Introduction

Ce livre aborde l’importance de la traduction automatique dans le contexte du multilinguisme au sein de l’Union européenne. Il met en évidence l’impact de la traduction automatique sur l’apprentissage des langues et de la traduction, et souligne les avantages et défis potentiels qu’elle apporte. Les auteurs insistent sur la nécessité d’une approche équilibrée dans l’utilisation de la traduction automatique, car une dépendance excessive à celle-ci pourrait entraver l’apprentissage des langues et rendre moins visibles les inexactitudes ou les biais au sein des textes traduits automatiquement. Le concept d’« usage raisonné de la traduction automatique » (traduction de ce que L. Bowker nomme machine translation literacy) est introduit, et avec lui, la proposition que tous les utilisateurs de la traduction automatique devraient avoir une compréhension de base de son importance et de son fonctionnement.

L’ouvrage a été préparé par une équipe européenne de chercheurs et de professionnels de la traduction automatique, réunis autour du projet MultiTraiNMT1. Le premier chapitre aborde le multilinguisme et son intégration dans l’apprentissage des langues et la traduction, en particulier au sein de l’Union européenne. Le deuxième chapitre démystifie la traduction en général et la traduction automatique en particulier, introduisant les concepts de base des approches contemporaines de la traduction automatique, y compris l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Les chapitres qui suivent traitent de l’évaluation de la traduction automatique, de la simplification de la traduction pour les machines, de l’amélioration après coup des textes traduits par des machines (amélioration qui est désormais couramment appelée post-édition), ainsi que des problèmes éthiques liés à la traduction automatique. Enfin, deux chapitres expliquent en détail le fonctionnement de la traduction neuronale ainsi que les moyens de personnaliser cette technologie.

Chaque chapitre du livre est accompagné d’activités interactives disponibles sur le site Web du projet MultiTraiNMT. De plus, une plateforme pédagogique appelée MutNMT a été créée pour aider les utilisateurs à apprendre à entraîner, personnaliser et évaluer les systèmes de traduction neuronale. Cette plateforme sera particulièrement utile pour les lecteurs des chapitres 7 et 8 du livre.

L’ouvrage met en avant l’importance de la littératie en traduction automatique (Bowker, 2020 ; Loock et Léchauguette, 2021), c’est-à-dire la capacité à comprendre les forces et limites de la traduction automatique afin d’en faire un usage efficace. Cette perspective rejoint celle de plusieurs chercheurs qui insistent sur la nécessité de former les utilisateurs à une approche critique de ces outils (Clifford et al., 2013).

Chapitre 1 : « L’Europe, le multilinguisme et la traduction automatique2 » par Olga Torres-Hostench

Ce chapitre donne un aperçu du domaine de la traduction automatique, de son histoire et de son importance dans le monde globalisé d’aujourd’hui. Le chapitre aborde également les différentes approches de la traduction automatique, telles que la traduction automatique basée sur des règles, statistique et neuronale. Dans ce chapitre, l’auteure discute du concept de multilinguisme en tant que principe fondamental de l’Union européenne (UE), et montre comment il est mis en pratique et soutenu par l’apprentissage des langues et la traduction. Le chapitre souligne que la politique de l’UE en matière de multilinguisme se concentre principalement sur l’apprentissage des langues et la mobilité, qui peuvent être des activités chronophages. Cependant, il existe une limite au nombre de langues qu’un citoyen moyen de l’UE peut apprendre. Pour relever ce défi, l’auteur propose que la traduction automatique puisse contribuer à la promotion du multilinguisme en Europe et soutenir la diversité linguistique européenne.

Chapitre 2 : Traduction humaine et automatique par Dorothy Kenny

Ce chapitre explore en profondeur les aspects fondamentaux de la traduction humaine et automatique. L’auteure aborde les défis et les avantages inhérents à chaque approche, tout en examinant leurs interactions. Le chapitre débute par une introduction détaillée à l’évolution de la traduction, mettant en relief comment la traduction automatique a gagné en importance au fil du temps grâce aux avancées technologiques. L’auteure met en évidence les différences essentielles entre la traduction humaine, qui implique l’intervention d’un traducteur professionnel, et la traduction automatique (ou machine), qui repose sur l’utilisation de logiciels et d’algorithmes.

Ensuite, l’auteure analyse les forces et les limites de chaque approche. La traduction humaine est reconnue pour sa capacité à appréhender la complexité des langues, des cultures et des subtilités contextuelles, se traduisant ainsi par des traductions plus fluides et plus précises. Néanmoins, elle demeure sujette aux erreurs humaines et peut être contrainte par des impératifs de vitesse et de productivité. D’un autre côté, la traduction automatique offre des avantages tels que la rapidité et la capacité à traiter de larges volumes de texte. Les systèmes de traduction automatique ont connu des avancées significatives grâce à l’apprentissage automatique et aux réseaux de neurones. Cependant, ils éprouvent encore des difficultés à saisir les nuances culturelles et les spécificités contextuelles, pouvant conduire à des traductions approximatives ou incorrectes.

L’auteure souligne également l’importance de la collaboration entre les traducteurs humains et les outils de traduction machine. La traduction humaine peut bénéficier des ressources fournies par les logiciels de traduction, comme les mémoires de traduction et les bases de données terminologiques. De même, la traduction automatique peut être améliorée grâce à la révision et à l’édition des traductions par des traducteurs professionnels.

En conclusion, le deuxième chapitre de « Traduction humaine et traduction automatique » offre une exploration approfondie de la traduction humaine et de la traduction automatique. Il met en lumière les atouts et les limites de chaque approche, tout en insistant sur l’importance de la collaboration entre les deux pour obtenir des traductions de haute qualité. Ce chapitre constitue une lecture indispensable pour toute personne intéressée par le domaine de la traduction et les avancées technologiques qui le façonnent.

Chapitre 3 : Choisir une solution de traduction automatique neuronale adaptée – l’évaluation de la qualité de la traduction automatique par Caroline Rossi et Alice Carré

Le chapitre se focalise sur le processus de choix d’une solution de traduction automatique neuronale appropriée à des contextes et tâches variés. Les auteures se penchent en particulier sur l’évaluation de la qualité des traductions automatiques, qui doit permettre de faire ce choix. L’introduction du chapitre met en avant la montée en puissance de la traduction automatique neuronale et son application dans divers domaines. Les auteures soulignent l’importance de sélectionner une solution adaptée en fonction des besoins spécifiques de chaque utilisateur ou entreprise.

Les auteures expliquent ensuite les diverses méthodes d’évaluation de la qualité des traductions automatiques. Elles détaillent les approches quantitatives, telles que l’utilisation de mesures automatiques comme les scores BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering) et TER (Translation Edit Rate). Ces mesures permettent d’évaluer objectivement la similarité entre des traductions automatiques et les traductions humaines de référence correspondantes. Les évaluations qualitatives sont présentées ensuite : celles-ci impliquent une intervention humaine pour évaluer les traductions selon des critères tels que la fluidité, la fidélité au sens original et l’exactitude terminologique. Les méthodes d’évaluation qualitative comprennent les évaluations manuelles, les questionnaires et les évaluations basées sur les tâches. Dans la section suivante, les auteures passent en revue les critères à prendre en compte lors du choix d’une solution de traduction automatique neuronale. Elles abordent des facteurs tels que la langue cible, le domaine d’application, la disponibilité des ressources linguistiques et la personnalisation des modèles de traduction. Les auteures soulignent l’importance de procéder à des tests sur différentes solutions et de mener des évaluations approfondies avant de prendre une décision finale.

En conclusion, le troisième chapitre de l’ouvrage dispense des conseils pratiques pour choisir une solution de traduction automatique neuronale en se concentrant sur l’évaluation de la qualité des traductions. Les auteures mettent en avant l’importance de combiner des mesures quantitatives et qualitatives pour obtenir une évaluation complète. Ce chapitre constitue une ressource précieuse pour les professionnels de la traduction et les utilisateurs de la traduction automatique cherchant à prendre des décisions éclairées lors de la sélection d’une solution adaptée à leurs besoins.

Chapitre 4 : « Sélectionner et préparer des textes pour la traduction automatique – pré-édition et rédaction pour un public mondial » par Pilar Sánchez-Gijón et Dorothy Kenny

Ce chapitre met en exergue l’importance d’une pré-édition et d’une rédaction adaptée, dans le cadre d’usages actuels de la traduction automatique à l’échelle mondiale. L’introduction met en lumière l’accroissement de l’importance de la traduction automatique et des systèmes de traduction assistée par ordinateur. Les auteures soulignent que la qualité du texte source impacte directement la qualité de la traduction automatique et que des efforts de préparation adéquats peuvent améliorer les résultats finaux.

Elles exposent ensuite en détail le processus de pré-édition, qui consiste à réviser et à optimiser le texte source avant la traduction automatique. Des conseils pratiques sont prodigués quant à la simplification de la structure grammaticale, à l’éclaircissement des références et des acronymes, à la suppression des ambiguïtés et à la normalisation des conventions stylistiques. L’objectif premier de la pré-édition est d’obtenir un texte source clair, cohérent et bien structuré, facilitant ainsi la traduction automatique. Dans la section suivante, les auteures abordent l’importance de la rédaction dans le contexte de la mondialisation. Elles mettent en relief que la traduction automatique est plus efficace avec des textes rédigés dans un style clair, simple et concis, en évitant les expressions idiomatiques, les jeux de mots et les références culturelles spécifiques. La simplicité et la cohérence dans la terminologie et le style éditorial sont soulignées, car cela facilite la traduction et améliore la compréhension du texte traduit pour des lecteurs d’horizons linguistiques et culturels différents.

En conclusion, ce chapitre propose des conseils pratiques sur la sélection et la préparation de textes en vue de la traduction automatique. Les auteures insistent sur l’importance de la pré-édition pour optimiser la qualité de la traduction automatique et mettent en avant l’importance d’une rédaction adaptée à un public mondial pour faciliter la traduction et améliorer la compréhension du texte traduit. Ce chapitre s’avère être une ressource précieuse pour les rédacteurs, les traducteurs et les professionnels de la communication internationale soucieux de produire des textes de qualité et d’optimiser leurs usages de la traduction automatique.

Chapitre 5 : « Stratégies de correction des erreurs de traduction automatique : la post-édition » par Sharon O’Brien

Ce chapitre se concentre sur le processus de post-édition des traductions automatiques dans le but de corriger les erreurs qui peuvent se produire. Le chapitre débute par une introduction qui souligne l’importance de la post-édition dans le contexte de la traduction automatique. En effet, même les meilleurs systèmes de traduction automatique peuvent générer des erreurs, d’où la nécessité de la post-édition pour améliorer la qualité finale des traductions.

L’auteure explique ensuite en détail les différentes approches et stratégies de post-édition. Cela inclut des considérations linguistiques et stylistiques, telles que l’ajustement de la syntaxe, la reformulation des phrases et la correction des erreurs terminologiques. Il est également souligné qu’une cohérence terminologique et stylistique tout au long du texte traduit est essentielle.

Les aspects pratiques de la post-édition sont également abordés, notamment l’évaluation du temps et des ressources nécessaires, ainsi que les compétences requises pour effectuer efficacement la post-édition. L’importance d’une bonne communication entre les traducteurs et les développeurs de systèmes de traduction automatique est mise en avant, pour identifier et résoudre les problèmes récurrents.

Les avantages et les défis de la post-édition sont également évoqués. Les avantages incluent la possibilité d’améliorer rapidement la qualité des traductions automatiques, d’augmenter l’efficacité et de réduire les coûts. Cependant, la post-édition peut être complexe et exigeante, nécessitant une expertise linguistique et une connaissance des spécificités du domaine de la traduction.

En conclusion, ce chapitre offre un aperçu complet du processus de post-édition des traductions automatiques. Il met en lumière différentes approches, stratégies, considérations linguistiques et pratiques à prendre en compte. Ce chapitre peut être une ressource précieuse pour les traducteurs, les réviseurs et les professionnels de la traduction souhaitant améliorer la qualité des traductions automatiques grâce à la post-édition.

Chapitre 6 : Éthique et traduction automatique par Joss Moorkens

Le chapitre 6 examine les questions éthiques qui émergent de l’utilisation de la traduction automatique et des systèmes de traduction assistée par ordinateur.

L’introduction du chapitre souligne l’importance croissante de l’éthique dans les domaines de la traduction et de la technologie. L’auteur fait valoir que l’impact de la traduction automatique peut s’étendre aux utilisateurs, aux communautés linguistiques et à la société dans son ensemble.

Le chapitre aborde plusieurs questions éthiques clés liées à la traduction automatique. Cela comprend l’examen de la qualité des traductions automatiques et les implications potentielles de l’utilisation de traductions incorrectes ou biaisées. Les problèmes de confidentialité et de protection des données dans le contexte de la traduction automatique sont également discutés.

En outre, l’auteur traite des inquiétudes actuelles concernant la diversité linguistique et l’impact sur les langues moins répandues. Il souligne la nécessité de préserver la diversité culturelle et linguistique tout en reconnaissant le risque de favoriser certaines langues au détriment d’autres avec l’utilisation de la traduction automatique.

Le chapitre examine également les considérations éthiques liées à la propriété intellectuelle et au droit d’auteur dans le contexte de la traduction automatique. Des problèmes comme la violation du droit d’auteur et l’utilisation illicite de contenu protégé par des systèmes de traduction automatique sont mis en évidence.

Enfin, l’auteur aborde les préoccupations éthiques qui concernent le recours à des traducteurs humains dans un environnement où la traduction automatique est de plus en plus présente. Il met l’accent sur la nécessité de reconnaître la valeur du travail des traducteurs et d’assurer des conditions de travail équitables.

En conclusion, le chapitre propose un examen approfondi des enjeux éthiques liés à l’utilisation de la traduction automatique. L’auteur met en évidence les défis et les préoccupations concernant la qualité, la confidentialité, la diversité linguistique, les droits d’auteur et les conditions de travail des traducteurs. Ce chapitre encourage à une réflexion critique sur l’impact éthique de la traduction automatique et insiste sur la nécessité de pratiques responsables dans le développement et l’utilisation de ces technologies.

Chapitre 7 : Comprendre le fonctionnement de la traduction automatique neuronale par Juan Antonio Pérez-Ortiz, Mikel L. Forcada et Felipe Sánchez-Martínez

Ce chapitre explore en détail le fonctionnement de la traduction automatique neuronale.

Le chapitre commence par une introduction qui aborde l’évolution de la traduction automatique et l’émergence de l’approche neuronale. Les auteurs comparent les méthodes traditionnelles de traduction automatique statistique avec les modèles de traduction neuronale, qui ont montré leur supériorité dans de nombreux cas.

L’architecture des modèles de traduction neuronale est ensuite expliquée en détail. Les auteurs décrivent les éléments clés, tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), utilisés dans ces modèles. Les concepts d’encodage du texte source, de décodage de la traduction et d’apprentissage supervisé sont également abordés pour montrer comment les modèles s’améliorent grâce aux données d’apprentissage.

Les techniques d’optimisation visant à améliorer les performances des modèles de traduction neuronale sont ensuite discutées, notamment l’apprentissage par transfert, l’attention et le décodage basé sur des phrases. Ces techniques contribuent à une meilleure traduction en capturant les relations contextuelles et en mettant l’accent sur certaines parties importantes du texte source.

Le chapitre aborde ensuite les défis et les limites des modèles de traduction neuronale. Des problèmes tels que le manque de données, le surapprentissage et les difficultés liées aux langues à morphologie complexe sont abordés. Les contraintes de ressources informatiques nécessaires pour former et déployer efficacement ces modèles sont également mises en évidence.

En conclusion, ce chapitre offre une explication détaillée de l’architecture et du fonctionnement des modèles de traduction neuronale. Les avantages de cette approche par rapport aux méthodes statistiques traditionnelles sont mis en évidence, sans éluder les défis persistants. Ce chapitre est recommandé pour les chercheurs, les professionnels de la traduction et les amateurs de technologie intéressés par la traduction automatique neuronale.

Chapitre 8 : Personnaliser la traduction automatique neuronale par Gema Ramírez-Sánchez

Dans ce chapitre, l’auteure explore les avantages et les applications de la traduction automatique personnalisée. Elle souligne la nécessité pour de nombreuses organisations d’adapter les systèmes de traduction automatique à leurs besoins spécifiques, qu’il s’agisse de terminologie spécialisée, de contraintes de style ou d’exigences de confidentialité.

Elle explique comment la traduction automatique personnalisée diffère des systèmes généraux de traduction automatique et comment elle peut être ajustée aux besoins spécifiques des utilisateurs. Différentes méthodes de personnalisation sont abordées, notamment l’utilisation de mémoires de traduction, la création de glossaires terminologiques et l’adaptation de modèles de traduction automatique existants.

Les aspects techniques de la personnalisation de la traduction automatique sont également expliqués, notamment la sélection et la préparation des données d’entraînement, ainsi que l’évaluation des performances du système personnalisé. Les évaluations et les retours des utilisateurs sont soulignés comme étant essentiels pour améliorer la qualité de la traduction automatique personnalisée au fil du temps.

Le chapitre aborde également les défis et les limites de la traduction automatique personnalisée, notamment la disponibilité des données d’entraînement et des ressources linguistiques spécialisées, ainsi que les contraintes de temps et de coûts associées à la personnalisation.

En conclusion, ce chapitre offre un aperçu complet de la traduction automatique personnalisée. Les avantages et les applications de cette approche sont mis en évidence, tout comme les défis et les considérations à prendre en compte lors de la personnalisation des systèmes de traduction automatique. Ce chapitre est une ressource précieuse pour les professionnels de la traduction et les chercheurs intéressés par l’adaptation des technologies de traduction automatique aux besoins spécifiques des utilisateurs.

Chapitre 9 : La traduction automatique pour les apprenants en langues par Alice Carré, Dorothy Kenny, Caroline Rossi, Pilar Sánchez-Gijón et Olga Torres-Hostench

Dans ce dernier chapitre, les auteures explorent l’utilisation de la traduction automatique pour les apprenants en langues. Elles examinent le rôle de la traduction automatique dans l’apprentissage des langues et soulignent son utilité en tant que ressource précieuse pour les apprenants. La traduction automatique peut aider les apprenants à comprendre et à produire du contenu dans une langue étrangère. Différents scénarios d’utilisation de la traduction automatique par les apprenants en langues sont discutés, y compris la compréhension de textes en langue étrangère et la production de textes écrits ou oraux. Les auteures montrent comment la traduction automatique peut servir d’outil de soutien pour surmonter les barrières linguistiques et progresser dans l’apprentissage.

Les avantages et les limites de l’utilisation de la traduction automatique dans l’apprentissage des langues sont explorés. L’importance d’une utilisation stratégique de la traduction automatique en complément d’autres méthodes d’apprentissage est soulignée. Plusieurs points de vigilance, tels que les erreurs de traduction et le risque de dépendance excessive à la traduction automatique, sont également abordés.

Les questions éthiques liées à l’utilisation de la traduction automatique dans l’apprentissage des langues sont également examinées, notamment en ce qui concerne la confidentialité des données et l’impact sur l’acquisition des compétences linguistiques.

En conclusion, le chapitre offre une exploration approfondie de l’utilisation de la traduction automatique appliquée à l’apprentissage des langues. Il met en évidence les avantages et les limites de cette approche, tout en insistant sur l’importance d’une utilisation stratégique et complémentaire d’autres pratiques. Ce chapitre est une ressource précieuse pour les enseignants de langues et les apprenants intéressés par l’intégration de la traduction automatique dans leurs processus d’apprentissage linguistique.

L’ouvrage explore l’impact de la traduction automatique sur l’apprentissage des langues, un sujet qui fait également l’objet de nombreuses discussions dans la littérature scientifique (Ducar et Houk Schocket, 2018 ; Enkin et Mejías-Bikandi, 2016). Certains travaux ont montré que l’usage stratégique de la TA peut améliorer la compréhension et la production en L2, à condition qu’il soit accompagné d’une réflexion métalinguistique (Thue Vold, 2018).

Conclusion

L’objectif de ce livre est de guider les lecteurs et de les aider à aborder les principales questions qui se posent dans la compréhension des enjeux actuels de la traduction, alors que la traduction automatique neuronale est désormais présente partout. Aucune connaissance préalable en traduction générale ou en traduction automatique n’est nécessaire. Lorsqu’il aborde les aspects plus techniques de la traduction automatique, en particulier la traduction neuronale, l’ouvrage évite les concepts mathématiques et propose des explications simples, pour faciliter la compréhension d’un sujet complexe. Les auteurs s’appuient notamment sur des métaphores pour aider les lecteurs à saisir les concepts généraux qui sous-tendent ce domaine, offrant ainsi une introduction très abordable à la notion contemporaine d’apprentissage automatique.

Ce livre nous rappelle également que la traduction automatique ne remplace pas les traducteurs humains, dont le rôle reste crucial, mais qu’elle vient soutenir et compléter leur travail, dans un contexte où la demande ne cesse de croître.

En définitive, ce livre nous incite à tirer le meilleur parti de la traduction automatique tout en restant conscients de ses limites. Il nous rappelle que l’essence de la communication réside dans la compréhension mutuelle, et que les machines, aussi avancées soient-elles, ne pourront jamais se substituer entièrement à la richesse et à la subtilité de la langue humaine. Machine Translation for Everyone nous pousse à poursuivre notre quête de connexion à travers les langues, en alliant la puissance de la technologie à la profondeur de l’expression humaine.