Des offres de post-édition adaptées à vos besoins
La traduction automatique neuronale s’invite désormais dans un certain nombre de processus de traduction. Le travail de post-édition qu’elle induit revêt deux formes, l’une dite « légère » et l’autre dite « complète ». En fonction de votre projet et du résultat de la traduction générée automatiquement, nous pourrons définir l’offre qui vous correspond le mieux. Contactez-moi pour en savoir plus.
POURQUOI POST-ÉDITER ?
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.
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 ces dernières années, notamment avec l’émergence et le développement des moteurs de traduction automatique neuronale.
Ces outils ont élargi le champ d’intervention du traducteur, désormais chargé de relire, compléter, réviser et corriger un texte généré automatiquement par un moteur de traduction : ce sont les activités de post-édition.
Les technologies d’intelligence artificielle, qui modifient et bouleversent à la fois la productivité et l’organisation du travail, s’immiscent désormais dans de nombreux corps de métiers et suscitent la polémique.
Dans le secteur de la traduction, les outils de TAO ne font pas débat. Ils permettent simplement de segmenter un contenu pour gagner en lisibilité et de créer ses propres glossaires et mémoires de traduction, autant de gages de productivité.
Les controverses portent sur les outils de traduction automatique neuronale et sur leur capacité à résoudre certaines problématiques techniques ou linguistiques au même titre que le cerveau humain.
Ces outils, qui imitent le processus de traduction humaine au moyen d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et de deep learning (réseaux neuronaux), s’appuient sur des mémoires et des bases de données qui s’alimentent en permanence par de nouvelles sources.
Si la post-édition peut se révéler pertinente pour certains contenus techniques, financiers, ou juridiques, l’intervention du traducteur humain reste indispensable pour saisir les nuances et ambiguïtés linguistiques, et pour vérifier ou assurer la cohérence du résultat généré par la traduction automatique.
En effet, nous le voyons bien en tant que traducteurs : la fiabilité d’une intelligence artificielle est discutable en raison de son incapacité à contextualiser et à tenir compte des finalités d’un contenu : un même terme ou concept sera, dans le même document, traduit d’une manière toujours différente, en dépit de la nécessité d’opter pour une traduction unique aux fins de la cohérence.
À l’inverse, l’IA aura tendance à assigner la même traduction à un terme ou concept pourtant polysémique, sans tenir compte du contexte et de la nécessité de recourir à un autre terme.
En outre, quel que soit le degré de pertinence d’une traduction générée automatiquement, le traducteur humain se heurte encore à diverses incohérences terminologiques, grammaticales et syntaxiques, qu’il reste le seul à pouvoir pallier grâce à ses compétences cognitives.
La post-édition est par ailleurs inadaptée aux contenus qui nécessitent une plume spécifique, humaine ou littéraire, celle qui appelle indéniablement une certaine créativité que seule la cognition humaine pourrait permettre.
Je vous invite à me contacter ci-dessous si vous souhaitez discuter de votre projet de post-édition.