Kvadrat est une entreprise familiale danoise qui fournit des solutions textiles de haute qualité. L’entreprise a été lancée en 1968 dans une arrière-cour par deux amis qui avaient une vision claire : créer des textiles d’exception. D’abord spécialisée dans les tissus d’ameublement, Kvadrat a depuis étoffé son offre avec des rideaux, des tapis, des solutions acoustiques, des volets roulants et même des plateaux de table fabriqués à partir de chutes.

Réputée pour repousser les limites du design, Kvadrat a collaboré avec certaines des institutions culturelles les plus prestigieuses au monde, parmi lesquelles le Museum of Modern Art (MoMA) de New York, le musée Guggenheim de Bilbao et la Biennale de Venise.

Kvadrat est fière de ses racines et de sa philosophie du design scandinaves ; une identité qu’elle entend préserver dans toutes les langues.

Nous nous sommes entretenus avec Virginia Bisconti, Content Marketing Specialist chez Kvadrat et interlocutrice principale pour LanguageWire, pour savoir comment Kvadrat a relevé l’un de ses plus grands défis : automatiser la localisation tout en gardant la maîtrise de son identité de marque dans chaque langue.

Virginia a fait part de ses impressions sur le modèle Contrôle de votre flux de travail de LanguageWire, qui a permis cette réussite.

Le défi : Des processus fragmentés et un contrôle limité

Avant de travailler avec LanguageWire, Kvadrat faisait appel à des agences et à des prestataires indépendants pour traduire ses contenus. L’entreprise devait composer avec des flux de travail fragmentés, des échanges peu fluides avec les équipes et une charge importante due à la coordination de nombreuses parties prenantes. Tout cela avait un impact négatif sur les délais, l’efficacité et la qualité.

La multiplication des agences et prestataires indépendants empêchait la mise en place d’un processus unifié. Chaque intervenant avait besoin d’orientations claires, qui n’étaient pas toujours comprises ou respectées. En conséquence, la qualité variait d’un projet à l’autre.

Kvadrat adopte un style de communication sobre et humble, reflétant le mode de vie scandinave. Sa restitution dans chaque langue nécessite une bonne compréhension du contexte, une formation adaptée et une connaissance approfondie de la marque, en particulier dans les pays où cette manière de communiquer est peu courante. Aux États-Unis, par exemple, la norme est aux messages forts et affirmés. Pour éviter ce registre contraire à ses valeurs, Kvadrat devait former chaque intervenant, ce qui n’était pas viable.

Le recours à plusieurs agences externes entraînait un autre casse-tête, à savoir la propriété des connaissances accumulées. Les informations telles que les traductions déjà réalisées, l’explication des choix des linguistes, la terminologie approuvée et les enseignements tirés des précédents projets restaient souvent entre les mains des agences, laissant Kvadrat sans réel contrôle.

Pour une entreprise mondiale attachée à son identité, cette approche ne convenait pas. Kvadrat avait besoin d’une solution de localisation centralisée et efficace, avec des flux de travail automatisés, qui lui conférerait l’entière propriété des contenus générés et autres ressources linguistiques.

La solution : Localisation automatisée avec un contrôle total

Kvadrat recherchait un partenaire bien établi qui pourrait lui proposer des solutions de traduction adaptées ainsi qu’une feuille de route claire.

LanguageWire répondait à ces attentes.

Le modèle Contrôle de votre flux de travail développé par LanguageWire a permis à Kvadrat d’automatiser ses flux de localisation. LanguageWire gérait toute la partie opérationnelle, tandis que Kvadrat gardait le contrôle sur la qualité en impliquant ses propres experts linguistiques dans le processus de localisation. Tous les contenus étaient relus et approuvés par l’équipe marketing de Kvadrat pour s’assurer que le style et l’identité de la marque étaient préservés sur chaque marché.

En confiant la gestion des projets et l’automatisation des flux de travail à LanguageWire, Kvadrat a pu se concentrer sur la création de contenus à fort impact.

Le système de gestion de la traduction (TMS) de LanguageWire est directement intégré au CMS Optimizely de Kvadrat, ce qui permet aux équipes de commander des traductions depuis leur outil. Tout est désormais centralisé sur une plateforme unique, éliminant les échanges d’e-mails et les efforts manuels de coordination.

L’expansion de Kvadrat sur les marchés asiatiques a également mis en évidence la valeur de l’IA. Les ébauches de traduction générées par l’IA intègrent les spécificités culturelles, ce qui permet aux validateurs d’affiner le contenu au lieu de repartir de zéro.

L’IA a ouvert la voie à des marchés qui seraient plus difficiles à atteindre en s’appuyant uniquement sur des traducteurs humains. Les experts humains ont besoin de contexte, d’une bonne connaissance de la culture et de lignes directrices claires pour restituer un style de communication spécifique. Avec l’IA, il suffit de configurer le modèle une seule fois et de laisser les réviseurs internes peaufiner les contenus générés. L’IA supprime les points de friction liés à une terminologie ou à des styles de communication qui peuvent dérouter un public extérieur à la culture concernée.

Kvadrat fait appel à des rédacteurs anglophones natifs, car l’entreprise est rompue aux codes occidentaux. Cela dit, pour les contenus en japonais et en coréen, par exemple, elle mobilise l’IA pour adapter culturellement les contenus afin de restituer le sens et le registre d’origine.

Les validateurs n’ont alors plus qu’à relire et à affiner les contenus. En comparaison, le processus serait nettement plus long et complexe s’il fallait expliquer systématiquement le contexte à chaque traducteur humain.

Le résultat : Plus de fiabilité, de flexibilité et de transparence

Grâce à la solution de LanguageWire, la gestion des traductions est aujourd’hui plus fluide et plus intuitive. La solution a accéléré le processus, centralisé les opérations et donné un contrôle accru à Kvadrat, sans ajouter d’outils ou de processus complexes. Elle a aussi aidé Kvadrat à ajuster sa stratégie de localisation en définissant quels contenus traduire en priorité et quand en fonction de leur valeur pour l’entreprise. Cela s’est traduit par une meilleure maîtrise des dépenses, avec une réduction des coûts de 14 % enregistrée entre 2024 et 2025.

La qualité des traductions a également progressé grâce à l’utilisation d’outils comme la base terminologique et les mémoires de traduction.

Pour certaines langues, il est plus difficile d’atteindre le même niveau de qualité. Les grands modèles de langage sont encore majoritairement entraînés à partir de données en anglais. Ils offrent de bonnes performances dans les langues les plus répandues en ligne. Pour certaines langues pourtant très parlées, comme le japonais ou le coréen, les données disponibles restent limitées. L’adoption d’une approche réfléchie est donc essentielle. Cela suppose d’entraîner le moteur de traduction automatique avec les bonnes données, de créer une base terminologique fiable avec des termes approuvés et de faciliter le travail des validateurs avec des processus intuitifs.

Une fois mis en place, le flux de travail ne reste pas figé. En effet, LanguageWire et Kvadrat se concertent régulièrement pour affiner les instructions, les processus et les étapes de validation. Par exemple, un nouveau guide a récemment été adopté pour aider les validateurs à relire les contenus conformément aux attentes de l’équipe marketing de Kvadrat.

Dans l’ensemble, Virginia salue LanguageWire pour sa fiabilité, sa transparence et sa capacité à donner à Kvadrat un contrôle total sur la qualité, tout en simplifiant les processus.