Master

2025

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# La traduction automatique d'articles scientifiques : Évaluation de DeepL sur les résumés de revues systématiques Cochrane

Laini, Beatrice

## How to cite

LAINI, Beatrice. La traduction automatique d'articles scientifiques : Évaluation de DeepL sur les résumés de revues systématiques Cochrane. Master, 2025.

This publication URL: https://archive-ouverte.unige.ch/unige:188384
<figure><img src="image_1.png" /></figure>

UNIVERSITÉ
DE GENÈVE

FACULTÉ DE TRADUCTION
ET D'INTERPRÉTATION

# Mémoire de Maîtrise

## LAINI Béatrice

# La traduction automatique d'articles scientifiques
Évaluation de DeepL sur les résumés de revues systématiques
Cochrane

Directeur/directrice : Pierrette Bouillon

Juré-e : Marianne Starlander

Mémoire de Maîtrise présenté à la Faculté de Traduction et d'Interprétation
(Département TIM), Unité de français, pour l'obtention de la Maîtrise universitaire en
Traduction et Technologies (MATT), mention localisation et traduction
automatique

Université de Genève

Année académique 2024-2025 / session d'août 2025
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

La traduction automatique d'articles scientifiques

## Table des matières

<table><tr><td>Liste des figures</td><td>4</td></tr><tr><td>Liste des tableaux</td><td>5</td></tr><tr><td>Liste bilingue (FR-EN*) des abréviations</td><td>6</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>7</td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>8</td></tr><tr><td>1.1 Présentation de la recherche</td><td>8</td></tr><tr><td>1.2 Objectif(s) et question(s) de recherche</td><td>8</td></tr><tr><td>1.3 Plan</td><td>10</td></tr><tr><td>2. Traduction automatique (TA*) et "translationese"</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1 Les différents modèles de traduction automatique existants</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2 Fonctionnement d'un logiciel de traduction automatique dit "neuronal" (Neural Machine Translation)</td><td>13</td></tr><tr><td>2.3 NMT*: le cas de DeepL</td><td>18</td></tr><tr><td>2.4 L'utilisation de la TAN* en traduction spécialisée</td><td>20</td></tr><tr><td>2.5 "Translationese"</td><td>22</td></tr><tr><td>2.5.1 Qu'est-ce que le "translationese" et comment l'identifier ?</td><td>22</td></tr><tr><td>2.5.2 "Translationese" en TA*</td><td>25</td></tr><tr><td>2.6 Conclusion</td><td>26</td></tr><tr><td>3. Caractéristiques de la langue de spécialité (LSP*) scientifique et technique</td><td>26</td></tr><tr><td>3.1 Langue de spécialité (LSP*) scientifique et technique</td><td>26</td></tr><tr><td>3.2 Langue médicale</td><td>30</td></tr><tr><td>3.2.1 Abréviations et termes techniques</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2.2 Verbes de modalité</td><td>32</td></tr><tr><td>3.2.3 Terminologie médicale</td><td>33</td></tr><tr><td>3.3 Les revues systématiques Cochrane</td><td>34</td></tr><tr><td>3.3.1 Qu'est-ce qu'une revue systématique ?</td><td>36</td></tr><tr><td>3.3.2 Structure d'une revue systématique</td><td>36</td></tr><tr><td>3.4 Les sources de « distorsions » ("translationese") en traduction spécialisée (langue médicale)</td><td>36</td></tr><tr><td>3.5 Conclusion</td><td>46</td></tr><tr><td>4. Méthodologie de la recherche</td><td>46</td></tr><tr><td>4.1 Objectif</td><td>46</td></tr><tr><td>4.2 Création et présentation du corpus d'étude</td><td>47</td></tr></table>
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

<table><tr><td>4.3 Choix de l'outil de traduction et statistiques du corpus</td><td>49</td></tr><tr><td>4.4 Méthodes d'évaluation (humaine et automatique)</td><td>50</td></tr><tr><td>4.4.1 Critères personnels</td><td>51</td></tr><tr><td>4.4.2 Métriques standards</td><td>51</td></tr><tr><td>4.4.2.1 MQM* (Multidimensional Quality Metrics)</td><td>54</td></tr><tr><td>4.5 Procédure d'analyse et d'annotation</td><td>60</td></tr><tr><td>4.6 Conclusion</td><td>62</td></tr><tr><td>5. Résultats</td><td>63</td></tr><tr><td>5.1 Évaluation humaine</td><td>63</td></tr><tr><td>5.1.1 Traduction des abréviations médicales</td><td>63</td></tr><tr><td>5.1.2 Traduction des verbes de modalité</td><td>67</td></tr><tr><td>5.1.3 Variation / richesse lexicale</td><td>72</td></tr><tr><td>5.2 Évaluation automatique</td><td>77</td></tr><tr><td>5.2.1 Résultats de l'évaluation MQM*</td><td>77</td></tr><tr><td>5.2.2 Type-token-ratio (TTR*)</td><td>83</td></tr><tr><td>5.2.3 Coefficient de foisonnement</td><td>84</td></tr><tr><td>5.2.4 Densité lexicale</td><td>84</td></tr><tr><td>6. Conclusion</td><td>85</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>90</td></tr><tr><td>Webographie</td><td>92</td></tr><tr><td>Annexes</td><td>93</td></tr><tr><td>Annexe 1 - Captures d'écran de l'interface du concordancier AntConc</td><td>93</td></tr><tr><td>Annexe 2 - Corpus d'étude</td><td>102</td></tr><tr><td>Annexe 3 - Fichier de l'évaluation MQM* pour la traduction humaine</td><td>102</td></tr><tr><td>Annexe 4 - Fichier de l'évaluation MQM* pour la traduction automatique (DeepL)</td><td>102</td></tr></table>
## Liste des figures

<table><tr><td>Figure 1: Évolution des systèmes de traduction automatique depuis leur création</td><td>12</td></tr><tr><td>Figure 2: Évolution de la traduction automatique à travers les décennies</td><td>12</td></tr><tr><td>Figure 3: Fonctionnement d'un système de traduction automatique neuronal</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 4: Réseau d'« attention » appliqué au fonctionnement de la traduction automatique neuronale</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 5: Comparaison entre les modèles de traduction automatique et leur utilisation respective</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 6: Exemple de translationese selon Newmark (1991, 23-24)</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 7: Aspects formels et (con)textuels des LSP*</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 8: Équation pour le calcul du TTR*</td><td>52</td></tr><tr><td>Figure 9: Équation pour le calcul du coefficient de foisonnement</td><td>53</td></tr><tr><td>Figure 10: Équation pour le calcul de la densité lexicale</td><td>53</td></tr><tr><td>Figure 11: Typologie des erreurs selon MQM*</td><td>57</td></tr><tr><td>Figure 12: Annotation MQM*</td><td>59</td></tr><tr><td>Figure 13: Possibilités de traduction pour les verbes de modalité (EN-FR*)</td><td>70</td></tr><tr><td>Figure 14: Graphique comparatif des erreurs par catégorie (TH* vs. TA*)</td><td>79</td></tr><tr><td>Figure 15: Répartition des erreurs en TH* (par catégorie, en pourcent)</td><td>82</td></tr><tr><td>Figure 16: Répartition des erreurs en TA* (par catégorie, en pourcent)</td><td>82</td></tr></table>

## Annexes

<table><tr><td>Figure 17: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "can"</td><td>93</td></tr><tr><td>Figure 18: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "could"</td><td>94</td></tr><tr><td>Figure 19: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "may"</td><td>95</td></tr><tr><td>Figure 20: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "should"</td><td>96</td></tr><tr><td>Figure 21: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "might"</td><td>97</td></tr><tr><td>Figure 22: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "will"</td><td>98</td></tr><tr><td>Figure 23: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "would"</td><td>99</td></tr><tr><td>Figure 24: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "must"</td><td>100</td></tr><tr><td>Figure 25: Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "shall"</td><td>101</td></tr></table>
Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : Comparaison entre TH* et TA* pour la traduction des abréviations des termes médicaux contenus dans le corpus</td><td>63</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Comparaison entre TH* et TA* pour la traduction des verbes de modalité contenus dans le corpus</td><td>67</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Les verbes de modalité présents dans le corpus d'étude et leur fréquence d'apparition</td><td>71</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Comparaison entre TH* et TA* pour la variation/richesse lexicale du corpus</td><td>72</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Récapitulatif des résultats de l'évaluation automatique MQM (TH* vs. TA*)</td><td>78</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Répartition des erreurs par catégorie, selon le degré de sévérité (en TH*)</td><td>80</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Répartition des erreurs par catégorie, selon le degré de sévérité (en TA*)</td><td>81</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Comparatif du TTR* entre TH* &amp; TA*</td><td>83</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Comparatif du coefficient de foisonnement entre TH* &amp; TA*</td><td>84</td></tr><tr><td>Tableau 10 : Comparatif de la densité lexicale entre TH* &amp; TA*</td><td>84</td></tr></table>
## Liste bilingue des abréviations (FR-EN*)

Voici une liste, présentée dans l'ordre alphabétique (FR*), des abréviations citées dans le présent mémoire. Celles-ci sont marquées d'un astérisque (*) au sein du texte, afin de pouvoir plus facilement les repérer et se référer à leur signification indiquée dans le tableau ci-dessous en conséquence, si nécessaire.

<table><thead><tr><td>Français</td><td>Anglais</td></tr></thead><tbody><tr><td>EN (anglais)</td><td>EN (english)</td></tr><tr><td>EBMT (traduction automatique basée sur des exemples)</td><td>EBMT (example-based machine translation)</td></tr><tr><td>FR (français)</td><td>FR (french)</td></tr><tr><td>GNMT (Google neural machine translation)</td><td>GNMT (Google neural machine translation)</td></tr><tr><td>IA (intelligence artificielle)</td><td>AI (artificial intelligence)</td></tr><tr><td>LC (langue cible)</td><td>TL (target language)</td></tr><tr><td>LLM (large language model)</td><td>LLM (large language model)</td></tr><tr><td>LS (langue source)</td><td>SL (source language)</td></tr><tr><td>LSP (langue de spécialité)</td><td>LSP (language for specific purposes)</td></tr><tr><td>MQM (multidimensional quality metrics)</td><td>MQM (multidimensional quality metrics)</td></tr><tr><td>PE (post-édition)</td><td>PE (post-editing)</td></tr><tr><td>RBMT (traduction automatique basée sur des règles)</td><td>RBMT (rule-based machine translation)</td></tr><tr><td>RS (revue systématique)</td><td>SR (systematic review)</td></tr><tr><td>TA (traduction automatique)</td><td>MT (machine translation)</td></tr><tr><td>TAL (traitement automatique des langues)</td><td>NLP (natural language processing)</td></tr><tr><td>TAN (traduction automatique neuronale)</td><td>NMT (neural machine translation)</td></tr><tr><td>TAS (traduction automatique statistique)</td><td>SMT (statistical machine translation)</td></tr><tr><td>TC (texte cible)</td><td>TT (target text)</td></tr><tr><td>TH (traduction humaine)</td><td>HT (human translation)</td></tr><tr><td>TS (texte source)</td><td>ST (source text)</td></tr><tr><td>TTR (type-to-token ratio)</td><td>TTR (type-to-token ratio)</td></tr><tr><td>-</td><td>TQE (translation quality evaluation)</td></tr></tbody></table>
Remerciements

Je tiens à remercier ici toutes les personnes qui ont contribué à l'élaboration de ce mémoire.

En effet, je remercie avant tout ma directrice de mémoire, Madame Pierrette Bouillon, qui a accepté d'encadrer cette recherche et qui a non seulement fait preuve de patience et de bienveillance à mon égard, mais aussi vis-à-vis de mon rythme de travail et de rédaction. Je suis très reconnaissante d'avoir pu bénéficier de ses enseignements et de sa supervision dans le cadre de ce mémoire (et dans le cadre de ma formation, de manière générale).

Je remercie aussi Madame Marianne Starlander, qui a accepté de prendre le rôle de jurée de mémoire. Je tiens à lui faire part de ma reconnaissance quant à sa gentillesse et sa flexibilité.

Je remercie également mon entourage, qui a fait preuve de soutien et d'encouragement pour la partie rédactionnelle du présent travail.

Enfin, je tiens à adresser un remerciement tout particulier à Madame Véronique Bohn, qui, dans le cadre du conseil aux études, s'est montrée disponible et à l'écoute lors de moments de doute et qui a su trouver les mots pour m'éclairer la voie. Son aide m'a été précieuse puisqu'elle m'a permis d'entamer la rédaction de ce travail de façon décisive.
## 1. Introduction

### 1.1 Présentation de la recherche

Dans le cadre de ce mémoire, je me suis intéressée à la traduction automatique de textes spécialisés, plus particulièrement à la traduction automatique des résumés des revues systématiques Cochrane. En effet, le but principal de cette recherche est de déterminer si un système de traduction automatique neuronal, ou NMT*<fnref n="1" /> (plus précisément DeepL, dans le cas présent), est en mesure de traduire des résumés scientifiques, tout en conservant les caractéristiques (terminologie, abréviations, etc.) propres au domaine médical. Ce domaine est connu pour son vocabulaire spécifique et sa phraséologie dénuée d'effets stylistiques, lesquels permettent de communiquer un message qui soit dénué d'ambiguïtés et donc, à priori clair d'un point de vue sémantique.

### 1.2 Objectif(s) et question(s) de recherche

L'objectif de la présente recherche est de mettre en évidence les éléments propres au langage spécialisé (médical) du texte source (TS*) qui ne seraient pas fidèlement traduits, ou qui pourraient présenter des "traces" (ou du "translationese"<fnref n="2" />, tel que décrit par Baker (1993) et cité par ETIB – USJ<fnref n="3" />, (2021)) issues de la traduction automatique, consécutivement à la génération du texte cible (TC*). Par ailleurs, cette démarche devrait notamment permettre de déterminer si une post-édition de textes cibles issus de la TA* est nécessaire ou non, auquel cas les post-éditeurs-rices pourraient prendre connaissance des éléments auxquels prêter une attention particulière, lors de la post-édition desdits textes. L'objectif final étant que les personnes en charge de cette tâche puissent être renseignées sur les limites et l'étendue des compétences des outils de TA* et qu'elles puissent éventuellement recevoir des indications claires de post-édition, lesquelles pourraient potentiellement améliorer la qualité des traductions post-éditées et de la traduction des textes cibles dans leur ensemble.

<footnote n="1">¹ Voir liste bilingue (FR-EN*) des abréviations (p.6)</footnote>

<footnote n="2">² Voir définition donnée à la section 2.5.1 (p.22)</footnote>

<footnote n="3">³ ETIB – USJ, *Axe 2 : Terminologie* (2021) : https://etib-certtal-terminologie.usj.edu.lb/blog/terminology/translationese-traduidu/ (page consultée en juillet 2025)</footnote>
Afin de délimiter ma recherche, et ce dans le but de mener à bien l'analyse permettant de répondre à mon questionnement principal qui est le suivant : **peut-on entièrement confier la traduction d'articles scientifiques à la TA* : quel(s) élément(s) linguistique(s) entraîne(nt) potentiellement des erreurs lors de la traduction ?** je me suis intéressée aux sous-questions de recherche distinctes suivantes, pour lesquelles j'ai également formulé des hypothèses correspondantes :

**Question 1** : Les abréviations de termes médicaux peuvent-elles fidèlement être traduites et restituées par la traduction automatique ?

**Hypothèse 1** : Les abréviations ne seront pas traduites correctement (pas de façon idiomatique), mais littéralement (amenant à des abréviations inexistantes en langue cible).

**Question 2** : Les verbes de modalité sont-ils source d'ambiguïté sémantique (en raison de leur conditionnalité) en traduction automatique ?

**Hypothèse 2** : Les verbes de modalité seront source d'ambiguïté sémantique étant donné que le système de traduction automatique dispose d'un choix entre plusieurs temps verbaux lors de leur traduction en langue cible.

**Question 3** : La variation lexicale est-elle plus importante dans les traductions issues de la TH* (traduction humaine) que dans celles de la TA* (traduction automatique) ?

**Hypothèse 3** : Étant donné que chaque traducteur-rice dispose d'un vocabulaire qui lui est propre, la variation/richesse lexicale sera plus importante et plus diversifiée dans une traduction humaine, en comparaison à une traduction automatique qui comporte, le plus souvent, des mots plus courants et plus standards.

Afin de répondre à mon questionnement général, au travers de mes sous-questions de recherche, j'ai procédé à une analyse de la traduction automatique (générée par DeepL) des résumés de revues systématiques Cochrane, et ce non seulement à l'aide de mes critères personnels, mais aussi à l'aide de métriques standard dans le domaine (à savoir MQM*<fnref n="4" /> et autres métriques utilisées en post-editese), dans le but de procéder à une évaluation de la TA* et à l'identification éventuelle de "translationese".

<footnote n="4">⁴ MQM site internet officiel (2025) : https://themqm.org/ (consulté en juillet 2025)</footnote>
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

L'analyse humaine, ainsi que l'annotation du corpus au moyen de différents critères (personnels) et d'une évaluation automatique selon plusieurs métriques, combinée à l'utilisation d'une grille d'erreurs standard, devraient permettre de vérifier et/ou de confirmer ces hypothèses, mais avant tout, d'évaluer la qualité de l'outil de traduction automatique utilisé (DeepL), en matière de traduction automatique spécialisée (médicale).

### 1.3 Plan :

Pour tenter d'apporter des réponses au sujet de ma recherche, à savoir l'évaluation de la qualité de la traduction automatique d'articles scientifiques, il s'agira tout d'abord de situer celle-ci (et les sous-questions évoquées dans la section 1.2) dans son contexte à travers une brève présentation de la traduction automatique (chapitre 2). Je tâcherai ensuite d'apporter des réponses à ces questions dans ma conclusion (chapitre 6), notamment par le biais de l'analyse et l'annotation d'un corpus composé d'articles scientifiques rassemblés dans un fichier Excel (en annexe), tel que présenté dans le chapitre 5.

En effet, ce travail traitera, dans un premier temps (soit au chapitre 2), de traduction automatique et des différents systèmes (ou modèles) existants (section 2.1). Puis, il présentera le fonctionnement des systèmes de traduction neuronale (section 2.2) et l'outil sélectionné dans le cadre de ce travail, soit DeepL (section 2.3), ainsi que son utilisation en traduction spécialisée (section 2.4). Enfin, il s'agira d'aborder la question du "translationese" en TA* (section 2.5). Dans un deuxième temps, le présent travail abordera (au chapitre 3) les caractéristiques de la langue de spécialité scientifique et technique (section 3.1), plus particulièrement la langue médicale (section 3.2), que l'on retrouve dans mon corpus à travers des résumés de revues systématiques Cochrane (présentées en détail dans la section 3.3). Ensuite, ce travail présentera l'état de la littérature sur la question de la traduction automatique de la langue médicale, par le biais d'articles rapportant des études menées par Hanna Martikainen à l'Université de Paris, en 2016, en 2018 et en 2019 (section 3.4).

Enfin, il s'agira de présenter (dans le chapitre 4) ma méthodologie de recherche et donc d'exposer l'analyse de mon corpus à l'aide de mes propres critères d'évaluation et de son
annotation (section 4.5). Pour conclure, je présenterai les résultats obtenus (au chapitre 5), qui permettront d'établir un bilan, lequel devrait apporter des éléments de réponse à ma question de recherche.

En guise de conclusion (chapitre 6), je reviendrai sur les éléments de réponse obtenus à travers les résultats de ma recherche, de sorte que ces éléments permettent, à leur tour, d'apporter une réponse à ma question de recherche principale concernant la traduction automatique d'articles scientifiques.

## 2. Traduction automatique et "translationese"

Ce chapitre traitera de la traduction automatique et présentera les différents types d'architecture de traduction automatique (section 2.1). Ensuite, il portera sur le fonctionnement des NMT* section 2.2) et plus particulièrement à DeepL (section 2.3). Il s'agira également d'aborder la question de l'utilisation de la traduction automatique dans des domaines de spécialité (section 2.4). Enfin, il s'agira de présenter le phénomène de "translationese" en TA* (section 2.5).

### 2.1 Les différents modèles de traduction automatique existants

> « Machine translation is a sub-field of natural language processing [NLP*] that aims to perform automated translation from one natural language to another. The necessity of understanding, sharing and exchange of ideas of multilingual people related to a subject of interest gave birth to the field of "Machine Translation" » (Sharma & al., 2023, p.1)

La traduction automatique, branche d'étude du traitement automatique des langues (TAL*), est née d'une volonté de décoder un message émis dans une langue naturelle et de le traduire dans une autre, afin d'en comprendre le sens, d'une part, mais aussi pour échanger des idées, des connaissances et un savoir dans différents domaines, au sein d'une population multiculturelle (Sharma & al., 2023)

La traduction automatique a connu, depuis son avènement en 1950, de grands changements, ainsi que des progrès importants en termes d'outils de traduction. En effet, au fil des décennies,
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

de nombreux types de systèmes (ou modèles) de traduction automatique se sont succédé-e-s.

(Sharma & al., 2023). Les architectures proposées jusqu'à ce jour sont les suivantes :

- RBMT* : ou systèmes de traduction automatique basé sur les règles

- EBMT* : ou systèmes de traduction automatique basé sur des exemples

- SMT* / TAS* : ou systèmes de traduction automatique statistique

- NMT* / TAN* : ou systèmes de traduction automatique neuronale

- LLM* : ou grands-modèles de langage

L'évolution de ces systèmes au fil du temps est illustrée dans la Figure 1 et dans la Figure 2, ci-dessous :

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Évolution des systèmes de traduction automatique depuis leur création
(Sharma & al., 2023, p.2)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Évolution de la traduction automatique à travers les décennies
(Sharma & al., 2023, p.2)</figcaption></figure>
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

À l'heure actuelle, sur le marché de la traduction automatique, on trouve le plus souvent, en matière de traduction automatique, des outils appartenant aux systèmes (ou modèles) suivants :

- Les modèles de traduction automatique neuronale (TAN*) / Neuronal machine translation (NMT*) (encadrés en rouge dans la Figure 1, en p.12)

Parmi les modèles de traduction automatique neuronale, on trouve notamment DeepL, tandis que les modèles de traduction automatique statistique (historiquement plus anciens) comptent des outils tels que Google Translate, tel qu'il existait à son origine en 2006. Depuis, cet outil a évolué et est aujourd'hui considéré comme un outil de TAN* (NMT*), puisqu'il fonctionne selon ce modèle.

La traduction automatique neuronale (TAN*) est la forme évoluée des systèmes de traduction statistique, lesquels fonctionnaient selon une approche mathématique statistique (de probabilités) :

> « A machine translation paradigm SMT is based on probabilistic mathematical theory advocating that the chances of the occurrence rely on the variables that are likely to impact the event ». (Sharma & al., 2023, p.9)

Or, la traduction automatique neuronale, bien qu'elle succède aux systèmes statistiques, ne présente pas le même mode de fonctionnement. Celui-ci sera présenté dans la section suivante (n°2.2).

## 2.2 Fonctionnement d'un logiciel de traduction automatique dit "neuronal" (Neuronal Machine Translation)

> « Over the years, a lot of advancement has been witnessed in machine translation due to the integration of deep learning models ». (Sharma & al., 2023, p.22)

> « The success revolutionized the field, and a new translation model was developed named “neural machine translation” (NMT). **The NMT[*] utilizes neural networks, technically the first work to build a neural network and jointly tune it to maximize the performance [...]** » (Sharma & al., 2023, p.4)

Avec l'introduction de l'apprentissage profond (deep learning, en anglais) en traduction automatique, les systèmes de traduction ont connu des avancées technologiques inédites.
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

Avant de s'intéresser à l'outil évalué dans le cadre de ce mémoire, il convient de s'intéresser au fonctionnement général du type de traduction automatique à laquelle il appartient, à savoir :
la traduction automatique neuronale.

Contrairement à leurs prédécesseurs (les systèmes statistiques, basés sur des probabilités) et comme leur nom l'indique, les systèmes de traduction neuronale fonctionnent avec des réseaux neuronaux, qui déterminent quel est le meilleur choix de mot au moment de la traduction (Sharma & al., 2023). En effet, le fonctionnement des systèmes neuronaux n'est pas comparable aux modèles utilisés dans les premiers systèmes de traduction automatique, lesquels se basaient essentiellement sur la linguistique et les dictionnaires bilingues :

> « The earliest machine translation systems were based on the classical approach that utilized hand-crafted linguistic grammar rules. These handcrafted grammar rules are extracted from bilingual dictionaries of the source and target languages, covering specific language syntactic, semantic, morphological and orthographic regularities and forming the base for translation ».

(Sharma & al., 2023, p.4).

À l'inverse de leurs prédécesseurs, les systèmes neuronaux fonctionnent grâce à un système binaire composé d'un encodeur et d'un décodeur :

> « The neural machine translation system architecture consists of two core parts: an encoder and a decoder [...] ».

(Sharma & al., 2023, p.13).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 : Fonctionnement d'un système de traduction automatique neuronal
(Sharma & al., 2023, p.14)</figcaption></figure>
Ce système binaire (encodeur-décodeur), illustré dans la Figure 3, permet d'associer une signification au contenu à travers des vecteurs (« *context vector* »), lesquels renvoient à différents mots (« *word correlation* ») et (indirectement) à leur signification, le tout grâce à un système dit d'« attention » (voir Figure 4, ci-dessous) :

« The basic encoder-decoder model squishes the meaning of the original sentence into a fixed-sized vector better known as a summary vector or a context vector. However, as the length of the sentence is increased, the model fails to efficiently encode the information into the context vector leading to the loss of the relevant information. So in order to remove this bottleneck. Bahdanau et al. (2014a) [79] proposed an attention mechanism, which is an intermediate component between an encoder and decoder by extending the baseline whose main objective is to provide word alignment information (word correlation) in translation dynamically. It allows the model to learn the alignments between various modalities and automatically search for the parts in the source sentence that are relevant in predicting the target words ». (Sharma & al., 2023, p.15).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 : Réseau d'« attention » appliqué au fonctionnement de la traduction automatique neuronale (Sharma & al., 2023, p.15)</figcaption></figure>
Dorothy Kenny, dans son ouvrage intitulé *Machine translation for everyone : empowering users in the age of artificial intelligence* (2022), compare le mode de fonctionnement d'un système de traduction automatique neuronale à un clavier intelligent, lequel est en mesure de prédire — à l'aide de probabilités — une suite de mots logique, calculée d'après le contenu traité par l'encodeur :

> « NMT [*] first processes the words in the source sentence. Each time a source word is ingested by the encoder part of the neural network, the activations of sets of specific neurons in the network change. When the whole source sentence has been processed, the decoder part of the network starts its work. It has been trained to provide, step by step, a probability score for each possible target word in the translation, given the target words it has already output. This is similar to how predictive keyboards in contemporary smartphones work, but, as we will see, word predictions in NMT also depend on the source sentence, as they are meant to be a translation of it ». (Kenny, 2022, p.148).

La dernière version de ce système, composé à la fois de l'encodeur et du décodeur, est qualifiée de "transformeur" (transformer) :

> « For predicting the words in the target language, the decoder pays attention to the embeddings of all the words in the source sentence as well as to the embeddings of the target words already generated. The whole architecture is called a transformer (Vaswani et al. 2017) ». (Kenny, 2022, p.157-158).

En effet, comme son nom l'indique, il permet, à la manière d'une boîte noire, de transformer (donc de traduire) le texte source et de le restituer sous forme de texte cible.

Comme mis en évidence par Kenny, il s'agit de la structure la plus fréquemment rencontrée en traduction automatique neuronale, mais il en existe également d'autres :

> « The transformer [...] is the model used in most current commercial NMT systems, but alternative neural models exist ». (Kenny, 2022, p.158).

Étant donné que les systèmes de traduction neuronale sont basés sur un mécanisme d'apprentissage profond (dit *deep learning*, en anglais), ceux-ci sont entraînés par des données dites "d'entraînement" (*training data*). Ces systèmes permettent alors de générer des traductions
en fonction de leur base de données alimentée par les données d'entraînement, ce qui permet d'obtenir des meilleurs résultats, dans des domaines divers et variés :

> « Deep learning approaches, when incorporated into machine translation tasks, showed promising results and completely revolutionized the natural language processing field, and became a mainstream approach in industry and academia [69]. This approach helps to develop the right architecture that automatically enables the system to learn features from the training data. The application of this approach requires minimum domain knowledge and has achieved outstanding performance in various complex tasks. In comparison to previously mentioned approaches, the deep learning approach can produce better translation by capturing long-term dependencies and removing unwanted preprocessing steps in feature engineering [...] » (Sharma & al., 2023, p.13).

Autrement dit, le système neuronal permet de générer une traduction en se basant sur les suites de mots les plus probables, d'après les connaissances emmagasinées par le système d'encodage.

En ce sens, les systèmes dits "transformeurs" semblent être la solution de choix en matière d'apprentissage profond, pour autant qu'une quantité suffisante de données d'entraînement soit disponible :

> « Transformers are currently the paradigm of choice if enough parallel corpora are available for training, because they require shorter training times and allow subtle quality improvements [...] ». (Kenny, 2022, p.162).

En effet, bien que l'intégration de l'apprentissage profond (deep learning) ait favorisé les progrès de la traduction automatique, ce mécanisme présente des limites dans son utilisation :

> « Despite its many advantages, deep learning suffers from some limitations, such as it is hard to explain the internal neural network works and hence it acts as a black box. Another issue is that **NMT is data-hungry, and language with limited or no data produces no or poor translations** ». (Sharma & al., 2023, p.21).

On peut donc en déduire qu'un manque de données d'entraînement dans un domaine bien précis (la médecine, par exemple) peut avoir un impact sur la qualité d'une traduction générée automatiquement dans ledit domaine. Cependant, les systèmes de traduction automatique ont
connu de nombreux changements depuis leur avènement et continuent malgré tout de faire leurs preuves en matière de progrès.

### 2.3 NMT* : le cas de DeepL

À l'ère de la révolution numérique, où les logiciels de traduction automatique font preuve d'une progression qui dépasse de plus en plus les compétences humaines et où les intelligences artificielles sont, elles aussi, capable de générer des traductions qui rivalisent en qualité avec les traductions humaines, il est légitime de se demander si ces technologies seront un jour en mesure de traduire aussi précisément, voire mieux que l'homme, de sorte à le remplacer, tous domaines confondus.

Une étude menée par Mohamad Ihsan Kamaluddin en 2024 a affirmé, source à l'appui, que DeepL était un outil considéré comme étant de plus en plus compétitif, particulièrement dans la traduction de domaines spécialisés et techniques (tels que la médecine, entre autres), et ce tout en préservant l'idiomaticité en langue cible. Ses spécificités d'application rendent cet outil particulièrement appréciable et favorisent son utilisation à large échelle :

> « DeepL exhibits a better capacity to comprehend context and provide more natural translations than conventional translation technologies, which typically result in translations that are stiff and literal. Its capacity to handle idioms, collocations, and culturally distinctive expressions—all of which may be difficult for machine translation—is especially clear. Burchardt et al. (2021) performed three-year longitudinal research that showed a steady increase in DeepL's performance. **The study found that over time, DeepL not only kept up its brilliance but actually improved the quality of its translations.** This demonstrates DeepL's commitment to continuous improvement and adjustment to changing language and user needs. Additionally, DeepL showed impressive results while translating technical and scientific articles. Specialized jargon and intricate phrase patterns that are frequently seen in scientific literature are areas in which DeepL shines ». (Kamaluddin, 2024, p.123)

DeepL est probablement la référence numéro un actuelle en termes de logiciel de traduction (en dehors des intelligences artificielles génératives). En effet, ce logiciel de traduction est
largement utilisé par des utilisateurs-rices ordinaires, mais il est aussi employé en milieu professionnel et dans d'autres contextes, ce qui en fait un outil très polyvalent, facile d'accès et concurrentiel (d'autant plus qu'il est disponible en ligne, en version gratuite) :

> « DeepL has several real-world uses in the professional, academic, and educational spheres. Customers express great pleasure with its precision, usability, and customizable capabilities, such as glossary functions ». (Mohamad Ihsan Kamaluddin, 2024, p.125)

En effet, DeepL est mis en avant dans la littérature comme étant un outil performant dans des domaines divers et dont la polyvalence a fait ses preuves :

> « DeepL has demonstrated excellent domain applicability. The model may be optimized to provide extremely accurate translations in specialized domains like engineering, law, or medicine while maintaining good translation performance in general literature through the use of fine-tuning approaches ». (Kamaluddin, 2024, p.124)

De manière générale, l'emploi croissant de la TA*, pour de nombreuses tâches qui découlent directement de son utilisation (la post-édition, par exemple), justifie que l'on s'y intéresse, comme le souligne également Khoury dans son étude :

> « Neural Machine Translation (NMT) is widely used in the translation industry to save effort and time (Koneru et al., 2023). In reflection to the market demands, machine translation and computer-assisted translation (CAT) as well as post-editing modules have been integrated into the study plans of translator training programs all over the world to prepare students for a competitive market (O'Brien et al., 2021). Subsequently, research on the efficiency of NMT vs human translation and the gaps that human translation can fill through post-editing have gained momentum ». (Khoury, 2024, p.1511)

Pour ces raisons, il convient de s'y intéresser et de mettre ses fonctionnalités à l'épreuve, de sorte à évaluer l'étendue de ses performances et, aussi, de déterminer ses potentielles limites, notamment en matière de traduction spécialisée.
De façon plus générale, au vu de l'omniprésence de la traduction automatique et de ses progrès flagrants dans des domaines de plus en plus variés, nous pouvons alors nous demander si des logiciels de traduction automatique populaires tels que DeepL sont aussi capables que des humains de traduire des textes issus du langage spécialisé. C'est la question à laquelle je vais tâcher d'apporter une réponse, en évaluant ses compétences en matière de traduction.

### 2.4 L'utilisation de la TAN* en traduction spécialisée

Par rapport aux systèmes basés sur les règles, les systèmes neuronaux sont considérés comme étant plus performants en termes de qualité de traduction automatique, notamment dans le domaine médical. C'est du moins ce qui est indiqué dans la littérature sur le sujet, dans un article récent de Paul Sebo et Sylvain de Lucia :

> « Machine translators (MTs) are increasingly used in everyday life [2, 3]. Indeed, thanks to neural networks, the quality of translation has greatly improved in the last decades [4–6] and they do not require advanced computer skills. They are also used in medicine, for example to translate electronic medical records and to improve patient management in clinical practice, with mixed results [3, 7–15] ». (Sebo & De Lucia, 2024, p.2)

Avec l'arrivée des systèmes de traduction automatique neuronale (tels que DeepL) sur le marché, il a été possible d'obtenir de meilleurs résultats en traduction spécialisée. C'est le constat qui a également été établi par Kristin Dew dans son article sur les performances des systèmes de TAN* dans des domaines spécialisés, notamment en médecine :

> « A number of recent studies have reported major improvements of neural machine translation (NMT) over earlier SMT systems [21], [22]; however, it has also been noted that neural MT performs worse when training data is extremely limited, e.g., in the case of low-resource languages or specialized domains such as medicine. Most major MT providers are now shifting toward neural MT ». (Dew & al. 2018, p. 57)

Cependant, l'étude de Dew met aussi en garde sur les potentielles limites de l'utilisation de ce type d'outil, ainsi que sur la pertinence de leur utilisation dans le domaine médical, et ce
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

notamment en raison des particularités liées au jargon spécifique employé, qui pourraient se
révéler être un obstacle pour les systèmes de traduction automatique :

> « Compared to its use in the business setting, however, the potential of MT[*] in clinical and other health related settings is less understood. This is in part due to the need for the utmost accuracy in health and safety-critical settings. Even in well-sourced language pairs like Spanish-English, it is unclear whether MT[*] is adequate for providing comprehensive professional translations, especially when the content pertains to specialized domains (e.g., medicine), which have their own vocabularies and forms of communication, such as health records, reports, and discharge notes ». (Dew & al. 2018, p. 57)

A titre indicatif, la Figure 5 (ci-dessous) indique les différents types de traduction automatique existantes, leur contexte d'utilisation idéal, ainsi que leurs avantages et inconvénients respectifs :

<table><caption>Figure 5 : Comparaison entre les modèles de traduction automatique et leur utilisation respective (Lokalise, types of machine translation, 2025, en ligne)<fnref n="5" /></caption><thead><tr><td>Type of machine translation</td><td>Best for</td><td>Main strength</td><td>Main limitation</td></tr></thead><tbody><tr><td>NMT (neural)</td><td>Most modern content, apps, websites, customer-facing text</td><td>Fluent, human-like quality, context-aware</td><td>May miss nuance in niche or complex domains</td></tr><tr><td>RBMT (rule-based)</td><td>Legal, medical, or highly structured content</td><td>Terminology control, precision</td><td>Rigid, hard to scale</td></tr><tr><td>SMT (Statistical)</td><td>Low-resource languages, domain-specific content</td><td>Data-driven, customizable</td><td>Can sound robotic</td></tr><tr><td>EBMT (Example-based)</td><td>Repetitive content, UI strings, translation memory setups</td><td>Good reuse of existing translations</td><td>Very reliant on input; doesn't adapt well to new content</td></tr><tr><td>Interlingual MT</td><td>Research, multilingual systems with limited language-pair coverage</td><td>Theoretically, could scale</td><td>Rarely used in real-world applications</td></tr></tbody></table>

<footnote n="5">⁵ Lokalise, types of machine translation (2025) : https://lokalise.com/blog/types-of-machine-translation/ (consulté en juillet 2025)</footnote>
On constate que, bien que les systèmes de traduction automatique neuronale (TAN*, ou NMT*) produisent des traductions similaires à celles produites en TH* (en termes de fluidité et d'idiomaticité), ces systèmes semblent être limités en termes de compétences, surtout dans des domaines spécialisés plus techniques (comme la médecine, par exemple).

Il s'agira donc d'évaluer si ce type d'outil est en mesure de générer une traduction automatique qui soit de qualité comparable à une traduction humaine, pour des textes issus du langage spécialisé.

## 2.5 "Translationese"

Comme mentionné dans les sections précédentes, les systèmes de traduction automatique sont, au cours des dernières décennies, devenus de plus en plus performants en termes de résultats de traduction et représentent une concurrence toujours plus redoutable pour les professionnels du milieu. Ces progrès sont si importants que les traductions générées de façon automatique rivalisent en qualité avec les traductions humaines et il est devenu de plus en difficile de faire la distinction entre une traduction humaine et une traduction automatique. La démocratisation des outils de TA* au sein de la population témoigne, certes, d'une avancée dans le domaine, or, celle-ci est-elle dénuée de défauts pour autant ? Si les outils de traduction automatique sont capables de traduire aussi bien que les humains, ne partageraient-ils donc pas les mêmes lacunes ?

### 2.5.1 Qu'est-ce que le "translationese" et comment l'identifier ?

En principe, le "translationese" s'observe surtout dans les traductions humaines. Or, ce concept a également été transposé à la traduction automatique. Afin de comprendre à quoi le "translationese" fait référence et dans quel contexte il se manifeste, il convient d'étudier sa définition, fournie par Baker, qui est la suivante : « Phenomenon in which an unusual form of the TL[*] is clearly a result of the influence of ST[*] lexical or syntactic patterning and the translator's inexperienced or lack of competence in the target language »<fnref n="6" />. [(Baker, 1993, 249) & (Munday, 2009, 236), cités dans ETIB – USJ, 2021, en ligne]

<footnote n="6">⁶ ETIB – USJ, Axe 2 : Terminologie (2021) :
https://etib-certtal-terminologie.usj.edu.lb/blog/terminology/translationese-traduidu/ (page consultée en juillet 2025)</footnote>
Ci-dessous, un exemple de "translationese" :

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 6 : Exemple de translationese selon Newmark (1991, 23-24)
ETIB - USJ, 2021, en ligne</figcaption></figure>

À travers sa définition et l'exemple ci-dessus, on comprend alors que le "translationese" serait une forme de traduction littérale, qui ne prend pas assez de recul vis-à-vis du texte source et qui, par conséquent, manque de fluidité et d'idiomaticité.

Antonio Toral, qui s'intéresse principalement à la post-édition et au "post-editese" (comparable au "translationese", mais retrouvé cette fois-ci dans le contexte de la post-édition) a émis le constat suivant à son sujet, dans son article intitulé *Post-editese : an exacerbated translationese* :

> « [...] The characteristics of translationese can be grouped along the so-called universal features of translation or translation universals (Baker, 1993), namely simplification, normalisation (also referred to as homogeneisation) and explicitation. In addition to these three, interference is recognised as a fundamental law of translation (Toury, 2012): **"phenomena pertaining to the make-up of the source text tend to be transferred to the target text"**. In a nutshell, **compared to original texts, translations tend to be simpler, more standardised, and more explicit and they retain some characteristics that pertain to the source language** ».

(Antonio Toral, 2019, p.273 - 274)
D'après des recherches sur le sujet, menées en 2015 et décrites dans l'article *On the features of translationese*, les différences identifiables de traduction entre un texte source et un texte cible seraient présentées comme des "caractéristiques" (ou « features », selon Volansky). (Volansky & al., 2015, p.98). Ces caractéristiques avaient déjà été décrites par Baker (1993), tel que cité par Antonio Toral dans son article.

Selon l'article de Volansky, une des façons d'étudier le "translationese" serait de le quantifier statistiquement. Du moins il s'agit de l'objectif présenté dans son étude :

> « This work addresses the differences between translated (T) and original (O) non-translated texts. These differences, to which we refer as ‘features’, have been discussed and studied extensively by translation scholars in the last three decades. In this work, we use computational means to investigate them quantitatively »
> (Volansky & al., 2015, p.98).

L'hypothèse de l'étude de Volansky est que si une caractéristique est déjà présente dans le texte source, celle-ci est aussi susceptible d'être présente dans le texte cible. L'étude de corpus, permettrait notamment de mettre ces caractéristiques en évidence :

> « Our assumption is that if a feature is reflected in translations from several languages into English, it is very likely present in the source texts from which these translations were generated. Future study could very well verify this assumption. In the last decade, corpora have been used extensively to study translationese. For example, Al-Shabab (1996) shows that translated texts exhibit lower lexical variety (type-to-token ratio) [TTR*] than originals » (Volansky & al., 2015, p.100)

Selon les propos précités, une des façons de quantifier le "translationese" consisterait à observer la variété lexicale (ou de façon plus scientifique, le TTR*) des traductions générées de façon automatique.

Comme mentionné ci-dessus, le "translationese" est un phénomène qui avait été avant tout décrit et observé dans des traductions humaines. Or, il semblerait que les systèmes de traduction automatique ne soient pas plus performants que l'être humain de ce point de vue là. En effet, on pourrait également relever des traces de ce phénomène dans des textes générés de façon automatique.
### 2.5.2 "Translationese" en TA*

Plus récemment, une étude dirigée par Rudy Loock en 2020 a avancé le postulat selon lequel malgré qu'un système de traduction automatique puisse être compétent sur le plan syntaxique, il ne le sera pas forcément du point de vue linguistique, surtout en termes de fluidité et d'idiomaticité, (ce qui pourrait être identifié comme du "translationese"). Ce phénomène semblerait être particulièrement avéré dans le domaine de la traduction spécialisée :

> « a linguistic analysis of a corpus of machine-translated texts, both quantitative and qualitative, can empower translation trainees by helping them define their added value over machine translation (MT[*]) systems. In particular the aim is to show that MT[*], even when providing grammatically correct output, does not comply with linguistic usage, thus failing to provide natural-sounding translations as expected in today's market for specialised translation ». (Loock, 2020, p.150)

De fait, on comprend alors l'importance pour le/la traducteur-rice d'être conscient-e de cette lacune, de sorte à pouvoir agir en conséquence et en toute connaissance de cause (notamment à travers l'activité de post-édition, par exemple).

Étant donné que les systèmes de traduction automatique sont en constante amélioration, il convient, en tant que traducteur-rice, d'être conscient-e des forces et des faiblesses de ces derniers et de pouvoir identifier les éléments (autrement dit, le "translationese") susceptibles d'avoir un impact sur la qualité du texte généré par la traduction automatique. C'est également le constat qui avait été établi par Rudy Loock (tel que cité par Kübler dans son travail), il y a quelques années en arrière (en 2018) :

> « Avec l'apparition de la traduction automatique neuronale, on constate que le métier de traducteur est en train de subir un certain nombre de bouleversements, ce qui amène Rudy Loock à comparer les résultats de la traduction automatique (TA) neuronale par rapport à la TA[*] statistique et à la langue originale, dans le but de former les futurs traducteurs à une utilisation informée de la TA[*] neuronale en sachant quels sont les éléments à vérifier absolument ». (Kübler & al., 2018, p.581)
## 2.6 Conclusion

Ce chapitre a permis un bref survol de la traduction automatique et des types d'architecture qu'elle regroupe (section 2.1). Il a été question de présenter le fonctionnement de la traduction automatique neuronale (section 2.2), en particulier DeepL (section 2.3), un outil appartenant à ce type et qui est l'objet d'étude de cette recherche. Enfin, ce chapitre s'est penché sur la question de la traduction spécialisée en traduction automatique (section 2.4) et a abordé le phénomène de "translationese" en TA* (section 2.5).

## 3. Caractéristiques de la langue de spécialité (LSP*) scientifique et technique

Ce chapitre traitera des caractéristiques des langues de spécialité (LSP*) (section 3.1) et de la langue médicale en détails (section 3.2). Puis, il s'agira de présenter les revues systématiques Cochrane ainsi que leurs particularités (section 3.3). Enfin, il s'agira d'évoquer l'état de la littérature sur la traduction automatique de textes spécialisés médicaux (section 3.4).

### 3.1 La langue de spécialité (LSP*) scientifique et technique

Le langage technique et scientifique (langue de spécialité LSP*) présente la particularité d'être précis et de ne pas faire usage de figures de style ou d'autres éléments linguistiques pouvant mener à des ambiguïtés des sens ou à des biais d'interprétation ; telle est la description fournie dans une revue de rédaction technique et scientifique intitulée *English for Scientific & Technical Writing* :

> « Technical Reporting is different from creative writing because it deals with scientific facts and does not present an imaginary view of reality. Scientific and Technical Writing is objective in content and systematic in form. It is always precise, exact, and to the point so that it may have the desired effect on the reader and lead to the required action. » (Manukonda, 2022, p.917)

C'est ce type de langage que l'on retrouve dans les résumés scientifiques et techniques, lesquels doivent se conformer aux "codes" établis par le genre auquel ils se rattachent :

> « Journals publish technical material on specialized fields and are circulated amongst the scientists and scholars. All these writings must conform to the rules of
scientific and technical reporting so that they are properly understood and appreciated». (Manukonda, 2022, p.917)

Le langage technique et scientifique n'est pas comparable à celui que nous employons au quotidien (ou à la langue littéraire, par exemple) étant donné qu'il dispose d'une terminologie, d'une phraséologie et d'un style qui lui est propre. L'objectif de communication est avant tout informatif, étant donné qu'il s'agit de présenter des données scientifiques sous leur forme la plus brute et concise.

Le but est que le/la lecteur-rice puisse avoir accès au sens véhiculé par ces données scientifiques, afin de les réutiliser ou les traiter dans le cadre d'études, de recherche et autres.
En effet, les données scientifiques peuvent servir de base à l'élaboration d'articles scientifiques, c'est pourquoi il est important que la sémantique inhérente aux informations fournie soit le moins possible sujette aux biais d'interprétation, notamment. Or, lorsque l'on traduit, il faut veiller à ce que tant le sens que la forme soient conservés au maximum, de sorte à ne pas perdre l'essentiel du message. L'objectif de communication est clair, lui aussi, et ne doit pas être altéré lors de la traduction. En outre, il doit être adapté au lectorat cible, c'est ce qui est précisé dans l'article de revue :

> « The nature of the subject, the purpose of the scientific report and the reader for whom the report is written determine the form and structure of the report. Every written communication has a specific purpose and a specific audience. It should be carefully planned and constructed to fit both. Every scientific and technical communication has one certain clear purpose: to convey information and ideas accurately and efficiently. The objective requires that the communication be: (1) as clear as possible; (2) as brief as possible; and (3) as easy to understood as possible». (Manukonda, 2022, p.917)

En plus d'être clair et précis, le message véhiculé ne doit pas contenir des informations inutiles ou des informations que le/la lecteur-rice pourrait ne pas comprendre, par manque de connaissances. Les informations communiquées doivent être accessibles sans que le/la lecteur-rice soit nécessairement familier-ère avec le domaine en question. Si ce n'est pas le cas, celui-ci doit pouvoir se documenter afin d'avoir accès au sens du message :
« Any communication, if it is to be effective and efficient, must be designed for the needs and the understanding of a specific reader or group of readers. need to have an idea of what the reader expects from the report and his level of understanding. A reader who is unfamiliar with the subject may find the level of the reporting too high. On the other hand, attempting to explain every basic concept and obvious technical terms to the reader who is already familiar with subject will make the report unnecessarily tedious and boring. Writing should be aimed at the average reader, but should also cater to those at either extreme of the range. It should interest the more knowledgeable reader and be intelligible to the reader who is less familiar with the subject ». (Manukonda, 2022, p.917-918).

Dès lors on comprend que, bien qu'un-e traducteur-rice ne doive pas nécessairement devenir ou être un-e expert-e dans le domaine en question, il est indispensable qu'il ou elle se familiarise un minimum avec celui-ci ou qu'il/elle en acquière les connaissances nécessaires à sa compréhension, de sorte à traduire le message de façon adéquate et le plus fidèlement possible.

Une autre particularité du langage scientifique et technique consiste en son objectivité et surtout, sa neutralité. En effet, les jugements de valeur personnels ou les opinions ne sont pas des éléments qui doivent figurer dans le type de document auquel le langage scientifique et technique se rattache. Si, d'aventure, il venait à y en avoir, alors ces derniers doivent être appuyés par des faits :

« It is commonly believed that in order to be objective, the scientific report must present only facts, never opinion. However, engineers and scientists are employed not only to discover facts but also to draw inferences from those facts and to make decisions based on them. Therefore, **the scientific report must often present the judgment and opinions of its writer or his organization. But the opinion should be impartial and based as soundly as possible on demonstrated facts** »
(Manukonda, 2022, p.919).
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

Afin de récapituler les caractéristiques générales des langues de spécialité, voici un schéma informatif (Figure 7 ci-dessous) qui rassemble leur(s) aspect formel(s), textuel(s) et contextuel(s) :

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 7 : Aspects formels et (con)textuels des LSP*7
(NumberAnalytics Blog, The power of language for specific purposes, 2025, en ligne)</figcaption></figure>

<footnote n="7">7 NumberAnalytics Blog, *The power of language for specific purposes* (2025):
https://www.numberanalytics.com/blog/the-power-of-language-for-specific-purposes (consulté en août 2025)</footnote>
## 3.2 Langue médicale

La langue médicale s'inscrit, elle aussi, dans les langues de spécialité (LSP*). Comme ces dernières, la langue médicale voit le jour en raison d'un besoin de communiquer dans un domaine particulier, pour des raisons qui sont les mêmes que celles précédemment évoquées. C'est l'explication fournie par Maurice Rouleau, en préambule de son ouvrage *La langue médicale : une langue de spécialité à emprunter le temps d'une traduction :*

> « Une langue de spécialité naît du besoin que ressentent les spécialistes de communiquer entre eux de façon concise et sans ambiguïté ». (Rouleau, 1995, p.29)

Afin de pouvoir traduire un texte médical, il est nécessaire de s'approprier cette langue (normalement réservée aux spécialistes) et de se familiariser avec ses particularités :

> « [Cette langue] est réservée aux spécialistes du domaine - elle a été créée par eux et pour eux. [mais] [e]lle leur est à l'occasion empruntée (ou devrait l'être) par les traducteurs[-rices] ». (Rouleau, 1995, p.29)

Il est question « d'emprunt » car c'est effectivement ce qu'un-e traducteur-rice est amené-e à faire dans le cadre de sa profession ou de sa formation :

> « Pour que son travail soit bon, le traducteur doit produire un texte idiomatique, c'est-à-dire produire un texte qui ressemble, à s'y méprendre, à celui qu'écrirait un spécialiste. Il doit donc, pour ce faire, utiliser la langue de spécialité de l'autre. De plus, comme tout spécialiste, le traducteur n'utilisera cette langue de spécialité (qui n'est pas sienne) que dans l'exercice de sa profession ; autrement dit, il l'empruntera le temps d'une traduction ». (Rouleau, 1995, p.29)

En ce qui concerne le style de la langue médicale, on peut dire que, à l'instar du langage technique et scientifique, « il doit être informatif, c'est-à-dire qu'il doit être complètement neutre et objectif, car il a pour but d'informer ou de donner des explications. Le contenu doit être clair et précis, les phrases plutôt courtes et la fonction référentielle (données objectives, définitions, chiffres, dates, noms, etc.). Le discours doit être impersonnel, c'est-à-dire que la personnalité et l'opinion de l'énonciateur ne doivent pas transparaître »<fnref n="8" /> (SMG Languages,

<footnote n="8">⁸ SMG Languages, site internet : https://www.smglanguages.com/que-sont-les-langues-de-specialite/?lang=fr
(page consultée en juillet 2025)</footnote>
2018, en ligne). Quant à la terminologie : « elle sera plus générique et commune si le texte s'adresse au grand public, c'est-à-dire qu'elle sera vulgarisée dans un souci de compréhension par le plus grand nombre (ex. le terme "infarctus du myocarde" sera remplacé par le terme courant "crise cardiaque"). En revanche, si le texte s'adresse à des spécialistes, la terminologie utilisée sera hautement spécialisée et il sera également possible de **recourir à des abréviations** (ex. "FA" pour "fibrillation auriculaire") »<fnref n="9" />. (SMG Languages, 2018, en ligne).

### 3.2.1 Abréviations et termes techniques

Comme mentionné précédemment, ce qui caractérise un texte issu du domaine médical, c'est non seulement l'usage de termes spécialisés, mais également la présence d'abréviations de termes médicaux.

Les abréviations médicales, ou la « siglaison » (terme utilisé par Jean Soubrier dans son article intitulé *Traduction et langues de spécialité : aspects de la traduction médicale*), constitue à la fois l'une des spécificités et une des difficultés majeures de la langue médicale :

> « La traduction des sigles et des acronymes constitue également une difficulté propre à la langue médicale. Motivés par la recherche d'une plus grande commodité discursive, les sigles prolifèrent dans le discours médical. Ils se caractérisent également par une grande variabilité des formes lors du passage d'une langue à une autre » (Soubrier, 2014, p. 133-134)

C'est précisément à cette difficulté et à cette spécificité de la langue médicale qu'il convient de confronter un système de traduction automatique, d'autant plus que ces « sigles et acronymes » (Soubrier, 2014) doivent, eux aussi, être traduits par leurs équivalents en langue cible. Toutefois, il peut arriver que les abréviations soient présentes dans une langue, mais pas dans l'autre et inversement :

> « On constate parfois une absence d'abréviation [pour l'] anglais [...] ou bien une absence d'abréviation [pour le] français » (Soubrier, 2014, p. 135).

<footnote n="9">⁹ SMG Languages, site internet : https://www.smglanguages.com/que-sont-les-langues-de-specialite/?lang=fr
(page consultée en juillet 2025)</footnote>
Toutefois, il incombe au/à la traducteur-rice de s'assurer de l'absence ou de l'existence d'un équivalent de traduction. Cette recommandation prévaut aussi (voire davantage) dans le cas d'une traduction automatique.

### 3.2.2 Verbes de modalité

En plus des abréviations, la langue médicale et les langues de spécialités sont riches en verbes de modalité, lesquelles permettent d'exprimer une conditionnalité. C'est le constat qui a été établi par des recherches menées par Hanna Martikainen, lorsque celle-ci s'est intéressée à la traduction de ce type de textes, dans le cadre d'études qu'elle a dirigées :

> « Modal markers are frequent in LSP [*], as both deal with the mediation of human knowledge (Vihla, 1999, p. 15). The importance of modal markers in constructing the rhetorical strategies of hedging and boosting that allow authors to position themselves in regard of their text has been extensively studied [...]. » (Martikainen, 2018, p. 918)

En effet, les verbes de modalité sont fréquemment rencontrés dans les textes médicaux (appartenant à la langue de spécialité). Cependant, il convient de noter que tous les auxiliaires n'ont pas le même usage et celui-ci varie en fonction de la langue. En anglais, par exemple, on retrouve les verbes de modalité suivants, dans les contextes d'énonciation suivants :

> « Modal verbs have been grouped into two groups according to their frequency of use. The first group comprises the modal verb can and its past form could, which are mainly used in English to express ability, permission and possibility. The second group includes other modal auxiliary verbs mainly used to indicate obligation or necessity (must, have to, should, need to, ought to), permission or possibility (may, might), and intention, prediction or probability (would) ». (Gusti Ayu Widiantari & al., 2022, p.289)

Plusieurs recherches souhaitant quantifier la fréquence d'apparition des verbes de modalité dans les textes médicaux ont permis d'aboutir à des résultats concluants. L'étude menée notamment par Gusti Ayu Widiantari, en 2022, en a fait un recensement et est parvenue à la conclusion suivante :
« Previous research is reported that (Hsieh, 2015) did his research on modal auxiliary verbs. Verstraet's research discusses the system of Modal Auxiliary in English. [...] verb will accounts for almost 23% of all modal tokens, followed by would, can, and could, but it was different from this research. **This research was found that high frequency of modal auxiliary verb is "can" and followed by "should" and "may".** This paper is preliminary research, and the aims of the research are to describe the frequency and function of modal auxiliary verb found in 204 articles in 11 journals of medical sciences regarding coronavirus » (Gusti Ayu Widiantari & al., 2022, p.289)

### 3.2.3 Terminologie médicale

En outre, en plus des particularités mentionnées précédemment, comme pour toute autre langue de spécialité, il convient aussi de se familiariser avec la terminologie qui lui est propre. Dans le cas précis, avec les termes médicaux (techniques), entre autres :

> « À l'instar des autres langues de spécialité, **la langue médicale se caractérise par la présence de termes techniques** ». (Rouleau, 1995, p.30)

Toutefois, connaître les termes médicaux ne sert à rien si on ne sait pas à quoi ils font référence et qu'on ne les comprend pas :

> « Pour bien situer le terme dans son contexte, le traducteur a intérêt à consulter un dictionnaire médical à contenu encyclopédique [*]. Traduire un texte médical de façon idiomatique, ce n'est pas insérer des termes techniques dans une langue générale. [...] Il ne suffit donc pas de connaître les termes ; il ne suffit pas de comprendre les notions; il ne suffit pas d'insérer des termes techniques dans une langue générale. Il faut savoir les enchaîner dans un discours cohérent qui reflète les usages du domaine ». (Rouleau, 1995, p.31)

C'est précisément cette cohérence, cette connaissance des concepts traduits et ce savoir-faire propre à la profession de traducteur-rice (et donc, à la traduction humaine) qui fait encore défaut dans les systèmes de traduction automatique. Les logiciels sont certes en mesure de traduire les termes techniques et de les insérer dans un texte, mais la cohérence n'est pas toujours garantie, ce qui a une incidence directe sur la fluidité, l'idiomaticité et sur le sens global de la traduction.
D'après Soubrier, la traduction spécialisée (dans son ensemble) reviendrait uniquement au/ à
la traducteur-rice :

> « La traduction spécialisée est avant tout une affaire de traducteur et ne peut se réduire à un simple transcodage terminologique ». (Soubrier, 2014, p. 122).

À cet égard, il convient de se demander si les systèmes de traduction automatique ne seraient
pas, eux aussi, en mesure de traduire un texte aussi bien qu'un-e traducteur-rice humain-e, et
ce, même lorsqu'il s'agit d'une langue de spécialité. C'est une interrogation à laquelle le présent
mémoire tente d'apporter une réponse.

3.3 Les revues systématiques Cochrane

3.3.1 Qu’est-ce qu’une revue systématique ?

Cochrane est un organisme « considér[é] comme [étant] le chef de file en matière de revues
systématiques [établies] par les professionnels de santé, [par] les chercheurs et les responsables
de décisions politiques du monde entier »<fnref n="10" />. Il se charge d' « examin[er] toutes les recherches
sur un large éventail de sujets de santé et [de] résum[er] les meilleures données probantes pour
aider la patientèle et les organismes de santé à prendre des décisions éclairées ».<fnref n="11" /> Les résumés
scientifiques de Cochrane sont établis à la suite de l'étude méticuleuse de « données probantes,
fiables et pertinentes »<fnref n="12" />. Par conséquent, « le résultat final est un type de données probantes
sur la santé, connu sous le nom de "revue systématique" »<fnref n="13" />.

Voici la description que l'on peut trouver sur leur site internet officiel :

> « Chez Cochrane, nous rédigeons des revues systématiques de la recherche sur la santé humaine et les soins. Une revue systématique est le moyen le plus fiable de déterminer si un traitement donné est efficace. Cochrane a sa propre méthode pour réaliser ces revues, qui est respectée par les experts en santé du monde entier. Nous rédigeons des résumés vulgarisés pour aider les personnes qui ne sont pas expertes en santé à comprendre et à interpréter les résultats de la recherche sur de nombreux sujets et conditions de santé. Nous le faisons parce que nous

<footnote n="10">¹⁰ Site web officiel de Cochrane : https://www.cochrane.org/fr/about-us (page consultée en avril 2025)</footnote>

<footnote n="11">¹¹ Ibid.</footnote>

<footnote n="12">¹² Ibid.</footnote>

<footnote n="13">¹³ Ibid.</footnote>
voulons que chaque personne soit en mesure de faire des choix éclairés en matière de santé, qui conduisent à une meilleure santé pour tout le monde. Toutes nos revues systématiques sont accompagnées d'un résumé vulgarisé ».<sup>14</sup>

Sur le site internet de Cochrane Suisse, le complément d'information suivant est fourni :

> « Les revues systématiques Cochrane apportent des informations fiables et prouvées sur des questions de santé.

> Une revue systématique est le fruit d'une démarche scientifique rigoureuse constituée de plusieurs étapes bien définies, incluant une recherche de littérature systématique, une évaluation de la qualité de chaque étude considérée et une synthèse, quantifiée ou narrative, des résultats obtenus [...] [indiquant] par exemple, l'efficacité d'un traitement, le risque d'effets indésirables ou la performance d'un test diagnostique ».<sup>15</sup>

À travers ces descriptions, on peut alors comprendre que le contenu des articles scientifiques (revues systématiques) est disponible également sous forme de résumé qui devrait être, en principe, facilement compréhensible et à la portée de tous-tes, que l'on soit familier-ère avec le domaine médical ou non. C'est précisément aux résumés de revues systématiques que je m'intéresse dans le cadre de ce mémoire. En effet, mon but est de déterminer si un système de traduction automatique de type neuronal tel que DeepL est, lui aussi, capable de comprendre, de déchiffrer et de produire une traduction adéquate desdits résumés, tout en respectant les "codes" de langage qui sont propres à la sphère médicale, sans pour autant qu'il y ait des pertes au niveau du sens du contenu dans le texte cible, et que le style du texte source soit conservé.

<footnote n="14"><sup>14</sup> Site web officiel de Cochrane : https://www.cochrane.org/fr/evidence (page consultée en avril 2025)</footnote>

<footnote n="15"><sup>15</sup> Site web officiel de Cochrane Suisse : https://swiss.cochrane.org/fr/ressources/revues-systematiques#information (page consultée en juin 2025)</footnote>
### 3.3.2 Structure d'une revue systématique

Le site internet de Cochrane Suisse présente la structure d'une revue systématique comme suit :

> « Le texte intégral est un document de plusieurs dizaines de pages, qui est divisé en plusieurs parties, dont les principales sont :

- un résumé scientifique et un résumé en langage courant, ce dernier très souvent traduit en plusieurs langues ;

- les sections principales de la revue (contexte, objectifs, résultats, discussion, conclusion) ;

- [...] »<fnref n="16" />

C'est aux deux parties listées ci-dessus que je me suis intéressée dans le cadre de ce mémoire. En effet, tous les textes qui composent mon corpus et qui ont fait l'objet d'une analyse comportent les sections décrites précédemment, à savoir : le **contexte** de la recherche, les **objectifs** de l'étude, les **résultats** observés, la **discussion** des résultats et la **conclusion** (des auteurs au sujet) de la recherche.

### 3.4 Les sources de « distorsions » ("translationese") en traduction spécialisée (langue médicale)

Lors d'études menées d'abord en 2016, puis en 2018 et en 2019, Hanna Martikainen s'est intéressée aux marqueurs linguistiques que l'on retrouve dans la langue médicale. En effet, en 2019, à travers une étude menée auprès d'étudiant-es, elle s'est aperçue, en procédant à la traduction automatique des revues systématiques Cochrane, que l'on pouvait identifier des marqueurs lexicaux et grammaticaux spécifiques au sein d'une langue de spécialité (LSP*); marqueurs qu'elle qualifie de « distorsions » (Martikainen, 2019) et qu'elle présente en détails dans son article intitulé *Post-Editing Neural MT in Medical LSP: Lexico-Grammatical Patterns and Distortion in the Communication of Specialized Knowledge* (2019). Il s'agit de l'article auquel je me réfère majoritairement pour établir un état de la littérature sur le sujet.

<footnote n="16">¹⁶ Site web officiel de Cochrane Suisse : https://swiss.cochrane.org/fr/ressources/revues-systematiques#information (page consultée en juin 2025)</footnote>
En 2018 déjà, Martikainen s’était intéressée aux revues systématiques Cochrane, ainsi qu’à leur traduction, en raison de leur importance dans le domaine médical :

> « Cochrane SR[*] Abstracts and PLS’s are translated from English into various languages by regional Cochrane centers in order to make regularly updated, high-quality medical information available to practitioners around the world. My research deals with the French-language translation of Cochrane SR[*] Abstracts. These translations play an important role in the multilingual diffusion of medical knowledge, as suggested by the 200,000 views per month on average in 2017 for the French-language versions (Cochrane, 2018, p. 7) » (Martikainen, 2018, p.918)

En effet, on comprend, à travers son constat, que les revues systématiques (RS*) Cochrane sont une référence en matière de partage des connaissances dans le milieu scientifique (médical).

En 2019, dans le cadre d'une étude dirigée par l'Université de Paris dont le but principal consistait à déterminer s'il existait des biais d'interprétation et de traduction au sein de ce type de textes, Martikainen s'est à nouveau attardée sur ces revues systématiques :

> « The present paper draws largely on research conducted for an ongoing PhD project at the Université de Paris the main focus of which is distortion in specialized translation. The basic premise of this research is that translated texts are likely to contain elements, such as translation errors, that can potentially impact readers’ interpretation of the message. The PhD project has a threefold objective: to categorize such potential sources of distortion; to establish their distribution in translated texts, specifically with a view of comparing conventional human translation and post-edited machine translation in terms of distortions; and to explore the impact of distortion on readers’ interpretation ». (Martikainen, 2019, p.2)

Tout comme mon mémoire, cette étude s'est intéressée à la présence de distorsions ("translationese") dans les revues systématiques Cochrane, et ce en raison des caractéristiques propres à la langue médicale qu'ils contiennent :

> « The project deals with a specific sub-genre within the medical domain, that of the systematic review abstract. Cochrane systematic reviews, which summarize
existing data on a given medical question, are considered the gold-standard in this field. The reviews themselves are published in subscription databases but their abstracts are freely available online and translated by regional Cochrane centers from English into various languages, French among others. Cochrane reviews aim for a factual and objective presentation of research results in order to facilitate their transfer into medical practice. They can thus be considered to represent, according to Reiss's classification [9], a purely informative text type without any persuasive objective». (Martikainen, 2019, p.2)

Ce mémoire s'inscrivant dans la même optique que son travail, j'ai voulu vérifier si les phénomènes qu'elle a observés dans son étude et qu'elle décrit dans son article concordaient avec les éléments analysés dans mon corpus. Je me suis, par conséquent, presque entièrement basée sur ses deux études pour mener mon analyse et, de façon plus générale, réaliser le présent mémoire.

Comme l'indique Martikainen dans son article, le but principal de son étude est d'identifier les sources potentielles de biais d'interprétation induites par des marqueurs lexicaux et grammaticaux, qui seraient notamment identifiables au moment de la post-édition de textes spécialisés issus d'une traduction automatique :

> « The purpose of this study is to explore how this paradigm change impacts the post-editing process, with a focus on lexico-grammatical patterns that are used in the communication of specialized knowledge ». (Martikainen, 2019, p.1)

Elle a non seulement cherché à identifier les sources potentielles de biais d'interprétation (« distorsions ») existantes au sein de ce type de textes, mais aussi à les quantifier. C'est ce qu'elle relève dans sa dernière étude en date :

> « Two kinds of elements were determined to have the potential to distort readers' interpretation, i.e., translation errors proper but also, biased translation of typical structures of specialized language called lexico-grammatical patterns [...]. As readers' interpretation plays an important part in the perception of biased translation, the potential impact of these distortions was subsequently confirmed by an online survey ». (Martikainen, 2019, p.2-3)
Plus spécifiquement, elle s'est interrogée sur les interprétations potentielles induites par les marqueurs lexicaux et grammaticaux des textes spécialisés, que l'on retrouve dans les traductions issues des systèmes de traduction automatique et qu'elle qualifie comme étant des sources possibles de "distorsions" (« **distortions** », d'après ses termes) :

> «This paper investigates the specificities of NMT[*] in the English-to-French translation of lexico-grammatical patterns in the medical domain, the potential for **distortion** therein, and thus, the requirements for post-editing NMT in a specialized domain**». (Martikainen, 2019, p.1)

Parmi les sources de distorsions potentielles, Martikainen a identifié les verbes de modalité, qui peuvent induire une interprétation positive ou négative, en raison du degré de certitude ou d'incertitude de leur valeur sémantique (soit, leur "fonction de communication") :

> « Within the ongoing PhD project [8], various lexico-grammatical patterns used in Cochrane review abstracts for the communication of specialized medical knowledge have been identified. These patterns fall into two main categories. Positive patterns have the communicative function of signaling potential effectiveness of interventions, for instance: “N [= Intervention under study] + MODAL AUX [= may/can/etc.] + V [= lead to a desired outcome, e.g., reduce mortality]”. The function of negative patterns is to signal lack of evidence of effectiveness, for instance “We + EVIDENTIAL V [= find/show/etc.] + NEG + EVIDENCE OF + N [= benefit, effect]”. Lexico-grammatical patterns identified in medical language often also contain modal markers, used specifically for signaling the degree of certainty of the results **». (Martikainen, 2019, p.3)

Selon son avis, la distorsion d'interprétation pourrait être induite par le fait qu'il est possible de traduire les auxiliaires (verbes de modalité) de la langue source (donc de l'anglais) à l'aide de différents temps verbaux en langue cible (en français). Les biais d'interprétation découleraient donc du choix du verbe en langue cible lors de la traduction. La post-édition permettrait potentiellement, d'après ses recherches, de corriger ou d'éviter ces distorsions, qui pourraient se révéler être source d'ambiguïté pour la traduction :

> « For positive lexico-grammatical patterns signaling potential effectiveness of interventions, the distortion in translation arises specifically from more affirmative
translation choices for certain markers occurring within these patterns, mainly modal auxiliaries and evidential verbs, a discussion of which can be found in [19]. For example, in the context of a positive lexico-grammatical pattern where potential effectiveness is signaled through the modal auxiliary may (i.e., intervention may be effective), a typical biased translation in French consists in using the verb pouvoir in the indicative mood (peut), expressing inherent potential, instead of the more hypothetical conditional mood (pourrait) [19]. The potential for positive bias due to the use of the indicative form in this context was also highlighted by some of the domain experts having reviewed previous translations of Cochrane abstracts, one of whom even stated that the indicative mood was “never” an adequate translation for the auxiliary may (Original comment in French: ‘pourrait et jamais peut’) ».
(Martikainen, 2019, p.4)

Il en ressort que les verbes de modalité constitueraient un biais d'interprétation majeur dans les textes de langue médicale et il convient, par conséquent, d'y prêter une attention particulière :

> « A corpus of 109 medical abstracts pre-translated from English into French by the neural MT engine DeepL and post-edited by master's students in translation was used to study potential distortions in the translation of lexico-grammatical patterns. The results suggest that neural MT leads to specific sources of distortion in the translation of these patterns, not unlike what has previously been observed in human translation. These observations highlight the need to pay particular attention to lexico-grammatical patterns when post-editing neural MT in order to achieve functional equivalence in the translation of specialized texts ».

(Martikainen, 2019, p.1)

Après avoir mené un sondage auprès d'étudiants, de sorte à "mesurer" le niveau de "distorsions" présent au sein des traductions automatique, Hanna Martikainen est parvenue aux résultats suivants :

> « [G]lobally, 69% of respondents found the original biased translations more affirmative than their functionally equivalent versions. However, results also confirm that interpretation plays a major part in the perception of lexico-grammatical structures. Indeed, 12% of respondents considered the biased and
neutral versions to be equivalent in terms of affirmativeness, whereas for another 9% of respondents, the functionally equivalent translation actually appeared more affirmative than the original biased translation. When broken down by type of pattern, survey results suggest more agreement in the perception of positive bias, with 91% of respondents considering the biased and neutral versions not equivalent in terms of their degree of affirmativeness, versus 85% of respondents for negative patterns » (Martikainen, 2019, p.4-5)

Comme le soulignait déjà Hanna Martikainen en 2019, les systèmes de traduction automatique dits "neuronaux" sont de plus en plus performants, de plus en plus développés et entraînés et ils représentent, par conséquent, une concurrence toujours plus redoutable pour les traducteurs-rices humain-es, en termes de compétences :

> « The past few years have witnessed the arrival on the market of neural machine translation (NMT) engines that appear extremely promising as their output convincingly mimics the product of human translation » (Martikainen, 2019, p.1)

Dans cette optique (et à juste titre), elle soulève la question du rôle de la post-édition, qui permettrait aux traducteurs-rices d'exercer une influence non-négligeable sur la qualité des traductions produites de façon automatique, tout en supervisant le travail effectué par la machine :

> « This has spurred questions in the professional translation sector regarding the future of the profession and specifically the impact that NMT[*] will have on the post-editing process ». (Martikainen, 2019, p.1)

Les résultats obtenus dans son étude lui ont permis d'établir le constat général selon lequel la post-édition permet de "corriger" les biais d'interprétation (distorsions) induits par la traduction automatique et qu'il est important d'en avoir conscience au moment de la post-édition :

> « The results suggest that lexico-grammatical sources of distortion are more frequent in human-translated texts (51% of observed distortions) than in post-edited statistical MT (37% of observed distortions). Moreover, human translation is characterized by globally more affirmative translation choices for lexico-grammatical patterns comparatively to post-edited statistical MT. » [...] The[y]
suggest that NMT indeed convincingly mimics human translation, producing in some instances markedly more affirmative, human-like output for the lexico-grammatical patterns investigated. Moreover, it appears that student post-editors mostly tend to accept biased MT output as such. **This highlights the need to pay attention to lexico-grammatical patterns when post-editing LSP, and to train translation students on these issues** ». (Martikainen, 2019, p.5)

La conclusion de son article, citée ci-dessus, met en avant l'importance de l'attention accordée, au moment de la post-édition, à certains marqueurs lexicaux et grammaticaux (dont les verbes de modalité font partie), afin de minimiser les distorsions induites par la traduction automatique et afin d'obtenir une traduction qui retranscrive (le plus fidèlement possible) dans le texte cible, le sens véhiculé en langue source.

Bien que ses études soient récentes, c'est en 2016 qu'Hanna Martikainen avait commencé à étudier la traduction automatique de revues systématiques Cochrane :

> « Notre étude porte sur la traduction des résumés de revues systématiques Cochrane qui rendent compte de l'évaluation des interventions et traitements en santé. Chaque revue systématique Cochrane est accompagnée de deux résumés: destiné aux professionnels de santé, le résumé d'article (abstract) respecte les caractéristiques du langage scientifique et la structuration en sections de la revue, tandis que le résumé grand public (plain language summary) destiné aux usagers de soins en est une synthèse courte en langage accessible. Les deux résumés sont consultables gratuitement en ligne sur les divers sites Cochrane, et traduits vers plusieurs langues par les centres régionaux » (Martikainen, 2016, p.1)

En revanche, selon ses propos et sa recherche, les revues systématiques Cochrane étaient, à cette époque, traduites automatiquement, à l'aide de systèmes de traduction automatique statistique (et non neuronale) :

> « Cochrane France, qui [assure] depuis 2010 la traduction française, a opté en 2013 pour une solution basée sur la traduction automatique (TA) statistique. Celle-ci a aujourd'hui fait ses preuves à titre d'outil d'aide à la traduction permettant d'accélérer le processus, afin de pouvoir publier simultanément les versions
traduites et les documents en langue source, tout en participant à la réduction des coûts (Elming, Carl & Winther-Balling, 2014; voir aussi Fiederer & O'Brien, 2009). Les textes concernés, structurés et répétitifs, se prêtent bien à la TA, qui bénéficie grandement de l'existence de bases de données terminologiques médicales pour alimenter le moteur, et d'un corpus de textes traduits par des traducteurs humains pour son apprentissage ».
(Martikainen, 2016, p.1)

On constate que la traduction automatique statistique était déjà envisagée (et employée) pour la traduction de ce type de texte à cette période :

> « La TA[*] représente donc une solution pertinente, qui allège et accélère le processus, pour peu que l'on prenne les mesures nécessaires afin d'assurer une qualité irréprochable au texte final ».
(Martikainen, 2016, p.1-2)

Elle avait alors insisté sur l'importance de la qualité de la traduction, qui en restitue le sens, d'autant plus si celle-ci était supervisée par des traducteurs-rices, plutôt que par des expert-es du domaine médical :

> « [...] les particularités du contexte de production de Cochrane, associatif et en grande partie bénévole, éloignent le processus de post-édition des résumés Cochrane traduits en français des normes professionnelles en vigueur dans le monde de la traduction. Ce processus représente également un défi en termes d'ergonomie organisationnelle et logicielle, puisqu'il associe la sortie d'un moteur de TA expérimental à une révision par des bénévoles majoritairement issus du domaine médical, et qui n'ont pas d'expertise linguistique. Il s'agit là d'un contexte d'utilisation émergeant dans le monde de la TA, où l'on adopte celle-ci dans des projets impliquant une post-édition par des non-professionnels de la traduction (Laurenzi, Brownstein, Turner, Kientz & Kirchhoff, 2013). Or, **pour des textes destinés à publication et dont la qualité doit par conséquent être irréprochable, la post-édition devrait être approfondie et effectuée par des traducteurs professionnels spécialistes des langues source et cible** (Carl, Gutermuth & Hansen-Schirra, 2015) ».
(Martikainen, 2016, p.2)
Lors d'une autre étude, cette fois-ci menée par Khoury en 2024, celle-ci avait identifié et indiqué dans son article sur la traduction de textes médicaux et scientifiques intitulé *Reflection of Explicitation in Scientific Translation: Neural Machine Translation vs. Human Post-Editing*, quels éléments méritaient que l'on y accorde une attention particulière, notamment les abréviations et la terminologie médicale :

> « The fact that **technical texts have their own jargons and specialized terminology makes their translation challenging** (Muhiesen & Al-Ajrami, 2019).
> 
> Thus, explicitation by lexical expansion becomes a necessity in specialized translation which seeks to expand domain-specific units with condensed information including highly technical terms, abbreviations and acronyms (Baker, 1992; Herget & Alegre, 2022). Acronyms were defined as abbreviations formed from the initial letter or group of letters of two or more words that are pronounced as words rather than separate initials (Pyles & Algeo, 1964). According to Al-Hamly and Farghal (2012), **English opts for lexical reduction through abbreviations and acronyms for producing shorter discourse. In technical texts, acronyms are used to promote a sense of professionalism in domain-specific texts based on the assumption that it is written by domain experts to be read by experts** (Barnett & Doubleday, 2020). However, when readership includes non-experts, translators may resort to lexical expansion of highly technical terms and acronyms to simplify the text and enhance its naturalness ». (Khoury, 2024, p.1510-1511)

Il en ressort que la terminologie ainsi que les abréviations, ou acronymes (« acronyms ») (terme employé par Khoury dans son étude) présent-e-s dans les textes médicaux constituent une des difficultés que l'on retrouve en langue médicale.

Pour ces raisons, j'ai jugé qu'au vu des résultats et des observations des études menées (avant tout) par Hanna Martikainen dans le domaine, il serait pertinent de s'intéresser, entre autres, à ces marqueurs grammaticaux et lexicaux, ainsi qu'aux termes médicaux (et leurs abréviations) lors de l'analyse de mon corpus. En effet, ils constitueront des critères d'analyse principaux dans le cadre de ma recherche.
En dehors de ces paramètres et selon Martikainen, la nature des textes en elle-même requiert une traduction qui soit le plus fidèle possible :

> « Accurate interpretation of research results calls for a precise and objective presentation, a requirement that also applies to the translation of such texts ».
> (Martikainen, 2018, p.918)

Par conséquent et d'après ses observations, il est d'autant plus important de connaître les spécificités linguistiques de langue médicale, ainsi que les éléments qui pourraient poser des problèmes, et ce tant dans le texte source que dans le texte cible. En effet, ces éléments conduisent à des biais d'interprétation et, par la même occasion, à du "translationese" :

> « I have previously argued that, due to the nature of translation as a human activity, translated Cochrane SR [*] Abstracts are likely to include elements that have the potential to distort readers' interpretation of essential characteristics of the SR[*], for instance the effectiveness of the intervention or the authors' level of confidence in their results (Martikainen, 2018, p.918) ».

Le problème résultant des biais d'interprétation est qu'il détourne le/la lecteur-rice de l'objectif de communication initial du texte. Le texte est, d'une certaine manière, "dénaturé":

> « Thus, distortion in translation interferes with the communicative purpose of these texts, which can be defined as accurate and objective presentation of medical research results in order to facilitate their transfer into clinical practice. Besides certain translation errors, which are a rather obvious source of such distortions, biased translation of lexico-grammatical patterns (Gledhill & Kübler, 2016) was also previously determined to be a potential source of distortion in the interpretation of research results. This is particularly the case for structures containing modal markers because of their importance in specialized languages and the high degree of interpretation associated with their translation. This paper focuses on modal markers as a potential source for distortion in specialized translation ».
> (Martikainen, 2018, p.918)

Par conséquent, il est impératif pour tout-e traducteur-rice de s'assurer que le processus de traduction (humaine ou automatique, mais avant tout automatique) n'altère ni l'exactitude des
données présentes dans le texte source, ni son objectif de communication et encore moins les informations contenues dans celui-ci.

### 3.5 Conclusion

Dans ce chapitre nous nous sommes d'abord intéressé-e-s aux langues de spécialité (LSP*) du domaine scientifique et technique (section 3.1), en nous focalisant plus spécifiquement sur la langue médicale (section 3.2) ainsi que ses particularités linguistiques et grammaticales (abréviations de termes médicaux / techniques et verbes de modalité / terminologie). Ensuite, nous avons présenté l'objet d'étude du présent mémoire, à savoir les revues systématiques Cochrane (section 3.3). Il a été question de décrire leur objectif ainsi que leur structure. Enfin, l'état de la littérature concernant la traduction automatique de textes issus de la langue de spécialité scientifique (médicale) a été abordé (section 3.4), en présentant les études menées sur le sujet par Hanna Martikainen en 2016 puis, à nouveau en 2018 et en 2019. Cette vue d'ensemble a permis de situer le sujet d'étude de la présente recherche dans un contexte bien défini, soit la traduction automatique neuronale de résumés de revues systématiques Cochrane.

## 4. Méthodologie de la recherche

Ce chapitre a pour but de présenter la méthodologie de recherche employée en matière d'analyse et d'évaluation de la qualité de la traduction automatique des résumés de revues systématiques Cochrane générée par l'outil DeepL, dans la paire de langues anglais-français (EN-FR*). En effet, il s'agira de présenter le corpus d'étude du présent travail (section 4.2), ainsi que les critères d'évaluation (humaine et automatique) appliqués (section 4.4) et à quelles fins.

### 4.1 Objectif

Comme déjà évoqué dans l'introduction (chapitre 1, section 1.1), j'ai entre autres choisi de m'intéresser, dans le cadre de ce mémoire, à l'analyse des marqueurs lexicaux et grammaticaux que l'on retrouve dans le langage spécialisé médical, lesquels peuvent mener à des ambiguïtés d'interprétation, qualifiées de « **distorsions** » dans les recherches sur le sujet (Martikainen, 2019). En plus de ces marqueurs, je me suis intéressée à d'autres difficultés qui caractérisent les textes du domaine médical. Ces difficultés sont notamment les suivantes : la terminologie, les abréviations de termes médicaux et la variation lexicale présente dans les traductions. C'est
pourquoi mon analyse se focalise principalement sur ces éléments linguistiques et tente de les mettre en évidence. Un des objectifs parallèles de la présente étude était de vérifier si les systèmes NMT* avaient évolué au cours des dernières années, voire progressé en la matière par rapport à l'étude menée précédemment sur le sujet (Martikainen, 2019).

Pour effectuer une analyse du corpus créé pour ce travail, j'ai utilisé la version gratuite, disponible en ligne (sur internet), du logiciel de traduction automatique DeepL<sup>17</sup> (voir section 2.3). Il s'agit d'un système de traduction dit NMT* (explication en section 2.2). Mon corpus de textes analysés est composé de quelques résumés scientifiques (*abstract*) des revues systématiques de Cochrane (détails en section 3.3), portant chacun sur le domaine de la santé publique. J'ai choisi de m'intéresser à ce sous-domaine en particulier, car il permet de regrouper les spécificités propres à différents secteurs médicaux, ainsi que leur terminologie correspondante. Le but de cette recherche est de mettre un système de traduction automatique à l'épreuve, en le soumettant aux difficultés techniques inhérentes à un langage de spécialité, que le système ne serait pas particulièrement entraîné à traduire. Pour cette raison, il était intéressant de découvrir si des différences de traduction majeures se retrouvaient également dans ce genre de contexte (domaine de la santé publique), lequel est plus standard et comporte, par conséquent, des termes qui se retrouvent plus régulièrement dans la mémoire de traduction du logiciel (ce qui amène, en règle générale, à un texte plus cohérent dans son ensemble).

## 4.2 Création et présentation du corpus d'étude

Voici les titres, à la fois en anglais et en français, de chacun des articles (ou plutôt de leur résumé) qui compose mon corpus :

**Texte 1** : « Fortification of condiments and seasonings with iron for preventing anaemia and improving health »<sup>18</sup> (EN) / « Enrichissement en fer des condiments et assaisonnements pour prévenir l'anémie et améliorer la santé »<sup>19</sup> (FR) (2023)

<footnote n="17"><sup>17</sup> DeepL (2025) : https://www.deepl.com/en/translator (page consultée en juillet 2025)</footnote>

<footnote n="18"><sup>18</sup> Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD009604.pub2/full?contentLanguage=en (page consultée en novembre 2024)</footnote>

<footnote n="19"><sup>19</sup> Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD009604.pub2/full?contentLanguage=fr (page consultée en novembre 2024)</footnote>
**Texte 2** : « Low-carbohydrate versus balanced-carbohydrate diets for reducing weight and cardiovascular risk »<fnref n="20" /> (EN) / « Les régimes à faible teneur en glucides par rapport aux régimes équilibrés en glucides pour réduire le poids et le risque cardiovasculaire »<fnref n="21" /> (FR) (2022)

**Texte 3** : « Psychological and educational interventions for preventing falls in older people living in the community »<fnref n="22" /> (EN) / « Interventions psychologiques et éducatives pour la prévention des chutes chez les personnes âgées vivant en communauté »<fnref n="23" /> (FR) (2024)

Il s'agit d'articles dont la date de publication est relativement récente et portant tous les trois sur des études effectuées au cours des trois dernières années dans le domaine de la santé publique.

Comme explicité précédemment, j'ai choisi de m'intéresser aux résumés scientifiques des revues systématiques de Cochrane (abstract, en anglais) uniquement (plutôt qu'à l'intégralité des revues systématiques), afin de voir si des différences de traduction étaient déjà présentes à ce niveau, sachant qu'il s'agit, comme indiqué dans le titre, d'un résumé succinct du contenu de l'article (lequel est simplifié). Les articles scientifiques de Cochrane sont disponibles gratuitement sur le site internet officiel de l'organisme. Ils sont disponibles avant tout en anglais, mais aussi dans plusieurs autres langues (espagnol, arabe, chinois, etc.), au travers de traductions à priori humaines. Pour procéder à mon analyse, je me suis focalisée sur les résumés et leurs traductions dans les deux langues suivantes : **l'anglais (LS*) et le français (LC*)**. J'ai sélectionné trois articles (publiés respectivement en 2022, 2023 et 2024) pour la création de mon corpus. Chacun des résumés traite d'un sujet relatif à la **santé publique** (en l'occurrence, des sujets suivants : prévention de l'anémie/carence en fer, prévention du diabète grâce à des

<footnote n="20">²⁰ Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD013334.pub2/full?contentLanguage=en (page consultée en décembre 2024)</footnote>

<footnote n="21">²¹ Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD013334.pub2/full?contentLanguage=fr (page consultée en décembre 2024)</footnote>

<footnote n="22">²² Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD013480.pub2/full#CD013480-abs-0001 (page consultée en janvier 2025)</footnote>

<footnote n="23">²³ Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD013480.pub2/full/fr#CD013480-abs-0001 (page consultée en janvier 2025)</footnote>
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

La traduction automatique d'articles scientifiques

régimes alimentaires équilibrés et enfin, prévention des chutes chez les personnes âgées vivant en communauté). Je voulais que mon corpus contienne des sujets variés et donc qu'il ne soit pas uniquement focalisé sur une seule discipline médicale en particulier, et ce de sorte à ce que son contenu soit aussi exhaustif et varié que possible.

## 4.3 Choix de l'outil de traduction et statistique du corpus

J'ai procédé à la traduction (de l'anglais vers le français) des textes sources contenus dans mon corpus entre novembre 2024 et janvier 2025, à l'aide de l'outil en ligne (gratuit) DeepL<fnref n="24" />.

À titre indicatif, voici quelques statistiques sur mon corpus d'étude :

### Textes source du corpus (EN*)

<table><tr><td>Nombre de tokens (selon AntConc)</td></tr><tr><td>2707</td></tr></table>

### Traduction humaine des textes source (FR*)

<table><tr><td>Nombre de tokens (selon AntConc)</td></tr><tr><td>3713</td></tr></table>

### Traduction automatique (DeepL) des textes source (FR*)

<table><tr><td>Nombre de tokens (selon AntConc)</td></tr><tr><td>3498</td></tr></table>

### Corpus d'étude (EN-FR*)

<table><tr><td>Nombre total de tokens (selon Antconc)</td></tr><tr><td>9918</td></tr></table>

<footnote n="24">²⁴ DeepL (2025) : https://www.deepl.com/fr/translator/l/en/fr (consulté en novembre 2024)</footnote>
### 4.4 Méthodes d'évaluation (humaine et automatique)

Afin de repérer les différences de traduction entre la traduction humaine et la traduction automatique au sein de mon corpus, j'ai d'abord procédé à son analyse humaine individuelle, puis l'ai analysé à l'aide de métriques automatiques comme le TTR* et d'autres métriques utilisées en TA* (détaillées dans la section suivante 4.4.2), et ce afin de relever des traces éventuelles de "translationese". En effet, lors de l'évaluation humaine, la version anglaise de chaque résumé de revue systématique analysé a été préalablement soumise au logiciel de traduction automatique et a été, dans un deuxième temps, comparée à son équivalent français, issu de la traduction "humaine" disponible dans la base de données des articles scientifiques recensés sur le site officiel de Cochrane<fnref n="25" />. Lors de cette analyse, je me suis également aperçue que les traductions humaines officielles disponibles sur le site de Cochrane correspondaient, à hauteur de 90% environ, à la traduction produite par DeepL. J'en ai donc déduit que les textes publiés sur le site de Cochrane avaient probablement d'abord été traduits automatiquement, puis post-édités par des traducteurs-rices. Toutefois, il s'agit d'une hypothèse personnelle, car le site de Cochrane ne le confirme pas. En effet, cette information ne figure pas sur leur site. En comparant les résumés issus d'une traduction automatique avec leur traduction "humaine" (effectuée, en théorie par des traducteurs-rices), j'ai tout de même relevé quelques différences significatives, qui ont été catégorisées selon leur typologie (et qui correspondent à mes critères d'évaluation/d'analyse).

Comme mentionné précédemment, je me suis concentrée sur trois critères d'évaluation personnels (présentés dans la section suivante 4.4.1), lors de l'analyse humaine.

<footnote n="25">²⁵ Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/ (page consultée en novembre 2024)</footnote>
### 4.4.1 Critères personnels

- La traduction des termes et des abréviations médicales ou techniques

- La traduction des verbes de modalité (selon l'étude de Hanna Martikainen, menée en 2019)

- La variation/richesse lexicale (choix des termes)

En effet, j'ai choisi de m'intéresser à ces critères précis, car ils sont représentatifs du langage spécialisé médical et car ils devaient permettre, par conséquent, de faire ressortir les sources potentielles d'erreur ou de différence de traduction lors de la traduction automatique.

→ La comptabilisation du nombre d'abréviations de termes médicaux correctement traduites dans mon corpus devrait permettre de répondre à ma question de recherche concernant les performances de DeepL en matière de traduction terminologique.

→ La quantification des verbes de modalité et la comparaison de leur traduction au sein de mon corpus d'étude devraient permettre de répondre à ma question de recherche concernant l'ambiguïté potentielle résultant de l'utilisation de modaux en traduction.

### 4.4.2 Métriques standard

En complément à l'analyse humaine à l'aide de critères personnels, je me suis référée aux critères d'évaluation de MQM* et aux métriques utilisées en TA*, afin d'identifier des signes de "translationese" et, par conséquent, effectuer une évaluation de la qualité et de la performance de la traduction automatique du corpus.

Pour analyser la qualité de la traduction automatique de mon corpus générée par DeepL, je me suis basée sur la typologie d'erreurs définie par MQM*, ainsi que sur les métriques standard de TA* suivantes :
- Type-token-ratio (TTR)*

« The type/token ratio, often shortened TTR, is a simple measure of lexical diversity. It can only be interpreted when comparing it to TTR[*] of a different text (corpus). The corpus with a higher TTR[*] contains a higher variety of words than the other corpus. In other words, the authors use more different words, or richer vocabulary, than the authors of the texts in the other corpus »<fnref n="26" />.

« The term *types* refers to the number of distinct words [while] [t]he term *tokens* refers to the number of all words »<fnref n="27" />

(Sketch Engine, Glossary, 2025, en ligne)

D'après cette définition de Sketch Engine, on comprend que le TTR* permet de mesurer la diversité lexicale d'un corpus. En effet, plus le TTR* est élevé, plus la variété lexicale du corpus donné est importante. Le TTR* permet donc de quantifier le nombre de mots uniques au sein de tous les mots présents dans le corpus. Par conséquent, en mesurant le TTR* de mon corpus, il sera possible de déterminer son niveau de variation/richesse lexicale et de comparer celui obtenu pour chacune des traductions.

Ci-dessous (Figure 8), la formule mathématique du TTR* :

$$TTR = \frac{\textit{number of types}}{\textit{number of tokens}}$$

<caption>Figure 8 : Équation pour le calcul du TTR*
(Toral, 2019, p.276)</caption>

<footnote n="26">²⁶ Sketch Engine, Glossary (2025) : https://www.sketchengine.eu/glossary/type-token-ratio-ttr/ (consulté en août 2025)</footnote>

<footnote n="27">²⁷ Ibid.</footnote>
- **Coefficient de foisonnement**

Le coefficient de foisonnement correspond à la différence de longueur entre le texte source et le texte cible. Cette différence est exprimée en pourcentage.

> « Given a source text ST and a target text TT, i.e. TT is a translation of the ST (HT, PE or MT), we compute the absolute difference in length (measured in characters) between the two, normalised by the length of the ST » (Toral, 2019, p.277)

Voici (Figure 9 ci-dessous) la formule mathématique permettant de calculer le coefficient de foisonnement :

$$length ratio = \frac{|length_{ST} - length_{TT}|}{length_{ST}}$$

<caption>Figure 9 : Équation pour le calcul du coefficient de foisonnement
(Toral, 2019, p.277)</caption>

- **Densité lexicale**

> « Lexical density measures the amount of information present in a text by calculating the ratio between the number of content words (adverbs, adjectives, nouns and verbs) and its total number of words » (Toral, 2019, p.276)

D'après l'explication fournie par Toral (2019), on comprend que la densité lexicale est obtenue en divisant le nombre de mots lexicaux (adverbes, adjectifs, noms, etc.) par le nombre total de mots du texte.

Voici (Figure 10, ci-dessous) la formule mathématique permettant de déterminer la densité lexicale :

$$lex\_density = \frac{\text{number of content words}}{\text{number of total words}}$$

<caption>Figure 10 : Équation pour le calcul de la densité lexicale
(Toral, 2019, p.276)</caption>
→ Les résultats du TTR*, de la densité lexicale et du coefficient de foisonnement obtenus pour mon corpus devraient permettre de répondre à ma sous-question de recherche concernant la potentielle différence de variation lexicale entre la TH* et la TA*

En outre, aussi bien l'analyse que l'évaluation de mon corpus au moyen de ces deux méthodes d'évaluation (humaine et automatique) devraient apporter des éléments de réponses à mes questions de recherche.

### 4.4.2.1 MQM (Multidimensional Quality Metrics)

Pour mener à bien mon analyse concernant l'évaluation de la qualité des traductions humaines et automatique de mon corpus, j'ai choisi de me baser sur les métriques définies par MQM<fnref n="28" />. Je me suis référée à ce système d'évaluation, car il peut être appliqué aussi bien aux traductions humaines qu'aux traductions automatiques, et même aux traductions générées par IA*. Il s'agit des indications fournies sur le site officiel du système d'annotation :

> « *Multidimensional Quality Metrics (MQM) is a framework for analytic Translation Quality Evaluation (TQE). It can be applied to both human translation, machine translation and AI[*]-generated translation* »<fnref n="29" />. (MQM, *What is MQM ?*, 2025, en ligne)

MQM précise également l'objectif de leur système d'évaluation :

> « The standardized MQM approach generates **structured data that reduce subjectivity, enhance comparability, and greatly improve communication and cooperation** among the different stakeholders. Importantly, **this process enables implementers not only to focus on detection of translation errors, but also to use the evaluation data for error and root cause analysis and quality improvement of the production processes involved** »<fnref n="30" />. (MQM, *What is MQM ?*, 2025, en ligne)

<footnote n="28">²⁸ MQM site internet officiel (2025) : https://themqm.org/ (consulté en juillet 2025)</footnote>

<footnote n="29">²⁹ Ibid.</footnote>

<footnote n="30">³⁰ Ibid.</footnote>
Par ailleurs, MQM met en avant les arguments suivants, justifiant l'utilisation de leur
outil d'analyse<fnref n="31" /> :

« MQM is a methodology for analytic Translation Quality Evaluation (TQE). Is that it provides a standardized way to generate structured information about the quality of translated content. MQM assists in the following:

* **Measuring the quality of a translation product:** MQM supports identification of quality issues both at the overall text level and with regard to specific errors. This helps implementers measure whether and to what extent quality requirements have been met and allows implementers to decide whether to accept, revise, or reject translation products.

* **Identifying specific errors in translated content that need to be corrected:** MQM provides a way to determine the impact of the detected issues on the translation product's suitability for its intended purpose (so called severity levels) and thereby to decide which issues must be corrected.

* **Improving communication concerning expectations, quality requirements and performance:** By reducing subjectivity and ambiguity, the standardized MQM approach greatly increases the efficiency of cooperation between the stakeholders involved. It is universally applicable, so it ensures comparability across products, content types and production environments.

* **Enabling data-driven quality management:** The structured evaluation data drives systematic and continuous quality improvement beyond the evaluation of any specific translation product. Through error analysis and root cause analysis, it can also help implementers improve source content and the translation process, including the translation resources used »<fnref n="32" />.

(MQM, *Why Use MQM?*, 2025, en ligne)

<footnote n="31">³¹ MQM, *Why Use MQM?* (2025) : https://themqm.org/why-use-mqm/ (consulté en juillet 2025)</footnote>

<footnote n="32">³² Ibid.</footnote>
En outre, MQM base son annotation sur deux normes ISO existantes en traduction :

« The approach is based on two international standards:

* ISO DIS 5060:2024, Translation services—Evaluation of translation output—General guidance

* ASTM WK46396: *Standard Practice for Analytic Translation Quality Evaluation* »<fnref n="33" />

(MQM, *What is MQM?*, 2025, en ligne)

Mon choix du système d’évaluation automatique s’est porté sur MQM pour les raisons mentionnées ci-dessus (soit la polyvalence de l’outil et la fiabilité des résultats), mais aussi car il dispose de critères permettant de répertorier les erreurs de traductions repérées par le/la traducteur-rice lors de l’analyse humaine de la traduction (en comparant le texte source au texte cible). Les types d’erreurs possibles figurent sur le site officiel de MQM<fnref n="34" />. Voici les différentes catégories d’erreurs existantes <fnref n="35" /> :

- **Terminology** – errors arising when a term does not conform to normative domain or organizational terminology standards or when a term in the target text is not the correct, normative equivalent of the corresponding term in the source text

- **Accuracy** – errors occurring when the target text does not accurately correspond to the propositional content of the source text, introduced by distorting, omitting, or adding to the message

- **Linguistic conventions (Fluency in version 1)** – errors related to the linguistic well-formedness of the text, including problems with grammaticality, spelling, punctuation, and mechanical correctness.

- **Style** – errors occurring in a text that are grammatically acceptable but are inappropriate because they deviate from organizational style guides or exhibit inappropriate language style

<footnote n="33">³³ MQM site internet officiel (2025) : https://themqm.org/ (consulté en juillet 2025)</footnote>

<footnote n="34">³⁴ Ibid.</footnote>

<footnote n="35">³⁵ MQM, *The MQM error typology* (2025) : https://themqm.org/error-types-2/typology/ (consutlé en juillet 2025)</footnote>
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La traduction automatique d'articles scientifiques

- **Locale conventions** – errors occurring when the translation product violates locale-specific content or formatting requirements for data elements

- **Audience appropriateness** [...] – errors arising from the use of content in the translation product that is invalid or inappropriate for the target locale or target audience

- **Design and markup** – errors related to the physical design or presentation of a translation product, including character, paragraph, and UI element formatting and markup, integration of text with graphical elements, and overall page or window layout

(MQM, *The MQM error typology*, 2025, en ligne)

Ci-dessous, un tableau récapitulatif (Figure 11), comportant les catégories (et sous-catégories) pour chaque type d'erreur possible :

<table><caption>Figure 11: Typologie des erreurs selon MQM*
(cours de TA2 printemps 2025, cours sur l'évaluation humaine, Typologie WMT 21, diapositive n°44)</caption><thead><tr><th>Error Category</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>Accuracy</td><td>Translation includes information not present in the source.<br>Translation is missing content from the source.<br>Translation does not accurately represent the source.<br>Source text has been left untranslated.</td></tr><tr><td>Fluency</td><td>Incorrect punctuation (for locale or style).<br>Incorrect spelling or capitalization.<br>Problems with grammar, other than orthography.<br>Wrong grammatical register (eg, inappropriately informal pronouns).<br>Internal inconsistency (not related to terminology).<br>Characters are garbled due to incorrect encoding.</td></tr><tr><td>Terminology</td><td>Inappropriate for context<br>Inconsistent use<br>Terminology is non-standard or does not fit context.<br>Terminology is used inconsistently.</td></tr><tr><td>Style</td><td>Awkward<br>Translation has stylistic problems.</td></tr><tr><td>Locale convention</td><td>Address format<br>Currency format<br>Date format<br>Name format<br>Telephone format<br>Time format<br>Wrong format for addresses.<br>Wrong format for currency.<br>Wrong format for dates.<br>Wrong format for names.<br>Wrong format for telephone numbers.<br>Wrong format for time expressions.</td></tr><tr><td>Other</td><td>Any other issues.</td></tr><tr><td>Source error</td><td>An error in the source.</td></tr><tr><td>Non-translation</td><td>Impossible to reliably characterize distinct errors.</td></tr></tbody></table>
Chacune des catégories d'erreurs présentée dans le tableau (Figure 11) peut être annotée selon
le degré de sévérité suivant :

- **Minor (mineure)** : « “Minor” errors are **errors that would not impact usability or understandability of the content**. If the typical reader/user is able to correct the error reliably and it does not impact the usability of the content, it should be classified as minor »<fnref n="36" />.

- **Major (majeure)** : « Major” errors are **errors that would impact usability or understandability of the content** but which would not render it unusable. For example, a misspelled word that may require extra effort for the reader to understand the intended meaning but does not make it impossible to comprehend should be labeled as a major error. Additionally, if an error cannot be reliably corrected by the reader/user (e.g., the intended meaning is not clear) but it does not render the content unfit for purpose, it should be categorized as major »<fnref n="37" />.

Dans le cadre de mon annotation, je me suis intéressée principalement aux catégories d'erreurs suivantes : terminology, accuracy, linguistic conventions et style. Étant donné que les autres types d'erreurs (soit : locale conventions, audience appropriateness et design and markup) n'étaient pas présents dans mon corpus, je n'en ai pas tenu compte. En outre, je n'ai noté les erreurs uniquement selon leur degré de sévérité majeure (**major**) ou mineure (**minor**).

Chacune des catégories d'erreurs (listées précédemment) comporte une sous-catégorie
permettant d'en préciser la nature.

En effet, j'ai pu, à l'aide de ces catégories (et sous-catégories), procéder à une évaluation de la qualité de la traduction "humaine" (c'est-à-dire celle qui est disponible sur le site officiel de Cochrane) et de la traduction automatique générée par DeepL, en annotant mon corpus avec les différents types d'erreurs susmentionnés.

<footnote n="36">³⁶ MQM, *Concrete example with formula* (2025) : https://themqm.org/introduction-to-tqe/concrete-example-with-formulas/ (consulté en juillet 2025)</footnote>

<footnote n="37">³⁷ Ibid.</footnote>
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

Voici un tableau détaillé (Figure 12), contenant un exemple fictif illustrant la façon dont le score MQM d'une traduction est calculé, en fonction des erreurs signalées et des pénalités correspondantes qui lui sont attribuées:

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 12: Annotation MQM*
(MQM, The MQM scoring models, 2025, en ligne)</figcaption></figure>
## 4.5 Procédure d'analyse et d'annotation

Pour repérer les erreurs de traduction présentes à la fois dans les traductions humaines et dans les traductions automatiques des textes cibles de mon corpus parallèle, j'ai procédé à une comparaison entre les textes sources et les traductions humaines dans un premier temps, puis j'ai comparé les textes générés automatiquement aux textes source correspondants. J'ai ensuite procédé à l'annotation des erreurs selon la typologie d'erreurs fournies par MQM*, présentée dans la section précédente (4.4.2.1) et ai complété un fichier Excel adapté de MQM* (qui avait déjà été utilisé dans le cadre du travail pratique final du cours de traduction automatique 1), pour chacune des deux traductions (TH* & TA*).

MQM* propose, sur leur site, une marche à suivre ainsi que des règles de pratique permettant de procéder à l'annotation du corpus. D'après les informations fournies, l'évaluation de la traduction automatique devrait être effectuée par une personne qui soit compétente et familiarisée avec ce type d'évaluation (comme le serait un-e réviseur-se bilingue, par exemple) :

> « MQM TQE[*] is based on the assumption that evaluators are well trained and familiar with evaluation and tools, and that they have translation and editing skills comparable to those of a bilingual editor. It is also assumed that the system has been shown to be reliable through training and trial, meaning that different evaluators independently produce very similar evaluations »<fnref n="38" />.

La marche à suivre décrite par MQM contient 3 étapes (une phase préparatoire facultative, une phase d'annotation et une phase de calcul automatique des scores) permettant d'aboutir à l'évaluation complète de la traduction (que celle-ci soit automatique ou humaine) :

> « MQM TQE provides an analytic method for measuring the quality of a translation. An analytic evaluation associates errors with specific words and phrases in the text, whereas a holistic evaluation considers the text as a whole. MQM TQE can be thought of as consisting of

<footnote n="38">³⁸ MQM, *An Overview of MQM* (2025) : https://themqm.org/introduction-to-tqe/an-overview/ (consulté en juillet 2025)</footnote>
three stages. In practice, the second and third stages could be combined, but each element of the TQE method needs to go somewhere.

**Preliminary Stage:** the following tasks do not need to be implemented in a specific order

1. reviewing and ensuring access to the agreed-on translation specifications

2. verifying (or selecting/creating, if necessary) the metric for performing the evaluation based on the translation specifications

3. assigning the Threshold Value for pass/fail acceptance of the evaluation

4. preparing the source text and target text for evaluation

5. determining the Evaluation Word Count, usually by means of a software app such as a CAT (computer assisted translation) tool

In an established TQE system, the first three elements set forth the model that can be used in later projects as a template to be used over and over again. In such instances, the three elements regarding translation specifications, metrics, and Threshold Values are more like checkpoints that the implementer verifies before continuing the TQE.

**Error Annotation Stage:** during this stage, the evaluator examines the translated text against the source text and specifications, and annotates (meaning identifying, marking, and assigning error type and penalty points) errors in accordance with the metric. The 3 annotated errors generate the Absolute Penalty Total.

**Automatic Calculation & Follow-Up Stage:** during this stage, the Overall Quality Score is calculated according to the selected scoring model using the Evaluation Word Count from the Preliminary Stage and the Absolute Penalty Total from the Error Annotation Stage, then compared to the Threshold Value to assign a pass/fail rating. Other actionable items are determined as a result of the evaluation »<fnref n="39" />

(MQM, *An overview of MQM*, 2025, en ligne)

<footnote n="39">³⁹ MQM, *An Overview of MQM* (2025) : https://themqm.org/introduction-to-tqe/an-overview/ (consulté en juillet 2025)</footnote>
# Mémoire de Maîtrise en Traduction et Technologies

## La traduction automatique d'articles scientifiques

→ L'évaluation automatique du corpus à l'aide de la métrique standard MQM* devrait permettre d'avoir une vue d'ensemble de la qualité de chacun des deux types de traduction, mais aussi, de répondre à ma première sous-question de recherche par la même occasion, en observant le nombre d'erreurs catégorisées dans la section dédiée à la terminologie (*terminology*), laquelle concerne la fidélité de traduction des abréviations et termes médicaux contenus dans mon corpus, notamment.

## 4.6 Conclusion

Ce chapitre a présenté la méthodologie de recherche appliquée à mon travail. Celle-ci devrait permettre de répondre à mes différentes questions de recherche, lesquelles concernent la traduction automatique des résumés de revues systématiques Cochrane.
## 5. Résultats

Ce chapitre présente les résultats obtenus après analyse et évaluation de mon corpus selon la méthodologie décrite au chapitre précédent (chapitre 4). En effet, il est d'abord question de présenter les résultats de l'analyse humaine du corpus selon les critères personnels (sections 5.1.1 à 5.1.3), puis il s'agira d'afficher les résultats obtenus après évaluation automatique du corpus (sections 5.2.1 à 5.2.4)

### 5.1 Évaluation humaine

Voici les résultats obtenus lors de l'analyse du corpus, selon les critères personnels choisis :

#### 5.1.1 Traduction des abréviations médicales

On retrouve, au sein de mon corpus, les **abréviations de termes médicaux / techniques** (indiqués entre parenthèses) et leur(s) traduction(s) suivante(s) :

<table><thead><tr><th>TS*</th><th>TH* (Cochrane)</th><th>TA* (DeepL)</th></tr></thead><tbody><tr><td>iron deficiency (ID)</td><td>carence en fer (<strong>CF</strong>)</td><td><strong>DI</strong></td></tr><tr><td>It may reduce <u>ID</u></td><td>Il pourrait réduire la <strong>CF</strong></td><td>peut réduire <u>l'anémie</u> /<br>Il peut réduire la <strong>DI</strong></td></tr><tr><td>Fortification of<br>condiments/seasonings with<br>iron probably slightly<br>reduces ID</td><td>L'enrichissement des<br>condiments/assaisonnements<br>en fer réduit probablement<br>légèrement la <strong>CF</strong></td><td>L'enrichissement en fer des<br>condiments/assaisonnements<br>réduit probablement<br>légèrement la <strong>DI</strong></td></tr><tr><td>International clinical trials<br>registry platform (ICTRP)</td><td>Système d'enregistrement<br>international des essais<br>cliniques (<strong>ICTRP</strong>)</td><td>registre international des<br><strong>essais cliniques</strong><br>(International clinical trials<br>registry platform – <strong>ICTRP</strong>)</td></tr><tr><td>randomised controlled trials<br>(RCTs)</td><td>essais contrôlés randomisés<br>(<strong>ECR</strong>)</td><td>essais contrôlés randomisés</td></tr></tbody></table>
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

<table><caption>Tableau 1 : Comparaison entre TH* et TA* pour la traduction des abréviations des termes médicaux contenues dans le corpus</caption><tr><td>Twelve RCTs</td><td>Douze ECR</td><td>Douze <span style="color:red;">essais cliniques</span><br>randomisés</td></tr><tr><td>risk ratio (RR)</td><td>risque relatif (<span style="color:red;">RR</span>)</td><td><span style="color:red;">rapport de risque</span> (<span style="color:red;">RR</span>)</td></tr><tr><td>confidence interval (CI)</td><td>intervalle de confiance (<span style="color:red;">IC</span>)</td><td>intervalle de confiance à<br><span style="color:red;">95%</span> (<span style="color:red;">IC</span>)</td></tr><tr><td>mean difference (MD)</td><td>différence de moyennes<br>(<span style="color:red;">DM</span>)</td><td>différence moyenne (<span style="color:red;">MD</span>)</td></tr><tr><td>type 2 diabetes mellitus<br>(T2DM)</td><td>diabète de type 2 (<span style="color:red;">DT2</span>)</td><td>diabète <span style="color:red;">sucré</span> de type 2<br>(<span style="color:red;">DT2</span>)</td></tr><tr><td>total energy (TE)</td><td>énergie totale (<span style="color:red;">ET</span>)</td><td><span style="color:red;">énergie totale</span> (<span style="color:red;">ET</span>)</td></tr><tr><td>(20 to 35% of TE)</td><td>(20 à 35 % de l'<span style="color:red;">ET</span>)</td><td>(20 à 35 % de l'<span style="color:red;">EST</span>)</td></tr><tr><td>diastolic blood pressure<br>(DBP)</td><td>pression artérielle<br>diastolique (<span style="color:red;">PAD</span>)</td><td>pression artérielle<br>diastolique (<span style="color:red;">PAD</span>)</td></tr><tr><td>change in DBP</td><td>la modification de la <span style="color:red;">PAD</span></td><td>le changement <span style="color:red;">de DBP</span></td></tr><tr><td>low-density lipoprotein<br>(LDL)</td><td>lipoprotéines de basse<br>densité (<span style="color:red;">LDL</span>)</td><td>lipoprotéines de basse<br>densité (<span style="color:red;">LDL</span>)</td></tr><tr><td>LDL cholesterol</td><td>cholestérol <span style="color:red;">LDL</span></td><td><span style="color:red;">LDL-cholestérol</span></td></tr><tr><td>HbA1c</td><td>hémoglobine glyquée<br>(<span style="color:red;">HbA1c</span>)</td><td>HbA1c</td></tr><tr><td>standardised mean<br>difference (SMD)</td><td>différence de moyennes<br>standardisée (<span style="color:red;">DMS</span>)</td><td>différence moyenne<br>standardisée (<span style="color:red;">SMD</span>)</td></tr></table>

→ On dénombre au total **12 cas d'erreur de traduction** (indiqués en rouge dans la colonne TA*), concernant la traduction des abréviations médicales.

On constate, à travers ce tableau comparatif de traductions (Tableau 1), qu'il arrive que DeepL parvienne à restituer un terme médical et son abréviation de façon correcte (en vert) dans la colonne de TA*). Cependant, le reste du temps, l'outil n'est pas constant dans sa façon de traduire et surtout, il ne traduit pas systématiquement les abréviations (en rouge), contrairement à la version humaine, qui indique les abréviations entre parenthèses de façon systématique (et même de façon spontanée, par souci d'explicitation). Le logiciel se contente simplement de
restituer les abréviations de façon littérale en langue cible, ce qui la plupart du temps donne lieu à des non-sens, surtout si on considère la traduction indépendamment de son texte source. La traduction humaine, quant à elle, fournit constamment l'équivalent du terme source en langue cible, ce qui témoigne d'une certaine clarté et d'une rigueur dans la traduction.

Ce même constat a été fait lors d'une étude menée en 2024 par Ogareet Khoury, laquelle comprenait une traduction automatique (de l'anglais vers l'arabe) d'un texte spécialisé contenant des acronymes, générée par Google Translate (un autre système de traduction neuronale, désigné par l'abréviation « GNMT » au sein de son article) :

> « The source text used acronyms intensively which is typical of English scientific texts (Ammar et al., 2011; Al Hamly & Farghal, 2012) » (Khoury, 2024, p.1513)

> « The analysis of GNMT[*] reveals that 15 out of the 55 acronyms were properly expanded or explicitated into their TL[*] full forms. This is equal to 27% of the total acronyms used in the ST[*]. The rest were kept as acronyms either in the SL[*] (borrowing) or TL[*] alphabets (transliteration). [...] The fact that the ST[*] provided the full form of acronyms on first use provides evidence of the intended meaning of the acronym. Such processing of acronyms by GNMT[*] resulted into further confusion to the Arabic reader since the acronym was translated properly on first mentioning and mis-explicitated in subsequent uses. In addition, some acronyms were completely mistranslated as they were confused in GNMT[*] with English words ». (Khoury, 2024, p.1513-1514)

D'après ces résultats, on apprend que seuls 15 acronymes (soit 27%) sur les 55 présents au total dans le texte en langue source sélectionné pour son étude, ont correctement été traduits en langue cible ; le reste des acronymes ayant été mal traduits (voire pas traduits du tout, par manque de données permettant de les traduire) par le système de traduction automatique étudié (Google Translate, dans le cas précis).
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

Dans le cas de ma recherche, **seules 5 abréviations** (sur les 12 contenues au total dans mon corpus) **ont correctement (soit intégralement) été traduites par DeepL**, ce qui correspond à un taux de traduction exacte s'élevant à **environ 40%**. Ce pourcentage est à peu près comparable à celui obtenu par Khoury dans son étude précitée.

En outre, d'après son constat, on apprend que la traduction humaine tend à expliciter les termes techniques contenus dans les textes techniques en incluant les abréviations de ceux-ci entre parenthèses, ce qui correspond, par la même occasion, à un universel de traduction (tel que décrit ci-dessous) :

> « The only study that compared features of explicitation in neural machine translation vs. human translation was conducted by Krüger (2020). **It investigated explicitation in the translation of scientific text from English into German and concluded that human translation conducts more explicitation than NMT and thus produces a more natural text. Since explicitation indicates sensitivity to text-context interaction, the results of Krüger's study (ibid) served as a significant indicator of NMT underdeveloped performance in relation to explicitation as a translation universal** » (Khoury, 2024, p.1512)

Le même constat peut être appliqué aux cas contenus dans mon corpus : la traduction humaine appose systématiquement l'abréviation correspondante à côté du terme indiqué entre parenthèses, en guise d'explicitation (cf. Tableau 1).

On apprend donc que l'outil de traduction automatique neuronale Google Translate, qui fonctionne de façon similaire à DeepL, présente aussi le même type d'erreurs, soit un manque de régularité et de compétences dans la traduction des abréviations.

En conclusion, **DeepL manque de cohérence et de régularité** dans sa façon de traduire. Le/la traducteur-rice doit donc veiller, lors de la post-édition par exemple, à ce que les abréviations soient correctement restituées et traduites (ou explicitées), et ce de façon homogène dans l'intégralité de la traduction, de sorte à conserver le sens du contenu du texte source dans sa globalité. De plus, cette façon de procéder ne rendra la traduction que plus naturelle.
## 5.1.2 Traduction des verbes de modalité

Selon l'étude précitée au chapitre 3 (section 3.4), menée par Hanna Martikainen en 2019, certains marqueurs lexicaux et grammaticaux (ou plus particulièrement, les verbes de modalité) constituaient l'une des principales sources de "translationese" observé au sein d'une traduction automatique :

> « Two kinds of elements were determined to have the potential to distort readers' interpretation, i.e., translation errors proper but also, biased translation of typical structures of specialized language called lexico-grammatical patterns [...] ».

(Martikainen, 2019, p.2)

Après analyse de mon corpus selon ses observations et mes critères d'évaluation, voici les résultats observés :

<table><thead><tr><th>TS*</th><th>TH* (Cochrane)</th><th>TA* (DeepL)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Consuming condiments/seasonings fortified with iron plus other micronutrients <strong>may reduce anaemia</strong></td><td>La consommation de condiments/assaisonnements enrichis en fer et autres micronutriments <strong>pourrait réduire l'anémie</strong></td><td>La consommation de condiments/assaisonnements enrichis en fer et autres micronutriments <strong>peut réduire l'anémie</strong></td></tr><tr><td>We are uncertain about whether fortification of condiments/seasonings with iron plus other micronutrients <strong>will improve</strong> haemoglobin concentration</td><td>Nous ne sommes pas certains que l'enrichissement des condiments/assaisonnements en fer et autres micronutriments <strong>améliorera</strong> la concentration d'hémoglobine</td><td>Nous ne sommes pas certains que l'enrichissement des condiments/assaisonnements en fer et autres micronutriments <strong>améliore</strong> la concentration d'hémoglobine</td></tr><tr><td><strong>It may</strong> reduce ID</td><td>Elle <strong>pourrait réduire</strong> la carence en fer (CF)</td><td>Elle <strong>peut réduire</strong> la DI</td></tr></tbody></table>
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<table><tr><td>In one trial, the fortificant contained micronutrients <strong>that may have</strong> affected the absorption of iron</td><td>Dans un essai, le fortifiant contenait des micronutriments <strong>susceptibles d'avoir affecté</strong> l'absorption du fer</td><td>Dans un essai, le fortifiant contenait des micronutriments <strong>susceptibles d'affecter</strong> l'absorption du fer</td></tr><tr><td>Funding sources <strong>do not appear to have distorted</strong> the results in any of the assessed trials</td><td>Les sources de financement <strong>ne semblent pas avoir faussé</strong> les résultats des essais évalués.</td><td>Les sources de financement <strong>ne semblent avoir faussé</strong> les résultats <strong>d'aucun</strong> des essais évalués</td></tr><tr><td>low-carbohydrate weight-reducing diets compared to balanced-carbohydrate weight-reducing diets (weight-reducing phases only) <strong>probably result in little to no difference in change</strong> in body weight</td><td>les régimes amaigrissants à faible teneur en glucides comparés aux régimes amaigrissants à teneur équilibrée en glucides (phases d'amaigrissement uniquement) <strong>entraînent probablement peu ou pas de différence</strong> dans la modification du poids corporel</td><td>les régimes hypoglucidiques comparés aux régimes hypoglucidiques équilibrés (phases d'amaigrissement uniquement) <strong>n'entraînent probablement que peu ou pas de différence</strong> dans le changement de poids corporel</td></tr><tr><td>what they can do to prevent falls and psychological interventions <strong>can aim to improve</strong> confidence/motivation to engage in activities that may prevent falls.</td><td>ce qu'elles peuvent faire pour prévenir les chutes et les interventions psychologiques <strong>peuvent permettre d'améliorer</strong> la confiance ou la motivation à s'engager dans des activités susceptibles de prévenir les chutes.</td><td>ce qu'elles peuvent faire pour prévenir les chutes et les interventions psychologiques <strong>peuvent viser à améliorer</strong> la <strong>confiance/motivation</strong> à s'engager dans des activités susceptibles de prévenir les chutes.</td></tr></table>
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<table><caption>Tableau 2 : Comparaison entre TH et TA pour la traduction des verbes de modalité contenus dans le corpus</caption><tr><td>Multiple component<br>education <b>may improve</b><br>fall-related psychological<br>outcomes</td><td>L'éducation à composantes<br>multiples <b>pourrait</b><br><b>améliorer</b> les critères de<br>jugement psychologiques<br>liés aux chutes</td><td>L'éducation à composantes<br>multiples <b>peut améliorer</b> les<br>résultats psychologiques liés<br>aux chutes</td></tr><tr><td>Cognitive behavioural<br>interventions <b>may improve</b><br>concerns about falling<br>slightly</td><td>Les interventions cognitivo-<br>comportementales<br><b>pourraient améliorer</b><br>légèrement les craintes de<br>chute</td><td>Les interventions cognitivo-<br>comportementales <b>peuvent</b><br><b>améliorer</b> légèrement les<br>craintes de chute</td></tr><tr><td>describing the interventions<br>used and explore how these<br>interventions <b>may</b> work</td><td>décrire les interventions<br>utilisées et explorer la<br>manière dont ces<br>interventions <b>pourraient</b><br><b>fonctionner</b></td><td>décrire les interventions<br>utilisées et explorer la<br>manière dont ces<br>interventions <b>peuvent</b><br><b>fonctionner</b></td></tr></table>

On constate, de façon unanime cette fois-ci (à travers le Tableau 2 ci-dessus), que **les verbes de modalité** sont traduits par un temps verbal au conditionnel dans la traduction humaine, ce qui témoigne d'une certaine incertitude (sous-entendue par la sémantique en la langue source), tandis que la traduction automatique privilégie un temps verbal au présent, qui annonce une forme de certitude qui, cependant, ne retranscrit pas fidèlement le sens du texte original. Ce constat était également celui de Hanna Martikainen, dans son article sur les sources de distorsions potentielles, cité dans le chapitre sur l'état de la littérature (section 3.4) :

> « For example, in the context of a positive lexico-grammatical pattern where potential effectiveness is signaled through the modal auxiliary may (i.e., intervention may be effective), a typical biased translation in French consists in using the verb pouvoir in the indicative mood (peut), expressing inherent potential, instead of the more hypothetical conditional mood (pourrait) [19]. The potential for positive bias due to the use of the indicative form in this context was also highlighted by some of the domain experts having reviewed previous translations
of Cochrane abstracts, one of whom even stated that **the indicative mood was "never" an adequate translation for the auxiliary may** (Original comment in French: **'pourrait et jamais peut'**) » (Martikainen, 2019, p.4)

Ce constat avait déjà été établi et vérifié lors de sa précédente étude, en 2018 :

> « [...] the modal auxiliary "may", it is most often translated by the verb pouvoir in the indicative mood, followed by the same verb in the conditional mood. Figure [below] illustrates the correspondences of these forms between English and French, an interpretation in accordance with Popineau (2016), for instance. If the degree of certainty of the markers "might", "may", and "can" is thought as a continuum, the conditional mood pourrai(en)t would be somewhere between the first two, and the indicative form peu(ven)t between the last two. Thus, translating "may" by the more affirmative indicative form can be considered a typical manifestation of the lesser degree of modality in French ». (Martikainen, 2018, p.921)

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Level of certainty associated with modal markers respectively in English and French.

<caption>Figure 13 : Possibilités de traduction pour les verbes de modalité (EN-FR*)
(Martikainen, 2018, p.921)</caption>

On peut déduire de ce postulat que **la traduction automatique privilégie, à tort, le temps verbal au présent** (constat qui se vérifie également dans les résultats obtenus suite à mon analyse).

En outre, on constate que le système n'a pas évolué à cet égard, étant donné que Hanna Martikainen avait déjà remarqué ce phénomène en 2019.

En somme, **la traduction humaine fait preuve de prudence et de précision quant à l'interprétation des verbes de modalité, tandis que la traduction automatique semble plus assertive**, car elle ne saisit par la nuance linguistique induite par les dits verbes modaux.
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À titre informatif, j'ai procédé, à l'aide du concordancier AntConc, au dénombrement des cas de fréquence d'apparition des verbes de modalité présents au sein de mon corpus. Pour ce faire, je me suis basée sur la méthodologie de l'étude menée par Gusti Ayu Widiantari dans son article intitulé *Modal Auxiliary Verbs founds in Medical Sciences : Frequency, Structure, and Function*. (2022).

En effet, il était question de dénombrer les verbes de modalité (en anglais) suivants, au sein de mon corpus d'étude :

<table><caption>Tableau 3 : les verbes de modalité présents dans le corpus d'étude et leur fréquence d'apparition</caption><thead><tr><td>Verbe de modalité dans le texte source</td><td>Fréquence d'apparition au sein du corpus</td></tr></thead><tbody><tr><td>Can</td><td>12</td></tr><tr><td>May</td><td>2</td></tr><tr><td>Should</td><td>2</td></tr><tr><td>Could</td><td>2</td></tr><tr><td>Will</td><td>2</td></tr><tr><td>Might</td><td>0</td></tr><tr><td>Would</td><td>0</td></tr><tr><td>Must</td><td>0</td></tr><tr><td>Shall</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Dans l'optique de comparer mes résultats (Tableau 3 ci-dessus) avec ceux obtenus par Gusti Ayu Widiantari dans son étude de 2022, voici un rappel du constat qu'il avait établi sur la fréquence d'apparition des verbes de modalité :

> « [...] This research was found that high frequency of modal auxiliary verb is "can" and followed by "should" and "may". This paper is preliminary research, and the aims of the research are to describe the frequency and function of modal auxiliary verb found in 204 articles in 11 journals of medical sciences regarding coronavirus » (Gusti Ayu Widiantari & al., 2022, p.289)
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Dans le cas de mon corpus d'étude, on constate que parmi les 9 verbes de modalités identifiés dans son étude (et figurant dans le Tableau 3, ci-dessus), les verbes présentant les fréquences d'apparition les plus élevées sont « can » (12 occurrences), suivi de « may » (2 occurrences) et enfin, « should » (2 occurrences). On retrouve par conséquent les trois mêmes verbes qui apparaissent le plus fréquemment dans les textes de langue médicale (soit « can », « should » et « may »), mais avec une répartition différente de la sienne.

En outre, on peut constater, à travers la Figure 13 présentée plus tôt (en p.70), que l'auxiliaire « may » peut être traduit autant par la forme verbale au présent du verbe pouvoir (« peut »), que par la forme verbale au conditionnel (« pourrait ») en français. Cette double possibilité de traduction représente une difficulté pour le logiciel de traduction automatique, qui ne saisira pas la nuance inhérente à l'objectif de communication (situé au niveau linguistique) du verbe de modalité. Ceci aura pour conséquence une traduction au présent du verbe « may », comme on peut le vérifier dans le Tableau 2 comparatif (présenté en pages 68-69).

### 5.1.3 Variation/ richesse lexicale

En ce qui concerne la variation/richesse lexicale, on observe les principales différences suivantes, entre la traduction humaine et la traduction automatique :

<table><thead><tr><th>TS*</th><th>TH* (Cochrane)</th><th>TA* (DeepL)</th></tr></thead><tbody><tr><td>an effective intervention <u>to</u><br><u>control</u> ID</td><td>une intervention efficace<br>pour <u>contrôler</u> la CF</td><td>une intervention efficace<br>pour <u>lutter contre</u> la <b>DI</b></td></tr><tr><td><u>Search methods</u></td><td><u>Stratégie de recherche</u><br><u>documentaire</u></td><td><u>Méthodes de recherche</u></td></tr><tr><td>to determine the effects and<br><u>safety</u> of condiment and<br>seasoning fortification</td><td>déterminer les effets et la<br><u>tolérance</u> de l'enrichissement<br>des condiments</td><td>déterminer les effets et la<br><u>sécurité</u> de l'enrichissement<br>des condiments</td></tr><tr><td>anaemia, and <u>health-related</u><br><u>outcomes</u></td><td>l'anémie et les <u>critères de jugement</u> dans la population<br>générale</td><td>l'anémie et les <u>effets sur la santé</u> dans la population<br>générale</td></tr></tbody></table>
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<table><tr><td>We also <u>searched</u> the International clinical trials registry platform [...] for any ongoing trials.</td><td>Nous avons également <u>recherché</u> tout essai clinique en cours [...]</td><td>Nous avons également <u>consulté</u> le registre international des essais cliniques [...] pour tout essai en cours</td></tr><tr><td>Data <u>collection</u> and analysis</td><td><u>Recueil</u> et analyse des données</td><td><u>Collecte</u> et analyse des données</td></tr><tr><td>Two review authors independently <u>screened and assessed</u> the eligibility of studies</td><td>Deux auteurs de la revue ont indépendamment <u>vérifié et évalué</u> l'éligibilité des études</td><td>Deux auteurs de la revue ont indépendamment <u>sélectionné et évalué</u> l'éligibilité des études</td></tr><tr><td>Disagreements were resolved through <u>discussion</u></td><td>Les désaccords ont été <u>revus par une discussion</u></td><td>Les désaccords ont été <u>résolus par la discussion</u></td></tr><tr><td>Our search identified 15,902 records <u>after removal of duplicates</u></td><td>Notre recherche a permis d'identifier 15 902 enregistrements <u>après suppression des doublons</u></td><td>Notre recherche a permis d'identifier 15 902 enregistrements <u>après élimination des doublons</u>.</td></tr><tr><td>Three studies <u>involved only</u> women, one study <u>involved</u> both women and their children, and all <u>other studies</u> focused on children and/or adolescents</td><td>Trois études <u>ne portaient que</u> sur des femmes, une étude <u>portait</u> sur des femmes et leurs enfants, et toutes les autres études <u>portaient sur</u> des enfants et/ou des adolescents.</td><td>Trois études <u>n'ont impliqué que</u> des femmes, une étude <u>a impliqué</u> des femmes et leurs enfants, et toutes les autres études <u>se sont concentrées</u> sur les enfants et/ou les adolescents.</td></tr><tr><td>The dose of iron received by participants <u>ranged</u> from 4,4 mg to 55 mg/day</td><td>La dose de fer reçue par les participants <u>variait</u> de 4,4 mg à 55 mg/jour</td><td>La dose de fer reçue par les participants <u>allait</u> de 4,4 mg à 55 mg/jour</td></tr></table>
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<table><tr><td>excluding <u>those with</u> critical illness or severe comorbidities.</td><td>à l'exclusion des <u>personnes atteintes</u> d'une maladie grave ou de comorbidités sévères</td><td>à l'exclusion des <u>personnes souffrant</u> d'une maladie grave ou de comorbidités sévères</td></tr><tr><td>for assessing <u>certainty of the evidence</u>.</td><td>pour évaluer le <u>niveau de confiance des données probantes</u></td><td>pour évaluer la <u>certitude des preuves</u>.</td></tr><tr><td>No trial <u>reported</u> data on this comparison.</td><td>Aucun essai <u>n'a</u> rapporté <u>de données</u> sur cette comparaison.</td><td>Aucun essai <u>n'a</u> fourni <u>de données</u> sur cette comparaison.</td></tr><tr><td>We are uncertain whether consuming iron-fortified condiments/seasonings reduces anaemia, improves haemoglobin concentration, or improves <u>ferritin</u> <u>concentration</u>.</td><td>nous ne savons pas si cela améliorera la concentration d'hémoglobine ou la <u>concentration en ferritine</u></td><td>nous ne savons pas si cela améliorera la concentration d'hémoglobine ou la <u>concentration de ferritine</u></td></tr><tr><td><u>Low-carbohydrate weight-reducing diets</u> (also known as 'low-carb diets') <u>continue</u> to be widely promoted, marketed and commercialised as being more effective for weight loss, and healthier, than 'balanced'-<u>carbohydrate weight-reducing diets</u>.</td><td>Les <u>régimes amaigrissants à faible teneur en glucides</u> (également appelés "<u>régimes à faible teneur en glucides</u>") continuent de faire l'objet d'une promotion, d'un <u>marketing et d'une commercialisation à grande échelle</u>, car ils sont considérés comme plus efficaces pour la perte de poids et plus sains que les</td><td>Les <u>régimes hypoglucidiques</u> (également connus sous le nom de "<u>régimes pauvres en glucides</u>") continuent d'être largement promus, commercialisés et présentés comme étant plus efficaces pour la perte de poids et plus sains que les <u>régimes hypoglucidiques</u> "équilibrés".</td></tr></table>
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<table><tr><td></td><td><u>régimes amaigrissants</u><br/><u>"équilibrés" en glucides.</u></td><td></td></tr><tr><td>[we] screened <u>reference lists</u><br/>of included trials</td><td>[nous avons] examiné les<br/><u>références bibliographiques</u><br/>des essais inclus</td><td>[nous avons] examiné les<br/><u>listes de référence</u> des essais<br/>inclus</td></tr><tr><td>Trials had to compare <u>low-carbohydrate weight-reducing diets to balanced-carbohydrate</u></td><td>Les essais devaient<br/>comparer <u>des régimes</u><br/>amaigrissants à faible teneur<br/><u>en glucides</u> à des régimes<br/>amaigrissants à teneur<br/><u>équilibrée en glucides</u></td><td>Les essais devaient<br/>comparer <u>des régimes</u><br/>hypoglucidiques à des<br/>régimes hypoglucidiques<br/><u>équilibrés</u></td></tr><tr><td><u>independently extracted</u><br/>data, assessed risk of bias<br/><u>using RoB 2</u></td><td>ils ont <u>indépendamment</u><br/>extrait les données, évalué le<br/>risque de biais <u>en utilisant la</u><br/>méthode RoB 2</td><td>ils ont également <u>extrait les</u><br/><u>données de manière</u><br/><u>indépendante</u>, évalué le<br/>risque de biais à l'aide de la<br/>méthode RoB 2</td></tr><tr><td>We included 61 <u>parallel-arm</u><br/>RCTs</td><td>Nous avons inclus 61 ECR<br/><u>en bras parallèles</u></td><td>Nous avons inclus 61 ECR à<br/><u>bras parallèles</u></td></tr><tr><td><u>that randomised</u> 6925<br/>participants to either low-carbohydrate or balanced-carbohydrate weight-reducing diets.</td><td><u>qui ont randomisé</u> 6925<br/>participants à des régimes<br/>amaigrissants à faible teneur<br/>en glucides ou à teneur<br/><u>équilibrée en glucides.</u></td><td><u>qui ont randomisé</u> 6925<br/>participants dans des<br/>régimes à faible teneur en<br/>glucides ou à teneur<br/><u>équilibrée en glucides pour</u><br/>réduire le poids.</td></tr><tr><td><u>Mean baseline weight</u> across<br/>trials was 95 kg</td><td><u>Le poids initial moyen</u> dans<br/>l'ensemble des essais était de<br/>95 kg</td><td><u>Le poids de départ moyen</u><br/><u>dans les essais</u> était de 95 kg</td></tr><tr><td><u>balanced-fat</u></td><td><u>à teneur équilibrée en</u><br/><u>graisses</u></td><td><u>à teneur équilibrée en lipides</u></td></tr></table>
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<table><caption>Tableau 4 : comparaison entre TH* et TA* pour la variation/richesse lexicale du corpus</caption><tr><td>control diets balanced for the three macronutrients (24/61).</td><td><u>régimes de contrôle</u><br/><u>équilibrés</u> pour les trois macronutriments (24/61)</td><td><u>régimes témoins équilibrés</u><br/>pour les trois macronutriments (24/61).</td></tr><tr><td><u>Evidence on participant-reported</u> adverse effects was limited, and we could not draw any conclusions about these.</td><td><u>Les données probantes</u> sur les effets indésirables <u>signalés</u> par les participants étaient limitées, et nous n'avons pas pu tirer de conclusions à ce sujet.</td><td><u>Les preuves</u> sur les effets indésirables <u>rapportés</u> par les participants étaient limitées et nous n'avons pas pu tirer de conclusions à ce sujet.</td></tr><tr><td>We used standard methodological procedures expected by Cochrane</td><td>Nous avons <u>suivi</u> les procédures méthodologiques standard <u>définies</u> par Cochrane.</td><td>Nous avons <u>utilisé les procédures méthodologiques standard attendues</u> par Cochrane.</td></tr><tr><td>fall-related psychological outcomes (i.e. concerns about falling);</td><td>les <u>critères de jugement</u> psychologiques liés à la <u>chute</u> (c'est-à-dire les inquiétudes liées à la chute)</td><td>les <u>conséquences</u> psychologiques liées <u>aux chutes</u> (c'est-à-dire les inquiétudes liées <u>aux chutes</u>)</td></tr><tr><td><u>Cognitive behavioural</u> interventions</td><td>Interventions <u>cognitives et comportementales</u></td><td>Interventions <u>cognitivo-comportementales</u></td></tr><tr><td><u>this may not</u> help reduce the number of people who fall.</td><td>cela <u>ne permet pas</u> de réduire le nombre de <u>personnes qui chutent</u>.</td><td>elles <u>ne contribuent pas</u> à réduire le nombre de <u>personnes qui tombent</u>.</td></tr><tr><td>Certain types of education (i.e. multiple component education)</td><td>Certains types d'éducation (par exemple, l'éducation à composantes multiples)</td><td>Certains types d'éducation (c'est-à-dire l'éducation à composantes multiples)</td></tr></table>

À travers ce tableau comparatif (Tableau 4 ci-dessus), on constate que les termes choisis dans la version humaine restituent plus fidèlement le sens du texte original. En outre, la traduction humaine recourt systématiquement, et le plus souvent, à une terminologie médicale (indiquée en vert). La traduction automatique ne présente pas d'erreurs majeures en termes d'idiomaticité. En revanche, le sens n'est pas toujours fidèle à celui du texte en langue source car les termes
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choisis induisent, la plupart du temps, des glissements de sens et/ou des faux-sens. En outre, on constate que la variation lexicale de la traduction automatique présente des problèmes de collocation ou de connotation (indiqués en rouge). On remarque également des légères différences dans le choix des prépositions employées dans certaines phrases. En effet, il ne s'agit pas d'erreurs de langue en tant que tel (puisque le sens est clair), mais l'usage de certaines prépositions (ou collocations) peut sembler peu naturel (ex : concentration en ferritine vs. concentration de ferritine).

## 5.2 Evaluation automatique

Il s'agira de présenter ici les résultats obtenus après analyse et évaluation de mon corpus à l'aide de la méthode MQM* et des métriques automatiques.

### 5.2.1 Résultats de l'évaluation MQM*

Après annotation de mon corpus à l'aide de l'évaluation MQM* (décrite en section 4.4.2.1), voici un récapitulatif des scores obtenus pour chacune des traductions (Tableau 5 ci-dessous) :

<table><thead><tr><td>Annotation MQM*</td><td>TH* (Cochrane)</td><td>TA* (DeepL)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre total d'erreurs</td><td>68</td><td>116</td></tr><tr><td>Nombre d'erreurs pour la catégorie <em>accuracy</em></td><td>12</td><td>25</td></tr><tr><td>Nombre d'erreurs pour la catégorie <em>fluency</em></td><td>42</td><td>52</td></tr><tr><td>Nombre d'erreurs pour la catégorie <em>terminology</em></td><td>4</td><td>20</td></tr><tr><td>Nombre d'erreurs pour la catégorie <em>style</em></td><td>6</td><td>9</td></tr><tr><td>Nombre d'erreurs pour la catégorie <em>other</em></td><td>4</td><td>10</td></tr><tr><td>Nombre d'erreurs de sévérité majeure (<em>major</em>)</td><td>21</td><td>32</td></tr></tbody></table>
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<table><caption>Tableau 5 : Récapitulatif des résultats de l'évaluation automatique MQM (TH* vs. TA*)</caption><tr><td>Nombre d'erreurs de sévérité mineure<br/>(minor)</td><td>46</td><td>84</td></tr><tr><td>Score MQM* total<br/>(score élevé = nombre d'erreurs plus<br/>important)</td><td>0,03190</td><td>0,05305</td></tr><tr><td>Taux d'erreur<br/>(nombre d'erreurs/nombre total de mots<br/>dans la traduction)</td><td>(68/3953) * 100 =<br/>1,7%</td><td>(116/3659) * 100 =<br/>3,2%</td></tr></table>

Les chiffres indiqués dans le tableau 5 ci-dessus permettent de constater une différence nette de qualité entre la traduction humaine et la traduction automatique. En effet, le nombre d'erreurs identifiées pour la traduction automatique (116) équivaut à un peu plus du double du nombre d'erreurs relevées dans la traduction humaine (68). Cette différence s'explique par le fait qu'étant donné que les deux traductions (TH* + TA*) sont similaires à hauteur de 90% environ, toutes les erreurs qui se trouvent dans la TH*, hormis celles appartenant à la catégorie terminology, se retrouvent presque systématiquement dans la TA* également (laquelle compte d'autres erreurs supplémentaires, qui viennent s'ajouter à ce nombre).
Voici un graphique (Figure 14 ci-dessous) illustrant les différentes erreurs par catégorie, pour chacune des traductions évaluées (TH* & TA*):

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 14 : Graphique comparatif des erreurs par catégorie (TH* vs. TA*)</figcaption></figure>

En ce qui concerne la répartition des erreurs, on constate que parmi celles-ci, la TH* en compte le plus grand nombre pour la catégorie **fluency** (42). Ce chiffre indique que les erreurs que l'on rencontre le plus souvent dans la traduction humaine sont de nature linguistique (grammaire, etc.). En effet, la traduction humaine (TH*) ne présente pas de problèmes majeurs du point de vue de la fidélité de traduction (catégorie **accuracy**), de l'idiomaticité (catégorie **style**), ou de la terminologie (catégorie **terminology**). En revanche, elle présente un grand nombre d'erreurs de langue (catégorie **fluency**). Il en va de même pour la traduction automatique (TA*), qui présente, elle aussi, un nombre élevé d'erreurs dans cette catégorie (à savoir 52, ce qui compte pour près de la moitié de toutes les erreurs identifiées en TA* au total). Cela se justifie par les mêmes raisons que pour le nombre total d'erreurs de chacune des traductions : la ressemblance (quasi entière) des deux traductions.
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En revanche, à l'inverse de la TH*, la deuxième catégorie affichant le nombre le plus important d'erreurs pour la TA* est celle de la terminologie (*terminology*). En effet, cette catégorie comporte 20 erreurs (sur 116) au total. Or, il se trouve que c'est précisément sur ce critère qu'est basée sur l'évaluation de l'outil de traduction sélectionné dans le cadre de cette recherche. À cet égard, on constate, en comparaison avec les résultats obtenus pour la TH*, que **la traduction automatique compte cinq fois plus d'erreurs d'ordre terminologique que la traduction humaine**, alors que le nombre de termes médicaux et d'abréviations techniques est le même pour les deux traductions. Cette différence n'est pas négligeable, étant donné que la traduction terminologique constitue le critère d'évaluation principal de la qualité de la traduction automatique du corpus d'étude, dans le cadre du présent travail.

Les résultats sont donc sans appel du point de vue de la traduction terminologique : **la traduction humaine est meilleure sur cet aspect**, étant donné qu'elle présente un taux d'erreur de 6% (contre un taux de 17%, en TA*).

Par ailleurs, en termes de sévérité des erreurs par catégorie, voici les résultats obtenus (Tableau 6 et Tableau 7 ci-dessous) :

Pour la TH* :

<table><caption>Tableau 6 : Répartition des erreurs par catégorie, selon le degré de sévérité (en TH*)</caption><thead><tr><td>Sévérité des erreurs (selon MQM*)</td><td>Majeures (major)</td><td>Mineures (minor)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre total d'erreurs</td><td>21</td><td>47</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <i>accuracy</i></td><td>4</td><td>8</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <i>fluency</i></td><td>14</td><td>28</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <i>terminology</i></td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <i>style</i></td><td>1</td><td>5</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <i>other</i></td><td>0</td><td>4</td></tr></tbody></table>
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Pour la TA* :

<table><caption>Tableau 7 : Répartition des erreurs par catégorie, selon le degré de sévérité (en TA*)</caption><thead><tr><td>Sévérité des erreurs (selon MQM*)</td><td>Majeures (major)</td><td>Mineures (minor)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre total d'erreurs</td><td><strong>32</strong></td><td><strong>84</strong></td></tr><tr><td>Dans la catégorie <em>accuracy</em></td><td>5</td><td>20</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <em>fluency</em></td><td>11</td><td>41</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <em>terminology</em></td><td><strong>15</strong></td><td>5</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <em>style</em></td><td>1</td><td>8</td></tr><tr><td>Dans la catégorie <em>other</em></td><td>0</td><td>10</td></tr></tbody></table>

À travers ces résultats, on constate que la catégorie comportant le plus d'erreurs majeures (14) pour la TH* est celle qui concerne la fluidité de la langue (*fluency*). Tandis que pour la TA*, la catégorie comportant le plus d'erreurs majeures (15) est celle concernant la terminologie (*terminology*). Le tableau 7 ci-dessus permet donc de confirmer les lacunes de l'outil évalué dans le cadre de ce mémoire (DeepL), en termes de terminologie médicale.
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Ci-dessous figurent des diagrammes (Figure 15 et Figure 16) indiquant le pourcentage d'erreur (par catégorie), pour chacune des traductions évaluées (TH* & TA*):

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 15 : Répartition des erreurs en TH* (par catégorie, en pourcent)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 16 : Répartition des erreurs en TA* (par catégorie, en pourcent)</figcaption></figure>
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La traduction automatique d'articles scientifiques

En outre, on constate qu'en termes de fidélité de traduction uniquement (*accuracy*), les deux traductions présentent un écart considérable d'erreurs (12 pour la TH* contre 25 pour la TA*, soit le double). Ce qui signifie que, en plus des erreurs de terminologie (*terminology*), la TA* compte un nombre relativement élevé d'erreurs de traduction. Par conséquent l'outil utilisé pour effectuer la traduction génére par DeepL n'est pas, en termes de précision (*accuracy*), de qualité comparable à la traduction humaine publiée sur le site de Cochrane. Il faut toutefois avoir conscience que l'évaluation mettait en avant un nombre important d'erreurs de langue pour la TH*, lesquelles sont également présentes dans la TA*, mais à un taux moins élevé (45% en TA* contre 63%, en TH*) en raison de la présence d'autres erreurs dans d'autres catégories. En outre, il est intéressant de relever que le nombre de token contenus dans la TA* (soit 3270) est moins conséquent que celui de la TH* (qui en compte 3520). Ce constat permet en outre d'aborder les métriques de TTR*, de foisonnement et de densité lexicale dans les sections à venir (5.2.2 à 5.2.4).

## 5.2.2 Type-token-ratio (TTR*)

Après avoir mesuré le TTR* de mon corpus d'étude à l'aide d'un notebook Google (issu du cours de TA2), lequel permet de calculer les différentes métriques pour mesurer des signes de "translationese", voici les résultats obtenus :

<table><caption>Tableau 8 : Comparatif du TTR* entre TH* & TA*</caption><thead><tr><th></th><th>TH*</th><th>TA*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de tokens alphanumériques</td><td>3520</td><td>3270</td></tr><tr><td>Nombre de types (calculés, selon formule)</td><td>71596</td><td>70795</td></tr><tr><td><strong>Type-token-ratio (TTR*)</strong></td><td><strong>20.34</strong></td><td><strong>21.65</strong></td></tr></tbody></table>

Ces résultats (Tableau 8 ci-dessus) montrent que le TTR* est étonnamment plus important en TA* qu’en TH*. On retrouve généralement la situation inverse. Ce résultat pourrait s’expliquer par le fait que la TH* tend à utiliser des termes uniques de façon plus récurrente dans la traduction, ce qui n’est pas le cas de TA*, qui affiche plusieurs variantes de traduction pour un seul et même terme, tout au long de la traduction.
### 5.2.3 Coefficient de foisonnement

<table><caption>Tableau 9 : Comparatif du coefficient de foisonnement entre TH* & TA*</caption><thead><tr><th></th><th>TH*</th><th>TA*</th></tr></thead><tbody><tr><th>Ratio de longueur moyen (%)</th><td>28,97%</td><td>28,42%</td></tr></tbody></table>

On constate, à travers les pourcentages présentés dans le Tableau 9 ci-dessus, qu'il n'y a pas de différence notable entre le coefficient de foisonnement de la TH* et celui de la TA*. En effet, les deux pourcentages indiquent que les traductions sont d'une longueur d'environ 30% supérieure au texte source, ce qui correspond à une valeur normale et habituelle dans cette paire de langue (EN*-FR*).

### 5.2.4 Densité lexicale

Voici les résultats obtenus pour la densité lexicale de mon corpus, après analyse :

<table><caption>Tableau 10 : Comparatif de la densité lexicale entre TH* & TA*</caption><thead><tr><th></th><th>TH*</th><th>TA*</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre de mots lexicaux</th><td>2065</td><td>1961</td></tr><tr><th>Nombre total de mots</th><td>3984</td><td>3780</td></tr><tr><th>Densité lexicale</th><td><strong>0.51</strong></td><td><strong>0.51</strong></td></tr></tbody></table>

D'après les résultats obtenus (figurant dans le Tableau 10 ci-dessus), on peut constater que la densité lexicale est la même (0.51) pour les deux méthodes de traduction (TH* & TA*). La répartition des mots est donc équivalente, en TH* comme en TA*.

*******************

Les résultats obtenus après analyse indiquent que la TA* diffère légèrement de la TH* sur un seul point. En effet, on observe un score de TTR* plus élevé en TA* qu'en TH*. Ce résultat, plutôt inhabituel et contraire aux observations fréquentes en la matière, pourrait signifier que l'utilisation des termes en TA* varie dans la traduction (phénomène régulièrement rencontré lors de l'utilisation d'outils de TAN*), tandis que la TH* est plus cohérente et homogène dans le choix des termes. En ce qui concerne la densité lexicale, celle-ci est similaire (0.51) pour les deux textes. Il en va de même pour le coefficient de foisonnement, qui est très comparable (moins de 30%) entre les deux traductions (TH* et TA*).
## 6. Conclusion

Au vu des résultats obtenus après avoir mené l'analyse de mon corpus à l'aide de mes critères d'évaluation personnels et de l'évaluation automatique, il convient de dire que la traduction automatique peut, exceptionnellement, se révéler meilleure que la traduction humaine (certaines formulations peuvent sembler plus naturelles). Néanmoins, étant donné que cette situation reste exceptionnelle, il est souhaitable de tout de même accorder une attention particulière à une traduction d'article scientifique générée par un outil de TA*, surtout lorsqu'il est question de retranscrire les caractéristiques propres à la langue médicale lors de la traduction.

Si l'on revient à ma question de recherche initiale (et aux sous-questions de recherche qui en découlent), il est donc possible d'en tirer la/les conclusion(s) suivantes :

### Question(s) de recherche

1. Les abréviations de termes médicaux peuvent-elles fidèlement être traduites et restituées par la traduction automatique ?

**Hypothèse** (avant analyse et évaluation) : Les abréviations ne seront pas traduites correctement (pas de façon idiomatique), mais littéralement (amenant à des abréviations inexistantes en langue cible).

**Résultats de l'analyse** (selon évaluation humaine et automatique) : La terminologie (*terminology*) est la deuxième catégorie d'erreurs de traduction (après *fluency*) qui comporte le plus d'erreurs de sévérité majeure (*major*) en TA* (du moins dans le cadre de cette recherche, laquelle a étudié les performances de DeepL). C'est cette catégorie qui regroupe les termes et les abréviations rencontré-e-s en langue de spécialité et plus particulièrement, en langue médicale.

**Conclusion** (après analyse et évaluation) : **L'hypothèse est validée**

Les abréviations ne seront pas traduites par le système de TA* (pas de façon idiomatique, cohérente et systématique).
**Solution proposée** (d'après l'analyse et l'évaluation) :

→ S'assurer que la traduction des abréviations / termes techniques soit homogène, cohérente et idiomatique (par exemple lors de la PE*, si nécessaire).

## Question(s) de recherche

2. Les verbes de modalité sont-ils source d'ambiguïté(s) sémantique (en raison de leur conditionnalité) en traduction automatique ?

**Hypothèse** (avant analyse et évaluation) : Les verbes de modalité seront source d'ambiguïté sémantique étant donné que le système de traduction automatique dispose du choix entre plusieurs temps verbaux au moment de traduire les modaux en langue cible.

**Résultats de l'analyse** (selon évaluation humaine et automatique) : Lors de la traduction des verbes de modalité en français, on peut choisir entre deux temps verbaux (présent et conditionnel). Le choix du temps verbal dépend de l'auxiliaire en langue source (en anglais, dans le cas présent). Les auxiliaires les plus fréquemment rencontrés en langue médicale étant « can », « may » et « should ». La TA* (générée par DeepL) de ces derniers, ne prend pas compte de leur conditionnalité sémantique.

**Conclusion** (après analyse et évaluation) : **L'hypothèse est validée**

Les verbes de modalité amènent à des biais de traduction en TA*, car le système de traduction automatique ne tient pas compte de la sémantique inhérente à l'élément linguistique. Le choix du temps verbal choisi lors de la traduction aura une influence directe sur le sens du contenu.

**Solution proposée** (d'après l'analyse et l'évaluation) :

→ Veiller à restituer le sens véhiculé par le texte original (lors de la PE*, si besoin) en se référant au sens du contenu, c'est-à-dire aux études scientifiques en langue source et éviter toute influence de la conditionnalité sémantique potentielle inhérente aux verbes de modalité.
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## Question(s) de recherche

3. La variation lexicale est-elle plus importante dans les traductions issues de la TH* (traduction humaine) que dans celles de la TA* (traduction automatique) ?

**Hypothèse** (avant analyse et évaluation) : Étant donné que chaque traducteur-rice dispose d'un vocabulaire qui lui est propre, la variation/richesse lexicale sera plus importante et plus diversifiée dans une traduction humaine, en comparaison à une traduction automatique, qui comporte, le plus souvent, des mots plus courants et plus standards.

**Résultats de l'analyse** (selon évaluation humaine et automatique) : Les métriques de post-editese (TTR*, coefficient de foisonnement et densité lexicale) ont permis de confirmer une différence de richesse/variation lexicale entre la TH* et la TA*. En outre, on remarque des problèmes de connotation ou de collocations (prépositions) en TA*, qui ne sont pas présents en TH*.

## Conclusion (après analyse et évaluation) : L'hypothèse est rejetée

Le TTR* de la TA* est légèrement plus élevé que celui de la TH*, ce qui indique une plus grande variation lexicale en TA*. En effet, on constate au sein du corpus, un emploi récurrent et régulier de certains mots en TH*, tandis que les choix de traduction de la TA* sont plus diversifiés, ce qui explique cette différence minime de TTR* entre la TA*(21.65) et la TH* (20.34). Cependant, bien que la variation lexicale de la TA* soit un peu plus élevée, on constate à travers les choix de traduction, que celle-ci n'est pas toujours justifiée et adéquate, ce qui permet de fournir une explication à ce résultat inattendu.

## Solution proposée (d'après l'analyse et l'évaluation) :

→ Lire attentivement la traduction générée de façon automatique et procéder simultanément à une vérification du contenu en langue source (à la manière d'une révision), de sorte à pouvoir modifier (au moment de la PE*, par exemple) les termes qui induisent des modifications du sens.
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Ne changer que ce qui est nécessaire. Les synonymes ne doivent pas être remplacés pour simple motif de préférence personnelle.

*********************

Du point de vue des résultats obtenus à la suite de l'évaluation automatique, on peut en conclure que tant la TH* que la TA* affichent des problèmes de fluidité (fluency) dans leurs traductions respectives. En effet, il ressort des résultats de l'analyse MQM* que c'est la catégorie d'erreurs qui en comptabilise le plus. Dans l'ensemble, les traductions (TH* et TA*) sont compréhensibles, mais la qualité de la langue laisse un peu à désirer. Il est à noter qu'une des explications qui permettrait de justifier un si mauvais score de fluidité (fluency) et de qualité de langue serait la présence de défauts linguistiques dans le texte source. Cet argument abonderait dans le sens du "translationese", qui serait alors confirmé. Cela amènerait donc à en conclure que la TA* ne fait qu'exacerber les lacunes du texte source, sur le plan linguistique. En outre, il convient de mentionner qu'en dépit de leur objectif de communication concis et de leur structure précise, les textes de langue médicale (et de manière plus générale, les textes scientifiques et techniques en LSP*) ne sont pas réputés pour être fluides ou agréables à lire et ce, en raison du genre auquel ils appartiennent.

En ce qui concerne spécifiquement la TA*, à laquelle le présent mémoire s'intéresse, il convient de dire qu'en termes de précision (accuracy), DeepL est en mesure de traduire un texte de LSP* en langue médicale. Il convient toutefois, (lors de la post-édition par exemple), de tout de même prêter attention à la terminologie et aux éléments caractéristiques de ladite langue, à savoir les abréviations de termes techniques avant tout, mais aussi les verbes de modalité, ainsi que la récurrence et la cohérence des termes techniques. En effet, le taux d'erreurs (soit 17%) relevé pour la catégorie terminologique mérite d'être adressé. Il est donc évident que la TA* (plus particulièrement DeepL) présente des lacunes en matière de traduction d'abréviations ; problème qui n'est pas rencontré en TH* (laquelle fait preuve de cohérence et d'assiduité). Pour ce qui est des verbes de modalité, autre caractéristique de la langue médicale, ceux-ci doivent également être révisés, car ils peuvent, comme l'affirme Martikainen dans ses deux études menées en 2018 et en 2019, constituer une source de biais ("distorsions") en traduction.
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

Les aspects formels de la langue médicale ne peuvent et ne doivent pas être négligés, puisqu'ils constituent une caractéristique distinctive à part entière de ce langage. La post-édition de ce type de texte devrait donc être envisagée comme solution, puisqu'elle permet de facilement corriger ce type de biais (résultants de la traduction automatique).

En conclusion, les articles scientifiques (ou les textes de langue de spécialité médicale, tels que des revues systématiques Cochrane) peuvent être soumis à un processus de traduction automatique, pour autant que ceux-ci soient révisés par la suite, et ce tout en ayant à l'esprit les éléments linguistiques à vérifier, de sorte à ce que ces textes conservent d'une part, leur objectif de communication, mais aussi et surtout, leurs caractéristiques formelles après traduction.
Bibliographie

Articles :

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Kamaluddin, Mohamad & Rasyid, Moch & Abqoriyyah, Fourus & Saehu, Andang. (2024). Accuracy Analysis of DeepL: Breakthroughs in Machine Translation Technology. Journal of English Education Forum (JEEF). DOI:10.29303/jeef.v4i2.681.

Khoury, O. Y. (2024). Reflection of Explicitation in Scientific Translation: Neural Machine Translation vs. Human Post-Editing. *Journal of Language Teaching and Research, 15*(5), 1510–1517. https://doi.org/10.17507/jltr.1505.12

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Martikainen, H., & Kübler, N. (2016). Ergonomie cognitive de la post-édition de traduction automatique : enjeux pour la qualité des traductions. *Les Cahiers de l'ILCEA*, 27. https://doi.org/10.4000/ilcea.3863

Martikainen, H. (2018). Modal markers as potential sources of distortion in translated medical abstracts. Educational Sciences: Theory & Practice, 18, 917–934. http://dx.doi.org/10.12738/estp.2018.4.0299

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

Rouleau, M. (1995). La langue médicale : une langue de spécialité à emprunter le temps d'une traduction. *TTR. Traduction, terminologie, rédaction*, 8(2), 29-49. https://doi.org/10.7202/037216ar

Sebo, P., & de Lucia, S. (2024). Performance of machine translators in translating French medical research abstracts to English : A comparative study of DeepL, Google Translate, and CUBBITT. *PloS One*, 19(2), e0297183. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0297183
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

Sharma, S.; Diwakar, M.; Singh, P.; Singh, V.; Kadry, S.; Kim, J. (2023) Machine Translation Systems Based on Classical-Statistical-Deep-Learning Approaches. *Electronics* 2023, 12, 1716. https://doi.org/10.3390/electronics12071716

Soubrier, J. (2014). Traduction et langues de spécialité : aspects de la traduction médicale. *Equivalences*. https://doi.org/10.3406/equiv.2014.1448

Toral, A. (2019). *Post-editese: an Exacerbated Translationese*. https://doi.org/10.48550/arxiv.1907.00900

Volansky, V., Ordan, N., & Wintner, S. (2015). On the features of translationese. *Digital Scholarship in the Humanities*, *30*(1), 98–118. https://doi.org/10.1093/llc/fqt031

### Articles de revues :

Dew, K. N., Turner, A. M., Choi, Y. K., Bosold, A., & Kirchhoff, K. (2018). Development of machine translation technology for assisting health communication: A systematic review. *Journal of Biomedical Informatics*, 85, 56–67. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2018.07.018

Manukonda, R. (2022). English for Scientific & Technical Writing. *International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology*, 10(11), 916–919. https://doi.org/10.22214/ijraset.2022.47469

### Ouvrages :

Kenny, D. (Ed.). (2022). *Machine translation for everyone: empowering users in the age of artificial intelligence*. Language Science Press.

### Revues systématiques Cochrane :

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Jalal CSB, De-Regil LM, Pike V, Mithra P. (2023). Fortification of condiments and seasonings with iron for preventing anaemia and improving health. Cochrane Database of Systematic Reviews 2023, Issue 9. Art. No.: CD009604. DOI: 10.1002/14651858.CD009604.pub2

Naude CE, Brand A, Schoonees A, Nguyen KA, Chaplin M, Volmink J. (2022). Low-carbohydrate versus balanced-carbohydrate diets for reducing weight and cardiovascular risk. Cochrane Database of Systematic Reviews 2022, Issue 1. Art. No.: CD013334. DOI: 10.1002/14651858.CD013334.pub2.
## Webographie

Cochrane Library (2025) : https://www.cochranelibrary.com/ (consulté en novembre 2024)

Cochrane Suisse (2025) : https://swiss.cochrane.org/fr (consulté en juillet 2025)

DeepL (2025) : https://www.deepl.com/en/translator (consulté en janvier 2025)

Lokalise Blog (2017 – 2025). *Types of machine translation* : https://lokalise.com/blog/types-of-machine-translation/ (consulté en juillet 2025)

MQM (Mutlidimensional Quality Metrics) (2025) : https://themqm.org/ (consulté en juillet 2025)

NumberAnalytics Blog (2025). *The power of language for specific purposes*: https://www.numberanalytics.com/blog/the-power-of-language-for-specific-purposes (consulté en août 2025)

Sketch Engine (2025). *Glossary, TTR (type/token-ration)*: https://www.sketchengine.eu/glossary/type-token-ratio-ttr/ (consulté en août 2025)

SMG Languages (2018). *Que sont les langues de spécialité ?* https://www.smglanguages.com/que-sont-les-langues-de-specialite/?lang=fr (consulté en juillet 2025).

Université Saint-Joseph de Beyrouth - Ecole de traducteurs et d'intérprètes de Beyrouth.
Traduction – traductologie, ETIB – USJ (2021) : https://etib-certtal-terminologie.usj.edu.lb/blog/terminology/translationese-traduidu/ (consulté en juillet 2025)
Annexes

Annexe 1 : captures d'écran de l'interface du concordancier AntConc présentant la fréquence d'apparition des divers verbes de modalité contenus dans mon corpus (voir section 5.1.2)

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 17 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "can"</figcaption></figure>
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<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 18 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "could"</figcaption></figure>
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 19 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "may"</figcaption></figure>
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 20 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "should"</figcaption></figure>
<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 21 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "might"</figcaption></figure>
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### La traduction automatique d'articles scientifiques

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 22 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "will"</figcaption></figure>
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## La traduction automatique d'articles scientifiques

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 23 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "would"</figcaption></figure>
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 24 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "must"</figcaption></figure>
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<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 25 : Fréquence et contexte d'apparition de l'auxiliaire "shall"</figcaption></figure>
## Annexes (suite)

Liens cliquables :

Annexe 2 : corpus d'étude (fichier Excel)

Annexe 3 : fichier de l'évaluation MQM* pour la traduction humaine

Annexe 4 : fichier de l'évaluation MQM* pour la traduction automatique (DeepL)