Cover not available
Article published In:
Intelligences pour la traduction. IA et interculturel : actions et interactions.
Edited by Ludovica Maggi and Sarah Bordes
[FORUM 20:2] 2022
► pp. 333–356

Intelligence artificielle et traduction

Les défis pour la formation et la profession

| Università degli Studi di Torino
| Université de Mons
S’il est vrai que « l’intelligence artificielle et les médias sociaux ont considérablement modifié notre rapport à la communication en général et à la traduction en particulier » (EMT 2017, 2), il faut pourtant constater que l’impact de ce nouveau paradigme de l’intelligence artificielle sur la formation universitaire et sur la pratique professionnelle est loin de contribuer à une harmonisation des pratiques. Dans le cadre de cette contribution, nous essaierons de développer une réflexion autour de la compétence traductive à l’ère de l’intelligence artificielle (IA) en vue de déterminer la mesure dans laquelle la compétence traductive évolue actuellement dans le contexte de la formation universitaire et celui de la traduction institutionnelle pour répondre aux nouveaux modes d’interaction avec les systèmes de traduction automatique neuronale. Notre objectif est, en ce sens, de contribuer à l’identification des perspectives d’intégration de la traduction automatique neuronale, dans le sens d’une convergence entre formation et profession. Dans un premier temps (cf. Sections 1 et 2), on se propose de définir ce que devient la traduction à l’ère de l’intelligence artificielle, en accordant une attention particulière à l’acquisition des compétences technologiques. Dans un deuxième temps (cf. Sections 3 et 4), ces compétences spécifiques seront mises en relation avec les pratiques professionnelles et notamment celles qui caractérisent le flux de traduction de la direction générale de la traduction (DGT) de la Commission européenne. Les compétences technologiques telles qu’elles ont été définies par le réseau européen des masters en traduction (EMT), dans le référentiel élaboré en 2017 et adopté pour la période 2018–2024, seront utilisées ici pour appuyer nos propos, dans le sens où ce référentiel constitue un pont entre la formation et la pratique professionnelle.
Keywords: compétence traductive, interaction homme-machine, traduction automatique neuronale, traduction institutionnelle, post-édition
Article outline
  • 1.Introduction : Savoir traduire à l’ère de l’intelligence artificielle (IA)
    • 1.1La compétence traductive
    • 1.2Le référentiel EMT 2017
    • 1.3Technologies et professionnalisation
  • 2.Les formations en traduction : Apprendre à traduire à l’ère de l’IA
    • 2.1Une diversification des objectifs et des pratiques
    • 2.2La notion de “Machine Translation Literacy”
    • 2.3La TA dans les institutions : Un exemple d’intérêt pédagogique
  • 3.Les institutions européennes : La traduction institutionnelle à l’ère de l’IA
    • 3.1La traduction automatique neuronale : Fonctionnement et déploiement en contexte institutionnel
    • 3.2La traduction automatique neuronale à la direction générale de la traduction (DGT) : Résultats d’une expérience
    • 3.3Traduction neuronale et post-édition : Défis et perspectives en milieu institutionnel
  • 4.Conclusions et perspectives de recherche
    • 4.1Côté formation
    • 4.2Côté profession
  • Remarques
  • Bibliographie

Article language: French

Published online: 12 January 2023
DOI logo
https://doi.org/10.1075/forum.00024.cen
References (88)
Bibliographie
Albrecht, Jörn, Metrich, René. 2016. “La traductologie dans les principaux pays de langue romane”, in Albrecht, Jörn, Metrich, René. (éds.), Manuel de Traductologie, Berlin/Boston, De Gruyter, 46–83. DOI logoGoogle Scholar
Bartoletti, Ivana, An artificial revolution. On Power politics and I.A., Indigo Press, 2020.Google Scholar
Bédard, Claude. “Mémoire de traduction cherche traducteur de phrases.” Traduire 1861 (2000): 41–49.Google Scholar
Bentivogli, Luisa, Bisazza, Arianna, Cettolo, Mauro, and Marcello Federico. 2016. “Neural versus Phrase-Based Machine Translation Quality: a Case Study”. In Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 257–267. Austin, USA: Association for Computational Linguistics. [URL]. DOI logo
Blier, Léonard. 2017. Apprentissage profond et théorie de l’information. [URL]
Bordes, Sarah et El Qasem Fayza. 2016. “Expertiser les sections et les départements chargés de la formation aux métiers de l’interprétation et de la traduction”, Beacco Jean-Claude (eds.), Guide de l’expertise des formations de français, Paris: Les Éditions les archives contemporaines, 85–96.Google Scholar
Bowker, Lynne. 2005. “Productivity vs quality.” A pilot study on the impact of translation memory systems. Localisation Focus 4.11 (2005): 13–20.Google Scholar
. 2020(a). “Chinese speakers’ use of machine translation as an aid for scholarly writing in English: a review of the literature and a report on a pilot workshop on machine translation literacy”, Asia Pacific Translation and Intercultural Studies. DOI logoGoogle Scholar
. 2021. “Promoting Linguistic Diversity and Inclusion: Incorporating Machine Translation Literacy into Information Literacy Instruction for Undergraduate Students” The International Journal of Information, Diversity, & Inclusion, 5(3), 2021, [URL]. DOI logo
. 2020 (b). “Machine Translation Literacy Instruction for International Business Students and Business English Instructors.” Journal of Business and Finance Librarianship 1–19. DOI logoGoogle Scholar
Bowker, Lynne et Ciro Jairo, Buitrago, Machine Translation and Global Research. Towards Improved Machine Translation Literacy in the Scholarly Community, Emerald Publishing, 2019. DOI logoGoogle Scholar
Castilho, Sheila, Moorkens, Joss, Gaspari, Federico, Calixto, Iacer, Tinsley, John and Wa Andy. 2017(a). “Is neural machine translation the new state of the art?” The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics, n. 1081, pp. 109–120. DOI logoGoogle Scholar
Cadwell, Patrick, Castilho, Sheila, O’Brien, Sharon, and Linda Mitchell. 2016. “Human factors in machine translation and post-editing among institutional translators”. Translation Spaces, 5(2): 222–243. DOI logoGoogle Scholar
Carl, Michael, Gutermuth, Silke, and Silvia Hansen-Schirra. 2015. “Post-editing machine translation Efficiency, strategies, and revision processes in professional translation settings”. In Psycholinguistic and Cognitive Inquiries into Translation and Interpreting, ed. by Aline Ferreira and John W. Schwieter, vol. 1151: 145–174. Amsterdam, The Netherlands: Benjamins Translation Library. DOI logoGoogle Scholar
Cennamo, Ilaria. 2018. Enseigner la traduction humaine en s’inspirant de la traduction automatique. Aracne, Rome.Google Scholar
Cennamo, Ilaria, Hamon, Yannick. 2022 (sous presse). “La traduction automatique et assistée par ordinateur dans les programmes universitaires de formation français et italiens” communication présentée au Colloque AFFUMT « Former aux métiers de la traduction aujourd’hui et demain », 8–9 avril 2021.Google Scholar
. 2021. « L’offre de formation en traduction : objectifs et compétences dans les contextes universitaires français et italiens » in Tiffane Lewick et Susan Pickford (éds.) Enseigner la traduction dans les contextes francophones, Artois Presses Université, collection Traductologie, 221–237. DOI logoGoogle Scholar
Clifford, Joan, Merschel, Lisa and Munné Joan. 2013. “Surveying the landscape: What is the role of machine translation in language learning?” @tic revista d’innovació educativa, n. 101, pp. 108–121.Google Scholar
D’Angelo, Maria Pia. 2012. Traduzione didattica e didattica della traduzione. Percorsi teorici, modelli operativi, Urbino: Editore Quattroventi, L’officina del linguaggio.Google Scholar
Daems, Joke. 2016. A translation robot for each translator? – A comparative study of manual translation and post-editing of machine translations: process, quality and translator attitude. PhD diss. Universiteit Gent.
De Almeida, Giselle, and Sharon O’Brien. 2010. “Analysing post-editing performance: correlations with years of translation experience”. In Proceedings of the 14th Annual Conference of the European Association for Machine Translation. St. Raphael, France: European Association for Machine Translation.Google Scholar
De Faria Pires, Loïc. 2020. Effets de l’expérience professionnelle sur la qualité des textes post-édités à la DGT : Étude de cas à partir d’une traduction automatique statistique et neuronale. PhD diss. Université de Mons.
Delisle, Jean. 1980. L’analyse du discours comme méthode de traduction. Initiation à la traduction française de textes pragmatiques anglais. Théorie et pratique, Les Presses de l’Université d’Ottawa.Google Scholar
. 2013. La traduction raisonnée, 3e éd., Les Presses de l’Université d’Ottawa.Google Scholar
Depraetere, Ilse. 2010. “What counts as useful advice in a university post-editing training context? Report on a case study”. In Proceedings of the 14th Annual Conference of the European Association for Machine Translation. St. Raphael, France: European Association for Machine Translation.Google Scholar
Durieux, Christine. 2009. “Vers une théorie décisionnelle de la traduction”, Revue LISA/LISA e-journal [En ligne], Vol. VII – n°3. DOI logoGoogle Scholar
Ehrensberger-Dow et Gary Massey. 2019. “Le traducteur et la machine. Mieux travailler ensemble?” in Élisabeth Lavault-Olléon et Maria Zimina (éds.) Traduction et technologie, regards croisés sur de nouvelles pratiques, Des mots aux actes 2019 n°8, Paris: Classiques Garnier.Google Scholar
Eisele, Andreas. 2018. Data collection for Neural MT within CEF eTranslation. November 20, 2018.Google Scholar
Esfandiari, Mohammad Reza, Nasrin Shokrpour, and Forough Rahimi. 2019. “An evaluation of the EMT: Compatibility with the professional translator’s needs”, Cogent Arts & Humanities, 6:1, 1601055. DOI logoGoogle Scholar
Esfandiari, Mohammad Reza, Tengku Sepora, and Tengku Mahadi. 2015. “Translation competence: Aging towards modern views”. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 1921, 44–53. DOI logoGoogle Scholar
European Master’s in Translation Competence Framework 2017. [URL]
Forcada, Mikel. 2017. “Making sense of neural machine translation”. Translation Spaces, 6(2): 291–309. DOI logoGoogle Scholar
Foti, Markus. 2018. CEF eTranslation: Multilingualism for Europe. May 15, 2018.Google Scholar
. 2022. “eTranslation. Le système de traduction automatique de la Commission européenne en appui d’une Europe numérique”. Traduire, 2461. [URL]. DOI logo
Gambier, Yves. 2008. “Traduire l’autre. Une sub-version”, Ela. Études de linguistique appliquée, 2 (150),177–194. DOI logoGoogle Scholar
Garcia, Ignacio, and María Isabel, Pena. 2011. “Machine translation-assisted language learning: writing for beginners”. Computer Assisted Language Learning 24.51 (2011): 471–487. DOI logoGoogle Scholar
Gile, Daniel. 2005. La traduction: la comprendre, l’apprendre, Paris: Presses Universitaires de France, Linguistique Nouvelle. DOI logoGoogle Scholar
Göpferich, Susan. 2019. “Competence, translation”. In: Routledge Encyclopedia of Translation Studies. Routledge, 89–95. DOI logoGoogle Scholar
Guerberof Arenas, Ana. 2014. “The Role of Professional Experience in Post-editing from a Quality and Productivity Perspective”. In Post-editing of Machine Translation: Processes and Applications, ed. by Sharon O’Brien, Laura Winther Balling, Michael Carl, Michel Simard and Lucia Specia, 51–76. Newcastle upon Tyne, United Kingdom: Cambridge Scholars Publishing.Google Scholar
Goulet, Marie-Josée, Simard, Michel, Parra Escartín, Carla and O’Brien, Sharon. 2017. “La traduction automatique comme outil d’aide à la rédaction scientifique en anglais langue seconde: résultats d’une étude exploratoire sur la qualité linguistique”. ASp. la revue du GERAS, (72), 5–28. DOI logoGoogle Scholar
Hao, Y., Pym, Antony. 2021. “Translation skills required by Master’s graduates for employment: Which are needed, which are not?” Across Languages and Cultures, 22 (2), 158–175. DOI logoGoogle Scholar
Hatim, Basil. 2007. “Communication across cultures : translation theory and contrastive text linguistics”, Exeter: University of Exeter press.Google Scholar
Hearne, Mary, and Andy Way. 2011. “Statistical Machine Translation: A Guide for Linguists and Translators”. Language and Linguistics Compass: 1–21. [URL]. DOI logo
Hurtado Albir, Amparo. 2008. “Compétence en traduction et formation par compétences” TTR, vol.21, n°1, 17–64. DOI logoGoogle Scholar
Hurtado, A. A., Galán-Mañas, A., Kuznik, A., Olalla-Soler, C., Rodríguez-Inés, P., Romero, L. (2020). “Translation competence acquisition. Design and results of the PACTE group’s experimental research”. The Interpreter and translator trainer, 14 (2), 95–233. DOI logoGoogle Scholar
Hurtado, A. A. (2017). Chapter 1. “Translation and Translation Competence. Researching Translation Competence” by PACTE Group, 1271: 3–34. Benjamins Translation Library. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. DOI logoGoogle Scholar
Hutchins, John. 2005. “Current commercial machine translation systems and computer-based translation tools: system types and their uses”. International Journal of Translation, 17(1–2), 5–38.Google Scholar
Kenny, Dorothy. 2019. “Technology and translator training”. The Routledge handbook of translation and technology (2019): 498–515. DOI logoGoogle Scholar
Koehn, Philipp. 2017. Neural Machine Translation. Baltimore, USA: Johns Hopkins University.Google Scholar
Koskinen, Kaisa. 2008. Translating Institutions. An Ethnographic Study of EU Translation, St. Jerome, Manchester.Google Scholar
. 2011. “Institutional translation”, in Gambier, Y. et Van Doorslaer, L. (eds.), Handbook of Translation Studies, vol. 2, John Benjamins, Amsterdam/Philadelphia, pp. 55–60. DOI logoGoogle Scholar
Ladmiral, Jean René, Lipiansky, E. M. 1989. La communication interculturelle. Paris: Armand Colin.Google Scholar
Lederer, Marianne, Seleskovitch, Danica. 2001. Interpréter pour traduire. Paris: Klincksieck.Google Scholar
Le Disiez, Jean Yves. 2013. “Du Transfert au Trans-Faire: éléments d’une pédagogie de résistance à l’illusion référentielle”, in Le bon sens en traduction. Presses Universitaires de Rennes, 13–23.Google Scholar
Lee, Sangmin-Michelle. 2020. “The impact of using machine translation on EFL students’ writing”. Computer Assisted Language Learning, 2020, 33.31: 157–175. DOI logoGoogle Scholar
Leoncini Bartoli, Antonella. 2019. “La médiation à la lumière de la traduction ou dénouer des sacs de noeuds”, in De Gioia, M. et Marcon, M., L’essentiel de la médiation, Le regard des sciences humaines et sociales. Bruxelles: Peter Lang, 209–229.Google Scholar
Levick, Tiffane, Pickford Susan eds. 2021. Enseigner la traduction dans les contextes francophones. Traductologie: Artois Presses Université. DOI logoGoogle Scholar
Loock, Rudy. 2019. « La plus-value de la biotraduction face à la machine : Le nouveau défi des formations aux métiers de la traduction ». Traduire, Société française des traducteurs, La formation à l’honneur, 54–65. DOI logoGoogle Scholar
. 2016. “L’utilisation des corpus électroniques chez le traducteur professionnel: quand? comment? pour quoi faire?” ILCEA, n. 27. DOI logoGoogle Scholar
Loock, Rudy and Sophie Léchauguette. 2021. “Machine translation literacy and undergraduate students in applied languages: report on an exploratory study”. Tradumàtica: tecnologies de la traducció 191 (2021): 204–225. DOI logoGoogle Scholar
Loock, Rudy, Sophie Léchauguette, and Benjamin Holt. 2022. “The use of online translators by students not enrolled in a professional translation program: beyond copying and pasting for a professional use”. EAMT2022 (European Association for Machine Translation), Jun 2022, Ghent, Belgium. [URL]
Macken, Lieve, Prou, Daniel and Arda Tezcan. 2020. “Quantifying the Effect of Machine Translation in a High-Quality Human Translation Production Process”. Informatics, 7(12): 1–19. [URL]
Miličević Petrović, Maja, Bernardini, Silvia, Ferraresi, Adriano, Aragrande, Gaia and Barrón-Cedeño, Alberto. 2021. “Language data and project specialist. A new modular profile for graduates in language-related disciplines”. UPSKILLS Intellectual output 1.6.Google Scholar
Mion, Enrico Antonio. 2022. “Un dialogue de sourds”. Traduire, 2461. [URL]. DOI logo
Moorkens, Joss. 2018. “What to expect from Neural Machine Translation : a practical in-class translation evaluation exercise”. The Interpreter and Translator Trainer. 12(4): 375–387. DOI logoGoogle Scholar
Monti, Johanna. 2019. Dalla Zairja alla traduzione automatica. Riflessioni sulla traduzione nell’era digitale. Napoli: Paolo Loffredo Editore.Google Scholar
Niño, Ana. 2009. “Machine translation in foreign language learning: Language learners’ and tutors’ perceptions of its advantages and disadvantages”, ReCALL, 21(2), 241–258. DOI logoGoogle Scholar
O’Brien, Sharon, Michel Simard, and Marie-Josée Goulet. 2018. “Machine translation and self-post-editing for academic writing support: Quality explorations”. Translation quality assessment. Springer, Cham, 237–262. DOI logoGoogle Scholar
O’Brien, Sharon, Rodriguez Vasquez, Silvia. 2020. “Translation and technology”. In: Laviosa, Sara & González-Davies, Maria (Ed.). The Routledge Handbook of Translation and Education. Oxon, New York: Routledge, 264–277. [URL]
O’Brien, Sharon. “Translation as human-computer interaction”. Translation spaces, 2012, 1.11: 101–122. DOI logoGoogle Scholar
O’Neill, Errol M. 2019. “Online translator: dictionary, and search engine use among L2 students”. CALL-EJ: Computer-Assisted Language Learning-Electronic Journal, v. 20, n.1, 154–177.Google Scholar
Pasteur, Olivier. 2010. “Challenges at the World Trade Organization: evaluation and implementation of a statistical machine translation system”. In Proceedings of Translating and the Computer 321. London, United Kingdom: ASLIB.Google Scholar
Plassard, Freddie. 2020. “Qualité et normativité dans la traduction institutionnelle”. In: Ilaria Cennamo, Agata de Laforcade, Marie-Christine Jullion, Diana Saiz Navarro (ed.) Clear Legal Writing: A Pluridisciplinary Approach La clarté rédactionnelle en droit et ses multiples horizons. Milan: Lingue Culture Mediazioni, volume 71 (2020), 65–82. [URL]Google Scholar
Pym, Anthony. 1992. “The relations between translation and material text transfer”, Target 4(2), 171–189. DOI logoGoogle Scholar
Reiss, Katharina, Veermer Hans, J. (1984). Towards a General Théory of Translational Action : Skopos Theory Explained, London / New York: Routledge.Google Scholar
Ricoeur, Paul. 2004. Sur la traduction. Paris: Bayar.Google Scholar
Rossi, Caroline. 2019. “L’apprenti traducteur et la machine. Des connaissances aux perceptions de la traduction automatique”. In Élisabeth Lavault-Olléon, Maria Zimina (ed.), Des mots aux actes, n° 8 – Traduction et technologie : regards croisés sur des nouvelles pratiques. Parigi“: Éditions Classiques Garnier, 9–105.Google Scholar
Schmidt, Tanja, Marg, Lena. 2018. “How to Move to Neural Machine Translation for Enterprise-Scale Programs-An Early Adoption Case Study”. In: Pérez-Ortiz, Juan Antonio, et al. (Eds.). Proceedings of the 21st Annual Conference of the European Association for Machine Translation: 28–30 May 2018, Universitat d’Alacant, Alacant, Spain, pp. 309–313Google Scholar
Schumacher, Perrine. 2019. « Avantages et limites de la post-édition », Traduire [En ligne], 2411 | 2019, URL: [URL]. DOI logo
. 2020. “La traduction automatique neuronale: technologie révolutionnaire ou poudre de perlimpinpin? Compte-rendu d’une expérience pédagogique” al-Kimiya. 181. 67–89.Google Scholar
Silva, Roberto. 2014. “Post-Editing MT in a Professional Translation Workflow”. In Post-editing of Machine Translation: Processes and Applications, ed. by Sharon O’Brien, Laura Winther Balling, Michael Carl, Michel Simard and Lucia Specia, 24–50. Newcastle upon Tyne, United Kingdom: Cambridge Scholars Publishing.Google Scholar
Toudic, Daniel, Hernandez Morin, Katell, Moreau, Fabienne, Barbin, Franck, and Gaëlle Phuez. 2014. “Du contexte didactique aux pratiques professionnelles : proposition d’une grille multicritères pour l’évaluation de la qualité en traduction spécialisée”. ILCEA. Revue de l’Institut des langues et cultures d’Europe, Amérique, Afrique, Asie et Australie (19). DOI logoGoogle Scholar
Verleysen, Piet. 2013. “MT@Work Conference: by practitioners for practitioners”. In Languages and Translation 61, ed. by Ana Pereira, 6–9. Brussels, Belgium: Directorate-General for Translation.Google Scholar
Vieira, Lucas Nuñes. 2020. “Machine translation in the news: A framing analysis of the written press”. Translation Spaces 9(1), 98–122. DOI logoGoogle Scholar
Walicka, Anna. 2016. “Le poste de travail pour traducteur de l’an 2015 – l’exemple de l’environnement traductionnel de la Direction générale de traduction de la Commission européenne”. Studia Romanica Posnaniensia 43(1): 109–123. [URL]. DOI logo
Yamada, Masaru. 2019. “The impact of Google Neural Machine Translation on post-editing by student translators”. The Journal of Specialised Translation, n. 311, pp. 87–106. [URL]
Yang, Jim and Lange, Elke. 2003. “Going live on the Internet”. In Somers, Harold (ed.) Computers and translation: a translator’s guide, Vol.351. Amsterdam-Philadelphia: John Benjamins Publishing, 191–210. DOI logoGoogle Scholar
2019 Language Industry Survey – Expectations and Concerns of the European Language Industry [URL]