# LES ENJEUX DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE :
ENSEIGNER ET APPRENDRE A TRADUIRE SANS
ORDINATEUR – UTOPIE OU DEFI ?

## Resumé

Dans le domaine de la didactique de la traduction professionnelle, les outils de traduction automatique font partie intégrante de l'enseignement et de l'évaluation depuis de nombreuses années. Plus les outils de traduction automatique se sont développés et sont devenus indissociables des métiers de la traduction, plus l'enseignement s'est appuyé sur l'utilisation de ces outils. En conséquence, il est devenu de plus en plus difficile d'évaluer l'authenticité des traductions et la compétence réelle de l'étudiant. Ces questions sont devenues particulièrement pertinentes pendant et après la pandémie du Covid-19 et l'arrivée des systèmes de traduction neuronale lorsque les étudiants se sont habitués à faire leurs traductions à l'aide des outils de traduction automatique. Cet article présente les résultats d'une recherche visant à évaluer les traductions du français vers le slovène faites par les étudiants sans ordinateur, comparées à des traductions effectuées à l'aide d'outils de traduction automatique. Les résultats sont intéressants et ouvrent certaines pistes de réflexion sur les méthodes d'enseignement à appliquer.

**Mots clés :** didactique de la traduction, traduction automatique, intelligence artificielle, évaluation en traduction, TA neuronale

## Abstract

### The Challenges of Artificial Intelligence: Teaching and Learning to Translate Without Computers – Utopia or Opportunity?

In the field of translation didactics, computer-assisted and machine translation tools have long been an integral part of translator training and the assessment of translation competence. The more such translation tools have become developed, the more prominent role they have been assigned not only in professional translation practices, but also in translator training. As a result, assessing the authenticity of students' translations and their actual translation competence has become increasingly difficult. These issues have become particularly challenging during the Covid-19 pandemic. The advent of generative AI translation tools has resulted in students' excessive and uncritical reliance on these tools. This paper presents the findings of a case study whose aim was to compare and assess student translations from French into Slovene made without computers with translations generated with the assistance of computers and the full range of functionality that this affords. The results are highly informative and reveal a number of points that merit reflection on the teaching methods in translator training.

**Keywords:** translation didactics, machine translation, artificial intelligence, translation assessment, generative AI translation tools
# 1 Introduction

La révolution numérique et l'informatisation des services linguistiques ont profondément changé le secteur des métiers de la traduction. En l'espace d'une décennie, les traducteurs automatiques sont passés du statut d'outils obscurs et maladroits à celui d'outils fiables et largement utilisés qui augmentent considérablement la productivité, réduisent les coûts et permettent à de nombreux utilisateurs ne maîtrisant pas la langue d'accéder à des contenus en langue étrangère et de communiquer dans cette langue. Les progrès incontestables de la traduction automatique (TA) depuis l'arrivée de la TA neuronale obligent les formations universitaires à s'adapter et à repenser leur façon de former les étudiants aux futurs métiers de la traduction.

A l'heure actuelle, de nombreuses études, recherches et expériences en matière de TA et, notamment, de l'enseignement de la TA permettent d'imaginer l'ampleur des enjeux (Loock, 2019 ; Massey et Ehrensberger-Dow, 2017 ; Moorkens, 2018 ; Faria Pires, 2018 ; Guerberof Arenas et Moorkens, 2019 ; Martikainen, 2019). Les questions se multiplient et les pistes de réflexion sont nombreuses. Néanmoins, il incombe à chaque institution de formation et à chaque formateur de trouver et appliquer les méthodes les plus adaptées à leur situation d'enseignement, en fonction du profil des étudiants, du niveau d'études, des langues enseignées et d'autres spécificités propres à la formation.

Dans cet article, nous présentons les résultats d'une recherche visant à évaluer la faculté des étudiants en troisième année de licence à traduire sans outils de TA par rapport aux traductions faites avec des outils de TA. L'idée de l'analyse est née de l'observation de plusieurs générations d'étudiants en licence et, tout particulièrement, de la génération ayant étudié à distance pendant la pandémie du Covid-19. Pour cette génération, nous avons constaté une forte dépendance à l'égard des outils de TA, qui se traduisait principalement par une attitude non critique à l'égard de la qualité de leurs traductions et une confiance excessive dans leur capacité à réviser les traductions réalisées à l'aide d'outils informatiques. L'observation de cette génération nous a amenés à différentes questions : Faudrait-il repenser les compétences de traduction en fonction des progrès de la TA neuronal ? Comment préparer les étudiants aux futures réalités du secteur de la traduction et quelles compétences développer ? Autoriser, limiter ou interdire le recours à la TA lors des examens ? Et finalement, comment évaluer les réelles compétences de traduction d'un étudiant qui traduit avec les outils de TA ?

# 2 La didactique de la traduction face à la traduction automatique neuronale

Les développements technologiques ont eu un impact significatif sur la profession de traducteur dès l'arrivée des outils informatiques et l'avènement d'internet. Parallèlement à l'informatisation des métiers de la traduction dans les années 1990 et 2000, les progrès de la traduction automatique et son intégration dans les institutions et entreprises internationales ont progressivement modifié les conditions de travail des traducteurs et les exigences en matière de maîtrise des outils de traduction. Ainsi, depuis les années 2000, les employeurs – agences de traduction, grandes entreprises, organisations internationales – s'attendent à
ce que les traducteurs maîtrisent les technologies de traduction et font des qualifications formelles une condition d'embauche. *Force est de constater que les employeurs de traducteurs, tels que les organisations internationales, relèvent globalement une différence notable entre les traducteurs diplômés et les autres, en faveur des premiers*, constate Christine Durieux (Durieux, 2005, 36). L'enjeu est double car, d'une part, les employeurs commencent à exiger des candidats une formation spécifique voire un diplôme d'études supérieures et, d'autre part, les formations sont censées répondre à cette exigence et former leurs étudiants aux réalités en matière de la traduction pratique dans de nombreux secteurs.

Le grand changement qui s'est produit avec les progrès de la TA neuronale a imposé au secteur de la traduction, en l'espace de quelques années, une nouvelle réalité : dans de nombreux cas, la traduction automatique a commencé à remplacer le travail des traducteurs humains. C'est le cas de grandes institutions internationales telles que la Commission européenne et sa Direction générale de la traduction (DGT) de la Commission européenne qui a mis en place, en 2017, son traducteur neuronal eTranslation. Les nouvelles méthodes standard de travail dans le secteur de la traduction professionnelle et technique sont ainsi devenues post-édition et révision, avec de multiples interrogations non seulement pour les traducteurs mais également pour les formateurs et chercheurs, comme en témoignent les résultats de l'enquête annuelle sur l'industrie linguistique européenne (ELIS, 2022). Parmi les principales préoccupations figurent la crainte que la TA remplace des emplois de traducteurs, mais aussi la diminution du nombre d'étudiants dans les programmes de traduction (alors que l'enquête confirme qu'il y a même un besoin croissant de linguistes dans le secteur). Depuis plus d'une décennie, ces interrogations se reflètent dans le nombre croissant et très varié de recherches et de publications sur la didactique de la traduction face au «mariage forcé» entre la traduction automatique et la traduction humaine (Breyel-Steiner et Grass, 2021).

Dans le contexte de notre recherche, certains domaines de recherche sont particulièrement pertinents : I. Intégration de la traduction automatique et de la post-édition dans les programmes de formation ; II. Évaluation des compétences des étudiants utilisant la traduction automatique ; III. Développement de méthodes d'enseignement innovants et spécifiques à la traduction automatique.

Une grande partie des études se penchent sur les modalités à adopter pour intégrer les outils de la TA dans l'enseignement, afin de permettre aux étudiants d'avoir à la fin de leurs études «toutes les cartes en main pour entrer le plus sereinement possible sur le marché professionnel de la traduction» (Faria Pires, 2018), de mettre en lumière ce que la machine peut faire et ne peux pas faire (Martikainen, 2019; Loock, 2019), de sensibiliser les étudiants aux avantages et aux risques de l'utilisation des outils de traduction en ligne; de démystifier la TA dès le début de la formation (Moorkens, 2018; Loock, 2019).

De nombreuses études portent aussi sur l'impact de l'utilisation de la TA sur les compétences des traducteurs, telles que leur capacité à comprendre et à analyser les textes sources, leur précision dans la production de traductions et de la post-édition, leur sensibilité aux nuances linguistiques et culturelles. Les recherches portent également sur les nombreux effets négatifs d'une attitude passive et non critique à l'égard de la TA. Une place particulière est accordée à la formation dans le domaine de la révision et de la post-édition, aux typologies des erreurs (Vaupot, 2021; Hirci et Pisanski Peterlin, 2020).
Malgré un certain pessimisme, de nombreuses expériences témoignent d'une grande vitalité dans la mise en place de démarches pédagogiques innovantes, notamment de coopérations entre universités, de mise en place de cours de post-édition (Faria Pires, 2018) ou de simulation de contextes professionnels de post-édition (tel que l'organisation de *skills labs*), y compris l'utilisation de scénarios d'apprentissage basés sur des projets (Hirci, Mikolič Južnič et Pisanski Peterlin, 2019), des études de cas et des exercices pratiques utilisant des outils de traduction automatique; ces démarches sont d'ailleurs parfaitement en ligne avec l'enseignement de la traduction par approche communicative, consistant à mettre les étudiants dans des situations de simulation des conditions d'exercice de la profession (Durieux, 2005) et tout particulièrement avec l'approche interprétative, mettant l'accent sur la compréhension (Lederer, 2020 ; Dancette, 2003).

## 3 Contexte

La recherche est basée sur les traductions de trois groupes d'étudiants, au total 20 étudiants, de 3ème année du Département de traduction de la Faculté des Lettres de l'Université de Ljubljana, inscrits au cours Traduction du français vers le slovène 3. Il est important de souligner qu'il s'agit du premier cycle d'études donc de la formation initiale en début d'études, destiné à enseigner aux étudiants l'ensemble des compétences requises pour la traduction, y compris la langue de départ, la culture générale, une bonne capacité rédactionnelle en langue d'arrivue, ainsi que la compétence traductionnelle proprement dite.

En plus des matières linguistiques générales (grammaire, langue, civilisation), tous les étudiants ont suivi un certain nombre de cours portant sur la traduction (traduction de l'anglais, introduction aux technologies de la traduction et à la traduction automatique). Le cours de Traduction du français vers le slovène est un cours de traduction générale, non spécialisée, enseigné dès la première année et portant sur des thématiques très variées. Les étudiants s'initient à la fois aux techniques de la traduction et à la connaissance de différents types de documents : textes commerciaux, juridiques, journalistiques, littéraires etc. La traduction spécialisée (droit, économie, médecine, sous titrage) est enseignée par la suite au niveau de master.

L'analyse que nous avons entreprise s'inscrit dans le cadre d'un suivi attentif du travail des étudiants pendant le Covid-19. Surpris par une grande dépendance des étudiants à l'égard des outils de TA, en particulier DeepL, une attitude non critique à l'égard de la qualité de leurs traductions et même l'incapacité de traduire sans recours aux outils de TA, nous avons introduit quelques changements dans le travail en classe. Avec deux générations d'étudiants en traduction (3ème année de licence) inscrites après le Covid-19, nous avons entrepris en classe de traduction du français vers le slovène une approche beaucoup plus active et «interprétative» (selon la démarche de D. Seleskovitch et M. Lederer), basée sur un plus grand nombre d'exercices oraux - traduction à vue, résumé d'articles de presse, exercices d'imprévision, de reformulation et de mise en scène - avant de passer à la traduction sur l'ordinateur. En plus de créer une ambiance agréable et détendue, ces courts exercices oraux ont eu un impact positif sur la confiance en soi des étudiants et ont considérablement dissipé leur peur de se produire devant les collègues et d'être jugé pour leurs erreurs. En complément de la méthode principale qui consiste dans la traduction de divers textes et la discussion sur les enjeux rencontrés, ces exercices représentaient jusqu'à un quart du cours. Ont fait
partie de ces activités aussi des exercices de traduction de courts textes sans l'utilisation de l'ordinateur. Encouragés par les retours positifs de la part des étudiants, nous avons décidé de faire écrire aux étudiants de la plus récente génération les deux partiels sans l'utilisation de l'ordinateur.

Les résultats des deux partiels nous ont positivement surpris à plusieurs égards. Premièrement, les résultats étaient tous positifs et plutôt bons. Deuxièmement, les étudiants ont tous relevé le défi de traduire sans ordinateur sans le moindre signe de mécontentement ou d'angoisse. Ils ont tous traduit le document entier et n'ont omis aucune partie (phrase ou paragraphe). Troisièmement, les traductions témoignent d'une lecture plus attentive et d'une compréhension plus précise ; les reformulations sont bonnes et exactes, même si les étudiants ne connaissaient pas tous les mots ou choisi le mauvais sens d'un mot ou d'une expression. Et finalement, les étudiants n'ont pas inventé de solutions incohérentes et improvisées quand ils ne comprenaient pas un mot ou un passage mais ont mis dans la traduction soit l'expression française soit un espace vide entre parenthèses.

Ce premier constat, basé sur l'observation et en partie intuitif, nous a amené à l'idée de
comparer ces traductions avec celles des générations précédentes faites sur l'ordinateur. Il
se trouve que les deux documents ont été traduits par les générations précédentes, notamment par la génération du Covid-19.

4 Recherche

L'objectif de cette recherche est de déterminer dans quelle mesure les traductions réalisées par les étudiants sans utiliser d'ordinateur diffèrent des traductions faites par deux autres groupes d'étudiants, dans des conditions comparables, avec l'utilisation de l'ordinateur et avec le recours (limité) aux ressources sur internet. Nous avons émis l'hypothèse que les traductions réalisées sans ordinateur ne diffèrent pas significativement de celles réalisées avec l'ordinateur, et que les résultats de cette analyse pourraient nous aider à repenser l'intégration de la TA dans le cours.

Notre recherche vise à répondre aux questions suivantes :

1. Les traductions effectuées sans l'aide de l'ordinateur diffèrent-elles sensiblement des traductions effectuées à l'aide de l'ordinateur ?

2. Quelles sont les différences et les côtés positifs de la traduction sans ordinateur par rapport à la traduction avec les outils de TA ?

4.1 Profils des étudiants

Les étudiants appartiennent à trois générations différentes : le premier groupe de 6 étudiants (ci-après G1) ayant suivi le cours en 2018/19 ; le deuxième groupe de 9 étudiants (ci-après G2) ayant suivi le cours en 2021/22 ; et le troisième groupe de 5 étudiants (ci-après G3) ayant suivi le cours en 2023/24.

En ce qui concerne l'attitude des étudiants à l'égard de la traduction automatique, les trois groupes présentent certaines différences :
* Le groupe G1 est la génération inscrite en 3ème année en 2018/19, juste avant le Covid-19 et avant l'arrivée des traducteurs neuronales (DeepL) ; bien que fortement attachée à l'utilisation des ressources de l'internet, ces étudiants avaient une distance voire une méfiance considérable par rapport à l'utilisation de Google Traduction ;

* Le groupe G2, c'est la génération du Covid-19 qui a étudié pendant un an et demi à distance (la 1ère et 2ème année de leurs études) et qui est retournée à l'université en 2021/22. Cette génération se caractérise par une très forte dépendance à l'égard du TA neuronale (DeepL), qui se traduit par une attitude peu critique à l'égard de leurs traductions et par une surestimation de la capacité de «post-édition». En 2021 et en 2022, lors des entretiens avec les étudiants à la fin des évaluations, environ un tiers d'entre eux ont déclaré qu'ils ne se sentaient pas capables de traduire sans recours à la TA ;

* Le groupe G3 a commencé à étudier immédiatement après Covid-19 et, malgré son attachement au numérique, n'a pas développé une dépendance excessive à l'égard des outils de TA au cours des deux premières années, ce qui est certainement dû aux méthodes de travail en cours de traduction.

## 4.2 Corpus pour l'analyse et le déroulement

Les textes pour l'analyse sont des traductions de deux documents authentiques que les trois groupes d'étudiants ont traduits dans le cadre d'un partiel. Les deux documents sont thématiquement liés aux spécificités linguistiques, textuelles et pragmatiques couvertes par le cours.

«Nantes, une usine à culture» est un texte journalistique authentique publié en 2008 dans le magazine *Label France* (20 février 2008). Le texte traite de l'Histoire, du patrimoine culturel et industriel, de l'architecture et présente des activités proposées dans l'ancienne usine des biscuits reconnue comme patrimoine industriel. Le texte ne contient pas de références extralinguistiques-textuelles spécifiques ou de termes techniques qui rendraient difficile la compréhension de l'ensemble.

«Accès et stationnement des autocars de tourisme dans les villes et sites touristiques», document authentique conçu par l'Union internationale des transports routiers (IRU), est par sa forme un texte juridique qui a pour objectif de sensibiliser les professionnels du tourisme, administrations locales et autorités publics aux atouts du transport par autocars de tourisme. Le traducteur est censé reconnaître immédiatement la structure et la prendre en considération, le document est caractérisé par les termes et des formules juridiques.

Le contexte de la rédaction de traductions est le suivant :

1. les deux documents (textes de départ) ont été traduits par tous les étudiants dans le cadre d'un partiel, la note obtenue ayant compté dans la note finale (les deux représentant 30% de la note finale) ;

2. les deux documents ont été traduits en premier lieu en classe (ci-après Version-classe) ; ensuite, les étudiants ont été invités à refaire la traduction à la maison (ci-après Version-maison) et la soumettre le même jour dans Moodle, la note finale est basée sur les deux versions ;
3. seules les traductions ayant obtenu une note au-dessus de la moyenne ont été prises en compte dans l'analyse ;

4. le texte de départ a été remis aux étudiants uniquement sur papier, avec l'interdiction, en classe, de le recopier dans l'ordinateur ;

5. les groupes G1 et G2 ont écrit, en classe, la première version de la traduction sur papier, les étudiants ont pu utiliser l'ordinateur (internet, dictionnaires en ligne) mais étaient autorisés à entrer au maximum 3 mots dans les traducteurs automatiques ; au bout de 60 minutes, ils ont disposé de 15 minutes pour transcrire la traduction sur l'ordinateur et la soumettre dans Moodle (version-classe) ; la copie écrite à la main a été remise au professeur ;

6. le groupe G3 a écrit en classe une seule version, sur papier, sans aucune aide (ordinateur, téléphone mobile, dictionnaire papier), donc la version-classe ; les étudiants ont également soumis dans Moodle une traduction faite à la maison avec recours à tous les outils informatiques (version-maison).

La recherche s'est déroulée en deux étapes :

I. Analyse empirique des traductions Version-classe :

1. dans chaque traduction (version-classe), nous avons sélectionné trois éléments (terme technique, passage ou éléments de structure) présentant une difficulté spécifique et étant susceptible de témoigner de la compétence de l'étudiant à trouver une solution de traduction adéquate ;

2. les trois éléments de chaque traduction ont été évalués sur le critère d'acceptabilité : 2 points pour une traduction exacte et réussie ; 1 point pour une traduction maladroite mais acceptable du point de vue sémantique (par ex. reformulation exacte) ; 0 points pour une traduction erronée.

II. Analyse comparative des versions-classe avec les versions-maison :

* nous avons comparé les versions-classe et les versions-maison afin d'évaluer, très sommairement, l'engagement des étudiants à améliorer leurs traductions.

Les éléments choisis pour l'analyse :
<table><caption>**Tableau 1**
Éléments analysés</caption><thead><tr><th colspan="2">Document 1 : Nantes, une usine à culture</th><th>Difficulté :</th></tr></thead><tbody><tr><td>Exemple 1</td><td>couple de fondateurs</td><td>duel, connaissances extralinguistique</td></tr><tr><td>Exemple 2</td><td>Après avoir fermé et été rachetée dans les années 70 par un grand groupe, l'usine reste vide (...)</td><td>syntaxe et vocabulaire de spécialité</td></tr><tr><td>Exemple 3</td><td>La culture est (...) un moyen de reconquête de lieux inattendus.</td><td>compréhension et habileté à reformuler</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="3">Document 2 : Accès et stationnement des autocars de tourisme dans les villes et sites touristiques</th></tr></thead><tbody><tr><td>Exemple 4</td><td>L'IRU, considérant que /.../ recommande que / 1. soit établie...</td><td>structure (document juridique)</td></tr><tr><td>Exemple 5</td><td>10 recommandations / IRU recommande</td><td>vocabulaire (cohérence)</td></tr><tr><td>Exemple 6</td><td>IRU recommande que - soient sauvegardées les retombées économiques locales, voir nationales favorisant l'emploi, engendrées directement ou indirectement par l'autocar de tourisme en atténuant la saisonnalité touristique</td><td>compréhension et habileté à reformuler</td></tr></tbody></table>

## 4.3 Analyse empirique

### 4.3.1 Document 1 : Nantes, une usine à culture

Exemple 1 : expression «couple de fondateurs»

L'expression «couple de fondateurs» avec la mention de l'année 1886 se réfère à Louis Lefèvre-Utile, le fils des fondateurs de la pâtisserie artisanale qui est à l'origine de la marque LU, et à son beau-frère Ernest Lefèvre. Ils ont créé la société LU en 1887. «Couple de fondateurs» désigne alors deux personnes, mais pas les époux ayant fondé la pâtisserie d'origine. Les groupes G1 et G2 ont pu vérifier cela sur internet, le groupe G3 ne pouvait se fier qu'à une lecture attentive.

Pour le groupe G1, le taux d'acceptabilité est de 66,60%, 3 étudiants ayant traduit correctement, 2 ayant proposé une solution acceptable mais pas tout à fait correcte, et 1 étudiant avec la traduction incorrecte.

Pour le groupe G2, le taux est de 50%, 3 étudiants ayant traduit l'expression correctement, 2 ayant proposé une traduction pas tout à fait correcte et 3 étudiants n'ayant pas traduit cette expression correctement.

Pour le groupe G3, le taux est de 80%, 4 étudiants ayant traduit l'expression correctement et un étudiant n'ayant pas traduit correctement.

À titre d'exemple :
* Traduction correcte : ustanovitelja (fr. deux fondateurs)

* Traduction acceptable : ustanoviteljski par (fr. couple fondateur)

* Traduction erronée : ustanovitelji, dva ustanoviteljev (fr. les fondateurs, deux des fondateurs)

Exemple 2 : le passage «Après avoir fermé et été rachetée dans les années 70 par un grand groupe, l'usine reste vide /.../» Cette partie du texte comprend deux difficultés : d'une part, le sens de l'apposition verbale à la forme passive, d'autre part, la signification des expressions «grand groupe» et «racheter» qui relèvent du vocabulaire des affaires.

Pour le groupe G1, le taux est de 41,60%, un seul étudiant ayant traduit le passage correctement et 3 d'une manière acceptable.

Pour le groupe G2, le taux est de 55,50%, 5 étudiants ayant traduit le passage correctement et 2 l'ayant traduit d'une manière acceptable et suffisamment compréhensible. La comparaison a montré que pour la traduction-maison certains étudiants ont simplement pris la version incorrecte proposée par le traducteur automatique.

Pour le groupe G3, le taux est de 60%, deux étudiants ayant traduit le passage correctement et un étudiant l'ayant traduit de manière acceptable (traduction correcte de l'apposition, mais maladroite pour le «grand groupe»). De manière générale, les traductions du groupe G3 révèlent une lecture plus attentive et une reformulation plus précise de ce passage.

À titre d'exemple :

* Traduction correcte : Po tem, ko so tovarno zaprli in jo je v 70. letih kupilo veliko podjetje, je ostala prazna /.../ (fr. Après avoir fermé et été rachetée dans les années 70 par une grande société, l'usine est restée vide)

* Traduction acceptable : Po tem, ko se je zaprla in jo je v sedemdesetih letih kupila velika skupina, je bila tovarna zapuščena /.../ (fr. Après son fermeture et après avoir été rachetée par un grand groupe, l'usine reste vide)

* Traduction erronée : Potem, ko je bila tovarna v 70. letnih skupno zaprta, je ostala prazna /.../ (fr. Après l'ensemble de la fermeture de l'usine dans les années 1970, elle est restée vide).

Exemple 3 : Le passage «la culture est à la fois un vecteur de cohésion sociale et de développement économique, ainsi qu'un moyen de reconquête de lieux inattendus» fait partie d'une déclaration du directeur du LU et relève d'un registre administratif-politique, avec une langue clichée et élevée. La deuxième partie («reconquête de lieux inattendus») demande du traducteur slovène une certaine habileté de reformulation (donc éloignement d'une potentielle traduction mot à mot) pour que le registre et le sens restent acceptables.

Pour le groupe G1, le taux est de 41,60%, aucun étudiant n'ayant bien réussi la traduction, mais 4 étudiants ont livré une reformulation acceptable.

Pour le groupe G2, le taux est de 44,40%, 2 étudiants ayant livré une traduction réussie et 4 une reformulation acceptable.
Pour le groupe G3, le taux est de 40%, aucun étudiant n'ayant bien réussi la traduction, mais 4 étudiants ont néanmoins fait une traduction acceptable.

À titre d'exemple :

* Traduction correcte : kultura je /.../ sredstvo za ponovno odkrivanje skritih kotičkov. (fr. un moyen de redécouvrir des coins cachés)

* Traduction acceptable : kultura /.../ način ponovnega osvajanja nepričakovanih krajev. (fr. une façon de conquerir de nouveau les lieux inattendus)

* Traduction erronée : /.../ sredstvo ponovne obuditve izgubljenih krajev (fr. un moyen de faire revivre les lieux perdus)

Tableau 2

Résultats de l'analyse du Document 1

<table><caption>ANALIZA 1 - NANTES</caption><thead><tr><th></th><th>Exemple 1</th><th>Exemple 2</th><th>Exemple 3</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">G1-2018/19</th><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th scope="row">1</th><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td></td></tr><tr><th scope="row">2</th><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td></td></tr><tr><th scope="row">3</th><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">4</th><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">5</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">6</th><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row"></th><td>8</td><td>5</td><td>5</td><td></td></tr><tr><th scope="row"></th><td>88,80%</td><td>41,80%</td><td>41,80%</td><td>49,93%</td></tr><tr><th scope="row">G2 - 2021/22</th><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th scope="row">1</th><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td></td></tr><tr><th scope="row">2</th><td>0</td><td>2</td><td>0</td><td></td></tr><tr><th scope="row">3</th><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">4</th><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td></td></tr><tr><th scope="row">5</th><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">6</th><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">7</th><td>0</td><td>2</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">8</th><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td></td></tr><tr><th scope="row">9</th><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td></td></tr><tr><th scope="row"></th><td>9</td><td>10</td><td>8</td><td></td></tr><tr><th scope="row"></th><td>50,00%</td><td>55,50%</td><td>44,40%</td><td>49,97%</td></tr><tr><th scope="row">G3 - 2023/24</th><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th scope="row">1</th><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">2</th><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">3</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">4</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th scope="row">5</th><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td></td></tr><tr><th scope="row"></th><td>8</td><td>6</td><td>4</td><td></td></tr><tr><th scope="row"></th><td>80%</td><td>60%</td><td>40%</td><td>60%</td></tr></tbody></table>
### 4.3.2 Document 2 : Accès et stationnement des autocars de tourisme dans les villes et sites touristiques

#### Exemple 4 - Structure du document.

Le document est structuré à la manière des documents juridiques, un règlement par exemple, afin de donner aux recommandations proposées plus de poids.

Pour le groupe G1, le taux est de 83,30%, tous les étudiants ayant reconnu la structure, mais 2 étudiants n'ont pas entièrement respecté les paramètres de la structure.

Pour le groupe G2, le taux est de 72,20%, 6 étudiants ayant très bien reproduit la structure dans leurs traductions et un étudiant pas entièrement ; 2 étudiants n'ont pas reconnu la structure et n'en ont pas tenu compte dans leurs traductions.

Pour le groupe G3, le taux est de 80%, 4 étudiants ayant bien reproduit la structure dans leurs traductions mais un étudiant n'en a pas du tout tenu compte.

À titre d'exemple :

* Traduction correcte : IRU, ob upoštevanju, da / priporoča, da /.../ (fr. IRU, considérant que / recommande que)

* Traduction acceptable : IRU meni, da / zato priporoča, da /.../ (fr. IRU considère que / et recommande que)

* Traduction erronée : Na IRU menijo, da / upoštevati je treba / Priporočamo, da /.../ (fr. Chez IRU on pense que / il faut considérer que / Nous recommandons que)

#### Exemple 5 - Mots «recommandation» et «recommander»

Dans le contexte de ce document, le terme «recommandation» et sa forme verbale conjuguée «IRU recommande» ont une signification précise, il est donc important d'en tenir compte et utiliser le terme slovène exacte et de l'appliquer de manière cohérente dans l'ensemble du document.

Pour le groupe G1, le taux est de 66,60%, 4 étudiants ayant correctement traduit et appliqué ce terme dans la traduction, contre 2 étudiants dont la traduction n'est ni correcte ni appliquée de manière cohérente.

Pour le groupe G2, le taux est de 66,60%, 6 étudiants ayant correctement traduit et appliqué le terme, contre 3 traductions erronées.

Pour le groupe G3, le taux est de 60%, 2 étudiants ayant correctement traduit et appliqué le terme dans le texte traduit ; 2 étudiants ayant utilisé un synonyme acceptable ; 1 étudiant n'a pas livré une traduction acceptable.

À titre d'exemple :

* Traduction correcte : 10 priporočil / IRU priporoča (fr. 10 recommandations / IRU recommande)
* Traduction acceptable : 10 predlogov / IRU predlaga (fr. 10 propositions / IRU propose)

* Traduction erronée : 10 nasvetov / predlagamo (10 conseils / nous proposons)

Exemple 6 - Paragraphe 7 : /IRU recommande que/ - soient sauvegardées les retombées économiques locales, voir nationales favorisant l'emploi, engendrées directement ou indirectement par l'autocar de tourisme en atténuant la saisonnalité touristique. Ce paragraphe exige du traducteur une bonne compréhension et habilité à reformuler le contenu pour qu'il soit compréhensible.

Pour le groupe G1, le taux est de 41,60%, 2 étudiants ayant traduit le paragraphe correctement, 1 ayant rendu une version acceptable, contre 2 traductions erronées.

Pour le groupe G2, le taux est de 50%, 4 étudiants ayant fait une traduction correcte, 1 étudiant une reformulation très maladroite mais acceptable, contre 4 étudiants n'ayant pas réussi à faire une traduction pertinente ou sensée.

Pour le groupe G3, le taux est de 50%, les 5 étudiants ayant réussi à faire une traduction suffisamment compréhensible et acceptable bien que maladroite.

À titre d'exemple :

* Traduction correcte : /IRU priporoča, / da se zaščitijo lokalne in nacionalne gospodarske koristi, povezane z zaposlovanjem, ki jih neposredno ali posredno ustvarjajo turistični avtobusi, ki prispevajo k zmanjševanju sezonske narave turizma

* Traduction acceptable : /.../ se s spodbujanjem novih zaposlitev ohranja ekonomski dobiček na lokalni in državni ravni, ki je neposredna ali posredna posledica avtobusnega turizma in njegovega zmanjševanja turistične «sezonskosti»

* Traduction erronée : /.../ se prepreči ponovni padec lokalnega gospodarstva med slabšanjem turistične sezone, z državno spodbudo za zaposlovanje, ki se ustvari posredno ali neposredno s turističnim avtobusom
## Tableau 3

Résultats de l'analyse du Document 2

<table><thead><tr><th colspan="4">ANALIZA 2 - AUTOCARS</th></tr><tr><th></th><th>Exemple 4</th><th>Exemple 5</th><th>Exemple 6</th></tr></thead><tbody><tr><td>G1-2018/19</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td></tr><tr><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>3</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>5</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>6</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td></td><td>10</td><td>8</td><td>5</td></tr><tr><td></td><td>83,30%</td><td>88,60%</td><td>41,60%</td></tr><tr><td>G2 - 2021/22</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>5</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>6</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td></tr><tr><td>7</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>8</td><td>2</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>9</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td></td><td>13</td><td>12</td><td>9</td></tr><tr><td></td><td>72,20%</td><td>88,60%</td><td>50,60%</td></tr><tr><td>G3 - 2023/24</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>3</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>5</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td></td><td>8</td><td>6</td><td>5</td></tr><tr><td></td><td>80%</td><td>80%</td><td>50%</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>83%</td></tr></tbody></table>

### 4.3.3 Résultats de l'analyse et observations

Les résultats de l'analyse révèlent que les traductions du groupe G3 sont comparables aux traductions des groupes G1 et G2.

En ce qui concerne le Document 1 (Nantes), les trois exemples choisis pour l'analyse nécessitent principalement une lecture attentive et il s'est avéré que le groupe G3 a lu plus attentionnely que les groupes G1 et G2 : dans l'Exemple 1, la plupart des étudiants G3 ont identifié le duel, contrairement aux groupes G1 et G2. Les étudiants G3 ont également été plus précis dans leurs traductions de l'Exemple 2 (apposition verbale). Quant à l'Exemple 3, les étudiants
G2 ont montré plus de créativité mais l'écart entre les traductions correctes et erronées (2 bonnes traductions et 3 erronées) est plus grand que pour les groupes G1 et G3.

Le résultat combiné des trois exemples analysés montre que le groupe G3 a été le plus performant.

En ce qui concerne le Document 2 (Autocars), les trois exemples choisis pour l'analyse sont liés aux notions étudiées en cours (documents administratifs et juridiques), la traduction nécessitant une lecture attentive (Exemples 4 et 5) et une bonne compréhension (Exemple 6). Dans l'exemple 4, il s'agit d'identifier la structure du document : les traductions des trois groupes sont bonnes, avec de meilleurs résultats pour les groupes G1 et G3. L'Exemple 5 concerne la langue administrative, les résultats sont bons et comparables pour les trois groupes. L'exemple 6 concerne la traduction d'un paragraphe compliqué qui nécessite une bonne compréhension et l'habilité à reformuler. Le groupe qui a rencontré le plus de difficultés est le G1, où seuls 2 étudiants ont rendu une traduction correcte. Les groupes G2 et G3 ont obtenu un résultat plus élevé, mais avec une différence dans la distribution : dans le groupe G2, 4 traductions correctes contre 4 traductions erronées, alors que dans le groupe G3, la plupart des étudiants (4 sur 5) ont réussi à faire une reformulation correcte bien que maladroite.

Le résultat combiné des trois exemples analysés (Exemples 4, 5 et 6) montre une meilleure performance pour le groupe G2 (69,40%), alors que les groupes G1 et G3 ont obtenu le même niveau de performance (63%).

Finalement, la comparaison des résultats des six exemples analysés montre que les performances du groupe G3 sont non seulement comparables à celles de G1 et G2, mais sont même meilleures. Toutefois, il convient de souligner que ces résultats sont donnés à titre indicatif et destinés principalement à une réflexion sur la démarche à suivre.

## 4.4 Analyse comparative des versions-classe et versions-maison

En plus de l'analyse empirique, nous avons comparé les traductions faites en classe (version-classe) et celles rédigées avec tous les outils numériques disponibles (version-maison). Nous avons procédé à une comparaison très sommaire, sans évaluation approfondie, avec pour objectif d'observer des améliorations apportées à la première traduction (version-classe).

Il faut préciser que les groupes G1 et G2 ont gardé dans l'ordinateur leur version-classe et pouvaient simplement apporter des corrections. Par contre, le groupe G3 n'a fait en classe qu'une seule version écrite à la main, qu'ils ont rendu au professeur, ils devaient donc refaire la traduction.

À première vue déjà, nous avons observé que, dans certains cas, la version-classe et la version-maison diffèrent considérablement et que, dans d'autres, les deux versions diffèrent très peu. Les résultats de cette comparaison se résument de manière suivante :

* Dans le groupe G1, 2 étudiants ont amélioré leur traduction et ont rendu une version-maison correcte voire bonne ; 2 étudiants ont amélioré leur traduction, mais ont aussi remplacé certaines solutions tout à fait correctes par des solutions erronées ; 1 étudiant a rendu la traduction identique à la version-classe.
* Dans le groupe G2, 2 étudiants ont amélioré leur traduction et ont rendu une bonne version-maison ; 4 étudiants ont amélioré leur traduction, mais ont aussi remplacé certaines reformulations exactes par des solutions erronées ; 1 étudiant n'a rien changé dans la version finale ; 2 étudiants ont envoyé la traduction faite par la TA (DeepL).

* Dans le groupe G3, 2 étudiants ont amélioré leur traduction et ont rendu une version-maison correcte, 3 étudiants ont amélioré leur traduction, mais ont aussi remplacé certaines reformulations exactes par des solutions erronées.

**Tableau 4**

<table><caption>Résultats de l'analyse comparative</caption><thead><tr><th></th><th>Catégorie 1 : version-maison corrigée et améliorée</th><th>Catégorie 2 : version-maison en partie améliorée, avec des corrections erronées</th><th>Catégorie 3 : version-maison identique à la version-classe</th><th>Catégorie 4 : version-maison est la version TA (DeepL)</th></tr></thead><tbody><tr><th>G1</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td></td></tr><tr><th>G2</th><td>2</td><td>4</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><th>G3</th><td>2</td><td>3</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

### 4.4.1 Observations

Cette comparaison soulève un certain nombre de questions, y compris celles ne concernant pas directement la qualité de la traduction voire les compétences langagières et traductionnelles de l'étudiant (voir le référentiel des compétences, Loock, 2019), mais qui relèvent d'un manque de motivation pour mener jusqu'au bout la traduction, d'une « faiblesse dans la méthode» (Gile, 2005 : 133).

Il convient de noter qu'il nous est difficile voire impossible de déterminer dans quelle mesure la version-maison a été faite en totale autonomie et pas «en collaboration» (entre collègues ou avec un traducteur expérimenté).

Il convient également de souligner qu'il est difficile de juger si les traductions correctes des parties difficiles du texte reflètent la véritable compréhension de l'étudiant ou si elles sont le résultat d'une coïncidence heureuse et de bonnes solutions proposées par la TA. C'est notamment le cas de la catégorie 2, où nous avons remarqué plusieurs cas de compréhension exacte dans la version-classe qui ont été remplacés, dans la version-maison, par une solution incorrecte (Kussmaul, 1995).

En revanche, les cas relatés dans les catégories 3 et 4 révèlent une attitude qui mérite une attention particulière. L'indifférence à l'égard de la possibilité d'améliorer la traduction (catégorie 3) et même l'utilisation d'une traduction du TA témoignent du manque de responsabilité et de professionnalisme. Les raisons sont diverses mais doivent être prises en compte pour de futures réflexions sur les méthodes de travail en classe.
Nous avons néanmoins constaté que l'engagement des étudiants à l'égard de la qualité des traductions est proportionnel à leur niveau de compétences et leur résultats scolaires.

# 5 Discussion

La recherche que nous avons effectuée visait principalement à identifier les enjeux de l'impact de la TA sur trois générations d'étudiants par rapport à l'utilisation des outils de TA.

Les résultats de l'analyse empirique (première partie de notre recherche), dans laquelle nous avons évalué six exemples tirés des traductions, montrent que les performances du groupe qui a traduit sans ordinateur sont non seulement comparables à celles de deux groupes ayant traduit avec ordinateur, mais sont même meilleures. Les résultats de l'analyse comparative (deuxième partie de la recherche), dans laquelle nous avons observé les traductions faites en classe et celles faites le même jour à la maison, montrent un plus grand engagement des étudiants ayant traduit en classe sans ordinateur à mener jusqu'au bout leur travail de traduction.

Dans l'ensemble, ces résultats nous permettent de constater certains aspects très positifs d'une approche à la traduction sans utilisation d'un ordinateur :

* les traductions révèlent de manière plus fiable la réelle compréhension des étudiants, ce qui nous semble particulièrement important pour toute évaluation des fautes et maladresses individuelles des étudiants ;

* les fautes de sens sont principalement liées à l'absence de source et à une connaissance insuffisante de la langue de départ (dans notre cas le français) ;

* la lecture du texte de départ est plus attentive, les étudiants n'étant pas distraits par un grand nombre de possibilités ;

* la reformulation est plus précise, même si la langue est souvent plus faible et moins fluide ; les traductions faites à la maison, par contre, témoignent de l'éloignement de cette compréhension initiale exacte vers des reformulations influencées par les dictionnaires et les ressources trouvées en ligne.

# 6 Conclusion

La recherche que nous avons effectuée s'inscrit dans le cadre d'une réflexion permanente sur les méthodes d'enseignement de la traduction et tout particulièrement en formation initiale à la traduction. Comment préparer les étudiants en traduction aux futures réalités du marché et quelle est la place du traducteur vivant face à la traduction automatique neuronale, ce sont des questions au cœur des réflexions de très nombreux formateurs et chercheurs. Et même si ces futures réalités sont en partie inconnues, elles seront sans aucune doute numériques, il est donc impératif de «faire prendre conscience aux étudiants - futurs professionnels - de ce que la machine peut faire et ne peut pas faire» (Loock, 2019), de «démystifier» les outils de TA (Moorkens, 2018) et d'amener les étudiants à prendre conscience de leur plus-value par rapport à la machine. Enseigner et apprendre à traduire sans ordinateur est sans doute un défi, mais nullement une utopie, c'est une des approches essentielles pour développer la compétence de traduction et renforcer la confiance en soi des étudiants.
Dans cette optique, il est important d'appliquer à tout niveau de formation des méthodes innovantes et stimulantes et de faire exister en bonne intelligence l'intelligence artificielle et l'intelligence naturelle des futurs traducteurs.

Références

Breyel-Steiner, C., & Grass, T. (2021). Traduction automatique et biotraduction : le mariage forcé. *Traduire, 244*, 94–106. https://doi.org/10.4000/traduire.2350

Dancette, J. (2003). L'Oélaboration de la cohérence en traduction; le rôle des référents cognitifs. *TTR, 16*(1), 141–159. https://doi.org/10.7202/008560ar

Durieux, C. (2005). L'enseignement de la traduction : enjeux et démarches. *Meta, 50*(1), 36–47. https://doi.org/10.7202/010655ar

ELIS. (2022). *European Language Industry Survey 2022 : trends, expectations and concerns of the European language industry*. https://fit-europe-rc.org/wp-content/uploads/2022/03/ELIS-2022 survey results_final_report.pdf?x85225

Faria Pires, L. (2018). Intégration de la traduction automatique neuronale à la formation universitaire des futurs traducteurs : pistes d'exploration. *Myriades, 4*, 53–65.

Gile, D. (2005). *La traduction. La comprendre, l'apprendre*. PUF.

Guerberof Arenas, A., & Moorkens, J. (2019). Machine translation and postediting training as part of a master's programme. *Journal of Specialised Translation, (31)*, 217–238. https://www.jostrans.org/issue31/art_guerberof.php

Hirci, N., Mikolič Južnič, T. & Pisanski Peterlin, A. (2019). Enriching Translator Training with Interpreting Tasks: Bringing Sight Translation into the Translation Classroom. *Translation and interpreting: convergence, contact and interaction* (26), 213-234.

Hirci, N., & Pisanski Peterlin, A. (2020). Face-to-face and *Wiki* revision in translator training: exploring the advantages of two modes of collaboration, *The Interpreter and Translator Trainer, 14*(1), 38–57. https://doi.org/10.1080/1750399X.2019.1688066

Kussmaul, P. (1995). Training the translator. John Benjamins Publishing Company.

Lederer, M. (1994). *La traduction aujourd'hui. Le modèle interprétatif*. Hachette.

Lederer, M., & Stratford, M. (2020). *Culture et Traduction. Au-delà des mots*. Classiques Garnier.

Loock, R. (2019). La plus-value de la biotraduction face à la machine. *Traduire, 241*, 54–65. https://doi.org/10.4000/traduire.1848

Martikainen, H. (2019). Post-Editing Neural MT in Medical LSP: Lexico-Grammatical Patterns and Distortion in the Communication of Specialized Knowledge. *Informatics, 6*(3), 26. https://doi.org/10.3390/informatics6030026

Massey, G., & Ehrensberger-Dow, M. (2017). Machine learning: Implications for translator education. *Lebende Sprachen. 62*(2), 300–312. https://doi.org/10.1515/les-2017-0021

Moorkens, J. (2018). What to expect from Neural Machine Translation: a practical in-class translation evaluation exercise. *The Interpreter and Translator Trainer, 12*(4), 375–387. https://doi.org/10.1080/1750399x.2018.1501639

Vaupot, S. (2021). Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. *Matices En Lenguas Extranjeras, 14*(2), 83–110. https://doi.org/10.15446/male.v14n2.91299
# Povzetek

## Izzivi umetne inteligence: poučevanje in učenje prevajanja brez računalnika – utopija ali priložnost?

Na področju didaktike strokovnega prevajanja so orodja za strojno prevajanje že vrsto let sestavni del poučevanja in vrednotenja prevajalske kompetence. Bolj ko so se orodja za strojno prevajanje razvi-jala in postajala sestavni del prevajalskih poklicev, pomembnejše mesto so dobivala tudi pri pouku prevajanja. Obenem pa je postajalo vse težje ovrednotiti pristnost prevodov in resnično prevajalsko kompetenco študentov. Ta vprašanja so postala izrazito pereča v času pandemije Covid-19 in s priho-dom generativnih orodij za prevajanje, ki so pri študentih prerasla v pretirano in nekritično uporabo prevajalnikov. V članku so predstavljeni rezultati raziskave, katere namen je bil primerjati in ovrednotiti prevode iz francoščine v slovenščino, ki so jih študentje naredili brez računalnika, v primerjavi s prevo-di, narejenimi z uporabo prevajalnikov in interneta. Rezultati so zgovorni in odpirajo številna izhodišča za razmislek o metodah poučevanja, ki bi jih bilo smiselno aplicirati pri nadaljnjem delu s študenti.

**Ključne besede:** didaktika prevajanja, strojno prevajanje, umetna inteligencca, vrednotenje prevodov, generativni prevajalniki