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L’apparition sur la toile en 2017 de nouveaux services de traduction reposant sur des algorithmes d’intelligence artificielle comme DeepL et Google Translate correspond à un nouveau bond en avant en matière de traduction automatique. Ces systèmes récents, comme les systèmes de la génération précédente de traduction automatique statistique et de traduction automatique statistique factorisée, fonctionnent à partir de grands corpus alignés et produisent des résultats dont la qualité est pour certains comparable à certaines traductions humaines. Il s’ensuit que pour produire une valeur ajoutée, le traducteur doit apporter un plus par rapport à la machine. Ce plus peut être inhérent à certains domaines où l’emploi de la machine n’a en soi guère d’intérêt du fait de la dimension essentiellement esthétique de la traduction : c’est le cas des traductions littéraires qui, si de nombreux travaux de traductologie universitaire y prennent appui, ne représentent qu’une petite partie de l’activité de traduction professionnelle existante.
Comme de surcroît la machine permet des gains de productivité de l’ordre de 150 à 200% (certains traducteurs atteignent des rendements de 6000 à 8000 mots par jour), la technique de la post-édition tend à s’imposer de plus en plus dans les industries de la langue, ce que confirme en 2017 la sortie de la norme ISO 18587 (Services de traduction — Post-édition d'un texte résultant d'une traduction automatique — Exigences). Cette technique de post-édition pose un cas de conscience au traducteur : accepter de ne pas être à l’origine de sa propre traduction au profit de la machine.
L’intelligence artificielle est en train de changer le monde et le rapport que les humains entretiennent avec le travail. La biotraduction est-elle en voie d’extinction ?
L'apprentissage automatique (Machine Learning), et notamment les modèles neuronaux ont progressé très rapidement ces dernières années ; leur développement a permis un large éventail d'applications comme la reconnaissance automatique de la parole, la traduction automatique, les filtres anti-spam et les moteurs de recherche. La technologie de l’apprentissage profond a fait faire un pas de géant à la traduction automatique, surpassant les modèles précédents comme la traduction automatique statistique factorisée. Cette évolution correspond à l’arrivée d’un nouvel acteur sur le web depuis 2017, DeepL, dont le succès repose sur l’utilisation de la base de données Linguee, énorme corpus parallèle de traductions humaines de qualité. Depuis qu’ils sont accessibles en ligne, DeepL, Google Translate, Microsoft Translator, Reverso et d’autres acteurs ont aussi changé la relation des usagers à la traduction, rendant une traduction automatique acceptable au plus grand nombre. En témoigne la verbalisation du nom de marque en allemand : “Kannste das mal deepln?” (Peux-tu “deepeliser” le texte ?) popularisée dans un article de l’hebdomadaire d’information allemand Der Spiegel.
La profession de traducteur sera-t-elle un jour supplantée par des algorithmes ? Certains prédisent que oui : c’est notamment le cas d’experts de l’industrie et d’universitaires qui selon un sondage initié par Katja Grace (Future of Humanity Institute, Université d’Oxford) prédisent que l’intelligence artificielle dépassera les humains dans la traduction des langues d’ici 2024. Pour d’autres, le principal obstacle de la machine reste son absence de connaissance du monde et donc de compréhension et d’interprétation de celui-ci : certains textes comme les textes juridiques ou à vocation esthétique restent réfractaires à la traduction automatique. Pour autant les tâches dévolues au traducteur changent et se diversifient : la post-édition supplante la traduction par écrasement dans de nombreux domaines, la localisation nécessite des compétences interculturelles, la mise en page implique la maîtrise d’outils de publication assistée par ordinateur.
Le but de ce colloque organisé par la Faculté des langues et l’Institut de Traducteurs, d’Interprètes et de Relations Internationales (ITIRI) de Strasbourg, l'unité de recherche Linguistique, Langues, Parole (LiLPa) en collaboration avec l’Université du Mans est de confronter informaticiens spécialistes de l’intelligence artificielle appliquée à la traduction, traducteurs professionnels et enseignants de traduction pour réfléchir aux nouveaux développements en intelligence artificielle et à leurs implications dans le métier de traducteur, dans l’enseignement de la traduction et dans l’apport des traducteurs à l’enrichissement des données nécessaires à l’apprentissage des machines. Quels sont les domaines de spécialité qui résistent à la traduction neuronale?
Le colloque aura lieu sur deux jours et consistera dans la présentation d'une sélection de communications et des ateliers sur la post-édition, la traduction audiovisuelle, de jeux-vidéos, la traduction littéraire au sens large (fictionnelle, poétique) et les domaines de spécialité (juridique, technique) en rapport avec la traduction automatique ainsi que la présentation du système de traduction automatique MateCat, la création de corpus parallèles, etc.
Les propositions de communications attendues traiteront des sujets suivants :
L’utilisation de la traduction automatique par les traducteurs professionnels
La post-édition et son enseignement dans les cursus universitaires
L’implication des nouvelles ressources sur l’enseignement en cursus de traduction
Les diverses facettes du métier de traducteur aujourd'hui
La part de créativité dans la traduction automatique
L’apport et les limites de la traduction automatique dans un domaine de spécialité
L’évaluation en traduction automatique, humaine et post-édition
L’exploitation du feedback humain pour améliorer la traduction automatique
L’apport possible de ressources linguistiques à la traduction automatique
Les langues peu dotées (dites "modimes" – les moins diffusées et les moins enseignées) et la traduction automatique
L’évaluation de la productivité en relation avec l'automatisation
Le potentiel des outils de traduction automatique pour l'enseignement/apprentissage de l'écrit de la ou des langue(s) de scolarisation et/ou LVE : activité d’écriture/réécriture par la traduction et ses effets de médiation vers la/les langues impliquées, développement de compétences littératiques transversales.
Les propositions de communication d’un volume d’environ 300 mots en français ou en anglais hors références bibliographiques (format .docx ou .odt) accompagnées de 3 à 6 mots-clefs seront à renseigner sur le site d’ici le 30 avril 2021 au plus tard à l’adresse suivante : http://robotrad2020.sciencesconf.org/
Matinée du jeudi 30 septembre : demi-journée de formations
Les personnes intéressées par une des demi-journées de formation (ateliers 1 & 2) devront apporter leur propre ordinateur portable. Une liaison Internet via eduroam est assurée.
Atelier 1 animé par Loïc Barrault (University of Sheffield / Le Mans Université) :
Traduction automatique neuronale : principe et questionnement actuels, challenges futurs
Atelier 2 animé par Rudy Loock (Université de Lille) :
Les corpus, un outil d'aide à la traduction
Après-midi du jeudi 30 septembre et vendredi 1er octobre : colloque proprement dit (voir Programme)
Droits d’inscription au colloque
ATTENTION! Pas de participation possible sans inscription : du fait du maximum de participants atteint, les inscriptions sont désormais closes
Pour une inscription avant le 15 juin 2021 : 100€ pour l’ensemble du colloque (60€ étudiants et doctorants). Repas et pauses-café inclus (sauf 29 au soir)
Pour une inscription après le 15 juin 2021 : 120€ pour l’ensemble du colloque (80€ étudiants et doctorants). Repas et pauses-café inclus (sauf 29 au soir)
Gratuit pour les étudiants et personnels de l’Université de Strasbourg (à partir de jeudi après-midi). Repas et pauses-café non inclus, pas de participation aux formations du jeudi matin possible.