Vérifiez d'abord les horodatages qui se chevauchent dans votre fichier source
ChatGPT ne répare pas les codes temporels défectueux. Si votre fichier SRT ou VTT contient des entrées qui se chevauchent ou des lacunes, ces erreurs persisteront dans le résultat. Ouvrez le fichier original dans un éditeur de sous-titres et corrigez la chronologie avant de fournir le texte au modèle, sinon vous passerez plus de temps à resynchroniser que vous n'en aurez économisé.
Demandez au modèle de préserver les sauts de ligne pour la lisibilité
Les sous-titres doivent s'adapter aux dimensions de l'écran, et un modèle généraliste fusionnera souvent des lignes courtes en paragraphes complets. Incluez une instruction claire dans votre prompt pour maintenir la structure de ligne originale et limiter la longueur des lignes. Cette petite étape évite d'avoir à redisposer manuellement chaque ligne par la suite.
Vérifiez la cohérence de la terminologie à mi-parcours des fichiers longs
Pour les films ou les contenus longs, le modèle peut dériver et traduire un terme récurrent différemment vers le troisième acte. Plutôt que d'attendre la fin, vérifiez ponctuellement la traduction à mi-parcours. Si vous constatez une incohérence, fournissez au modèle un glossaire pour figer vos termes préférés pour le reste du fichier.
Prêt à essayer ChatGPT pour les sous-titres ?
Passez un court segment dans Immersive Translate pour voir à quoi ressemble le résultat avec votre format de fichier spécifique. Si le ton ne convient pas, changez de moteur sans recommencer à zéro — ce guide vous explique comment choisir un modèle pour les sous-titres. Best AI model for translating subtitles