Les formations universitaires en traduction, en France et comme ailleurs, bénéficient généralement de l’apport de professionnel·les du secteur qui interviennent dans le cadre de cours abordant tant la pratique de l’acte traduisant que les compétences connexes (outils technologiques, professionnalisation, stratégies commerciales, etc.). L’implication de spécialistes en activité dans les masters et les licences offrant des cours de traduction permet de livrer aux étudiant·es un aperçu des réalités du marché qui les attend, grâce à des témoignages de première main. Depuis l’arrivée de l’intelligence artificielle, ces témoignages deviennent d’autant plus précieux qu’ils donnent une idée plutôt factuelle de la place qu’occupent les outils technologiques sur ledit marché. Par ailleurs, du fait de leur expérience directe, les professionnel·les peuvent proposer des exercices ciblés permettant aux étudiant·es d’affiner les compétences nécessaires pour répondre de manière concrète aux besoins des clients, tout en valorisant l’expertise linguistique.

Compte tenu de cette perspective privilégiée qu’offre la double casquette de professionnelle et de formatrice en traduction, la traductrice Anne-Laure Martin propose pour ce numéro de la revue À tradire une contribution sous forme d’interview. Dans son témoignage, elle présente sa perception de l’état du secteur, les évolutions qu’elle observe dans les pratiques et l’apprentissage en traduction depuis l’arrivée de l’intelligence artificielle, sa vision de cette technologie ainsi que des compétences à développer et mettre en valeur pour exercer dans le domaine de la traduction aujourd’hui.

Note : étant donné que la traduction et les formations en traduction sont principalement composées de femmes, ce texte utilise en priorité un féminin généralisé, qui inclut tous les autres genres.

À tradire : Quelle perception avez-vous, en tant que professionnelle, de l’évolution du secteur de la traduction à l’ère de l’intelligence artificielle ?

Anne-Laure Martin : J’ai commencé la traduction lorsque les premiers résultats – tout à fait mot pour mot – du moteur de Google nous faisaient bien rire, alors qu’incrédules, nous étions un certain nombre à penser qu’ils ne seraient jamais à la hauteur. C’était il y a 15 ans déjà. À cette époque, le marché de la traduction se portait plutôt bien, la demande n’étant pas en reste par rapport à l’offre. Cependant, nombre de craintes étaient déjà soulevées par les acteurs du secteur, notamment en raison de la baisse des tarifs observée depuis l’apparition des outils de traduction assistée (TAO) permettant de conserver ses traductions et de les retrouver en quelques clics, ainsi que de gérer la terminologie de façon plus structurée. Avec l’intelligence artificielle (IA) – que ce soit sous forme de traduction automatique neuronale (TAN) ou d’IA générative – une brique supplémentaire vient s’ajouter dans ce processus : les systèmes de traitement automatique du langage, qui ont ingéré massivement des corpus et des données langagières, disposent d’un réseau de nœuds pour faire des liens entre ces données et apporter des réponses à des requêtes – ou prompts – ou encore proposer des résultats de traduction. À l’heure actuelle, ces résultats de traduction sont généralement injectés dans le document cible et soumis pour révision aux traductrices avant de livrer la traduction au client final, par le processus dit de « post-édition ». Encore une étape de franchie, non sans conséquences sur le marché, et notamment sur les tarifs appliqués.Les projets sur lesquels je travaille en post-édition, qui constituent une part minoritaire de mon travail, mobilisent une première personne chargée de relire les suggestions de la machine et une deuxième qui effectue un travail de relecture final. On conserve donc le duo traduction-relecture intact malgré tout, chapeauté par une gestionnaire de projets bien au fait des difficultés que posent ce genre de projets. Il est important de noter qu’un des principaux risques de l’utilisation de l’IA en traduction est la perte de confidentialité concernant les données de nos clients. La gestionnaire de projets devient donc complètement incontournable pour les projets de post-édition et garantit que les données ne soient pas divulguées soit par l’équipe des prestataires, soit par la transmission à une base de données tierce lors de la requête de traduction automatique envoyée au serveur, par exemple. Cela modifie fondamentalement la chaîne de production d’une traduction.Les avantages avancés pour les clients de traduction sont nombreux : ces systèmes permettraient de réduire les délais de traduction, de traduire plus de contenu afin de mettre en œuvre des stratégies de communication multiplateforme tout en réduisant les coûts. Dans les domaines du médical et du juridique, qui représentent des parts importantes du marché, on peut spécialiser les systèmes d’IA et les grandes entreprises sont friandes de cette possibilité en raison de la réduction des coûts et de l’amélioration du service à la clientèle. Selon un article publié sur Global Market Insights (Wadhwani, 2023), le marché de la traduction automatique représenterait 982,2 millions USD par an, avec un potentiel de croissance de 22 % environ sur les dix prochaines années. L’intelligence artificielle est donc effectivement une réalité qu’il ne nous est pas possible d’ignorer à l’heure actuelle, même si le chemin reste semé d’obstacles et d’objections face à des systèmes qui viennent redéfinir nos habitudes.

Quelles conséquences observez-vous sur les pratiques des professionnelles et l’apprentissage des étudiantes ?

De la disparition de l’écriture à la main avec l’essor de l’informatique – ce qui est déjà un changement important car l’opération mentale est différente selon qu’on écrit à la main, sur un ordinateur, ou qu’on dicte à un dictaphone, on passe avec l’IA à la disparition de la page blanche. À l’instar des auteurs d’œuvres originales, les traductrices pouvaient aussi parfois avoir du mal à se lancer sur certaines phrases longues et complexes. Dans les projets soutenus par l’intervention de l’IA, c’est bien fini. Encore une opération de gymnastique cérébrale en moins. Par ailleurs, malgré les indéniables avancées, des erreurs, des incohérences, des termes inappropriés pour le contexte persistent dans les résultats de traduction automatique. Sur des termes identiques dans la langue source, mais utilisés dans des phrases différentes, la machine peut nous donner des résultats très variables. Des études ont aussi prouvé que la machine était capable de biais et de discriminations, par exemple en traduisant systématiquement au féminin le nom de certaines professions moins prestigieuses que d’autres. L’article d’Eleonora Marzi (2021) sur les biais de genre en TAN nous apprend également que Google en 2018 a admis la présence de biais de genre dans ses applications et présenté des pistes d’amélioration. La fiabilité de l’outil est donc encore trop faible pour lui laisser la responsabilité d’avoir le dernier mot, obligeant les professionnelles à adapter leurs pratiques et à développer de nouveaux réflexes.Le fait d’avoir perdu l’étape de la page blanche non seulement change la façon de travailler des professionnelles mais aussi d’apprendre et d’appréhender la traduction en formation, car les étudiantes se retrouvent à devoir juger des résultats d’un algorithme au lieu de mettre en œuvre leurs capacités mentales afin de fournir une traduction convenable, une bonne traduction. En général, les étudiantes de Master ont un bon niveau en traduction, car elles ont passé leurs trois premières années d’études à exercer leurs compétences langagières. Certaines savent jauger si leur traduction est bonne, en raison de leur grande expérience de la langue et du bilinguisme. Pour d’autres qui ont moins d’expérience, c’est un exercice plus difficile.Afin de provoquer la réflexion dans la salle de cours, je propose des exercices comprenant les tâches suivantes : sur des traductions validées, retrouver quel est le public cible, c’est-à-dire à qui s’adresse cette traduction. Une variante de cet exercice est de proposer des traductions possibles d’un même slogan en fonction du public cible. Ces travaux d’analyse des objectifs de communication sont répétés au long du semestre, afin d’activer des réflexes sur ces questions chez les étudiantes. Je les entraîne à définir si les titres remplissent leurs objectifs de communication ou d’information concise. Nous nous questionnons sur les effets des choix lexicaux et grammaticaux. Nous pratiquons des exercices de hiérarchisation des informations. Nous étudions différents résultats de traduction déjà validés afin de juger de leur adéquation. Remarquons que dans les prestations professionnelles, la question de savoir à qui s’adresse la traduction doit être réglée en début de projet et la traduction suit une ligne claire de communication. Des politiciens, des dirigeants d’entreprises ou d’autres acteurs de la société civile ne prononceront pas les mêmes mots. Toutefois, c’est un bon exercice a posteriori pour permettre aux étudiantes d’ajouter des composantes à l’équation que représente l’action mentale de traduction : transcrire tous les éléments de sens de la phrase source à la phrase cible, en jouant de variantes en fonction des objectifs de communication, variantes qui peuvent être syntaxiques, sémantiques, terminologiques ou discursives.Pour clore la session, nous analysons aussi ce que proposent les outils de TAN. On se rend compte à ce moment-là des blocages que représentent ces outils face à l’exigence de créativité, modulée en fonction de nos clients et de leurs objectifs. Les étudiantes peuvent être déboussolées par les résultats de TAN et ne pas savoir comment se positionner, voire ne pas oser contredire et dûment corriger les résultats de traduction automatique. S’exprimer sur un ton humoristique ? Séduire une clientèle haut de gamme ? Sensibiliser un public à des problématiques sociétales ? Si on fait au départ la liste de nos objectifs de communication, il est plus simple d’analyser si un résultat de traduction est conforme ou s’il ne l’est pas, quelle que soit l’origine de la traduction. En revanche, ce sont des nuances qu’un générateur de TAN ne sera pas capable de prendre en compte par lui-même. Il peut vous faire plusieurs propositions, mais ne sera pas capable de définir laquelle est la plus appropriée. C’est encore l’apanage de l’humain exclusivement.Une fois que le travail de traduction est défini, nous étudions comment la multitude d’outils, que ce soit des outils d’assistance passive, qui nous assistent sans fournir de résultat traduit, ou des outils d’assistance active, qui nous fournissent des traductions, peut venir enrichir notre pratique.

L’IA est-elle donc un outil comme un autre selon vous ? Quel rôle lui attribuez-vous dans vos pratiques de professionnelle et d’enseignante en traduction ?

L’IA est censée nous délester des tâches fastidieuses pour que l’humain puisse se concentrer sur les tâches créatives. Par exemple, l’IA peut reproduire ou créer un formatage pour un texte, avec les différentes parties, la numérotation, le choix de police de caractères, ou encore proposer des synonymes et des variantes. En passant moins de temps à chercher les options possibles de traduction avec les suggestions de la machine, on peut éviter de bloquer sur un passage difficile. Les outils de traduction assistée ou basés sur l’IA nous disent : voilà à quoi pourrait ressembler le résultat de ton travail, maintenant à toi de décider si ce résultat est suffisant et s’il remplit les critères de qualité de ton projet. L’IA pourrait donc être un outil comme un autre. Or, on l’a vu, l’IA n’est pas arrivée dans nos vies comme un simple outil, à pas de loup, mais bien comme un éléphant dans un magasin de porcelaine, prête à nous destituer de nos emplois selon certains (Grace et al., 2018), souvent imposée par des commanditaires, ce qui a constitué la base de la méfiance de nombreux professionnels. En effet, dès fin 2022, une étude de l’Université de Yale situe en 2030 la supposée autonomie des outils de traduction basés sur l’IA. De nombreux médias conventionnels ont repris cette information en annonçant la disparition prochaine des professionnelles de la traduction, parmi d’autres. Or, pour qu’une pratique trouve sa place dans une formation et puisse être enseignée, il est nécessaire qu’elle soit validée par une majorité et soit devenue incontournable. Selon le baromètre des forums de traduction, on ressent que les traductrices et traducteurs tiennent l’IA à distance de leurs pratiques personnelles, car les résultats ne sont pas encore suffisamment probants et la gymnastique mentale de traduction leur est essentielle. Du côté des agences, qui sont les plus à même de mettre en place les solutions intégrées de traduction automatique, les possibilités de plateformes multilingues englobant, par exemple, la création des descriptions par IA générative directement à partir des photos des produits et ce dans toutes les langues a de quoi faire rêver aux meilleures réductions du budget communication possibles. Malgré tout, si les résultats de TAN ou d’IA sont exploitables dans de nombreuses situations, ce n’est pas le cas de toutes. Donc, il faut développer des compétences stratégiques afin de savoir reconnaître les cas d’usage pertinents et les expliquer à nos interlocuteurs.Prenons l’exemple des accroches publicitaires. Toute la base d’une bonne accroche est d’être originale, dans le sens où il n’y en a pas deux qui se ressemblent. Si vous utilisez un service d’IA ou de TAN pour traduire un slogan accrocheur, vous pouvez avoir plusieurs suggestions faites par la machine. Or, si vous souhaitez être original, il vous faudra trouver une solution différente, unique, inédite. Une solution que personne n’a encore proposée, un angle nouveau. Une solution qui reprend les codes en les cassant juste un peu dans une direction qu’il paraît opportun de prendre au moment précis où ce slogan est produit. Finalement, rien qui ne soit dans les tiroirs des systèmes entraînés de l’IA. Pour l’instant, l’IA a peu conscience des modes, qui peuvent changer radicalement d’un jour à un autre, sans prévenir et elle est bien incapable de saisir la justesse des mots pour décrire l’air du temps. Cela reste un domaine où il est difficile de se passer de l’intervention humaine, malgré l’assistance que peut apporter l’IA.Lorsqu’on aborde l’acte de traduction avec les étudiantes, il est également difficile de systématiser l’utilisation de l’intelligence artificielle comme base. Elle peut être utile, mais elle ne se suffit pas à elle-même. Le cœur de notre profession doit provenir de nos capacités cognitives personnelles, il faut donc les entraîner en priorité. Travailler en traduction, c’est être capable de s’adapter aux nombreux contextes tous différents des clients et connaître leurs objectifs, c’est réfléchir en permanence, assigner des références culturelles et restituer la fluidité originale en utilisant sa langue cible. C’est recréer tout l’univers de la langue étrangère dans sa propre langue. C’est un métier proactif pour lequel des formations sont indispensables tout au long de la carrière afin de développer ses compétences langagières, interpersonnelles, techniques : la liste est longue. Intégrer l’IA comme un outil est donc possible, mais c’est un outil comme un autre en traduction et favoriser les compétences personnelles des étudiantes devrait être notre seul horizon.

Quels sont, d’après vous, les talents cachés de la traductrice en 2024 ?

Maintenant que nous avons largement abordé les outils de TAN et d’IA générative, il convient d’ajouter que dans le monde fortement numérique qui est le nôtre, on peut ajouter quelques compétences non évidentes au premier abord, dont la traductrice de 2024 doit avoir conscience. Premièrement, la gestion des dossiers et des fichiers est essentielle. Il faut savoir classer, hiérarchiser et nommer judicieusement les nombreux fichiers indispensables à notre travail et savoir où les logiciels placent les divers fichiers créés lors de la traduction afin de ne pas les perdre.Il est également indispensable de sauvegarder ses mémoires de traduction et d’autres fichiers importants ailleurs que sur un appareil local, par exemple sur un cloud ou autre solution de stockage à distance, pour se protéger d’un potentiel incident matériel. On peut ajouter ici les compétences de gestionnaire de projets mobilisant l’IA, vers lesquelles les étudiantes pourront se diriger lors de stages ou en développant des compétences connexes en informatique.Outre ces compétences plus techniques, l’université ne peut plus faire l’impasse sur les compétences de communication avec les clients. Ces compétences font partie intégrante du référentiel de compétences de l’EMT1, mais il n’est pas toujours évident de bien préparer les étudiantes à cela. Communiquer efficacement avec les donneurs d’ordre, systématiser les étapes d’une prestation cadrée et réussie, prendre la posture du spécialiste qui produit un résultat haut de gamme, c’est de cette façon que l’on pourra défendre notre métier et notre valeur. C’est cette force et cette confiance qu’il est souhaitable d’inculquer aux étudiantes, pour qu’elles entrent sur le marché du travail en étant des professionnelles déterminées, sûres d’elles et prêtes à offrir à leurs clients un service nec plus ultra.

Quel bilan et quelles perspectives dressez-vous pour conclure ?

Pour l’instant, les systèmes de TAN ou d’IA sont trop imprécis pour se voir confier des tâches autonomes de communication. Dans les années à venir, l’IA prendra peu à peu sa place dans la communication avec les usagers, mais cela n’impactera pas nécessairement les prestataires de traduction, qui auront encore la tâche d’être les garants de la publication de contenus hautement créatifs, sensibles, percutants et complexes, et pas seulement informatifs.On assiste toutefois à un changement de paradigme, dans lequel les traductrices sont peu à peu rattrapées par les capacités des outils et ne sont plus essentielles dans toutes les tâches de traduction réalisées.En attendant, la traductrice d’aujourd’hui doit se montrer flexible afin de répondre le plus précisément aux besoins de ses clients et de conserver le rôle clé qu’elle a aujourd’hui encore. Ce qui constitue le cœur de sa formation doit rester les compétences en langue et en communication, car c’est ce qui nous différencie de la machine. La traduction demeure en 2024 un travail de création à part entière et il conviendra à l’avenir de redéfinir à chaque évolution des machines le rôle précis des prestataires de traduction.