LA TRADUCTION AUTOMATIQUE NEURONALE VA-T-ELLE REMPLACER LES HUMAINS ?

Conférence dans le cadre des Congrès scientifiques mondiaux TimeWorld : TimeWorld expose et anime la connaissance sous toutes ses formes, théorique, appliquée et prospective. TimeWorld propose un état de l'art sur une thématique majeure, avec une approche multiculturelle et interdisciplinaire. C'est l'opportunité de rencontres entre chercheurs, industriels, universitaires, artistes et grand public pour faire émerger des idées en science et construire de nouveaux projets.
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Docteure en langue et civilisation chinoises de l’Inalco, Pascale Elbaz est enseignante-chercheure à l’ISIT, Grande école de l’interculturel et du multilinguisme (Paris-Panthéon- Assas-Université). Elle est responsable du séminaire interculturel transdisciplinaire de l’école. Elle est également chercheure associée à l’IFRAE (Institut français de recherche sur l’Asie de l’Est). Ses recherches se développent dans deux directions : l’analyse du vocabulaire chinois de l’esthétique et de la culture et la pédagogie de la traduction et de la terminologie à l’ère du multilinguisme et des traitements automatiques du langage naturel (TAO, TA). Elle exerce parallèlement en tant que traductrice chinois-français dans l’édition : Le Chant de la Terre chinoise, Photographies de la Chine d’aujourd’hui (2020) ; Histoire illustrée de la peinture chinoise (2021) (Ed. Horizon orientale). Elle est membre de la Research Task Force de la FIT (Fédération internationale des traducteurs) et participe à la rédaction d’articles sur la transformation des métiers de la traduction et sur la formation de la nouvelle génération de traductrices et de traducteurs.

Conférence : La traduction automatique neuronale va-t-elle remplacer les humains ?

Samedi 7 mai 2022, 10h45 - 11h30 — Amphi rouge

Ces dernières années, les progrès de la traduction automatique neuronale ont été fulgurants. Les moteurs de traduction permettent d’obtenir, pour les langues les plus parlées, un résultat « brut de logiciel » (gisting) suffisant pour certains usages (connaître l’idée générale d’un texte, traduire un mode d’emploi…). Pourtant, les résultats se révèlent insuffisants pour les textes spécialisés (médecine, sciences, SHS) ou à haute teneur culturelle. Cette lacune est également avérée dans les combinaisons de langue où les données textuelles ne sont pas suffisantes. Car la traduction automatique neuronale a besoin d’un grand volume de données pour fonctionner efficacement, en l’occurrence des couples de textes sources (dans la langue d’origine) et cibles (dans la langue vers laquelle le texte est traduit). Or, dans la combinaison chinois-français par exemple, ces données sont (encore) rares. Pour pallier cette difficulté, les moteurs passent par une langue pivot : l’anglais. Mais cela n’est pas sans poser de réels problèmes de sens… Comment dès lors se positionner par rapport à ces nouveaux outils nourris par l’IA, comment reconnaître leurs failles et savoir y remédier ? Comment former la nouvelle génération de traductrices et de traducteurs à utiliser l’outil tout en préservant sa liberté de juger et en renforçant sa sensibilité linguistique et son discernement culturel ?