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If you talk to a man in a language he understands, that goes to his head. If you talk to him in his own language, that goes to his heart.

10 raisons pour lesquelles la traduction automatique ne remplacera jamais les traducteurs humains !

10 raisons pour lesquelles la traduction automatique ne remplacera jamais les traducteurs humains

En 2017, Google a annoncé le lancement d'un système de traduction automatique neuronale (GNMT pour Google Neural Machine Translation) et a déclaré ce qui suit : "les traductions humaines et Google Neural Machine sont presque impossibles à distinguer". Cependant, Google Translate ne peut toujours pas fournir une traduction intelligible de textes un peu plus complexes que le langage courant.

Copiez et collez une partie d'un texte littéraire étranger ou d'un texte marketing et traduisez-le dans votre langue maternelle en utilisant Google Translate et vous verrez ce que nous voulons dire.

D'autre part, des rumeurs circulent selon lesquelles les machines remplaceront bientôt les traducteurs humains (en fait, les programmeurs ont promis d'éliminer les barrières linguistiques il y a plus de 60 ans, lorsque le premier procédé de traduction automatique a été inventé).

Certaines personnes croient vraiment que cet avenir est proche. Pas étonnant que les grandes entreprises puissent vous faire croire en n'importe quoi, c'est un pouvoir irrésistible du marketing.

À notre avis, le principal problème de l'industrie de la traduction moderne est une mauvaise compréhension du rôle de la traduction automatique ou une fausse représentation délibérée de la TA (traduction automatique) comme panacée technologique pour remédier aux conséquences de la chute de la Tour de Babel.

En fait, les technologies informatiques, y compris les logiciels de traduction automatique, ne sont rien d'autre que des outils conçus pour aider les traducteurs dans leurs tâches de routine, alors que certains individus et entreprises tentent de vendre le résultat de la traduction automatique comme un produit prêt à l'emploi.

Imaginez un fabricant de matériaux de construction vendant des briques, des poutres de bois, des pelles, des truelles et du ciment. Imaginez maintenant que cette entreprise essaie de vous convaincre que ce matériel est la maison de vos rêves ! Supposons que vous ayez acheté toutes ces choses et que, lorsque l’hiver arrive, vous compreniez qu'il vous faut quelque chose de plus qu'un tas de briques et quelques poutres pour appeler ça une maison.

Il en va de même pour la traduction automatique. Ce procédé fournit un tas de briques qui peut ressembler à une maison pour le public non averti. Néanmoins, il y a un autre problème : les clients de la traduction n'ont souvent pas les compétences nécessaires pour comprendre qu'ils ont acheté un tas de briques au lieu d'un bâtiment clé en main.

Voici donc pourquoi la traduction automatique et les raisons pour lesquelles elle ne remplacera jamais les traducteurs professionnels humains.

Les machines traduisent les mots, les humains traduisent les idées

Les machines sont programmées pour suivre certains algorithmes. Dans le cas de la traduction automatique, elles s'en tiennent à des algorithmes inter-langages développés par l'homme pour convertir une ligne de mots d'une langue dans une autre en utilisant des dictionnaires et des règles de grammaire. Cependant, la traduction n'est pas une simple conversion de mots d'une langue dans une autre. La traduction est un processus plus complexe. Par conséquent, peu importe la qualité de l'algorithme, les machines ont un gros inconvénient : elles ne peuvent pas saisir l'idée qui se cache derrière le texte.

Les machines ne peuvent pas identifier et corriger les erreurs de traduction

L'erreur est humaine, mais que se passe-t-il lorsqu'un moteur de traduction automatique (TA) trouve une erreur dans le texte source ? Nous pouvons vous le dire : la TA transfère cette erreur dans le texte cible, car elle ne peut pas distinguer le vrai du faux (erreurs sémantiques, termes erronés, déclarations erronées et contradictoires, etc.). Même si certains algorithmes peuvent traiter les fautes de frappe les plus fréquentes, les traducteurs humains, eux, peuvent identifier et corriger ces erreurs en cours de traduction.

Les machines ne peuvent pas transmettre les émotions

Les messages émotionnels comme pour le marketing et la publicité, nécessitent une approche spécifique appelée "transcréation". Les traducteurs doivent trouver un équivalent adéquat dans la langue cible et parfois même reconstruire la phrase, le paragraphe ou le texte entier à partir de zéro en utilisant des mots différents de ceux du texte original pour obtenir une réponse identique ou similaire du public cible. Dans ce cas, les traducteurs doivent trouver et utiliser les mots et structures inhérents à une langue et une culture donnée. Pour ce faire, les linguistes doivent avoir une compréhension approfondie des langues (source et cible) et des cultures. Comme vous l'avez déjà deviné, les moteurs de traduction automatique ne peuvent pas et ne pourront probablement jamais le faire.

Même les méthodes statistiques appliquées par les solutions de TA avec le nombre croissant de textes bilingues relativement bons disponibles au public, ne permettront pas de résoudre ce problème car le nombre de contextes possibles est littéralement infini, alors que les modèles statistiques appliqués aux langues ne prévoient qu'une partie infime de ces cas.

Les machines ne peuvent pas utiliser les transformations de traduction

Nous n’allons pas approfondir la théorie de la traduction ici, mais il existe un certain nombre de transformations spécifiques utilisées par les linguistes lors de la traduction (le nombre varie selon l'école et les théories linguistiques). Elles couvrent divers aspects allant de la grammaire à la syntaxe en passant par la lexique et la sémantique. Ces transformations sont utilisées en corrélation avec le contexte et leur application correcte est le résultat d'un effort intellectuel et d'une analyse approfondie du texte par un traducteur. L'intelligence artificielle, dans sa forme actuelle, est incapable de telles transformations, car les processus interlinguistiques complexes comportant de nombreuses variables ne peuvent être exprimés par des algorithmes programmés.

Les machines peuvent difficilement voir la différence entre les homonymes

Comme vous le savez, les homonymes sont les mots qui ressemblent à un autre mot ayant une signification différente.
Voici 2 exemples de paires d'homonymes :

  • adresse (à qui parler)/adresse (lieu)
  • courant (en cours)/courant (débit d'eau)

En règle générale, nous comprenons le sens contextuellement, voire intuitivement avec notre connaissance linguistique. Les TA peuvent gérer quelques homonymes simples. Cependant, la probabilité d'erreur augmente considérablement en raison des homonymes entre langues que nous appelons les "faux amis du traducteur". Ce terme se rapporte aux homophones interlinguistiques en particulier (mots qui se ressemblent mais qui ont des significations différentes dans diverses langues).

Ces faux amis peuvent donner lieu à des traductions drôles, voire offensantes, comme c'est le cas du mot "preservative" en anglais, qui signifie "additif alimentaire de conservation (conservateur)" et de "презерватив". (qui se lit aussi comme "conservateur") qui signifie "préservatif" en russe !

Comme vous pouvez le voir, la TA peut facilement fausser la traduction, mais les traducteurs humains peuvent identifier ces points discutables et fournir une traduction précise.

Les machines ne peuvent pas traduire les lacunes linguistiques (ou lacunes lexicales)

Les lacunes sont les mots qui existent dans certaines langues mais qui n'ont pas d'analogues directs dans d'autres langues. Ce terme est étroitement lié à l'identité culturelle et aux spécificités locales. Les lacunes sont traduites soit par translittération avec explication en note de bas de page, soit par une combinaison de mots ou de phrases qui peuvent être perçus par le public cible sans déformer le sens de l'original.

En voici un exemple :
Lagom (suédois)
Ce mot est difficile à définir, mais il signifie quelque chose comme "Pas trop, et pas trop peu, mais juste ce qu'il faut".

Les machines ne peuvent pas inventer de nouveaux termes

De nos jours, de nouvelles technologies sont inventées presque chaque mois. Les nouvelles technologies inventent souvent de nouveaux termes pour décrire de nouveaux procédés qui n'existaient pas auparavant. La "chaîne de blocs" (Blockchain) est un bon exemple de technologie qui produit de nouveaux termes.  En raison de la mondialisation, le contenu lié à ces technologies doit être traduit dans plusieurs langues. C'est une tâche complexe et très importante que de traduire les nouveaux termes de la bonne manière en tenant compte de toutes les caractéristiques propres à l'industrie de cette nouvelle technologie.

Les machines ne seront guère capables de traduire de nouveaux mots, car ce travail nécessite une analyse approfondie des nouvelles technologies, la recherche de documents de référence et enfin la réinvention d'un nouveau terme dans une autre langue en utilisant souvent une approche créative même pour les concepts techniques.

Les machines ne peuvent pas comprendre les subtiles interconnexions entre les mots dans l’ensemble d’un texte

Parfois, la signification d'un seul mot ne peut être comprise qu'à travers le contexte. Il peut être expliqué dans le paragraphe suivant, en plusieurs phrases dispersées dans le texte ou même dans un autre document utilisé comme référence. Les machines ne peuvent pas voir le lien entre ces mots et l'ensemble du texte, du moins à l'heure actuelle.

Les machines ne peuvent pas transmettre la véritable beauté des œuvres littéraires

La capacité à utiliser les moyens d'expression d'une langue, à combiner les mots et à inventer de belles métaphores pour évoquer des émotions fortes est un don rare et, dans certains cas, est le résultat du travail créatif d'un écrivain. Seuls les meilleurs auteurs peuvent utiliser le véritable pouvoir des mots pour éclairer l'esprit de leurs lecteurs et seuls les meilleurs traducteurs peuvent recréer le même effet dans une autre langue.  Même si les machines ont le potentiel de remplacer les humains dans certaines sphères, la traduction littéraire restera le privilège exclusif des meilleurs traducteurs humains pendant des décennies, voire des siècles, à venir.

Les machines ne remplaceront que les "traducteurs" qui traduisent comme des machines

Le développement des technologies de traduction automatique et le nombre croissant de personnes pouvant parler plusieurs langues ont conduit à l'idée fausse que la traduction n'est pas une profession et que toute personne bilingue peut être traducteur.

En fait, si vous possédez un bon appareil photo, cela ne fait pas de vous un photographe professionnel. Par analogie, le fait de connaître deux langues ou d'utiliser un moteur de traduction automatique ne fait pas de vous un traducteur.

Je pense qu'il ressort clairement des points ci-dessus que la traduction requiert des connaissances spécifiques et un ensemble de compétences qui ne peuvent être acquises que par l'apprentissage (l'enseignement supérieur en particulier) et l'expérience.

Néanmoins, avec la demande croissante de services de traduction, la tentation est grande de prendre une part du "gâteau de la traduction". C'est ainsi qu'un grand nombre d'amateurs se disent traducteurs après avoir traduit quelques articles pour WikiHow et offert des "services de traduction de haute qualité" pour 5 dollars sur Fiverr, UpWork et d'autres portails d'enchères similaires.

Cependant, les professionnels comprennent l'importance d'une traduction de qualité et engagent des traducteurs professionnels qui ont les connaissances et les compétences nécessaires pour les aider à faire connaître leurs entreprises sur les nouveaux marchés. Et nous sommes sûr que le nombre d'entrepreneurs qui prennent la traduction au sérieux va augmenter.

Mais, pour travailler avec de tels clients, un traducteur doit se développer professionnellement et toujours garder à l'esprit que les traducteurs qui produisent les mêmes traductions de mauvaise qualité que les machines, seront inévitablement remplacés ces mêmes machines.

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