Abstracts
Résumé
L’essor de la traduction automatique a profondément transformé le secteur de la traduction professionnelle. En confiant aux logiciels la production d’une première traduction de plus en plus convaincante, les spécialistes peuvent désormais se concentrer sur les aspects les plus complexes du texte, notamment les dimensions lexicale et terminologique. Dans le cadre du projet Lingua-Q : IA et post-édition dans la traduction spécialisée plurilingue, l’équipe de l’Osservatorio di Terminologie e Politiche Linguistiche – OTPL (Università Cattolica del Sacro Cuore, Milan) analyse la qualité de la traduction automatique dans une perspective didactique, en vue de proposer une formation à la post-édition destinée aux étudiant·es de sciences linguistiques et de langues, littératures et cultures étrangères.
Cette étude se compose de trois sections principales. Tout d’abord, l’analyse des résultats d’un questionnaire soumis à un groupe d’étudiant·es de master sur leurs attentes et besoins de formation en traduction et post-édition. Ensuite, la constitution d’un corpus de textes en français dans le domaine de la finance durable et éthique traduit à l’aide d’un logiciel de traduction automatique, dont l’évaluation de la qualité a servi à la préparation du matériel didactique. Enfin, la mise en oeuvre d’une séquence didactique pour la promotion d’un emploi responsable des outils de traduction automatique. Les résultats de cette expérimentation mettent en évidence l’importance d’une formation spécifique à la post-édition, désormais considérée comme une compétence essentielle pour les spécialistes de langues.
Mots-clés :
- traduction automatique,
- traduction automatique neuronale,
- post-édition,
- enseignement supérieur,
- terminologie
Abstract
The rise of machine translation has radically reshaped the professional translation sector. Machine translation tools produce a first translation of increasingly convincing quality, whereas specialists can now focus on the most complex aspects of the text, particularly its lexical and terminological dimensions. As part of the project Lingua-Q: AI and post-editing for multilingual and specialised translation, a team of the Osservatorio di Terminologie e Politiche Linguistiche – OTPL (Università Cattolica del Sacro Cuore, Milan) analyses the quality of machine translation from a pedagogical perspective, with the aim of developing post-editing training for students of linguistic sciences and foreign languages, literatures, and cultures.
This study consists of three main phases: 1) the analysis of the results of a questionnaire administered to a group of master’s students to identify their expectations and training needs in translation and post-editing; 2) the compilation of a corpus of French texts in the field of sustainable and ethical finance translated using machine translation tools: the quality of the translations was considered to prepare the teaching materials; 3) the implementation of a teaching sequence to encourage the responsible use of machine translation tools. The results of this study highlight the importance of specific training in post-editing, which is now considered an essential skill for language specialists.
Keywords:
- machine translation,
- neural machine translation,
- post-editing,
- higher education,
- terminology
Appendices
Bibliographie
- Alì, Martina, Silvia Calvi et Klara Dankova (2023). « Qualité de la traduction automatique dans le domaine de la mode durable, du changement climatique et de l’environnement ». Numéro spécial, De Europa, pp. 235-256.
- Bahri, Hossein et Tengku Sepora Tengku Mahadi (2016). « Google Translate as a Supplementary Tool for Learning Malay : A Case Study at Universiti Sains Malaysia ». Advances in Language and Literary Studies, 7, 3, pp. 161-167.
- Bénard, Maud, Geneviève Bordet et Natalie Kübler (2023). « Réflexions sur la traduction automatique et l’apprentissage en langues de spécialité ». Asp – La revue du GERAS, 82, pp. 81-98.
- Bennett, Karen (2007). « Epistemicide! The Tale of a Predatory Discourse ». The Translator, 13, 2, pp. 151-169.
- Bowker, Lynne et Jairo Buitrago Ciro (2019). Machine Translation and Global Research : Towards Improved Machine Translation Literacy in the Scholarly Community. Bingley, Emerald Publishing Limited.
- Cabezas-García, Melania et Pilar León-Araúz (2023). « Machine versus Corpus-Based Translation of Multiword Terms ». Digital Scholarship in the Humanities, 38, pp. 6-16.
- Calvi, Silvia (2024). La collocation en terminologie – Méthodologie de l’extraction semi-automatique et exploitation d’un corpus dans le domaine du commerce international. Paris, L’Harmattan.
- Calvi, Silvia et Klara Dankova (sous presse). « Traduction spécialisée et post-édition : pour une modélisation du processus de gestion des textes ». TermCD, 3.
- Chessa, Francesca, Cosimo De Giovanni et Maria Teresa Zanola, dir. (2014). La terminologia dell’agroalimentare [La terminologie de l’agroalimentaire]. Milan, Franco Angeli.
- Clifford, Joan, Lisa M. Merschel et Joan Munné (2013). « Surveying the Landascape : What is the Role of Machine Translation in Language Learning? ». @tic.revista d’innovació educativa, 10, pp. 108-121.
- Cornell, Rebecca, Julie Dean et Zuzana Tomaš (2016). « Up Close and Personal : A Case Study of Three University-Level Second Language Learners’ Vocabulary Learning Experiences ». TESOL Journal, 7, 4, pp. 823-846.
- EMT (European Master’s in Translation) (2022). EMT Competence Framework. Disponible à : https://commission.europa.eu/education/skills-and-qualifications/develop-your-language-skills/european-masters-translation-emt/european-masters-translation-emt-explained_en [consulté le 30 avril 2025].
- Fiorini, Susanna, Rudy Loock et David ar Rouz (2024). « Formation aux professions langagières et intelligence artificielle ». À tradire, 3, n.p. Disponible à : https://atradire.pergola-publications.fr/index.php?id=548= [consulté le 10 novembre 2025].
- Flöter-Durr, Margarete (2022). « Les limites épistémologiques des techniques numériques actuelles de l’intelligence artificielle en traduction. Epistemological Limits of Current Digital Techniques of Artificial Intelligence in Translation ». Lebende Sprachen, 67, 1, pp. 4-44.
- Frérot, Cécile (2018). « Enseignement de la terminologie appliquée à une formation universitaire professionnalisante : illustration d’une collaboration avec l’Organisation Mondiale de la Propriété Intellectuelle ». Myriades, 4, pp. 33-49.
- Frérot, Cécile, Elisabeth Lavault-Olléon et Lionel Karagouch (2019). « Designing an Authentic Translation Environment for Future Translators : Integrating a Collaborative and Ergonomic Perspective into Translator Training ». InTRAlinea, n.p. Disponible à : https://www.intralinea.org/specials/article/2427 [consulté le 26 avril 2025].
- Grand Dictionnaire Terminologique. Disponible à : https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca [consulté le 26 avril 2025].
- Guidère, Mathieu (2025). « La traduction est morte, vive la traduction ». Journal of Applied Research in Human and Social Sciences, 1, 1, pp. 27-41.
- Hernández Morin, Katell (2023). « L’intégration de la révision et de la post-édition dans la formation en traduction ». MediAzioni, 39, pp. A101-A115.
- ISO 5060 (2024). Translation services – Evaluation of translation output – General Guidance. Disponible à : https://www.iso.org/standard/80701.html [consulté le 6 décembre 2025].
- Jolley, Jason R. et Luciane Maimone (2015). « Free Online Machine Translation : Use and Perceptions by Spanish Students and Instructors », in Aleidine J. Moeller, dir., Learn Languages, Explore Cultures, Transform Lives. Minneapolis, Central States Conference on the Teaching of Foreign Languages, pp. 181-200.
- Kilgarriff, Adam et al. (2014). « The Sketch Engine : Ten Years On ». Lexicography, 1, pp. 7-36.
- Kübler, Natalie, Alexandra Mestivier et Mojca Pecman (2022). « Using Comparable Corpora for Translating and Post-Editing Complex Noun Phrases in Specialized Texts », in Sylviane Granger et Marie-Aude Lefer, dir., Extending the Scope of Corpus-Based Translation Studies. Londres, Bloomsbury Publishing, pp. 237-266.
- Kübler, Natalie et al. (2024). « Translating and Post-Editing Machine Translation in Specialised Context. Do We Still Need to Train Specialized Translators? », in Groupe d’Étude et de Recherche en Anglais de Spécialité (GERAS), 45e colloque du Geras. Winterthur, Suisse, n.p. Disponible à : https://geras2024.sciencesconf.org/data/pages/_GERAS45_book_of_abstracts.pdf [consulté le 6 décembre 2025].
- L’Homme, Marie-Claude, Elizabeth Marshman et Antonio San Martín (2022). « Environment Terms and Translation Students. A Reading Based on Frame Semantics ». Babel, 68, 1, pp. 55-85.
- Maniez, François (2017). « An Appraisal of Recent Breakthroughs in Machine Translation : The Case of Past Participle-Based Compound Adjectives in ESP ». Asp – La revue du GERAS, 72, pp. 29-48. Disponible à : https://journals.openedition.org/asp/5059 [consulté le 6 décembre 2025].
- Mattioda, Maria Margherita et Ilaria Cennamo (2022). « La traduzione automatica neurale : uno strumento di sensibilizzazione per la formazione universitaria in lingua e traduzione francese [Traduction automatique neuronale : un outil de sensibilisation pour l’enseignement supérieur en langue et traduction française] ». Numéro spécial, De Europa, pp. 307-335.
- O’Brien, Sharon (2007). « An Empirical Investigation of Temporal and Technical Post-Editing Effort ». Translation and Interpreting Studies, II, 1, pp. 83-136.
- O’Neill, Errol M. (2019). « Online Translator, Dictionary, and Search Engine Use Among L2 Students ». CALL-EJ : Computer-Assisted Language Learning-Electronic Journal, 20, 1, pp. 154-177.
- Peraldi, Sandrine (2016). « De la traduction automatique brute à la post-édition professionnelle évoluée : le cas de la traduction financière ». Revue française de linguistique appliquée, XXI, pp. 67-90.
- Petit Robert (2025). [Version numérique]. Disponible à : https://petitrobert.lerobert.com [consulté le 6 décembre 2025].
- Popel, Martin et al. (2020). « Transforming Machine Translation : A Deep Learning System Reaches News Translation Quality Comparable to Human Professionals ». Nature Communications, 11, n.p. Disponible à : https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9 [consulté le 26 avril 2025].
- Pym, Anthony (2018a). « Will Machine Translation Replace Human Translators? », in François Grin et al., dir., The MIME Vademucum, Mobility and Inclusion in Multilingual Europe. Grandson, Artgraphic Cavin SA, pp. 144-145.
- Pym, Anthony (2018b). « Should Machine Translation Be Used When Providing Public Services? », in François Grin et al., dir., The MIME Vademucum, Mobility and Inclusion in Multilingual Europe. Grandson, Artgraphic Cavin SA, pp. 152-153.
- Pym, Anthony (2018c). « What Are the Best Ways of Working With Machine Translation? », in François Grin et al., dir., The MIME Vademucum, Mobility and Inclusion in Multilingual Europe. Grandson, Artgraphic Cavin SA, pp. 160-161.
- Raus, Rachele (2024). « Deep learning e traduzione intralinguistica : riformulare i testi della pubblica amministrazione in modo inclusivo [Deep learning et traduction intralinguistique : reformuler les textes d’administration publique de manière inclusive] ». Studi italiani di linguistica teorica e applicata, LII, pp. 350-367.
- Schumacher, Perrine (2019). « Avantages et limites de la post-édition ». Traduire, 241, n.p. Disponible à : https://journals.openedition.org/traduire/1887 [consulté le 30 avril 2025].
- Schumacher, Perrine (2025). « Exploration des répercussions de la TA neuronale sur la langue cible après post-édition en contexte d’apprentissage : qu’en est-il du post-editese? ». Langages, 237, 1, pp. 109-130.
- Vidrequin, Magali (2023). « Le traducteur automatique comme outil du traducteur indépendant spécialisé en médecine ». Journal of Data Mining and Digital Humanities, Vers une robotique du traduire, n.p. Disponible à : https://jdmdh.episciences.org/10863 [consulté le 30 avril 2025].
- Villa, Maria Luisa (2016). La scienza sa di non sapere per questo funziona [La science sait qu’elle ne sait pas, c’est pourquoi elle fonctionne]. Milan, Guerini.
- Villa, Maria Luisa, Maria Teresa Zanola et Klara Dankova (2022). « Langages et savoirs : intelligence artificielle et traduction automatique dans la communication scientifique ». Numéro spécial, De Europa, pp. 107-127.
- White, Kelsey D. et Emily Heidrich (2012). « Our Policies, Their Text : German Language Students’ Strategies With and Beliefs About Web-Based Machine Translation ». Die Unterrichtspraxis, 46, 2, pp. 230-250.
- Zanola, Maria Teresa (2014). « Attività terminologica e fonti di documentazione ieri e oggi : problemi e metodi [Activité terminologique et sources de documentation hier et aujourd’hui : problèmes et méthodes] ». Mediazioni, 16, pp. 1-16.
- Zanola, Maria Teresa (2018). Che cos’è la terminologia? [Qu’est-ce que la terminologie?]. Rome, Carocci.
- Zanola, Maria Teresa (2021). « Terminologie diachronique : méthodologies et études de cas. Introduction ». Cahiers de Lexicologie, 118, pp. 13-21.
