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Le traducteur, une espèce en voie de disparition ?

Depuis les premières expériences de traduction automatique dans les années 1950, on ne cesse de prédire le triomphe de la machine sur l’homme. Pourtant, les traducteurs n’ont jamais été aussi nombreux. Devenus très performants et à la portée de tous, les systèmes de traduction en ligne n’ont pas tué le métier mais ils l’ont transformé.
Adrià Fruitós for The UNESCO Courier

Joss Moorkens
Professeur associé à l’École de langues appliquées et d’études interculturelles et au Centre ADAPT de l’Université de Dublin, Irlande.

La première expérience publique de traduction automatique remonte à 1954. Menée par des chercheurs d’IBM et de l’université Georgetown de Washington DC, elle devait rendre possible la traduction automatique instantanée de qualité du russe vers l’anglais en quelques années. Depuis cette première tentative, l’idée que les traducteurs pourraient être bientôt remplacés par des machines est devenue banale. En 2018, Microsoft prétendait que ses traductions de communiqués de presse du chinois vers l’anglais étaient d’une qualité comparable à celle de la traduction humaine. Le paradoxe, c’est qu’alors que les systèmes de traduction automatique sont désormais à la portée de tous, le nombre de personnes travaillant dans le secteur de la traduction, soit environ 600 000 personnes dans le monde, n’a jamais été aussi élevé. Dans ce contexte, les professionnels ont-ils vraiment des raisons de s’inquiéter ?

En fait, la situation est plus complexe qu’il n’y paraît. Déjà parce que les traducteurs eux-mêmes ont recours aux aides numériques. Ceux qui travaillent sur des textes répétitifs peuvent utiliser une mémoire de traduction, qui leur permet d’économiser leurs efforts et de réutiliser les traductions de phrases identiques ou similaires à celles déjà traduites. De nombreux traducteurs font appel à la traduction automatique et révisent les textes proposés par la machine. D’autres s’y refusent parce qu’ils jugent que cela fait perdre de l’intérêt à leur travail et que la rémunération est insuffisante. 

Certains textes sont bien sûr traduits par des machines sans aucune intervention humaine. Les volumes des contenus numériques sont tels que les traducteurs ne pourraient de toute façon pas répondre à la demande. Le recours à l’automatisation est généralement lié à la durée de vie d’un texte, ainsi qu’aux conséquences potentielles des erreurs de traduction. La traduction d’une critique de voyage en ligne ou d’un tweet peut être automatisée. En revanche, les textes médicaux ou des documents destinés à être imprimés nécessitent davantage de supervision humaine.

Espoirs déçus

L’un des problèmes, c’est que, dès les débuts, la qualité de la traduction automatique a été surestimée. Or les espoirs placés dans l’automatisation en 1954 ont été déçus. Quant à la qualité de la traduction des communiqués de presse de 2018, elle répondait à des critères d’évaluation très limités. Au cours des dernières années, les technologies ont, il est vrai, beaucoup progressé. Les premiers systèmes étaient fondés sur un ensemble de règles codées à la main et des dictionnaires bilingues. Depuis les années 1990, ils s’appuient sur des traductions humaines existantes pour générer de manière statistique la traduction la plus probable d’une phrase source. Dans les années 2000, la traduction automatique gratuite s’est répandue et, vers 2016, la qualité a fait un bond en avant grâce à la traduction automatique neuronale (TAN). Censés imiter les réseaux neuronaux du cerveau humain, les systèmes de traduction automatique neuronale s’emploient à traduire une phrase de manière vraisemblable sur le plan statistique en se fondant sur des « données d’apprentissage », c’est-à-dire un corpus de phrases sources et leurs traductions humaines.

Accessibles et performants, ces systèmes de traduction en ligne sont devenus très populaires. En 2016, Google annonçait que son système Google Translate produisait pas moins de 143 milliards de mots par jour. Mais leur fiabilité laisse parfois à désirer.

Erreurs et préjugés

Les problèmes les plus courants sont les traductions erronées de noms ou de verbes dans une phrase qui reste cohérente mais dont le sens est complètement différent de celui de la phrase source. Autre écueil : des biais qui peuvent générer des préjugés comme l’emploi des adjectifs « belle », « délurée » ou « sexy » plus volontiers associés au féminin tandis que « raisonnable », « intransigeant » ou « sympathique » seront plus fréquemment liés au masculin.

Ces biais peuvent être très difficiles à repérer, donc à éliminer. Par ailleurs, les mots ambigus qui déconcertaient les premiers systèmes restent un problème. Il est arrivé que des traductions automatiques donnent lieu à des résultats inattendus, ce que les chercheurs appellent des hallucinations, provoquant des emballements médiatiques. Un rapport sorti en 2018 pointait du doigt certaines aberrations de Google Translate, comme la traduction de combinaisons aléatoires de lettres en prophéties religieuses.

L’intention de l’auteur ne peut pas être encodée dans un système automatique

Enfin, l’intention de l’auteur et la visée d’un texte ne peuvent pas être encodées dans un système automatique. Le résultat supprimera la richesse lexicale en privilégiant les mots les plus courants de ses données d’apprentissage. Dans le cas des textes créatifs ou littéraires, la voix de l’auteur se perd dans l’opération.

Réduire les coûts

Malgré toutes ces limites, la traduction automatique est aujourd’hui couramment utilisée, et le travail de révision fait désormais partie intégrante du quotidien de nombreux traducteurs. De bonne qualité et bon marché, elle est parfois intégrée au flux de travail des traducteurs. Indépendants pour la plupart, les traducteurs ne sont pas nécessairement en position de force pour s’y opposer. Le secteur du sous-titrage, par exemple, a largement recours à la traduction automatique afin de réduire les coûts et les délais de production. Mais une révision s’impose car une mauvaise qualité des sous-titres génère souvent des plaintes de la part des spectateurs. En ce qui concerne la littérature, le Dr Ana Guerberof Arenas, maître de conférences au Centre d’études sur la traduction de l’Université du Surrey, au Royaume-Uni, a récemment observé que les lecteurs sont moins captivés par la narration et prennent moins de plaisir à lire des textes en traduction automatique.

Pour résumer, la traduction automatique peut être efficace et utile, avec ou sans intervention humaine. Il existe cependant un risque que les méthodes de travail fortement automatisées ne finissent par rendre le métier de traducteur peu attractif. Or, comme l’a montré Dorothy Kenny, professeure à l’École des langues appliquées et des études interculturelles de l’Université de Dublin (Irlande), la généralisation des machines mettrait en jeu la pérennité même de la traduction, dans la mesure où la traduction automatique repose in fine sur des données et une légitimité que seuls les humains peuvent lui donner.

Traduction : d’un monde à l’autre
UNESCO
avril-juin 2022
UNESCO
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