Home / Case studies / Case Study – Sequance x DIMO

Étude de cas

Comment DIMO a industrialisé la production de contenus multilingues avec l’IA et l’automatisation

Dans un contexte de croissance et de développement international, DIMO Dématérialisation doit publier régulièrement des contenus à forte valeur ajoutée dans plusieurs langues, tout en respectant une forte exigence de cohérence éditoriale et de qualité.

Envie de résultats similaires ?

Besoin d’industrialiser vos contenus multilingues sans perdre en qualité ?

Contexte du client

DIMO Dématérialisation est une entité du groupe DIMO Software, éditeur de logiciels B2B reconnu, spécialisé dans la dématérialisation des processus financiers et administratifs (facturation électronique, gestion documentaire, conformité réglementaire).

Dans un contexte de croissance et de développement international, DIMO Dématérialisation produit régulièrement des contenus à forte valeur ajoutée pour accompagner ses clients et prospects sur des sujets complexes et réglementaires.

Groupe

DIMO Software

Secteur

Logiciels B2B & dématérialisation

Enjeu principal

Production de contenus multilingues scalable

Durée du projet

6 Months

frame 1597879718 (17)

La problématique

Chaque nouvel article publié par DIMO Dématérialisation devait être traduit manuellement dans différentes langues.

Ce processus impliquait :

  • la traduction du contenu,

  • l’adaptation des CTA, liens internes, ancres et balises hreflang,

  • la reconstruction du maillage interne pour chaque langue.

Environ 2 heures de travail par article et par langue, mobilisant fortement les équipes marketing et ralentissant la publication des contenus à l’international.

frame 1597879718 (18)

La solution Sequance

Pour répondre à ces enjeux, Sequance a conçu pour DIMO Dématérialisation un workflow de traduction et de publication de contenus entièrement automatisé, orchestré dans n8n, connecté aux outils existants et enrichi par l’IA.

L’objectif : industrialiser la production de contenus multilingues à grande échelle, tout en conservant la cohérence éditoriale et la validation humaine au cœur de la chaîne de valeur.

Étape 1 : Mise en place d’un workflow d’automatisation sur n8n déclenché à chaque publication d’article.

Étape 2 : Traduction automatique de l’article dans les différentes langues via l’IA, avec intégration d’un glossaire métier.

Étape 3 : Adaptation automatique des CTA, ancres, liens internes et balises hreflang pour chaque version linguistique.

Étape 4 : Placement automatique des articles traduits en brouillon pour relecture et validation humaine avant publication.

Résultats obtenus

50h

économisées par mois

Soit plusieurs mois de travail gagnés à l’année

30mins

Par article

Temps de traitement réduit à 30 minutes par article pour la vérification.

4 à 8

Articles publiés par mois

En 5 langues différentes, sans alourdir la charge des équipes.

Témoignage du client