Interprétation

L’intelligence artificielle traduit-elle vraiment votre message ?

L’intelligence artificielle peut-elle vraiment traduire votre message ?

La question mériterait peut-être d’être posée autrement.

Car oui, l’intelligence artificielle peut traduire. Les outils de traduction automatique aussi. Et, il faut bien le reconnaître, ils ont considérablement progressé. Il suffit de se souvenir de certaines traductions automatiques d’il y a quelques années pour mesurer le chemin parcouru. Des phrases parfois grammaticalement étranges, des expressions qui perdaient tout leur sens, des textes qui semblaient avoir été assemblés mot après mot plutôt qu’écrits dans une véritable langue.

Aujourd’hui, le résultat peut être tout autre. Une traduction automatique peut être fluide, naturelle, parfois même suffisamment convaincante pour que l’on oublie qu’elle n’a pas été produite par un humain. Surtout pour les personnes dont la traduction ce n’est pas le métier.

Alors, peut-être que la question n’est plus vraiment de savoir si l’intelligence artificielle est capable de traduire.

La question serait plutôt de savoir ce qu’elle traduit réellement.

Est-ce qu’elle traduit les mots ? Le sens ? L’intention derrière le texte ? Le ton que vous avez choisi ? Tout ce que vous ne dites pas explicitement, mais que votre lecteur est pourtant censé comprendre ?

Lorsqu’on travaille avec les langues, les réponses sont rarement aussi simples qu’on pourrait le souhaiter.

Un texte n’est jamais seulement une succession de mots. JAMAIS. Retenez cela bien.

Il serait facile de prendre une phrase, de la confier à un outil de traduction et de constater que le résultat est parfaitement correct. La grammaire est respectée, la syntaxe fonctionne et, dans certains cas, la formulation paraît même très naturelle.

Pourtant, cela ne suffit pas toujours à faire une bonne traduction. Car traduire c’est aussi comprendre pourquoi cette phrase existe, à qui elle s’adresse et quelle place elle occupe dans l’ensemble du message.

〉Un texte marketing ne cherche pas simplement à transmettre une information. Il doit donner envie, créer une impression, parfois convaincre sans même en avoir l’air.
〉Un contenu institutionnel peut avoir pour objectif de rassurer ou d’expliquer avec précision.
〉Une application impose souvent des contraintes d’espace qui obligent à réfléchir autrement aux formulations.
〉Sur un site internet, il faut également tenir compte de l’expérience du lecteur, de la structure des pages et, selon les projets, des enjeux liés au référencement (le SEO).
〉Et puis il y a les textes publicitaires, pour lesquels une traduction parfaitement fidèle peut paradoxalement donner un résultat catastrophique, qui ne fonctionne pas du tout dans une autre langue ou une autre culture.

C’est à cet endroit que le travail de traduction dépasse largement la simple transposition des mots.

Une machine ne connaît pas votre réunion d’hier

Imaginez que vous veniez de terminer une réunion avec votre équipe. Vous avez parlé de votre stratégie, de votre marque, de vos clients et de la manière dont vous souhaitez être perçu. Vous avez peut-être longuement discuté d’un mot, d’une expression ou d’une nuance qui vous semblait essentielle.

Quelques heures plus tard, vous transmettez votre texte à un outil de traduction. Quel est le problème ? Et bien, l’outil, lui, ne sait rien de cette conversation.

Il ne sait pas pourquoi vous avez choisi cette expression plutôt qu’une autre. Il ne connaît pas nécessairement l’histoire de votre marque, ni les discussions qui ont accompagné la rédaction du texte. Il ne sait pas qu’un mot en apparence très simple a été choisi avec soin, parce qu’il correspond exactement à la manière dont vous souhaitez vous adresser à votre public.

Il reçoit le texte mais pas le contexte ni la situation.

Or, dans une traduction, ce qui entoure les mots a souvent autant d’importance que les mots eux-mêmes. Le secteur dans lequel vous évoluez, votre public, votre culture d’entreprise, le contexte dans lequel le texte sera lu, mais aussi l’objectif qui se trouve derrière chaque formulation peuvent modifier profondément la manière dont une phrase doit être traduite.

C’est notamment là que l’intervention humaine conserve toute sa valeur.

Non pas parce qu’il faudrait opposer systématiquement l’humain à la technologie, mais parce qu’un outil, aussi performant soit-il, doit encore être utilisé avec discernement. Et surtout, son résultat doit pouvoir être compris, questionné et vérifié. Et le discernement est une caractéristique intrinsèque à l’être humain.

Quand la traduction automatique devient une base de travail

Aujourd’hui, il n’est plus rare de recevoir des contenus qui ont déjà été traduits par un outil. Une entreprise peut utiliser une solution de traduction automatique en interne, intégrer de l’intelligence artificielle à son processus de création de contenu ou simplement demander à un outil de produire une première version.

Dans certains projets, cette première version peut être tout à fait exploitable.

Mais une base de travail n’est pas nécessairement une version prête à être publiée. Une base de travail est un brouillon, un draft, un brief, un support.

C’est là qu’intervient la post-édition, communément appelée révision. Le texte produit automatiquement est repris et confronté au document source. On vérifie le sens, les formulations, la terminologie, la grammaire et le niveau de langue. On s’assure également que le ton correspond bien à celui de l’entreprise et que le texte fonctionne réellement pour le public auquel il est destiné.

Selon les projets, ce travail peut être relativement léger. Dans d’autres cas, il demande beaucoup plus de temps que prévu. Tout dépend notamment de la qualité du texte initial, de la complexité du contenu et du niveau d’exigence attendu.

Car il y a une réalité dont on parle parfois moins : lorsqu’une traduction automatique est mauvaise, sa correction ne consiste pas toujours à remplacer quelques mots ici et là. Il faut parfois revenir au texte source, comprendre ce qui a été mal interprété et reconstruire entièrement certaines phrases. Il faut tout refaire, de A à Z. Où est donc, dans ces cas-là (qui sont nombreux) la valeur ajoutée de la machine ?

À ce stade, la post-édition peut demander presque autant d’attention qu’une traduction réalisée directement par un professionnel.

Et si l’enjeu n’était pas de choisir entre l’IA et l’humain

Je me méfie un peu des oppositions trop simples.

Dans notre métier comme dans beaucoup d’autres, les outils évoluent, et notre manière de travailler évolue avec eux. La technologie fait désormais partie de notre environnement professionnel, et il serait difficile de prétendre le contraire.

La question me semble donc moins être de savoir s’il faut accepter ou refuser ces nouveaux outils que de comprendre ce que nous pouvons raisonnablement leur demander. Une intelligence artificielle peut nous faire gagner du temps sur certaines étapes. Elle peut proposer une première formulation, faciliter certaines recherches ou aider à travailler sur de grands volumes de contenu. Utilisée au bon endroit, elle peut devenir un véritable soutien.

Mais elle ne dispense pas de réfléchir.

〉Car il faut toujours quelqu’un pour regarder le texte et se demander si, au-delà de la correction apparente, il dit vraiment ce qu’il doit dire.
〉Quelqu’un pour remarquer qu’une phrase est parfaitement correcte, mais qu’elle ne correspond pas au ton de la marque.
〉Pour voir qu’un mot est juste dans le dictionnaire, mais qu’il ne sera pas naturellement utilisé par le public auquel on s’adresse.
〉Pour comprendre qu’une formulation, pourtant fidèle en apparence, a légèrement déplacé le sens du texte original.
〉Et parfois, pour décider simplement qu’il vaut mieux reprendre tout un passage.

Alors, l’intelligence artificielle traduit-elle vraiment votre message ?

Oui, dans une certaine mesure.

Elle peut traduire vos mots avec une efficacité qui aurait été difficile à imaginer il y a encore quelques années. Dans certains contextes, elle peut même produire un résultat immédiatement utilisable.

Mais un message ne se résume jamais tout à fait à ses mots. Il y a ce que vous voulez dire, bien sûr, mais aussi la manière dont vous souhaitez le dire. Il y a votre ton, votre identité, votre culture, votre public et le contexte dans lequel votre texte sera découvert.

Tout cela ne disparaît pas simplement parce que le texte change de langue.

C’est peut-être là que se trouve aujourd’hui une partie essentielle de la valeur de l’expertise linguistique. Non pas dans le refus de la technologie, mais dans la capacité à l’utiliser au bon moment et avec le recul nécessaire.

Savoir quand lui faire confiance. Savoir quand relire attentivement. Savoir quand intervenir. Et surtout, savoir reconnaître le moment où il faut reprendre entièrement la main.

 

Le sujet de l’IA dans la traduction ne s’arrête évidemment pas là. Tarifs, confidentialité, protection des données, interprétation… autant de questions qui méritent d’être abordées à leur tour. Ce sera pour de prochains articles.