Article Citation: Adedoyin Kanimodo & Marinus Samoh Yong (2020). Les Logiciels De Traduction Comme Outil Indispensable Dans L’activite Traduisante: Le Cas D’un Texte Litteraire. DEGEL: The Journal of the Faculty of Arts and Islamic Studies, Vol. 18, No. 1. ISSN 0794-9316
LES LOGICIELS DE TRADUCTION COMME OUTIL INDISPENSABLE
DANS L’ACTIVITE TRADUISANTE : LE CAS D’UN TEXTE LITTERAIRE
By
Adedoyin Kanimodo & Marinus Samoh Yong
Résumé
La traduction a toujours été très
importante dans l’existence humaine dans tous les domaines politiques,
commerciaux, diplomatiques, culturels, scientifiques, etc. On peut donc
imaginer la grande quantité des documents traduits chaque jour. Ce n’est que grâce
au développement des technologies en ce qui concerne les logiciels de
traduction que les traducteurs arrivent à s’acquitter de leurs taches
traductionnelles. Selon certains érudits qui prônent la théorie linguistique la
traduction est considérée comme un processus de substitution d’un texte par un
autre texte dans une autre langue alors que la théorie du sens la voit comme un
processus mental qui vise à établir une communication entre des lecteurs
appartenant à des cultures différentes. Malgré les différences entre eux, ils
sont tous d’accord lorsqu’il s’agit de l’importance du logiciel de traduction,
un programme informatique qui permet à un traducteur de traduire un contenu
d’une langue vers une autre sur un ordinateur. Cette étude vise à mettre à la portée
des traducteurs des informations portant sur l’emploi des outils de traduction
et la fonctionnalité des logiciels disponibles sur l’internet. Nous tentons
également à répondre à la question portant sur l’application d’un logiciel de
traduction au domaine littéraire car le texte littéraire est considéré comme le
plus grand défi de la traduction automatique (TA). Bien que la traduction
automatique ne puisse pas remplacer l’homme, c’est incontestable que les
logiciels de traduction figurent parmi les outils indispensables dans
l’activité traduisante. L'émergence récente de deux technologies
différentes : le livre électronique et la TA neuronale, ouvrent une
fenêtre d'opportunité pour explorer l'utilisation de la TA dans le domaine
littéraire.
Introduction
Dans l'ère de l'instantanéité, les
logiciels de traduction aident les traducteurs à réussir et les permettent de
s'affranchir des principales contraintes de la traduction humaine. Ils sont
devenus de plus en plus populaires auprès des traducteurs qui les utilisent
pour gagner en rapidité et en qualité. Aujourd'hui les traducteurs peuvent
travailler facilement grâce aux derniers progrès de l'intelligence artificielle
et aux avancées de la recherche et du développement en outils de traduction. Le
rôle de ces outils est d’aider le traducteur mais pas le remplacer et le
traducteur qui utilise ces outils va être amené à un travail de
post-éditions ; il va intervenir après le passage d’un logiciel pour faire
des choix terminologiques, grammaticaux, syntaxiques, valider ou corriger des
propositions qui sont faites automatiquement. Avant de se lancer dans
l’indispensabilité des logiciels de traduction, force est de revenir en arrière
sur l’histoire de l’automatisation qui est à l’origine de logiciel de traduction
et puis nous abordons les processus traductionnels, types de logiciels
indispensable dans l’activité traduisante à l’heure actuelle et enfin nous
parlerons de son application dans le domaine littéraire
L’automatisation de traduction a fait
son début dans les années 30. Selon Hutchin & Somers (5) le premier essai
d’automatisation du processus traductionnel fait son apparition pendant cette
période. Elle était associée au dictionnaire multilingue automatique du
franco-arménien, Gorge Artsrouni, et au prototype de traducteur automatique de
Petr Sirnov-Troyankii basé sur le principe de l’analyse logique de lexèmes et
de phrases à traduire. La traduction automatique désigne le
traitement/traduction d’un texte ou d’une conversation audio, entièrement
réalisé par un ou plusieurs programmes informatiques sans qu’un être humaine
n’ait à intervenir.
L'idée
d'utiliser des ordinateurs pour
traduire des textes remonte à la fin de la seconde guerre mondiale. L'envie
grandissante de lire des documents provenant de l'Union soviétique a relancé
les recherches. Vers 1949, Les Etats-Unis, suivi par L’URSS ont lancé
des programmes de TA, leur motivation vient du besoin de renseignement. Le
résultat de cette automatisation est de traductions grossières produites
rapidement en grand volume et à bas coût (Boitet, 5). Après la seconde guerre mondiale, l'idée se
fait jour d'une machine à traduire. Les premiers ordinateurs, comme
l'Eniac, esquissent cette possibilité mais aussi le sentiment qu'effacer la
barrière des langues pourrait contribuer à la paix universelle. L'un des
premiers à formaliser l'idée semble être Andrew Booth, un chercheur britannique,
qui y consacra du temps à partir de 1946. Dans les années 1950, la traduction
automatique reste dans le domaine de la recherche théorique mais tout change
dans les années 1960 avec la guerre froide. Aux Etats-Unis, le besoin apparaît
de traduire massivement des textes en russe. En Union soviétique, on
s'intéresse alors à la traduction de l'anglais. Parallèlement, les ordinateurs
ont gagné en puissance. Il semble envisageable de les utiliser pour au moins
aider les traducteurs.
Les processus traductionnels
Le processus de la traduction humaine
exige trois niveaux successifs : comprendre, déverbaliser et reéxprimer.
En revanche le processus de traduction automatique consiste en Analyse –
Transfer et génération. D’après la théorie interprétative, les processus
traductionnels sont les suivants :
1)
La compréhension - comprendre un texte
signifie saisir à la fois sa composante linguistique (signes graphiques) et
extralinguistique. Cela concerne les textes pragmatiques et aussi les textes
littéraires.
2)
La déverbalisation consiste en une
isolation mentale des idées ou des concepts impliqués dans un énoncé. Si le
traducteur ne déverbalise pas les paroles de l´original, il tombe dans la
traduction littérale (en transcodage) et rédige un texte final qui ne dit rien
ou presque rien à ses nouveaux destinataires.
3)
La reformulation /
réverbalisation/réexpression du sens dans une autre langue consiste en choix,
de la part du traducteur, des moyens expressifs multiples que lui offre la
langue cible. La capacité associative, déductive du traducteur, sa créativité,
son intuition, son imagination sont très importants pendant cette étape du
processus de la traduction. (Lederer et Selescovitch, 18-30)
Selon une enquête menée en 2014 par la
délégation générale à la langue française et aux langues de France, on
identifie un processus typique de traduction représenté par le schéma que nous
présentons ci-dessous :
Fig. 1 Processus
typique de la traduction : Langue & Recherche 2015 :8
Dans ce processus, cinq familles
d’outils sont identifiées qui s’avèrent très utiles dans l’activité
traduisante : (1) le logiciel pour la conversion de document et la
reconnaissance optique de caractère (Optical Character Recognition (OCR) ;
(2) Les mémoires de traduction ; (3) La traduction automatique ; (4)
la gestion terminologique et (5) l’extraction terminologique (Depecker,8).
Nous n’allons pas entrer dans les
détails de l’utilité et le fonctionnement de ces outils, par contre nous
donnons une brève description et les classons en trois catégories.
Les logiciels d’OCR
et conversion de document:
Le point de départ de toute traduction
c’est un document dans une langue source que le traducteur reçoit sous diverses
formes soit dactylographiée ou manuscrite, papier ou électronique. Un document
électronique aussi peut être en format « word » ou PDF donc il est
nécessaire de convertir le document. OCR signifie « Reconnaissance optique
de caractères ». Les outils de conversion visent à analyser le code
informatique du fichier PDF et à en extraire le texte pour déduire les
informations de structure. Ces deux techniques (OCR et conversion répondent au
même besoin c’est-à-dire transformer un document dans un format non-modifiable
en un document de travail (Depecker 15). Les logiciels de premier rang valables
pour cette tache sont présentés ci-dessous :
Les logiciels
d’OCR et conversion de document
|
Produits |
Abbyy Fine
Reader |
Adobe Acrobat |
Nuances Omnipage |
|
Editeur |
ABBYY |
Adobe |
Nuance |
|
Pays |
Etats-Unis |
Etats-Unis |
Etats-Unis |
|
Site |
www.abbyy.com |
www.nuance.com |
Fig.2 Les
logiciels d’OCR (Langues& Recherche 2015)
D’après un article intitulé « le
logiciel OCR : Top 10 des outils OCR » (Décembre 24, 2018) le
logiciel de OCR qui est un atout pour le traducteur permet la manipulation du
contenu d’images PDF ainsi que la conversion des documents scannés en documents
éditables et consultables.
Les Tops 10 des outils OCR sont :
PDFelement, SodaPDF, Abbyy PDF Transformer +3, Wondershare PDF Converter Pro,
Paperport Professional, Renee PDF Aide, Omnipage 18, REadiris Pro 12, Simple
OCR , GT Text OCR. D’autres logiciels gratuits disponibles sont AbleWord,
FreeOCR, Tesseract. On peut aussi visiter d’autres sites internet qui proposent
la conversion en ligne.
Outils à mémoire
de traduction et recherche terminologique
Une mémoire de traduction est une base
de données linguistiques qui enregistre la traduction au fur et à mesure que le
travail progresse afin de les réutiliser ultérieurement sous forme de segments
source et cible appelés « unités de traduction ». Ces outils reposent
sur une idée simple, par exemple si on découpe un texte à traduire en segments
suffisamment court, il est probable que chaque segment soit déjà traduit par
quelqu’un. La mémoire de traduction permet de stocker des segments de phrases
et de les réutiliser. On parle dans ce sens de traduction assistée par
ordinateur. L’avantage est qu’elle permet de gagner du temps dans des textes
très répétitifs. Elle est aussi très efficace pour des textes techniques. Les
logiciels de mémoire de traduction sont des alternatives à d’autres outils,
tels que les logiciels de traduction automatique ou d’aide à la rédaction.
Les outils de TAO aident un traducteur
humain à faire son travail plus rapidement et à gérer ses projets. Florence
Herbulot (1983) cité par Lederer (1994) affirme que le traducteur peut utiliser
la recherche terminologique fournis à l’aide d’ordinateur qui peut aider dans
sa tâche. Elle dit :
La solution ici est du même
ordre : abonnement à une plusieurs banques de mots, avec entrée en langue
étrangère, fournissant des traductions de termes, mais pas de mots isolés, sans
indication du contexte ou du domaine d’emploi. La simplification, pour le
traducteur serait de connaitre, par lecture de son écran, ce qu’il ne peut
découvrir aujourd’hui qu’en consultant de très nombreux dictionnaires, et en
les corrigeant l’un par l’autre. On peut aussi demander à la machine de
constituer un dictionnaire personnel, combien plus accessible qu’un fichier ou
s’accumulent et se perdent les résultats de recherches difficiles. Cela aurait
un avantage supplémentaire : la mise à jour d’une banque, plus rapide que
la réédition d’un dictionnaire, éliminerait en partie les défauts de ces
ouvrages souvent périmés bien avant de sortir de presse (191).
Les bases terminologiques font partie
intégrante des outils de traduction, cela permet au traducteur de développer
ses propres glossaires bilingues dans son domaine respectif.
La liste des logiciels
disponibles :
|
Produits |
Across |
Business Translator |
Enterprise server |
MemoQ |
Multi-Trans |
Simi-llis |
Trados |
Word-fast |
Dejavu |
|
Editeur |
Across Systems GmbH |
Systran International |
Systran International |
Kilgray Translation Technologies |
MultiCorpora |
Lingua et Machina |
SDL language technologies |
WordfastLLC |
Atril |
|
Pays |
Allemagne |
Corée du Sud |
Corée du Sud |
Hongrie |
Canada |
France |
Royaume Uni |
Etats-Unis |
Etats-Unis |
|
Site |
Fig. 3 Des logiciels à mémoire de
traduction Langues & Recherche 2015
Il y a d’autres logiciels à mémoire de
traduction qui vise à apporter une aide au traducteur, et qui sont
commercialisés sous différentes formes tels :Wordbee, Boltran, Crowdin,
Lingotek, Systran Online Translation pour site internet, Cafe Tran Espresso,
Omega, Mate Cat, Virtaal, Lokalize Globalsigt, XTM Cloud, Start transit,
Poedit, Metalexis
La traduction
automatique
C’est une traduction d’un texte
effectuée par ordinateur, sans intervention humaine. Ces systèmes peuvent
reposer sur des règles ou sur des données statistiques. Cette technologie
permet de traiter des contenus nouveaux en un temps record.
La traduction automatique d’après
Depecker est « un Graal poursuivi dès le milieu du siècle dernier des deux
côtés de l’Atlantique »(41). Selon lui, les motivations de cette quête
sont diverses : militaires (à des fins d’espionnage), cognitives (mieux
appréhender les ressorts de la compréhension humaine), industrielles (diminuer
les coûts de traduction, en augmenter l’efficacité) politiques (mettre à
disposition des documents à un public élargi), commerciales (fournir et
monétiser de nouveau service).
Le travail du traducteur se concentre
donc sur l’activité de post-édition : il s’agit de repasser sur le texte
proposé par l’outil et de le corriger manuellement. Lorsque l’outil n’est pas
adapté au besoin, le travail de post-édition peut être fastidieux aussi long
voire plus long que la traduction effectuée sans outil de traduction
automatique. On distingue 4 types d’outils selon les hypothèses sur lesquelles
ils sont construits ; l’approche par règles (rule based), l’approche
statistique (statistical or corpus based/example based), une approche hybride
qui combine de différentes façons les approches par règles et par statistiques
pour mieux bénéficier des avantages des deux ou pour pallier les inconvénients
de chacune. Nous énumérons trois de ces approches ci-dessous :
L’Approche par
règles (« Rule-based » MT)
Les logiciels de traduction automatique
à base de règles reposent sur l'utilisation de nombreuses règles linguistiques
et de millions d'entrées de dictionnaires pour chaque paire de langues. Le
logiciel parcourt le texte à traduire et crée une représentation intermédiaire
à partir de laquelle la traduction est générée. Ce processus nécessite
l'utilisation de dictionnaires volumineux, de données syntaxiques,
morphologiques et sémantiques, et de nombreuses règles linguistiques. Le
logiciel utilise ces règles pour transférer la structure grammaticale du texte
source dans le texte cible (traduction).
Les traductions sont construites à
partir de dictionnaires gigantesques et de règles linguistiques sophistiquées.
Les utilisateurs peuvent améliorer la qualité de traduction en intégrant leur
propre terminologie ; celle-ci sera prise en compte au cours du processus de
traduction. L'utilisation de ces dictionnaires utilisateurs prime sur les
paramètres de base du logiciel.
L’Approche
statistique (« Statistical Machine Translation» SMT)
Les logiciels de traduction automatique
statistique traduisent en utilisant des « modèles statistiques » auto
construits à partir de corpus monolingues et bilingues. La construction de ces
« modèles statistiques » est un processus rapide mais nécessite l'existence
préalable et la disponibilité de volumes importants de textes traduits.
L'entraînement d'un modèle bilingue nécessite au minimum 2 millions de mots
pour un domaine spécifique et bien plus pour le domaine général. En théorie, il
est impossible d'atteindre le seuil de qualité attendu pour les entreprises
mais, dans les faits, il est rare que les entreprises disposent de tels volumes
de documents traduits. En outre, les logiciels de traduction automatique
statistique nécessitent des configurations matérielles lourdes pour exécuter
des modèles de traduction afin de garantir des performances normales.
L’Approche
Neuronale « Neural Machine Translation » (NMT) : la nouveauté de
la traduction automatique
Les mots "Deep Learning"
signifie apprentissage profond ou encore réseaux de neurones artificiels. On
l’utilise sans savoir des solutions basées sur cette technologie comme la
reconnaissance d'images, l'analyse de big data et les assistants virtuels que
les géants du Web ont intégrés à leurs services. Plus récemment, de nombreuses
recherches ont été menées sur l'apport de ces nouvelles technologies dans le
traitement de la langue.
En plus des technologies jusqu'alors
utilisées sur le marché (statistique et à base de règles), un moteur neuronal
traite la totalité du processus de traduction automatique au travers d'un
unique réseau de neurones artificiels. Un réseau de neurones artificiels est
composé de plusieurs couches qui sont connectées entre elles avec des poids
différents appelés les paramètres du réseau. Un élément clé du réseau de
neurones est sa capacité à corriger
automatiquement ses paramètres pendant la phase d'apprentissage (quelques semaines).
Concrètement, ce qui est généré en sortie est comparé à une traduction de
référence et en retour un correctif est "rétro-propagé" pour ajuster
les poids et affiner le paramétrage des connections du réseau.
Cette technologie qui se base sur des
algorithmes complexes à la pointe du Deep Learning (ou apprentissage profond)
permet au moteur Pure Neural™ Machine Translation(PNMT™) d'apprendre, de
générer des règles d'une langue à partir d'une traduction de référence et
de produire une traduction dont la
qualité dépasse l'état de l'art et s'avère meilleure que celle d'une personne
non native de la langue. Mentionnons quelques logiciels de traduction
automatiques à l’heure actuelle : Google translate, DeepL, MT@EC engine,
ModernMT, Systran NMT. Il y en a d’autres logiciels qui sont, eux aussi,
associés au traitement des langues :ETAP-3 : système propriétaire
de traitement linguistique spécialisé pour l’anglais et le russe, Libellex :
plateforme de travail multilingue pour l’entreprise, Lingua Custodia : mémoire
de traduction pour la traduction financière, Moses : logiciel libre de traduction automatique à base de
statistiques.
Les logiciels de
traduction dans le domaine littéraire : les particularités des œuvres
littéraires
Il y a groso modo trois domaines de
traduction : la traduction littéraire, la traduction pragmatique et la
traduction technique ou scientifique. Chaque domaine présente un caractère
spécifique qui le distingue des autres genres d’écrits et rend difficile leur
traduction.
La littérature est définie comme
l’ensemble des œuvres écrites ou orales auxquelles on reconnait une finalité
esthétique. C’est l’ensemble des œuvres de l’esprit en tant qu’elles se
produisent par la parole ou par l’écriture, et on les considère tant au point
de vue du fond qu’à celui de la forme et de l’expression. L’auteur d’une œuvre
littéraire est bien différent des autres. Il utilise la langue pour
communiquer, pour s’exprimer d’une manière particulière, c’est-à-dire il a son
propre idiolecte à travers l’usage de figures de style, proverbes, homonymes,
etc. C’est pourquoi une œuvre littéraire est toujours connotative et ambigüe
parce que les figures de style lui donnent des interprétations diverses.
Roland Barthes (147-155) dans son livre
Essais critiques (1964) fait une
distinction entre l’écrivain et l’écrivant. Il décrit l’écrivain comme celui
qui travaille sa parole et qui a une préoccupation esthétique alors que
l’écrivant ne voit le langage que comme un moyen, un instrument de
communication pour faire passer un sens, une pensée. L’écrivant désire
transmettre un message sans aucune ambivalence, sans ambigüité. Il dit les
choses d’une façon directe. Par contre, l’écrivain utilise le langage
symbolique.
D’après Israël (31) :
Une œuvre littéraire ne véhicule pas à
l’instar de la pragmatique une information concrète aux retombées prévisibles.
Le texte littéraire est néanmoins porteur d’un vécu, d’un regard sur le monde,
de vérités morales, universelles, intemporelles et de valeurs esthétiques qui
par-delà le thème ou l’anecdote laissent leur marque sur le lecteur. C’est une
expérience plus affective qu’intellectuelle.
La forme d’une œuvre littéraire n’est
pas un simple vecteur de l’idée du contenu notionnel. Valorisée, semantisée,
elle devient un élément primordial dans l’élaboration du message au point que
le dire compte autant sinon plus que le dit. L’agencement d’une œuvre
littéraire est selon une logique propre voulue par le scripteur. Tout cela
donne un langage suractivé, surdéterminé qui, rompant avec les habitudes,
s’emplit de métaphores vives, d’effets sonores et de rythmes nouveaux.
Quoique l’écriture littéraire puisse
apparaitre comme celle de tous les jours, les mots en sont chargés de valeurs
culturelles et affectives : ils assument volontiers une fonction
symbolique, métaphorique ; ils s’appellent, se répondent et s’organisent
en réseaux. La forme et l’idée se complètent et fusionnent pour donner ce que
Valery appelle « une composition indissociable de son et de sens »
(19).
L’élucidation d’une œuvre littéraire
n’est pas une simple opération mentale mais une quête engageant l’affectivité
et débouchant sur un nombre infini d’hypothèses. Une œuvre littéraire exige la
coopération du lecteur comme condition d’actualisation. Pour comprendre le
message, il faut, outre la compétence linguistique, une compétence diversement
circonstancielle, une capacité d’envisager des présuppositions, de réprimer des
idiosyncrasies, et ainsi de suite. George Mounin (16) ne nie pas le fait que la
traduction surtout dans les domaines du théâtre, du cinéma, etc., comporte des
aspects non-linguistiques.
Tout ce que nous avons évoqué ci-dessus
rend une œuvre littéraire difficile à traduire. En effet, trop souvent l’œuvre
littéraire est jugée intraduisible parce qu’on ne peut pas établir le double
exact de l’original. Mais si on prend un tel parti, dit Fortunato Israël, c’est
non seulement nier l’essence même de l’opération traduisante qui repose sur la
différence des idiomes, mais aussi se condamner à l’impuissance en posant que
l’appréhension d’une œuvre littéraire étrangère est impossible si on n’en
connait point la langue (17).
Pour traduire une œuvre littéraire,
Fortunato Israël nous invite dans un colloque sur la liberté en traduction, à
nous approprier le texte à traduire. Cette appropriation, dit Israël, n’est pas
un choix mais elle est imposée par la nature même de l’écriture littéraire.
Pour bien s’approprier un texte, selon lui, il faut tout d’abord internaliser
le message qui est toujours présent, et puis assimiler le style et l’intention
esthétique, c’est-à-dire comprendre tout l’environ socio-culturel, ensuite
faire appel à la créativité : recréer un autre texte qui vous appartient,
qui est conforme à la langue d’arrivée mais qui n’est pas au-delà de
l’original.
Face à tels postulations, comment
est-ce que la machine va aborder ces problèmes de traduction d’un texte
littéraire ?
Comme nous l’avons noté plus haut, le
texte littéraire est considéré comme le plus grand défi de la traduction
automatique. Malgré l’énorme progrès dans le domaine de la traduction
automatique au cours des dernières décennies, il n'y avait aucune chance que
les machines peuvent aider, d’une manière efficace, le domaine de la traduction
littéraire. Cependant, d’après une recherche menée par Toral et Way (2),
l'émergence récente de deux technologies différentes : le livre
électronique et la traduction automatique neuronale, ouvrent une fenêtre
d'opportunité pour explorer l'utilisation de la TA dans le domaine littéraire.
Selon eux, le livre électronique est un marché en pleine croissance et, par
conséquent, les livres sont disponibles en format numérique, y compris les
romans originaux et leurs traductions. Toral et Way (2) affirment que “because the main
resource required to train statistical MT systems is bilingual parallel text,
we are now able to build MT systems tailored to novels”. Ils ont en outre estimé que de tels
volumes on peut avoir des meilleures performances, car on a trouvé que pour que
le moteur statistique de TA fonctionne d’une manière optimale, on doit le
former sur des données similaires auxquelles il est appliqué. La TA neuronale
porte sur une nouvelle approche de la TA statistique qui, introduite récemment,
a déjà montré un grand potentiel car c’est prouvé qu'elle peut atteindre une
meilleure qualité de traduction que la TA précédente basée sur les phrases.
(Phrase based MT).
Selon Toral et Way (4), la TA neuronale a
été montrée pour un certain nombre de paires de langues et de domaines, y
compris la transcription de la parole, le fil de presse et les documents des
Nations Unies. Au-delà de ses performances généralement positives, elle
présente un intérêt particulier pour les textes littéraires. Ses performances
semblent être particulièrement prometteuses pour les textes riches en lexique
qui caractérisent le texte littéraire. Il est également affirmé que la TAN
peut, au lieu de faire une traduction littérale, trouver l'équivalent culturel
dans une autre langue.
Même s’il y a peu de progrès en ce qui
concerne l’usage de l’automatisation dans le domaine littéraire, pourtant nous
l’avons constaté que l'émergence récente de deux technologies
différentes : le livre électronique et la traduction automatique neuronale,
ouvrent une fenêtre d'opportunité pour explorer l'utilisation de la TA dans le
domaine littéraire. A cause de cette émergence, un nouveau NMT appelé PipeNovel
était uniquement construit pour la post-édition dans le domaine littéraire.
Selon une recherche soutenue par European Association of Machine Translation,
la performance de ce logiciel semble prometteuse. (Toral et Way 2018)
Conclusion
Dans l'ère de l'instantanéité, le
logiciel de traduction nous aide à réussir et nous permet de nous affranchir
des principales contraintes de la traduction humaine. Aujourd'hui l’entreprise
et le gens ont l'opportunité de toucher plus facilement aux nouveaux
marchés grâce aux derniers progrès de l'intelligence artificielle et aux
avancées de la recherche et du développement en TM.
Un traducteur traduit en moyenne 2 000
mots par jour pourtant les volumes d'informations publiés sont croissants et
dépassent la capacité des traducteurs humains. Grâce à sa vitesse et à son coût
forfaitaire, la TM permet de traduire des documents qui n'auraient sinon pas
été traduits. Les motivations qui
poussent de plus en plus de traducteurs à acquérir les derniers logiciels de
traduction sont nombreuses.
Après la recherche réalisée par
l'utilisation de PipeNovel pour post-édition des œuvres littéraires, on
s'attend à ce que plus grand nombre d'enquête soient réalisées et beaucoup de
logiciels soient développer pour aider dans le domaine littéraire afin de
faciliter la tâche du traducteur. D’après le résultat de PipeNovel, il y a de
l’espoir que les traducteurs auront des logiciels performants qui peuvent les
accompagner dans leur tâche. Bien que la traduction automatique ne puisse pas
remplacer l’homme, c’est incontestable que les logiciels de traduction figurent
parmi les outils indispensables dans l’activité traduisante.
Œuvres citées
Barthes, Roland. Essais critiques. Paris : Editions
du Seuil, 1964
Boitet, Christian.
« Quelle automatisation de la traduction peut-on réaliser sur les stations
de travail
individuelles ? » Traduction
automatique et traduction assistée. GETA Institut IMAG, Grenoble, 1999.
Catford, J. C. A linguistic theory of translation: an essay
in applied linguistics. Oxford University
Press, 1965.
Depecker, Loïc.
« Mieux comprendre les outils d’aide à la traduction », Langue & Recherche, Délégation générale à la langue
française et aux langues de France, 2015.
Herbulot,
Florence. « La Théorie interprétative ou Théorie du sens : point de vue
d’une praticienne ». Meta, 49(2), 307–315. https://doi.org/10.7202/009353ar 2004.
Hutchins W.
John. and Somers, Harold L., An
Introduction to machine translation, London: Academic Press, 1992.
Israël, Fortunato.
« La notion de liberté en traduction ». Actes du Colloque
International tenu à L’ESIT,
Paris : Didier Erudition, 1991
Lederer, Mariane. Etudes traductologiques. Paris :
Lettres Modernes, 1990.
Lederer, Mariane. La traduction Aujourd’hui. Paris :
Hachette, 1994.
Toral, Antonio. et
al. “Project
PipeNovel: Pilot on post-editing Novels, EAMT: Proceedings of the 21st Annual Conference
of the European Association of Machine Translation, Universidad D’Alacant,
2018.
Toral,
Antonio., Way, Andy. “What Level of Quality Can Neural Machine Translation
Attain on Literary Text?” In Translation Quality Assessment.
Springer 2018
Sitographie
De nouveaux
systèmes de traduction pour surmonter la barrière de la langue sur www.rtflash.fr.18 Oct 2018
Beaudonnet, Laure
« Deep Learning » L’homme prend sa première grosse raclée par la machine en matière de traduction sur www.20minutes.fr 10 Oct. 2018
La traduction
automatique fait des pas de géant sur www.lesechos.fr consulté le 4 mars 2019 www.deepl.com
www.pdf.wondershare.com Logiciels OCR : Top 10 des outils
OCR, Décembre 24, 2018.
www.polilingua.fr/blog « Liste complète des outils TAO
sur le marché ». Des traducteurs aux traducteurs,
Technologie de traduction Juin 1, 2018.
The official website of the DEGEL Jounal is https://www.degeljournal.com
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