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DeepL, Google Translate, IA : des traductions rapides… mais à quel prix ?

traduction automatique IA

Aujourd’hui, la traduction automatique et les outils d’intelligence artificielle (IA) comme DeepL, Google Translate ou encore ChatGPT sont de plus en plus utilisés, aussi bien dans un cadre personnel que professionnel. Leur promesse est simple : traduire rapidement et facilement un texte d’une langue à une autre, sans effort humain important. Pourtant, derrière cette apparente efficacité, ces outils soulèvent de nombreuses questions quant à la qualité réelle des traductions produites et aux conséquences de leur utilisation.

Les limites des outils de traduction automatique (DeepL, Google Translate…)

La traduction automatique (TA) permet de convertir un texte ou des paroles d’une langue à une autre en utilisant un programme informatique et sans intervention humaine. Ce processus est donc très simple et rapide d’utilisation, mais il comporte de nombreuses limites :

  • Mauvaise gestion du contexte

Les outils de TA traduisent sans réellement comprendre le contexte, parfois en isolant chaque phrase, ce qui peut entraîner beaucoup d’erreurs de traduction et ainsi altérer la cohérence et le sens global du texte, voire nuire totalement à sa bonne compréhension par les lecteurs cibles.

  • Difficulté avec les expressions spécifiques culturelles

Beaucoup d’expressions, parfois quasiment connues de tous, ne sont pas détectées par les outils de TA qui les traduisent de manière littérale et les dénuent alors de leur sens. En contexte professionnel, de telles incohérences peuvent perdre totalement le lecteur et parfois même l’amener à arrêter sa lecture.

  • Traduction dite « mot-à-mot »

La TA est spécialiste de la traduction « mot-à-mot », c’est-à-dire la traduction littérale, surtout lorsque l’outil n’a pas réussi à comprendre le sens en contexte de la phrase à traduire. Cela a pour conséquences de rendre le texte artificiel ou maladroit et, dans certains cas, de laisser transparaître qu’il s’agit d’une traduction, rendant alors la lecture moins agréable et plus difficile.

  • Ambiguïtés et incohérences lexicales

Contrairement à un traducteur humain, ces programmes traduisent machinalement et sans effectuer de recherches lexicales et terminologiques en contexte, ce qui peut entraîner de nombreuses fautes de sens et un manque d’harmonisation pour un même terme au sein d’un texte. Cela est d’autant plus vrai pour des textes spécialisés où le jargon métier doit impérativement être restitué avec précision, sous peine de nuire à la compréhension du contenu par les lecteurs.

  • Mauvaise adaptation du registre, du ton et du style

Afin de capter l’attention du lecteur et de l’engager sur le plan émotionnel, il est essentiel d’adapter le ton, le registre et le style du texte afin qu’il paraisse le plus humain possible et qu’il soit cohérent avec le message à transmettre. Cependant, la TA produit des textes neutres, sans émotions ni caractère, qui n’ont aucun impact sur le lectorat cible.

  • Risques liés à la confidentialité

Les programmes de TA récoltent toutes les données que nous leur fournissons et celles-ci sont ensuite envoyées sur des serveurs externes. Elles servent notamment à alimenter leur base de données afin d’améliorer les résultats de traduction, mais nous n’avons en réalité aucun contrôle sur le traitement des contenus. Cela peut donc potentiellement entraîner des problématiques juridiques, notamment si des données confidentielles ont été divulguées.

Les limites des IA et les contraintes de la post-édition (ChatGPT…)

Malgré la pensée répandue que les IA traduisent mieux que les outils de traduction automatique, elles comportent en réalité les mêmes limites, à la seule différence que leurs productions paraissent, au premier abord, très structurées et élaborées et donnent alors l’illusion d’une traduction réussie. Par ailleurs, ces traductions sont un calvaire pour les traducteurs humains qui doivent ensuite les retravailler, notamment pour les raisons suivantes :

  • Réécriture des phrases difficile

Comme mentionné dans l’introduction, l’IA produit des phrases grammaticalement et structurellement correctes, ce qui complexifie la reformulation et la modification de celles-ci et rend les erreurs de fond difficiles à repérer. Cela demande au relecteur un effort plus soutenu afin de comprendre la traduction en profondeur et de s’assurer qu’il n’y a pas d’erreurs dissimulées dans ces structures « pompeuses ».

  • Inventions et ajouts

Avez-vous déjà utilisé une IA pour une recherche et remarqué que celle-ci avait inventé de toutes pièces certains éléments de réponse ? En effet, l’IA déteste ne pas savoir répondre et évitera en tout temps de vous contredire. Alors dans une traduction, celle-ci se gardera de vous dire qu’elle n’arrive pas à traduire correctement une phrase ou un terme, ou au contraire, ajoutera des informations dans le texte traduit qui n’apparaissent nulle part dans le contenu à traduire. Le relecteur doit donc être extrêmement vigilant et veiller à vérifier tous les termes spécifiques traduits, ce qui est très chronophage.

Vous l’aurez compris, recourir à la traduction automatique ou à l’IA n’est pas forcément un gain de temps malgré leur simplicité d’utilisation, d’autant plus si un traducteur humain doit repasser derrière. En effet, relire une traduction automatique requiert un effort mental constant, peut fatiguer le relecteur et parfois prendre autant de temps qu’une traduction humaine directe. Cela peut donc influencer la qualité de la lecture ainsi que l’impact sur le public visé.

Autrice : Léa Dupé
Sous la supervision de Gabriel Lang.

Sources :

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