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Des offres de post-édition adaptées

La post-édition est devenue incontournable et revêt deux formes, lune dite « légère » et lautre dite « complète ». En fonction de votre projet et de votre résultat de traduction automatique, nous pourrons définir loffre qui vous correspond le mieux. Contactez-moi pour en savoir plus.

DES POST-ÉDITIONS EN FONCTION DE VOS BESOINS

Image de amjd rdwan

Post-édition légère (Light)

Elle consiste à restituer le sens du texte source, tout en modifiant le moins possible le document cible. Elle se résume à corriger les fautes d’orthographe, les erreurs de grammaire, ou les erreurs de ponctuation, et à identifier les ajouts ou les omissions.

Image de Kendall Ruth

Post-édition complète (Full)

Elle intègre toutes les finalités de la post-édition légère, ainsi que des modifications approfondies. Le but est d’obtenir un résultat similaire à celui d’une traduction humaine, et de répondre aux besoins de cohérence terminologique, et de fluidité syntaxique et stylistique.

Le secteur de la traduction a significativement évolué dernières années, notamment avec l’émergence et le développement d’outils de productivité (TAO, traduction assistée par ordinateur), et de logiciels de traduction automatique (PEMT ou post-édition, une forme de traduction optimisée grâce à des techniques d’intelligence artificielle).

Les logiciels d’intelligence artificielle, qui révolutionnent et bouleversent à la fois la productivité et l’organisation du travail, s'immiscent désormais dans tous les corps de métiers, y compris en dehors du secteur de la traduction.

Dans le secteur de la traduction, les outils de TAO (que lon ne doit pas confondre avec la traduction automatique) ne font pas débat, puisqu’ils permettent simplement au traducteur de segmenter un contenu pour gagner en lisibilité, et de créer ses propres glossaires et mémoires de traduction.

La polémique qui divise beaucoup porte désormais sur les logiciels de traduction automatique et leur capacité à résoudre certaines problématiques au même titre que le cerveau humain.

À ce stade, la post-édition peut se révéler pertinente pour certains contenus techniques, financiers, ou juridiques, grâce à la capacité des technologies d’apprentissage automatique ou de machine learning (lesquelles ont elles-mêmes donné naissance au deep learning), à sappuyer sur des bases de données qui salimentent en permanence par de nouvelles sources.

 

Pourtant, l’intervention du traducteur humain reste aujourdhui indispensable pour vérifier ou assurer la cohérence du résultat d’une traduction automatique, et pour saisir les nuances culturelles propres à certains documents.

En effet, quel que soit le degré de pertinence d’une traduction générée automatiquement, le traducteur se heurte encore à de nombreuses incohérences terminologiques, grammaticales et syntaxiques, qu’il est seul à pouvoir pallier grâce à ses compétences cognitives.

Malgré tout, un gain de productivité peut largement être observé sur certains projets lorsque l’on recourt à la traduction automatique.

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