RÉSUMÉ
Ce qu'a reçu le public d'origine
Tous les autres publics ont généralement reçu moins : des sous-titres à lire par-dessus l'image, ou la voix d'un inconnu sur une bouche désynchronisée. L'œuvre était la même. L'expérience, non.
Ce que « la même » veut dire
DANS UN DOUBLAGE FAMILIAR
Les répliques qui peuvent se comprendre de plusieurs façons, une blague ou une pique, reviennent sous forme de trois traductions, chacune avec son intention et son émotion. Les directeurs artistiques en choisissent une, gardent l'argot tel quel ou atténuent les grossièretés pour une version jeune public, et retouchent n'importe quelle réplique face à l'original avant le rendu du doublage. Chaque choix est enregistré avec la tâche, et l'épisode suivant le reprend.
Chaque langue arrive sous forme de vidéo finale, jusqu'en 4K, avec le mixage complet en vrai 5.1 surround ou en stéréo, en WAV PCM 24 bits. Les sous-titres arrivent en .srt et .vtt, issus de la transcription validée et découpés selon les conventions du Timed Text Style Guide de Netflix, avec le titre et la description traduits et la piste vocale seule pour votre propre mixage (la FAQ).
30 langues en sortie, 99 en entrée
Les vidéos peuvent partir de n'importe laquelle des 99 langues sources. Les doublages sortent en 30 langues, de n'importe laquelle vers n'importe quelle autre, en trois niveaux de qualité, le meilleur en premier et par ordre alphabétique au sein de chaque niveau.
| Niveau | Langues |
|---|---|
| Niveau 1 | Allemand, anglais, cantonais, coréen, espagnol (Amérique latine), français (France), indonésien, italien, japonais, mandarin, portugais (Brésil), russe, thaï, vietnamien |
| Niveau 2 | Bulgare, catalan, croate, grec, lituanien, néerlandais, norvégien, slovaque, suédois |
| Niveau 3 | Arabe, biélorusse, danois, kazakh, letton, serbe, ukrainien |
Le tableau complet, avec les codes, se trouve dans la documentation des langues.
Pourquoi la majeure partie du monde n'a jamais eu de doublage
Une grande performance dans une langue restait dans cette langue.
Le MLDM pour les tâches fastidieuses.
La partie fastidieuse du doublage, c'est de décider quelle voix et comment les lèvres suivent, pour chaque réplique dans chaque langue. Un nouveau paradigme, le premier du genre, en décide : un modèle de décision multimodal pour la localisation (MLDM), le premier modèle de fondation pour la traduction multimodale. Aujourd'hui, ses choix de traduction sont ouverts à votre équipe ; choisir quels sons restent dans la langue d'origine, quel visage parle et quel texte à l'écran traduire est en préparation. Les choix qui font un bon doublage, quelle blague porte, quel ton convient, quel nom reste, demeurent entre les mains de ceux qui ont fait l'œuvre.
Toutes les données qui ont servi à entraîner notre modèle ont été produites par l'équipe Familiar elle-même.
Chaque public
Quand la même performance peut toucher chaque public, la question n'est plus de savoir quelles langues une production peut s'offrir, mais quels publics elle veut rencontrer.
Une série verticale, un cours ou un long métrage peut sortir en 30 langues, et l'acteur reste l'acteur.
Nous sommes un outil de plus dans le processus créatif.
QUESTIONS
Chaque langue a-t-elle la même qualité ?
Les 30 langues de sortie portent la voix, la synchronisation labiale et le son de la scène. Elles sont regroupées en trois niveaux de qualité, le meilleur en premier.
Est-ce toujours la voix de l'acteur dans chaque langue ?
Oui. Dans chaque langue, la voix est celle de l'acteur, tirée du clip lui-même, avec le même rythme et le même jeu.
Qui décide de la traduction d'une réplique ?
Votre équipe. Les répliques qui se lisent de plusieurs façons reviennent avec trois options ; les directeurs artistiques en choisissent une et peuvent modifier n'importe quelle réplique avant le rendu du doublage.
RÉFÉRENCES
- [1]Netflix, Timed Text Style Guide: Subtitle Templates, consulté le 30 octobre 2026
- [2]FAQ de Familiar : langues, ce que garde un doublage, les fichiers livrés
- [3]Documentation Familiar : langues prises en charge et niveaux de qualité
- [4]Pourquoi Familiar n'est pas de l'IA générative au sens traditionnel
- [5]Traduire n'est pas générer
- [6]Un outil de plus dans le processus créatif
Traduction multimodale
Familiar Labs conçoit un doublage d'une génération d'avance grâce à un modèle de décision multimodal pour la localisation (MLDM), le premier modèle de fondation pour la traduction multimodale : un seul modèle décide ce qu'il faut localiser dans le texte, le son et l'image, et vous montre les choix. Votre voix et vos lèvres, portées dans de nouvelles langues. Une équipe de 8 personnes, dont des docteurs, soutenue par Samsung, RedBird et Gold House. Notre mission