Post-édition et traduction humaine en contexte académique: une étude empirique

Abstract

Plus que jamais, le traducteur doit acquérir de nouvelles compétences s’il veut être en phase avec les évolutions technologiques récentes et à venir. Depuis 2017, la demande en post-édition (PE) de traduction automatique (TA) ne cesse de croître et cette tâche se voit confiée essentiellement à des traducteurs. Si les progrès accomplis par la TA neuronale par rapport à la TA statistique sont indéniables, qu’en est-il de la qualité finale d’une PE par rapport à celle d’une traduction humaine (TH) ? Pour le savoir, nous avons mené une expérience contrôlée avec des étudiants en traduction pour la combinaison de langues anglais-français. Dans cet article, nous présentons les résultats de l’analyse comparative du corpus après qu’il a été soumis à une évaluation humaine. Nos résultats révèlent notamment un meilleur taux de réussite en PE de TA neuronale par rapport aux deux autres méthodes (TH et PE de TA statistique), ainsi qu’un effet nivelant de la PE de TA neuronale.