. Les fichiers supportés à l'intérieur (récursivement) sont mis en file ; tout le reste est silencieusement ignoré. Il y a un plafond de 100 fichiers par dépôt ; les batchs plus grands → divisez en plusieurs dépôts.

Puis-je mettre en pause et reprendre des traductions ?¶

Oui. Quittez l'application à tout moment — les tâches Pending / Translating reprennent au prochain lancement. Le checkpointing par tâche signifie que la page 47 sur 100 d'un PDF n'est pas refaite quand vous reprenez.

Puis-je éditer une traduction à la main ?¶

Pour Traduire le texte — oui, cliquez sur le panneau de droite et tapez. L'édition se sauvegarde automatiquement dans l'enregistrement historique de l'entrée.

Pour Traduire un document — ouvrez le fichier traduit dans votre éditeur habituel (Word, LibreOffice, etc.) et éditez là. L'application ne fait pas le round-trip des éditions de retour dans l'historique.

Puis-je traduire en bloc une liste de chaînes ?¶

Utilisez le CLI :

ait *.txt --target French

Ou pour des chaînes in-process (par ex. chaînes UI extraites du code), appelez l'outil MCP translate_text avec une liste, ou utilisez l'API Python directement :

from src.core.llm_engine import translate_text
out = translate_text(texts=["Hello", "World"], target_lang="French")

Glossaire¶

Pourquoi le LLM n'utilise pas mon glossaire ?¶

Trois choses à vérifier :

L'ensemble est actif (case cochée).
Le terme source dans votre glossaire apparaît effectivement dans le texte source (la compression par appel n'envoie au LLM que les entrées qui correspondent au texte du batch — économise des tokens, mais signifie qu'un terme source mal orthographié est invisible).
Le modèle est assez fort — flash-lite ignore parfois les indices que flash et pro honorent.

Les termes du glossaire sont-ils appariés indifféremment aux accents ?¶

Oui. La recherche du glossaire et la barre de recherche dans la page Glossaire utilisent toutes deux une fonction de normalisation qui supprime les accents et la casse. Donc cafe, Café et CAFE correspondent tous à une entrée dont la source est Café.

Confidentialité¶

Collectez-vous des données d'usage ?¶

Non. L'application n'a pas de SDK d'analytics. La vérification de mise à jour optionnelle interroge un seul endpoint GitHub Releases au démarrage ; elle est togglable dans Paramètres → Général.

Mes clés d'API sont-elles en sécurité ?¶

Elles sont stockées dans votre trousseau OS (Keychain sur macOS, Credential Manager sur Windows, Secret Service sur Linux). D'autres processus ne peuvent pas les lire sans votre permission explicite. Le fallback (quand aucun démon trousseau n'est disponible — généralement serveurs Linux headless) est un INI en clair sous le répertoire de configuration de votre utilisateur ; dans ce mode les clés sont protégées par les permissions de fichier mais pas chiffrées cryptographiquement.