Traducteur de Markdown AI-Powered

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📊 Qualité du code

Traducteur de fichiers Markdown utilisant OpenAI, Mistral AI, Claude (Anthropic), Google Gemini et Grok (xAI) — par API, ou sur le quota d'un abonnement ChatGPT (Codex) ou Grok, sans facturation à l'usage.

Ce script Python traduit des fichiers Markdown d'une langue source vers une langue cible tout en préservant le formatage, les blocs de code et les métadonnées front matter.

Caractéristiques Principales

• Multi-Provider: 5 API (OpenAI, Mistral, Claude, Gemini, Grok) + 2 CLI sur abonnement, sans facturation à l'usage — Codex (ChatGPT) et Grok
• Modèles 2026: GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5, Gemini 3.7 Flash
• Mode Économique: Option --eco pour utiliser des modèles plus rapides et moins coûteux
• Fichier Unique: Option --file pour traduire un seul fichier
• Segmentation Intelligente: Gestion des textes longs avec limites de tokens par modèle
• Préservation du Code: Les blocs de code ET le code inline (`...`) sont préservés
• Nom de Fichier: Option --keep_filename pour conserver le nom original
• Mode News: Option --news pour protéger les citations anglaises et gérer les drapeaux dans les articles d'actualité
• Configuration .env: Support du fichier .env pour les clés API
• Note de Traduction: Ajout optionnel d'une note en fin de document

Installation

Pour utiliser l'outil

pip install ai-powered-markdown-translator

La commande aipmt est alors disponible partout. Si le répertoire des scripts de Python n'est pas dans votre PATH, python -m aipmt fait exactement la même chose. Python 3.10 ou plus récent.

Pour une installation isolée du reste de vos paquets :

pipx install ai-powered-markdown-translator

Pour contribuer au projet

Le dépôt cloné reste nécessaire pour développer : c'est là que vivent les tests, les 28 traductions et tout l'outillage qualité.

git clone https://github.com/jls42/ai-powered-markdown-translator.git
cd ai-powered-markdown-translator
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

requirements.txt est un lock entièrement épinglé, reflet exact de l'environnement testé. Les bornes publiées dans pyproject.toml sont volontairement plus larges : elles n'imposent rien à vos autres paquets.

Outillage qualité (optionnel mais recommandé)

Le projet utilise pre-commit pour empêcher de committer du code mal formaté, vulnérable ou contenant un secret. Installation :

pip install -r requirements-dev.txt   # detect-secrets, pip-audit, mypy, lizard
pre-commit install                    # hooks rapides à chaque commit
pre-commit install --hook-type pre-push  # hooks lourds avant chaque push

Hooks actifs : ruff (lint+format), shellcheck (bash), prettier (markdown/yaml/json), Lizard (complexité), detect-secrets (clés API), mypy (typage progressif), Opengrep (SAST), pip-audit (CVE deps), unittest. Voir CLAUDE.md section Quality / pre-commit pour les détails.

Configuration

Les clés sont cherchées à trois endroits, du plus prioritaire au moindre. Chacun ne fait que combler ce que le précédent laisse vide.

Le plus simple après un pip install est le troisième :

mkdir -p ~/.config/aipmt
cat > ~/.config/aipmt/.env <<'EOF'
OPENAI_API_KEY=votre-clé-api-openai
XAI_API_KEY=votre-clé-api-xai
MISTRAL_API_KEY=votre-clé-api-mistral
ANTHROPIC_API_KEY=votre-clé-api-anthropic
GOOGLE_API_KEY=votre-clé-api-google
EOF
chmod 600 ~/.config/aipmt/.env

Ce fichier suit XDG_CONFIG_HOME quand la variable désigne un chemin absolu (sinon elle est ignorée, comme le prescrit la spécification), et %APPDATA% sous Windows.

Le second reste utile quand un dépôt a sa propre clé : un .env à sa racine l'emporte alors sur la configuration utilisateur, sans la modifier. Et une variable déjà définie dans l'environnement l'emporte sur les deux :

export OPENAI_API_KEY='une-clé-le-temps-d-une-commande'

Si aucune clé n'est trouvée, la commande n'affiche pas de trace d'appel : elle énumère les trois emplacements avec leur chemin exact.

GEMINI_API_KEY est accepté comme alternative à GOOGLE_API_KEY (convention AI Studio). Variables optionnelles : XAI_BASE_URL (endpoint xAI, défaut https://api.x.ai/v1), CLAUDE_TIMEOUT (secondes par appel Anthropic, défaut 900), CODEX_BIN / CODEX_TIMEOUT, GROK_BIN / GROK_HOME / GROK_TIMEOUT, et GROK_TRANSLATE_SANDBOX (voir la section Grok CLI). Côté regen_translations.sh : REGEN_PROVIDER, REGEN_MODEL et REGEN_JOB_TIMEOUT (plafond par job, défaut 600 s).

Utilisation

Traduire un fichier unique

aipmt --file 'document.md' --target_dir 'output/' --target_lang 'en'

Traduire un répertoire

# Avec OpenAI (défaut: gpt-5.6-terra)
aipmt --source_dir 'content/fr' --target_dir 'content/en' --source_lang 'fr' --target_lang 'en'

# Avec Mistral AI
aipmt --use_mistral --source_dir 'content/fr' --target_dir 'content/es' --target_lang 'es'

# Avec Claude
aipmt --use_claude --source_dir 'content/fr' --target_dir 'content/de' --target_lang 'de'

# Avec Gemini
aipmt --use_gemini --source_dir 'content/fr' --target_dir 'content/ja' --target_lang 'ja'

# Avec Codex (sur le quota de l'abonnement ChatGPT, sans facturation à l'usage)
aipmt --use_codex --eco --file 'README.md' --target_dir . --target_lang 'it'

# Avec Grok par l'API xAI (nécessite XAI_API_KEY, facturé à l'usage)
aipmt --use_grok --source_dir 'content/fr' --target_dir 'content/pt' --target_lang 'pt'

# Avec Grok sur le quota de l'abonnement Grok (nécessite `grok login`)
aipmt --use_grok_cli --eco --file 'README.md' --target_dir . --target_lang 'pl'

Traduire sur son abonnement ChatGPT (--use_codex)

Ce provider ne consomme aucune clé API : il pilote le CLI Codex officiel en mode non-interactif, donc la traduction est décomptée du quota de l'abonnement ChatGPT (Plus, Pro, Business…) déjà payé. C'est la seule voie documentée par OpenAI pour cet usage — les tokens de ~/.codex/auth.json n'authentifient pas les appels à l'API Platform, et ne sont d'ailleurs jamais lus par ce script.

Prérequis :

# Le binaire `codex`, au choix :
pip install openai-codex-cli-bin   # package officiel OpenAI (~250 Mo)
npm install -g @openai/codex       # ou l'installation npm globale

codex login                        # connexion avec le compte ChatGPT

Le binaire est cherché dans cet ordre : la variable CODEX_BIN, le PATH, puis le package Python openai-codex-cli-bin. Ce dernier n'est volontairement pas dans requirements.txt : il pèse ~250 Mo, ce qui serait imposé à tous les utilisateurs pour un provider optionnel.

À savoir :

• Aucune clé API n'est utilisée. OPENAI_API_KEY et CODEX_API_KEY sont retirées de l'environnement du sous-processus, ce qui garantit qu'une clé présente dans .env ne fera jamais basculer la traduction en facturation à l'usage.
• Un segment = un « message local » de la fenêtre de 5 heures du plan. Utiliser --eco (modèle gpt-5.6-luna, 250-2 000 messages/5 h sur Plus) plutôt que le modèle qualité (gpt-5.6-sol, 10-100 messages/5 h).
• Plus lent qu'un appel API : compter ~45 s pour un README complet, contre quelques secondes en direct.
• Refusé en CI (CI ou GITHUB_ACTIONS défini) : l'authentification par abonnement n'est pas prévue pour un runner partagé, et OpenAI déconseille ce workflow sur les dépôts publics. Utiliser une clé API sur ce chemin.
• Variables d'environnement : CODEX_BIN (chemin explicite du binaire) et CODEX_TIMEOUT (secondes par segment, défaut 600).

Traduire sur son abonnement Grok (--use_grok_cli)

Même principe que --use_codex, avec le CLI officiel Grok Build : la traduction est décomptée de l'abonnement Grok (SuperGrok / X Premium+) au lieu d'être facturée au token.

curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash   # le binaire `grok`
grok login                                      # ou `grok login --device-code`

Confinement — à lire avant usage. Ce provider est structurellement plus faible que --use_codex, et c'est assumé :

• Codex tourne en --sandbox read-only, une frontière imposée par le système.
• Le sandbox de Grok ne peut pas s'appliquer sur beaucoup de postes Linux récents : AppArmor bloque les user namespaces non privilégiés depuis Ubuntu 24.04, et la deny-list des sockets de runtime conteneur échoue si /run/podman est en 0700. Or un profil intégré qui ne peut pas s'appliquer démarre non confiné, en silence.
• Le script ne demande donc aucun profil par défaut, et ne retombe jamais silencieusement : il affiche un avertissement. Le confinement repose sur les règles --deny du CLI (dont le catch-all *), la seule couche mesurée fail-closed — une règle inconnue fait refuser le démarrage plutôt que de retirer la protection sans le dire.
• Pour exiger le sandbox OS : GROK_TRANSLATE_SANDBOX=read-only. Le démarrage échouera si la machine ne peut pas l'honorer, ce qui est le comportement voulu.

Quota : le pool Grok est hebdomadaire et partagé avec Chat, Imagine et Voice, et aucune commande ne permet de le lire. Un traitement par lot peut donc entamer ton usage conversationnel sans que rien ne le signale — d'où une concurrence limitée à 2 et un avertissement dans regen_translations.sh.

Autres variables : GROK_BIN (chemin du binaire), GROK_TIMEOUT (défaut 900 s).

Pour la régénération des 28 traductions :

REGEN_PROVIDER=codex ./regen_translations.sh --force

# Sur un modèle précis plutôt que le défaut --eco du provider
REGEN_PROVIDER=codex REGEN_MODEL=gpt-5.6-sol ./regen_translations.sh --force

# Sur le quota de l'abonnement Grok
REGEN_PROVIDER=grok_cli ./regen_translations.sh --force

Mode économique

Utilise des modèles plus rapides et moins coûteux (gpt-5.6-luna, claude-haiku-4-5, gemini-3.1-flash-lite) :

aipmt --eco --source_dir 'content/fr' --target_dir 'content/en'

Options

Les six flags de provider sont mutuellement exclusifs. En combiner deux était auparavant accepté en silence et résolvait vers le premier testé : une traduction demandée sur quota d'abonnement (--use_codex, --use_grok_cli) pouvait ainsi partir en facturation à l'usage sans aucun avertissement. argparse refuse désormais la combinaison.

Note de traduction : positions et formats

Avec --add_translation_note, le translator peut placer la note en haut, en bas, ou aux deux endroits, et la rendre soit en format texte simple (rétrocompatible) soit en format marker consommable par un plugin Markdown.

Position (--note_position) :

• bottom (défaut) : note en fin de fichier, comme historiquement.
• top : note insérée après le frontmatter YAML (sécurité Astro Content Collections, gray-matter, etc.).
• both : note insérée en haut ET en bas (un seul appel LLM, contenu réutilisé pour les deux placements).

Format (--note_format) :

• legacy (défaut) : paragraphe gras **...** — comportement strictement identique à v1.8, byte-for-byte. Compatible avec Hugo, GitHub, GitLab, et tout renderer Markdown.
• marker : link reference definition Markdown invisible ([ai-translation-note-<placement>]: <> "v=1 source=… target=… model=… date=…") suivie d'un blockquote en gras. Lisible nativement sur GitHub/GitLab, et exploitable au build par un plugin remark côté Astro pour produire une bannière stylisée (cf. blog jls42.org).

# Compatibilité legacy (rien ne change vs v1.8)
aipmt --file article.mdx --target_lang en --add_translation_note

# Format marker, note en haut uniquement (Astro)
aipmt --file article.mdx --target_lang en \
    --add_translation_note --note_format marker --note_position top

# Format marker en haut ET en bas
aipmt --file article.mdx --target_lang en \
    --add_translation_note --note_format marker --note_position both

Modèles par défaut (2026)

Recommandation traductions long-form : --use_gemini (défaut = gemini-3.7-flash) préserve fidèlement la structure markdown sur les scripts non-latins (PL, JA, ZH, AR, HI), y compris en mode --news où la fidélité des placeholders compte. Mesuré sur ce README traduit en japonais : structure identique à gemini-3.1-pro-preview (21 listes, 18 blocs de code, 13 liens HTML, 13 images, toutes les URLs préservées) pour ~6x moins de latence. OpenAI reste le défaut pour la rétrocompatibilité.

Projets utilisant ce script

• jls42.org - Blog personnel multilingue (15 langues)

Auteur

Julien LE SAUX Email : contact@jls42.org

Licence

GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3. Voir LICENSE.