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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
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