Master

2025

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# Le rôle de la traduction automatique dans la globalisation de la K-pop : le cas de BTS sur YouTube

Xhelili, Kleida

## How to cite

XHELILI, Kleida. Le rôle de la traduction automatique dans la globalisation de la K-pop : le cas de BTS sur YouTube. Master, 2025.

This publication URL: https://archive-ouverte.unige.ch/unige:188589
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UNIVERSITÉ
DE GENÈVE

FACULTÉ DE TRADUCTION
ET D'INTERPRÉTATION

# Le rôle de la traduction automatique dans la globalisation de la K-pop :
le cas de BTS sur YouTube

Kleida XHELILI

Directrice : Professeure Pierrette Bouillon

Juré : Docteur Simon Hengchen

Août 2025

Mémoire présenté à la Faculté de traduction et d'interprétation (Département TIM)
pour l'obtention de la Maîtrise universitaire en technologies de la traduction et de la
communication (MATECH90)
Déclaration attestant le caractère original et authentique du travail effectué

Je certifie avoir pris connaissance de la Directive régissant le recours à l'intelligence artificielle pour l'exécution de travaux.

Je confirme que ce travail est le résultat d'une recherche personnelle, qu'il a été rédigé de manière autonome, que toutes les sources d'information que j'ai utilisées sont citées de façon complète et précise et que tout recours à l'IA générative est signalé selon les consignes que j'ai reçues de mes enseignantes.

Je reconnais que toute omission de source et toute citation fictive, inexacte ou incomplète relève du plagiat ou de la fraude et constitue donc une infraction grave, passible de sanctions au sein de l'Université.

En conséquence, je déclare sur l'honneur que ce travail est entièrement original.

Nom et prénom : XHELILI Kleida

Lieu/date/signature : Genève, le 27/08/2025
Remerciements

En premier lieu, je souhaite exprimer ma profonde reconnaissance à l'égard de ma di-
rectrice de mémoire, la Professeure Pierrette Bouillon, pour son accompagnement, sa bien-
veillance, sa patience et ses précieux conseils tout au long de ce travail. Son humilité et sa
pédagogie m'ont profondément marquée, tant sur le plan professionnel que personnel.

Je tiens également à exprimer ma gratitude à Simon Hengchen pour l'intérêt qu'il a porté à
mon travail et pour avoir accepté d'être mon juré.

Mes remerciements vont aussi à l'ensemble des enseignants de la Faculté de traduction
et d'interprétation, dont les enseignements de qualité, la disponibilité et le professionnalisme
m'ont profondément marquée. Reprendre mes études à la FTI et à l'Université de Genève a
été pour moi un honneur et une expérience très enrichissante.

Je suis infiniment reconnaissante à mon père et à ma mère pour tous les sacrifices qu'ils ont faits pour moi et ma sœur, et pour leur soutien sans faille et leurs encouragements dans cette entreprise que fut la mienne. Babi, mami, Argena, Martin, Alessia dhe Florian, ju dua shumë.

A Emilio, il n'est jamais tard de croire en ses rêves et de les réaliser. Je le remercie pour tout ce qu'il m'a apportée depuis mon arrivée à Genève. Je tiens à lui témoigner toute ma gratitude pour le grand bouleversement qu'il a déclenché dans ma vie.

A tous les participants qui m'ont accordée leur précieux temps et qui ont apporté leur contri-
bution, un grand MERCI du fond du cœur !

Une pensée chaleureuse va également à tous mes amis, ainsi qu'à celles et ceux qui m'ont
soutenue ou accompagnée, de près ou de loin, et qui ont toujours cru en moi et en mes ca-
pacités. Je garde précieusement dans mon cœur leur amitié, leurs encouragements et leur
présence bienveillante.

Mon dernier mot s'adresse à tous les jeunes qui se battent pour réaliser leurs rêves, surtout
aux plus démunis et aux opprimés. Je leur souhaite de garder le cap et de s'investir corps et
âme dans la réalisation de leurs rêves, tout comme les membres de BTS l'ont fait.

Merci à BTS pour leur musique, leur authenticité, leur humilité et leur humanité. Borahae !

A ma grand-mère, Minushe, dont le rêve était d'étudier.

Ce mémoire est dédié aux jeunes qui ont quitté ce monde trop tôt et qui n'ont pas pu
poursuivre leurs rêves, dont mes cousins : Alma, Kiku, Bruna et Saimir.
## Liste des abréviations

**ARMY** Adorable Representative M.C. for Youth, la base de fans de BTS

**ASR** Automatic Speech Recognition (reconnaissance vocale automatique)

**Big 3** Les trois labels les plus puissants de l'industrie de la K-pop avant BTS : SM Entertainment, YG Entertainment et JYP Entertainment

**Big 4** Les quatre labels les plus puissants de l'industrie de la K-pop après BTS : HYBE Corporation, SM Entertainment, YG Entertainment et JYP Entertainment

**BTS** (diminutif en anglais de) **BangTan** Sonyeondan, groupe sud-coréen de la K-pop

**DL** Deep Learning (apprentissage profond)

**GEW** Geneva Emotion Wheel

**GNMT** Google Neural Machine Translation (traduction automatique neuronale de Google)

**HYBE** HYBE Corporation, anciennement BigHit Entertainment, label de BTS

**IA** Intelligence artificielle

**IFPI** International Federation of the Phonographic Industry (Fédération internationale de l'industrie phonographique)

**K-pop** Korean Popular Music (musique populaire coréenne)

**LLM** Large Language Models (Grands modèles de langue)

**ML** Machine Learning (apprentissage automatique)

**MMC** Musician Management Companies

**MMT** Multimodal Machine Translation (traduction automatique multimodale)

**MT** Machine Translation (traduction automatique)

**MV** Music Video (vidéoclip musical)

**NMT** Neural Machine Translation (traduction automatique neuronale)

**NTIC** Nouvelles technologies d'information et de communication

**RBMT** Rule-based Machine Translation (traduction automatique basée sur des règles)

**RNN** Recurrent Neural Networks (réseaux de neurones récurrents)

**RSN** Réseaux socio-numériques

**SMS** Star-making System

**SMT** Statistical Machine Translation (traduction automatique statistique)

**ST** Sous-titrage

**TA** Traduction automatique

**TIC** Technologies d'information et de communication

**TH** Traduction humaine
# Table des matières

Remerciements 3

Liste des abréviations 4

1 Introduction 8

1.1 Mise en contexte 8

1.2 Motivation 9

1.3 Questions de recherche 10

1.4 Méthodologie 11

1.5 Plan de recherche 12

2 État de l'art : Hallyu, K-pop et HYBE Corporation 13

2.1 Hallyu 13

2.1.1 Origines de la Hallyu et KOCCA 14

2.1.2 Hallyu 1.0 et Hallyu 2.0 14

2.1.3 Les secteurs de la Hallyu 15

2.1.4 L'impact de la Hallyu 16

2.1.5 Conclusion 16

2.2 K-pop 16

2.2.1 Les origines de la K-pop 17

2.2.2 Système et développement de la K-pop 18

2.2.3 Les générations de la K-pop 18

2.2.4 Les innovations de la K-pop 18

2.2.5 La globalisation de la K-pop 19

2.2.6 Conclusion 20

2.3 HYBE Corporation 20

2.3.1 HYBE Corporation : un modèle innovant et numérique 20

2.3.2 Technologies et accessibilité linguistique 21

2.3.3 Conclusion 22

3 État de l'art : BTS et ARMY 23

3.1 BTS 24

3.1.1 La création et la trajectoire du groupe 24

3.1.2 Les ingrédients du succès de BTS 26

3.1.3 Présence numérique et contenus web 28

3.1.4 E-réputation de BTS : un impact inégalé 30

3.1.5 Conclusion 32

3.2 ARMY : la force motrice derrière le succès de BTS 32

3.2.1 Le rôle de l'ARMY dans la carrière de BTS 33

3.2.2 L'activisme et la solidarité de l'ARMY 34

3.2.3 Loyauté de l'ARMY et connexion émotionnelle 35

3.2.4 Conclusion 36

4 Traduction automatique et YouTube 37

4.1 Etat de l'art de la traduction automatique 37

4.1.1 La traduction automatique de 1950 à 2016 38

4.1.1.1 Origines et développements de la TA 38

4.1.1.2 Rapport ALPAC (1966) 38

4.1.1.3 Les systèmes linguistiques (RBMT) 39

4.1.1.4 Les systèmes statistiques (SMT) 40
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>4.1.2</td>
      <td>La traduction automatique à partir de 2016</td>
      <td>42</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.1</td>
      <td>L'intelligence artificielle</td>
      <td>42</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.2</td>
      <td>Les approches de l'IA</td>
      <td>43</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.3</td>
      <td>Traduction automatique neuronale (NMT)</td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.4</td>
      <td>Le fonctionnement des transformers</td>
      <td>45</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.5</td>
      <td>IA générative (GenAI)</td>
      <td>47</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.6</td>
      <td>Large Language Models (LLM)</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.2.7</td>
      <td>Traduction automatique multimodale (MMT)</td>
      <td>49</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1.3</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>50</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2</td>
      <td>YouTube : entre le Web social et la TA</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.1</td>
      <td>Origines et développement de YouTube</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2</td>
      <td>Fonctionnement de YouTube</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3</td>
      <td>YouTube et l'industrie musicale</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.4</td>
      <td>YouTube et BTS</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.5</td>
      <td>La TA sur YouTube</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.6</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>58</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>Méthodologie</td>
      <td>60</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1</td>
      <td>Questions de recherche et hypothèses</td>
      <td>60</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2</td>
      <td>Combinaison linguistique</td>
      <td>63</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3</td>
      <td>Choix du système</td>
      <td>63</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4</td>
      <td>Choix et analyse du corpus</td>
      <td>63</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4.1</td>
      <td>Données du corpus</td>
      <td>64</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4.2</td>
      <td>MIC Drop</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4.3</td>
      <td>UGH!</td>
      <td>67</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4.4</td>
      <td>The Truth Untold</td>
      <td>68</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4.5</td>
      <td>Magic Shop</td>
      <td>69</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5</td>
      <td>Évaluation humaine</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.1</td>
      <td>Évaluation humaine de la qualité de la NMT (Q1)</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.1.1</td>
      <td>Fluidité et fidélité</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.1.2</td>
      <td>Analyse d'erreurs : Multidimensional Quality Metrics (MQM)</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.1.3</td>
      <td>Déroulement de l'évaluation humaine et inter-accord</td>
      <td>72</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.1.4</td>
      <td>Participants-juges</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.2</td>
      <td>Évaluation par les internautes (Q2 et Q3)</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.2.1</td>
      <td>Évaluation des émotions et de la compréhensibilité subjective des sous-titres</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5.2.2</td>
      <td>Déroulement de l'évaluation par les internautes</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.6</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6</td>
      <td>Analyse</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1</td>
      <td>Évaluation humaine de la qualité de la NMT</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.1</td>
      <td>Fluidité et fidélité</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.1.1</td>
      <td>Résultats globaux</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.1.2</td>
      <td>Inter-accord des juges (score Kappa)</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.2</td>
      <td>Analyse d'erreurs (MQM)</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.2.1</td>
      <td>Résultats globaux</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.2.2</td>
      <td>Résultats par chanson</td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.3</td>
      <td>Scores de corrélation Pearson</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.3.1</td>
      <td>Fluidité et fidélité</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1.3.2</td>
      <td>Analyse d'erreurs</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2</td>
      <td>Évaluation par les internautes</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.1</td>
      <td>Analyse des émotions</td>
      <td>89</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>6.2.1.1</td>
      <td>Résultats globaux</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.1.2</td>
      <td>Résultats par chanson</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.1.3</td>
      <td>Scores de corrélation Pearson</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.1.4</td>
      <td>Différences entre les deux scénarios de l'expérience</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.2</td>
      <td>Compréhensibilité subjective des sous-titres</td>
      <td>94</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2.3</td>
      <td>Engagement des internautes/réception des sous-titres</td>
      <td>95</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>7</b></td>
      <td><b>Conclusion</b></td>
      <td><b>98</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1</td>
      <td>Réponses aux questions de recherche</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2</td>
      <td>Limites et perspectives de recherche</td>
      <td>101</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>Références</b></td>
      <td></td>
      <td><b>103</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>Annexes</b></td>
      <td></td>
      <td><b>113</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>A Tableaux sur l'analyse linguistique des chansons</b></td>
      <td></td>
      <td><b>113</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>B Tableaux des résultats sur l'évaluation de la qualité de la NMT (fluidité et fidélité)</b></td>
      <td></td>
      <td><b>115</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>C Tableaux des résultats sur la typologie et le nombre d'erreurs de la NMT (MQM)</b></td>
      <td></td>
      <td><b>116</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>D Tableaux des résultats du sondage Qualtrics sur l'analyse d'émotions (GEW)</b></td>
      <td></td>
      <td><b>117</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>E Corpus des chansons extraites sur YouTube</b></td>
      <td></td>
      <td><b>119</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>E.1</td>
      <td>MIC Drop</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>E.2</td>
      <td>UGH</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>E.3</td>
      <td>The Truth Untold</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>E.4</td>
      <td>Magic Shop</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>F Evaluation folder</b></td>
      <td></td>
      <td><b>126</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>F.1</td>
      <td>Fichier Excel, onglet Fluency (exemple Mic Drop)</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>F.2</td>
      <td>Fichier Excel, onglet Adequacy (exemple Mic Drop)</td>
      <td>127</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>F.3</td>
      <td>Fichier Excel, onglet Error Annotation (exemple Mic Drop)</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>F.4</td>
      <td>Consignes méthodologiques pour les évaluateurs</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>F.5</td>
      <td>Contexte et terminologie des chansons pour les juges</td>
      <td>132</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>G Evaluation par les internautes sur la plateforme Qualtrics</b></td>
      <td></td>
      <td><b>135</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>G.1</td>
      <td>Sondage du Groupe 1 (sans contexte sur BTS ou les chansons)</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>G.2</td>
      <td>Sondage du Groupe 2 (avec contexte sur BTS et les chansons)</td>
      <td>145</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>H Code Python</b></td>
      <td></td>
      <td><b>155</b></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
# 1 Introduction

> « BTS remercie ses fans pour avoir remporté le titre du Meilleur Artiste Social aux Billboard Music Awards 2017. Grâce à une base de fans qui s'étend dans le monde entier, BTS a pu dépasser des superstars de la pop comme Justin Bieber et Selena Gomez.<fnref n="1" /> »

C'est ce qu'a titré le 21 mai 2017 le site officiel du classement américain "Billboard". BTS, boyband sud-coréen, issu tout droit de la K-pop, l'industrie musicale coréenne, est devenu le sujet le plus discuté sur Twitter en 2017. Avec plus de 500 millions de mentions en 2017, le groupe a dépassé même celles du président Donald Trump et du chanteur Justin Bieber réunies. Cette victoire a mis en évidence l'ampleur de la popularité du groupe sur les réseaux sociaux. Un an plus tard, le 28 mai 2018, alors que BTS s'était déjà illustré en battant de nombreux records à l'échelle mondiale, le prestigieux Time Magazine titrait leur dernière réussite :

> « Le groupe coréen BTS entre dans l'histoire en devenant le premier groupe de K-Pop à se classer en tête des ventes d' albums aux États-Unis.<fnref n="2" /> ».

En devenant le premier groupe de l'histoire du Billboard à être simultanément en tête du Billboard Artist 100, du Billboard Hot 100 et du Billboard 200 (Chung et Koo, 2023), les plus prestigieux classements au monde, BTS a marqué un tournant majeur pour l'industrie musicale sud-coréenne sur la scène internationale. Avant eux, aucun groupe de musique ou artiste chantant et/ou rappant en coréen n'était parvenu à faire son entrée dans le plus important marché mondial de l'industrie de la musique : le marché américain (IFPI, 2024).

## 1.1 Mise en contexte

L'avènement du Web 2.0, également appelé Web social ou Web collaboratif (Millerand, 2010 ; Bœnisch, 2011), au début du XXIe siècle, a marqué le début d'une nouvelle ère pour Internet, les internautes et tous les secteurs de la vie, dont la musique. L'Internet haut débit et l'augmentation de la connectivité conjugués à l'usage du Web social ont été à l'origine de grands changements dans le paysage musical. À tel point que la consommation et la promotion de la musique ont diminué sur les supports traditionnels, tels que la télévision, la radio et les journaux, au profit des produits digitaux et au streaming. Selon la Fédération internationale de l'industrie phonographique (International Federation of the Phonographic Industry), l'IFPI, les formats numériques et le streaming génèrent de nos jours la majorité des revenus de l'industrie

<footnote n="1">1. https://www.billboard.com/video/bts-win-top-social-artist-at-2017-billboard-music-awards-billboard-news-7801240/, consulté le 2 septembre 2024</footnote>

<footnote n="2">2. https://time.com/5292964/korean-boyband-bts-k-pop-billboard-200/, consulté le 2 septembre 2024</footnote>
musicale, faisant du streaming la principale source de revenus du secteur depuis 2018 (IFPI, 2025).

L'apparition des réseaux socio-numériques (RSN) dans les années 2000, tels que YouTube, Facebook et Twitter, ainsi que des plateformes de streaming audio comme Spotify ou Deezer ont changé les modes de consommation et d'appréciation de la musique. Cela a eu un impact sur la visibilité, l'accessibilité et la disponibilité des artistes, tout comme sur leur manière de promouvoir et d'interagir avec le public (Global Entertainment and Music Business Program, 2013). Face à la multiplication des moyens d'expression sur le Web et les réseaux sociaux, certaines maisons discographiques y ont vu une opportunité de développement de carrière, de publicité et de communication. Les membres de BTS, encouragés par les dirigeants de leur petit label, *BigHit Entertainment*, ont été parmi les premiers groupes de la K-pop à investir considérablement, en termes de temps, de communication, de production, de contenu, de fréquence et de disponibilité, sur les réseaux sociaux tels que YouTube et Twitter, et par conséquent auprès des internautes.

En parallèle, les avancées significatives dans le domaine de la traduction automatique (TA), grâce à l'émergence de la nouvelle ère de l'intelligence artificielle (IA) au début des années 2010, ont permis aux ingénieurs de Google de créer en 2016 un nouveau système de TA, le *Google Neural Machine Translation* (GNMT) (Wu et al, 2016; Vaswani et al., 2023). Cette nouvelle technologie de TA appelée traduction automatique neuronale (NMT) basée sur l'ap-prentissage profond a également marqué le début d'une nouvelle ère pour les RSN, car elle a permis à des plateformes comme YouTube de proposer de nouvelles fonctionnalités linguis-tiques. Parmi celles-ci, les sous-titres automatiques générés par la reconnaissance vocale au-tomatique (ASR) et le sous-titrage automatique multilingue ont joué un rôle déterminant dans l'engagement des internautes en ligne. Ils ont ainsi contribué de manière significative à ac-croître la visibilité des chaînes YouTube, notamment celles de BTS et de *BigHit Entertainment*, devenu en quelques années le "mastodonte" *Hybe Corporation*.

## 1.2 Motivation

Le succès mondial de BTS, ainsi que la vague de popularité qui l'a accompagné, a toujours été attribué par le leader du groupe au soutien inébranlable de leurs fans, l'ARMY. La *fanbase* de BTS est l'une des communautés de fans les plus loyales, influentes et activement engagées dans le monde (Gupta, 2022). La présence numérique accrue de BTS sur les RSN, alliée à l'engagement massif de l'ARMY sur les réseaux sociaux, comme Twitter et YouTube, a créé un effet "boule de neige" algorithmique et a joué un rôle clé dans le succès numérique, commercial
et culturel du groupe.

La communication et l'interaction de BTS avec l'ARMY ayant toujours été axées sur les RSN, il était essentiel de rendre leurs contenus web et digitaux compréhensibles et accessibles au plus grand nombre afin de créer et de maintenir l'engagement des fans internationaux. Tous les contenus de BTS sur YouTube et les autres RSN ainsi que la production et la communication du groupe sont majoritairement, voire exclusivement, en coréen. Dans ce contexte, la compréhension des contenus du groupe par les fans non-coréanophones était conditionnée par la disponibilité des traductions, humaines ou automatiques.

Le fan-translating (traduction réalisée par les fans) et le fansubbing (sous-titrage réalisé par les fans) sont initialement apparus pour combler cette lacune linguistique. Ces efforts d'accès linguistique, prolongés quelques années plus tard par les traductions humaines (TH) fournies par BigHit Entertainment sur YouTube, répondaient clairement à un besoin de compréhension par le nombre grandissant de l'ARMY. Grâce à cet apport et aux contributions bilatérales, les RSN ont proposé des TH et/ou de la TA multilingue sur les chaînes officielles du label et du groupe. En facilitant une compréhension et une communication multilingue quasi instantanée, la NMT a permis de créer un pont linguistique entre BTS et leurs fans originaires de plusieurs pays et langues (Chang et Park, 2018) augmentant ainsi l'engagement et la fidélisation sur les RSN tels que YouTube et Twitter.

## 1.3 Questions de recherche

Consciente du rôle qu'ont joué les RSN dans l'émergence et la réussite de BTS, ce mémoire vise à examiner la qualité et la compréhensibilité du sous-titrage automatique proposé par YouTube en albanais. Pour ce faire, notre travail sera divisé en deux axes.

Le premier axe portera sur une évaluation qualitative des sous-titres générés automatiquement par la NMT de YouTube, notamment dans des langues dites minoritaires et à faibles ressources. Il s'agira d'examiner la fluidité et la fidélité, et de faire une analyse des erreurs pour la paire anglais>albanais (EN>SQ). Nous chercherons à comprendre si la qualité de la NMT en albanais, réalisée à partir de traductions humaines en anglais, est suffisamment élevée pour permettre aux fans de comprendre le sens des chansons du groupe.

Pour le second axe, nous avons adopté une approche centrée sur l'expérience utilisateur, en nous plaçant "dans la peau" d'un internaute. L'objectif est d'évaluer la compréhensibilité subjective des sous-titres et d'analyser l'intensité des émotions suscitées chez l'internaute, afin de déterminer si la TA permet d'établir un pont émotionnel entre BTS et le public albanophone. Nous chercherons également à comprendre si l'écoute des chansons accompagnée de sous-
titres automatiques favorise l'envie de découvrir d'autres chansons du groupe. Ce point s'avère essentiel, car la visibilité assurée par l'algorithme de recommandation sur des plateformes comme YouTube dépend fortement de l'activité des utilisateurs (nombre de vues, de partages, de likes et de commentaires).

Nos principales questions de recherche sont reprises ci-dessous.

1. Est-ce que la NMT de l'anglais vers l'albanais proposée par YouTube est de qualité ?

(a) Quelle est la qualité de la NMT en langue albanaise en termes de fluidité et de fidélité ? Comporte-t-elle des erreurs ?

(b) Le type de texte des chansons (longueur des segments, diversité lexicale, références culturelles, figures de styles etc.) en langue de référence, l'anglais, influence-t-il la qualité de la NMT en albanais ?

2. Est-ce que la NMT en albanais permet aux utilisateurs de comprendre les chansons et/ou de créer des ponts émotionnels ?

(a) Est-ce que les sous-titres en albanais sont perçus comme subjectivement compréhensibles par les internautes ?

(b) Est-ce que l'intensité des émotions reste la même sans et avec sous-titres automatiques en albanais ?

(c) Est-ce que les sous-titres en albanais permettent de créer un pont émotionnel ?

(d) Est-ce que le sous-titrage automatique donne envie de découvrir d'autres chansons ou contenus de BTS ?

3. Est-ce que la qualité de la NMT a-t-elle un impact sur les émotions des internautes ?

En somme, ce travail explorera non seulement la qualité de la traduction automatique vers des langues minoritaires comme l'albanais, mais aussi l'impact de ces traductions sur l'expérience utilisateur et les émotions chez les fans internationaux.

## 1.4 Méthodologie

Afin de répondre aux questions du premier axe de notre recherche, nous commencerons par une analyse de corpus visant à fournir un contexte linguistique et culturel aux chansons de BTS. Cette étape préalable va permettre d'éclairer les spécificités de leur langage et de leur style. Ensuite, nous procéderons à une évaluation des sous-titres automatiques en albanais de quatre chansons du groupe. Dans cette partie, nous analyserons la qualité des sous-titres en termes de fluidité et de fidélité (Koehn et Monz, 2006) pour la paire anglais>albanais. Enfin,
nous effectuerons une analyse d'erreurs de traduction en collaboration avec des traducteurs humains, en nous appuyant sur la méthode des *Multidimensional Quality Metrics* (MQM), un outil reconnu pour l'évaluation de la qualité de la TA (Lommel et al., 2014; Lommel et al., 2024).

En ce qui concerne le second axe, centré sur l'expérience utilisateur, une étude sera menée auprès de locuteurs albanophones afin d'évaluer la compréhensibilité subjective des sous-titres et les émotions qu'ils suscitent. L'analyse portera sur deux configurations distinctes : la présence ou l'absence de sous-titrage en albanais, ainsi que la présence ou l'absence d'une introduction contextuelle sur le parcours artistique de BTS et des chansons étudiées. Enfin, les participants seront amenés à exprimer leur intérêt éventuel pour l'écoute de nouveaux titres du groupe, proposés en fin de parcours expérimental sur YouTube.

## 1.5 Plan de recherche

Dans un premier temps, nous proposerons un état de l'art structuré en deux chapitres (§2, §3). Nous commencerons par examiner le phénomène de la Hallyu (§2.1) afin de poser un cadre général permettant de mieux comprendre la portée de la "vague coréenne". Dans la continuité, nous retracerons l'histoire ainsi que les spécificités de la K-pop (§2.2), avant d'analyser l'évolution du label de BTS, HYBE Corporation (§2.3). Enfin, cet état de l'art consacré à la Hallyu se conclura par un chapitre dédié à BTS (§3.1) et à leur fanbase, l'ARMY (§3.2).

Dans un second temps, le chapitre §4 proposera un état de l'art de la traduction automatisée (§4.1), suivi d'un aperçu historique et technologique de la plateforme YouTube (§4.2), avant d'aborder plus spécifiquement le fonctionnement de la TA sur YouTube (§4.1).

Enfin, dans les deux derniers chapitres de notre mémoire, nous présenterons la méthodologie adoptée pour ce travail (§5), avant de procéder à l'analyse (§6). Celle-ci débutera par l'évaluation de la qualité de la NMT (§6.1) réalisée par des traducteurs humains, et elle sera ensuite complétée par l'évaluation des internautes (§6.2), à savoir l'analyse des émotions (§6.2.1), l'évaluation de la compréhensibilité (§6.2.2) et l'engagement des internautes (§6.2.3). Enfin, la conclusion (§7) reviendra sur les principaux résultats de l'analyse afin de répondre à nos questions de recherche, tout en soulignant les limites de notre étude.
## 2 État de l'art : Hallyu, K-pop et HYBE Corporation

Dans le monde globalisé d'aujourd'hui, Internet et le Web permettent aux utilisateurs de smartphones, de tablettes et d'ordinateurs de transcender chaque jour les barrières de nos réalités physiques. La connectivité et l'accessibilité croissante de ces appareils offrent un accès inédit à l'information, à la connaissance et au monde, ouvrant ainsi des perspectives sans précédent. En quelques tapotements d'écran ou clics de souris, une simple recherche sur le Web peut dévoiler une multitude de cultures parmi les plus diverses, qu'elles soient ancrées dans le monde réel ou virtuel.

Cependant, se faire une place dans cet espace, qu'il soit tangible ou numérique, n'est pas si simple, et devenir une puissance culturelle mondiale l'est encore moins. La *Hallyu*, ou la "vague coréenne", avant de devenir ce qu'elle est aujourd'hui, n'a été qu'un simple phénomène émergent asiatique, tout comme sa figure de proue : BTS. Désormais, elle s'impose comme un acteur culturel majeur sur la scène internationale et représente l'un des fleurons de l'économie sud-coréenne (Park, 2023).

La K-pop, dont BTS est l'un des représentants majeurs, s'inscrit dans la dynamique plus large de la Hallyu. Pour restituer cette filiation et en éclairer les mécanismes, nous commence-rons par un état de l'art consacré à la Hallyu (§2.1), dans lequel nous précisons ses origines, ses principaux secteurs, ainsi que son impact socio-économique. Nous continuerons ensuite l'analyse avec la K-pop, son système et son mode de développement (§2.2), afin de montrer comment cette industrie s'est professionnalisée et globalisée au fil du temps. La troisième sec-tion se penche sur le label de BTS, *HYBE Corporation* (§2.3), et examine les innovations qu'il a introduites, lesquelles ont fait de lui, en l'espace de quelques années, un acteur central – voire le principal acteur – de l'industrie musicale sud-coréenne, tant en Corée du Sud qu'à l'étranger.

### 2.1 Hallyu

Ces dernières années, la "vague coréenne", mouvement culturel venu d'Asie, occupe une place prépondérante sur la scène culturelle mondiale. Originaire de Corée du Sud, la "vague", d'abord centrée sur les séries télévisées, s'est progressivement étendue à toutes les sphères culturelles coréennes. Au début, le terme *Hallyu* a fait référence à l'expansion de la culture populaire sud-coréenne au-delà des frontières nationales de la Corée du Sud, un phénomène amorcé à la fin des années 1990 en Chine puis au Japon avant de conquérir toute l'Asie, les États-Unis et l'Europe (Cicchelli et Octobre, 2019, 2023).

Ces dernières années, la Hallyu fait principalement référence à la diffusion et à la popula-
rité mondiales de la K-pop, des séries coréennes (K-dramas) et des films (K-films), bien que d'autres aspects de la culture coréenne – tels que la langue, la gastronomie, la mode et les cosmétiques – en fassent également partie (Samosir et Wee, 2024).

Afin de mieux comprendre ce phénomène, nous reviendrons dans ce chapitre sur les origines et l'acteur central de la "vague coréenne", la KOCCA (§2.1.1), avant de retracer les différentes ères de la Hallyu (§2.1.2). Nous proposerons ensuite une vue d'ensemble des principaux secteurs qui la composent (§2.1.3), pour enfin analyser l'impact culturel et économique de ce phénomène à l'échelle mondiale (§2.1.4).

## 2.1.1 Origines de la Hallyu et KOCCA

À la suite de la crise économique de 1997, et dans le but de relancer l'économie, le gouvernement sud-coréen a adopté une stratégie globale de soutien aux industries culturelles, afin de contrecarrer la domination culturelle américaine et la prééminence régionale japonaise (Cicchelli et al., 2019; Kuwahara, 2014). Le pilier de cette politique culturelle est la *Korea Creative Content Agency* (KOCCA), une agence publique créée en 1978 mais devenue un acteur clé à partir des années 1990, dans le sillage des réformes culturelles impulsées par l'État. Dès la fin des années 1990, elle s'est imposée comme l'acteur principal de la production, de la diffusion et de l'exportation des contenus culturels coréens – communément appelés *K-content* – à l'international (KOCCA, 2025).

La KOCCA finance des projets artistiques, forme les professionnels du secteur et facilite les partenariats entre les entreprises de divertissement et les marchés étrangers, poursuivant une mission claire : promouvoir un contenu culturel commercialisable et faire de la Corée du Sud une puissance culturelle mondiale (KOCCA, 2025). En s'appuyant sur des politiques culturelles actives, l'agence continue ainsi de transformer le *K-content* en un puissant outil de *soft power*, consolidant l'influence sud-coréenne sur la scène internationale (Samosir et Wee, 2024; Octobre et Cicchelli, 2022).

## 2.1.2 Hallyu 1.0 et Hallyu 2.0

Dans l'étude "*Nouvelle vague coréenne : Le pouvoir culturel transnational à l'ère des médias sociaux*" de Jin (2016, page 5), l'auteur distingue deux ères de la Hallyu : *la vague coréenne* ou *la Hallyu 1.0* (1997 et 2007), et *la nouvelle vague coréenne* ou *la Hallyu 2.0* (2008-à ce jour). Dans la Figure 1, nous pouvons observer les principales différences qu'il a dressées entre les deux ères de la "vague".

Il convient de souligner que la figure centrale de la *Hallyu 2.0* est la K-pop, suivie par les jeux
<table><thead><tr><th></th><th>Hallyu 1.0</th><th>Hallyu 2.0</th></tr></thead><tbody><tr><td>Major points</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Period</td><td>1997-2007</td><td>2008-present</td></tr><tr><td>Primary genres started</td><td>TV dramas, films</td><td>K-pop, video games, animation</td></tr><tr><td>Technologies</td><td>Online games</td><td>Social media (SNS, smartphones), digital games</td></tr><tr><td>Major regions</td><td>East Asia</td><td>Asia, Europe, North America</td></tr><tr><td>Primary consumers</td><td>In their 30s-40s</td><td>teens-20s included</td></tr><tr><td>Major cultural policies</td><td>Hands-off policies</td><td>Hands-on policies</td></tr></tbody></table>

Source: Parts of the table are cited from "Hallyu 2.0 Has Begun" 2010.

<caption>FIGURE 1 – Tableau illustrant les différences entre Hallyu 1.0 et la Hallyu 2.0 (Jin, 2016, page 5, capture d'écran du 21 mai 2025)</caption>

vidéo et les films d'animation. Contrairement à la *Hallyu 1.0*, cette seconde ère se distingue par l'omniprésence des RSN et des smartphones, qui en sont les vecteurs technologiques clés. Ces outils ont transformé la manière dont les contenus culturels sud-coréens sont diffusés et consommés à l'échelle mondiale. Par ailleurs, les régions touchées par la *Hallyu 2.0*, du moins jusqu'en 2016, se sont considérablement élargies pour inclure non seulement l'Asie, mais aussi l'Europe et l'Amérique du Nord. Il apparaît clairement que la "vague coréenne" a depuis poursuivi son expansion, gagnant en visibilité et en reconnaissance globale, notamment grâce à l'influence massive de groupes comme BTS.

### 2.1.3 Les secteurs de la Hallyu

La Hallyu 1.0 (Figure 1) a débuté avec l'exportation de séries télévisées sud-coréennes, connues sous le nom de *K-dramas*. Les premiers signes de la "vague" ont été observés en Chine et dans plusieurs pays d'Asie du Sud-Est à la fin des années 1990. Le succès rapide des séries, telle que *Winter Sonata* en 2002, a contribué à la reconnaissance internationale des *K-dramas* et à établir la Corée du Sud comme un acteur majeur de l'audiovisuel en Asie. Cette première phase de la Hallyu a jeté les bases de l'expansion mondiale du *K-content*.

Les années 2010 ont marqué une nouvelle phase de la Hallyu, portée par l'essor des réseaux sociaux et les fonctionnalités linguistiques. Le Web social a favorisé une diffusion plus rapide et plus large des contenus culturels coréens. En conséquence, l'engouement pour les *K-contents* a renforcé la diversification des produits issus de la "vague coréenne". Les secteurs concernés par la Hallyu se sont ainsi rapidement élargis, englobant non seulement la *K-pop* et le cinéma (*K-films*), mais aussi la gastronomie, la mode, les jeux électroniques, et les bandes dessinées coréennes (Kim et al., 2022).
### 2.1.4 L'impact de la Hallyu

La vague coréenne a eu un impact significatif sur la perception de la Corée du Sud dans le monde, transformant le pays en un centre de culture contemporaine innovante. Les mesures prises par le gouvernement dans les années 1990 ont mené à un mouvement qui a dépassé les frontières du pays. Ce phénomène culturel inédit a contribué à augmenter les exportations culturelles et à renforcer l'image de marque de la Corée du Sud, constituant même une forme de "soft power" (Pak et al., 2019; Park, 2023; Samosir et Wee, 2024).

D'autre part, la Hallyu a ouvert la voie à la K-pop, qui est devenue la tête de file de cette vague culturelle, attirant des millions de fans à travers le monde et contribuant de manière significative à l'économie coréenne (Park, 2023). Les exportations de contenu coréen (K-content), y compris la K-pop, atteindront 12,45 milliards de dollars en 2021 grâce à la vague coréenne (Park, 2023). De nos jours, la K-pop représente une industrie musicale majeure sur la scène mondiale (IFPI, 2021) et un genre musical international à part entière.

### 2.1.5 Conclusion

La Hallyu illustre la manière dont la Corée du Sud a su créer et transformer sa culture populaire en un levier économique à l'échelle mondiale. Porté par des politiques culturelles ambiiteuses, le soutien d'institutions telles que la KOCCA, ainsi qu'une maîtrise avancée des canaux numériques, des nouvelles technologies de l'information et de la communication (NTIC) et de la TA, le pays est parvenu à imposer ses produits à l'international. Ce phénomène témoigne de la puissance du soft power culturel et de sa capacité à façonner de nouveaux imaginaires contemporains au-delà de ses frontières (Octobre et Cicchelli, 2022; Samosir et Wee, 2024).

## 2.2 K-pop

L'industrie de la musique a été longtemps dominée par les marchés américain, britannique et japonais, qui occupent toujours, et ce depuis de nombreuses décennies, les trois premières places du classement mondial selon les données de l'IFPI (IFPI, 2021; IFPI, 2022; IFPI, 2023; IFPI, 2024; IFPI, 2025). Alors qu'en 2004 le marché coréen n'occupait que la 28e place du classement, il s'est hissé à la 6e place en 2020, devenant ainsi le marché à la croissance la plus rapide au monde (IFPI, 2021). À tel point qu'en 2012, au moment où la déferlante de "Gangnam Style" du chanteur Psy, et bien avant que la K-pop devienne un genre à part entière, le prestigieux *Time magazine* a qualifié la K-pop comme le "plus grand export de la Corée du Sud" et "le nouveau Samsung" (Mahr, 2012). Ce tournant majeur a suscité l'intérêt de nombreux spécialistes de l'industrie et chercheurs, donnant lieu à plusieurs études cherchant
à comprendre les raisons d'un tel succès, notamment celles de Messerlin et Shin (2017), de Cardoso et Castanho (2021), d'Octobre et Cicchelli (2022), ou encore celle de Kim et Kwon (2022).

Nous commencerons notre état de l'art par présenter les origines de la K-pop (§2.2.1), avant d'aborder son système de fonctionnement et son évolution au fil du temps (§2.2.2), ses différentes générations (§2.2.3), ainsi que les innovations qui l'ont façonnée (§2.2.4), avant de terminer avec sa globalisation (§2.2.5).

## 2.2.1 Les origines de la K-pop

Le mot-valise "K-pop" est une contraction de *Korean popular music*, qui signifie littéralement "musique populaire coréenne". Cet acronyme a été adopté à l'échelle mondiale pour désigner toute production musicale issue de l'industrie sud-coréenne. Bien que la K-pop, dans sa forme actuelle, ait émergé dans les années 1990, son histoire remonte aux années 1960 et se divise en trois périodes significatives (Kim et Kwon, 2022). Nous nous intéresserons à la dernière et troisième période, amorcée dans les années 2000, qui correspond à celle de la globalisation et de la digitalisation (Kim et Kwon, 2022).

Le premier groupe considéré comme emblématique du genre a été *Seo Taiji and Boys*, qui a débuté en 1992 avec une approche novatrice, mêlant des sons occidentaux à des paroles coréennes (Pak et al, 2019). Le modèle artistique de ce groupe a marqué le début d'une nouvelle ère musicale en Corée et a jeté les bases du système moderne de la K-pop. La digitalisation et la globalisation des années 2000 ont constitué une période charnière pour l'industrie musicale coréenne. Le passage du système traditionnel de distribution à une diffusion directe de la musique via Internet – comme l'illustre Graham dans la Figure 2 (Ingólfsson, 2015) – a facilité et accéléré les interactions entre les artistes et leur public. Le nouveau mécanisme de consommation directe de la musique en ligne ouvrira un nouveau chapitre dans l'histoire de la K-pop.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Distribution de la musique selon Gramham (2006) (capture d'écran datant du 28 février 2025)</figcaption></figure>
### 2.2.2 Système et développement de la K-pop

Le succès de *Seo Taiji and Boys* a ouvert la voie à un système structuré de la K-pop, centré sur des agences de divertissement – ou *Musician Management Companies* (MMC) – qui encadrent l'ensemble de la carrière des artistes, de leur formation à leur promotion. Créées dans les années 1990, des MMC telles que *SM Entertainment*, *YG Entertainment* et *JYP Entertainment* se sont imposées comme les *Big 3* de la K-pop, dominant rapidement le marché coréen.

Ces trois "mastodontes" ont mis en place le *Star-making system* (SMS), un modèle fondé sur des formations intensives pour les futurs idoles, appelées *trainees*. Ce système repose sur une sélection rigoureuse suivie de plusieurs années d'entraînement en chant, danse et jeu d'acteur, en mettant l'accent sur la performance scénique, l'image visuelle et des traits de personnalité attractifs. L'objectif de cette formation a été de répondre aux attentes du public et de promouvoir les artistes via les médias télévisés (Kim et Kwon, 2022).

### 2.2.3 Les générations de la K-pop

La K-pop se décline en cinq générations successives, chacune marquant une évolution tant sur le plan stylistique que technologique (Kim et al., 2022). Un tournant décisif s'opère avec la 3e génération (2012-2018), dominée par l'émergence de BTS. Grâce à une stratégie numérique novatrice, centrée sur l'usage intensif des réseaux sociaux et l'interaction directe avec les fans, le groupe a contribué de manière significative à la globalisation de la K-pop.

La 3e génération illustre l'importance de la compréhensibilité des contenus dans l'expansion internationale de la K-pop. Rendue possible par l'implication des fans, la traduction humaine et la traduction automatique, cette accessibilité a contribué à la fois à la diffusion mondiale du genre et à son impact culturel. Dans la continuité de cette réflexion, les sections §2.3 et §3.1 analyseront plus en détail le rôle central de HYBE et de BTS.

### 2.2.4 Les innovations de la K-pop

Pays pionnier en nouvelles technologies de l'information et de la communication (NTIC), la Corée du Sud a très tôt intégré ces outils dans la création, la production et surtout la promotion de la K-pop. Cela a permis dans le cadre de la K-pop une diffusion instantanée et interactive des productions et contenus musicaux, tandis que les plateformes dédiées aux fans, *Weverse* et *V Live*, ont instauré une communication directe et continue entre idoles et fans (Lee et Pyun, 2023). Ces applications offrent des contenus exclusifs en direct, nourrissant un phénomène d'intimité numérique (*digital intimacy*) fondé sur des relations parasociales et donnant naissance
sance aux superfans (IFPI, 2024), cibles clés d'une monétisation via streaming, merchandising et événements (Chang et Park, 2018).

Parallèlement, les Musician Management Companies (MMC) en mettant en place le Star Making System, ont créé un programme de formation intensif garantissant des performances de haut niveau. Les chorégraphies complexes, les concepts visuels novateurs et l'hybridation de genres occidentaux et asiatiques ont renforcé l'attrait international de la K-pop (Jin, 2016; Jin et Yoon, 2017). La diversité des styles au sein d'un même album, l'élaboration de récits narratifs cohérents à travers clips et albums, ainsi que l'usage massif des réseaux sociaux ont consolidé l'engagement mondial (Pak et al., 2019; Kim et Kwon, 2022).

La culture fan constitue un autre levier d'innovation (Lee et Pyun, 2023) : chaque groupe dispose d'une fanbase, de nos jours transnationale, nommée officiellement par chaque groupe de K-pop (par ex. ARMY pour BTS), tandis que les lightsticks (batônnets lumineux) personnalisés, les fansigns (événement où les fans rencontrent les artistes) et les concerts en ligne – particulièrement développés durant la pandémie de COVID-19 – créent une expérience immersive et communautaire unique. L'ensemble de ces innovations technologiques, artistiques et relationnelles explique la différenciation de la K-pop sur la scène mondiale.

### 2.2.5 La globalisation de la K-pop

L'expansion de la K-pop à l'international a été grandement facilitée par Internet et l'ère du Web Social grâce à l'utilisation qui a été faite des RSN et plus spécifiquement de YouTube, de Twitter, et plus récemment de TikTok. Les groupes de K-pop ont su tirer parti de ces outils pour interagir directement avec leurs fans à travers des contenus variés : vlogs, lives, émissions de variétés et publications exclusives (Jin et Yoon, 2017). Les nombreuses publications accompagnées de l'engagement des fans sur les RSN ont alimenté les algorithmes de recommandation, notamment sur YouTube et Twitter. Cela a joué un rôle essentiel dans la visibilité de BTS, et plus particulièrement dans celle de la K-pop, car les algorithmes ont mis en avant toutes les vidéos en lien avec le groupe ou suggéré du contenu à des audiences n'ayant pas été initialement exposées au genre.

En outre, les RSN ont favorisé la création de communautés de fans organisées, comme l'ARMY de BTS, qui utilisent activement les mots-dièse (hashtags), les campagnes en ligne et les tendances sur Twitter pour promouvoir leurs artistes préférés, participant ainsi activement à leur popularité mondiale (Lee et al., 2021). De plus, la traduction automatique et les sous-titres générés sur YouTube et autres plateformes ont permis de surmonter la barrière linguistique, rendant les contenus accessibles à des fans internationaux, indépendamment de la langue
(Chang et Park, 2018; Lee, 2023; Kim et al., 2024). Cette accessibilité linguistique, combinée à l'interaction constante des artistes avec leurs fans via YouTube, Twitter ou à travers des applications dédiées comme Weverse, a permis de renforcer l'engagement des audiences et de globaliser la K-pop.

### 2.2.6 Conclusion

L'ascension fulgurante de la K-pop témoigne de la transformation profonde de l'industrie musicale sud-coréenne, reposant sur l'innovation tant artistique que technologique, les stratégies de formation intensives et une interaction constante avec les fans. Le modèle coréen s'est imposé comme un système global intégré, allant de la formation des artistes à leur promotion, en exploitant les potentialités du numérique, des RSN et de la mondialisation culturelle. La K-pop incarne aujourd'hui un écosystème culturel et économique complet et constitue un moteur clé du rayonnement international de la Corée du Sud (Jin et Yoon, 2017; Kim et al., 2022).

## 2.3 HYBE Corporation

HYBE, anciennement *BigHit Entertainment*, a été fondée en 2005 par Bang Si-hyuk, producteur et compositeur de renom en Corée du Sud. Le label a débuté modestement, sans les ressources ni le prestige des *Big 3*. Grâce à une vision novatrice et à une stratégie axée sur le digital et les nouvelles technologies, il a profondément transformé le marché musical coréen et acquis une reconnaissance internationale en un temps record. En 2020, son chiffre d'affaires était environ 800 fois supérieur au total cumulé de celui des *Big 3*, écart dû principalement au succès de BTS (Le Polles, 2022), véritable catalyseur de son essor économique et mondial. Depuis cette ascension, *HYBE Corporation* est devenu le quatrième plus grand label coréen et a rejoint les géants de la K-pop, désormais désignés sous le nom de *Big 4*. Dans cet état de l'art, nous présenterons les innovations apportées par HYBE (§2.3.1), avant de détailler sa politique en matière de technologies et d'accessibilité linguistique (§2.3.2).

### 2.3.1 HYBE Corporation : un modèle innovant et numérique

Pendant près d'une décennie, les *Big 3* (SM, YG, JYP Entertainment) ont dominé la K-pop au moyen d'une gestion verticale des artistes, d'une forte exposition dans les médias traditionnels et d'une diversification tournée vers la télévision et le cinéma (Pak et al, 2019). HYBE a rompu avec ce schéma et le système traditionnel en capitalisant sur le Web 2.0 et l'innovation technologique.

Plutôt que de multiplier les artistes, HYBE a misé sur quelques groupes clés – au premier
rang desquels BTS – et sur une promotion et un marketing résolument numériques tournés vers les RSN, plateformes propriétaires et narration trans-médias. Bang Si-hyuk a instauré une culture de travail collaborative et horizontale. Les membres de BTS ont dès le début participé eux-mêmes à l'écriture et à la production de leurs albums, partageant directement leurs expériences et leur quotidien via YouTube, Twitter, V Live ou Weverse <fnref n="3" />.

HYBE a introduit une série d'innovations interdépendantes qui contribuent conjointement à construire une expérience fan globale et cohérente :

- Narration artistique : construction d'univers cohérents ( albums, vidéosclips, performances ) qui renforcent l'attachement des fans ;

- Plateformes dédiées : lancement de Weverse et rachat de V Live, offrant une digital intimacy continue (Jin et Yoon, 2017);

- Stratégies commerciales : perfectionnement du branding (light sticks, produits dérivés, NFT (Assi, 2023)) et fansigns hybrides, en personne ou en ligne;

- Technologies immersives : investissements massifs dans la réalité virtuelle et augmentée, utilisées lors des concerts (§2.3.2);

- Accessibilité linguistique : NMT multimodale et traduction humaine pour des sous-titres multilingues sur YouTube et Weverse (§2.3.2).

Ainsi, la technologie, l'authenticité et la fan-centricité sont au cœur du modèle HYBE, grâce auxquelles les standards de la K-pop ont été redéfinis et son influence mondiale élargie (Lee et Pyun, 2023; Samosir et Wee, 2024).

### 2.3.2 Technologies et accessibilité linguistique

Dans le cadre de sa stratégie centrée sur l'expérience utilisateur et la globalisation de ses contenus, HYBE Corporation a mis en place un écosystème technologique avancé, combinant immersion visuelle et accessibilité linguistique.

L'entreprise a investi massivement dans des technologies immersives telles que la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR), notamment à travers des événements en ligne comme le concert BANG BANG CON de 2020, organisé durant la pandémie de COVID-19, qui a attiré plusieurs millions de spectateurs à travers le monde (McIntyre, 2020).

En parallèle, HYBE a placé la TA et la localisation au cœur de son dispositif d'accessibilité linguistique. L'introduction de la NMT multimodale, combinée à la reconnaissance vocale automatique (ASR) et à la génération automatique de texte, permet aujourd'hui de sous-titrer en temps réel les interactions verbales des artistes lors des concerts comme BANG BANG CON

<footnote n="3">3. https://youtu.be/doA-QM3DErE?si=5pmNYS5ockYTByxh, consulté le 3 avril 2025</footnote>
ou les lives sur Weverse ou YouTube. Proposées dans plusieurs langues, ces fonctionnalités facilitent l'accès immédiat aux contenus pour des millions d'utilisateurs internationaux.

Dans la même optique, et afin de garantir une couverture linguistique encore plus large, HYBE a mis en place une stratégie hybride combinant traduction humaine et NMT, notamment pour les contenus diffusés sur des RSN à forte portée globale comme YouTube. Par ailleurs, une fonctionnalité collaborative sur Weverse – le RSN de prédilection de BTS, où le groupe entretient une relation parasociale continue avec ses fans – permet aux utilisateurs de proposer leurs propres traductions, enrichissant ainsi la diversité linguistique et la compréhension interculturelle sur la plateforme (Chang et Park, 2018). L'ensemble de ces dispositifs contribue à lever les barrières linguistiques, à renforcer l'inclusivité et à soutenir un engagement constant de la part des fans internationaux.

### 2.3.3 Conclusion

HYBE Corporation a profondément transformé le paysage de la K-pop en rompant avec les modèles traditionnels des Big 3. Grâce à sa stratégie numérique ambitieuse, son organisation collaborative et la relation directe avec les fans, l'entreprise s'est imposée comme le leader de l'industrie musicale coréenne. En intégrant des innovations interdépendantes, HYBE a su répondre aux attentes d'un public international de plus en plus connecté.

Cette approche, fondée sur l'authenticité, la technologie et la fan-centricité, s'est appuyée sur les réseaux sociaux qui, en intégrant la NMT, ont permis de surmonter les barrières linguistiques. Véritable médiatrice linguistique, l'intégration de la NMT a facilité la compréhension des contenus proposés par le label. Elle a ainsi permis à HYBE et à BTS de franchir les barrières culturelles et de redéfinir les standards de la K-pop, voire de l'industrie musicale mondiale.
## 3 Etat de l'art : BTS et ARMY

> « There are many appeals to BTS. Good music that transcends genre is only icing on the cake. They're also extremely talented performers, have uplifting messages in their music, speak up on important issues, and have built an organic bond with their fans. It also doesn't hurt that their friendship with each other is palpable. Because of the community and comfort many people find in the group, it makes fans much more passionate in supporting them. »

Cet article publié sur le site des *Grammy Awards* relatait les raisons de la popularité de BTS (Mitchell, 2022). Leur musique n'est que l'un des multiples facteurs ayant contribué au succès du *boyband*. Les messages véhiculés dans leurs chansons, le lien organique avec les fans, le réconfort que les gens trouvent en eux a fidélisé les fans du septet.

Les membres de BTS ont tout au long de leur carrière exposé leurs talents et partagé leurs activités sur les RSN. Cela a été le point de départ du lien très particulier qu'ils ont instauré avec leurs fans. À l'origine de cette initiative, il y a eu Bang Si-hyuk qui, dans une interview a mentionné :

> « I wanted the members of BTS to go beyond and not to settle at being these shiny and great stars. I wanted them to intimately communicate with the fans as human-to-human and become a leader in a horizontal structure, instead of a vertical one, as people who could positively influence their fans (YouTube, KBS, 2024) 4. »

Ce positionnement marque le point de départ d'une relation singulière entre un groupe de langue maternelle coréenne et un public mondial, fondée sur une communication directe, horizontale et authentique sur les réseaux sociaux.

Ce chapitre vise à explorer cette dynamique exceptionnelle à travers deux volets. Le premier est consacré à BTS (§3.1), aux stratégies de communication et de fidélisation mises en œuvre, et conditionnées par la traduction et la TA. Le second porte sur leur *fandom*, l'ARMY (§3.2). Nous mettons en lumière le rôle actif joué par les fans dans la trajectoire et la légitimation internationale du groupe, en rendant ses contenus accessibles dans plusieurs langues.

Cet état de l'art adopte volontairement un angle résolument numérique afin de mettre en lumière l'importance croissante des besoins en traduction. C'est en effet au sein de l'écosystème du Web social que BTS a évolué et s'est imposé dès ses débuts, en construisant progressive-ment une intimité numérique (*digital intimacy*) avec ses fans (Chang et Park, 2018). Devenue

<footnote n="4">4. https://youtu.be/doA-QM3DErE?si=EG7-yo12UmmHagW4, consulté le 3 avril 2025</footnote>
l'un des piliers de leur succès mondial, cette relation repose en grande partie sur la capacité du public à comprendre leurs messages et leurs contenus.

## 3.1 BTS

BTS, ou Bangtan Sonyeondan en coréen – traduit par Bulletproof Boy Scouts en anglais – a très vite franchi les frontières de la Corée du Sud et conquis le marché américain (§1). Pour saisir l'ampleur du "phénomène BTS", il est essentiel de replacer le boyband dans son contexte. Dans un premier temps, nous reviendrons sur leur trajectoire (§3.1.1) et leur réussite (§3.1.2). Nous analyserons ensuite leur présence numérique (§3.1.3) et leur e-réputation (§3.1.4), des leviers qui les ont distingués des autres formations coréennes.

### 3.1.1 La création et la trajectoire du groupe

BTS a été formé en 2010 par Bang Si-hyuk, et contrairement aux autres groupes de K-pop, le boyband est né sous l'impulsion d'un petit label indépendant qui n'avait pas encore le poids qu'il a aujourd'hui sur le marché coréen et mondial (§2.3). Le fondateur a sélectionné des membres aux profils divers, chacun apportant des compétences uniques, afin de créer un groupe avec une identité marquée par des paroles sincères et des performances saisissantes (YouTube, KBS, 2024)<fnref n="5" />. Composé de sept membres dont trois rappeurs et quatre vocalistes : RM (le leader), Jin, Suga, j-hope, Jimin, V et Jung Kook, le groupe a officiellement fait ses débuts le 13 juin 2013 avec leur premier mini-album 2 Cool 4 Skool.

Le groupe s'est distingué dès le début par ses paroles axées sur les problèmes sociétaux, la pression académique et les défis rencontrés par la jeunesse coréenne. Bien que leurs premiers titres ont rencontré un succès modéré, la sincérité des membres et leur approche unique ont rapidement attiré l'attention du public, particulièrement des jeunes. Ces derniers se sont beaucoup identifiés aux paroles et aux émotions véhiculées dans les chansons de BTS, et c'est ce qui a permis d'accroître le nombre de fans (YouTube, KBS, 2024)<fnref n="6" />.

Les réussites du groupe sont nombreuses, que cela soit en Corée du Sud ou partout ailleurs dans le monde. Le groupe a remporté 270 prix, dont 114 distinctions internationales, incluant des récompenses prestigieuses telles que les **Billboard Music Awards**, les **American Music Awards**, les **MTV Europe Music Awards** ou encore les **Mnet Asian Music Awards**. De plus, BTS a battu 25 records Guinness (Pilastro, 2021 ; Bowenbank, 2021)<fnref n="7" />. Par ailleurs, l'un de ces records battus était tenu par le groupe mythique **The Beatles**, les seuls musiciens avant

<footnote n="5">5. https://youtu.be/doA-QM3DErE?si=EG7-yo12UmmHagW4, consulté le 3 avril 2025</footnote>

<footnote n="6">6. https://youtu.be/doA-QM3DErE?si=EG7-yo12UmmHagW4, consulté le 3 avril 2025</footnote>

<footnote n="7">7. https://www.guinnessworldrecords.com/news/2021/12/bts-all-the-records-broken-by-the-group-in-2021-685857, consulté le 3 avril 2025</footnote>
eux ayant eu trois albums à la première place sur le classement de *Billboard 200* en l'espace d'un an. BTS a réussi à battre le record du quartet britannique en réalisant le même exploit en l'espace de 11 mois avec des albums en coréen (McIntyre, 2020).

En raison de leur impact inégalé, les membres de BTS sont devenus, en 2018, les plus jeunes artistes à recevoir, des mains du président de la Corée du Sud, la Médaille de l'Ordre du Mérite Culturel Hwagwan, en reconnaissance de leur rôle dans la promotion de la culture et de la langue coréennes à travers le monde. Dans la même dynamique de reconnaissance, et alors que la pandémie du COVID-19 battait son plein, le groupe a été élu par le *TIME magazine* "Entertainer of the year" (Bruner, 2020). Une autre reconnaissance est arrivée en 2021, lorsque les membres ont été nommés par le président coréen Moon Jae-In "Envoyés spéciaux du président pour les générations futures et la culture" (YouTube, ABC News, 2021). Voici les mots que le président a employé à leur sujet lors de leur visite commune à l'Assemblée générale des Nations-Unies à New York<fnref n="8" /> :

> « And BTS obviously are the greatest artists [...] of our time and they have been conveying this message of unity and hope through their music even to the younger people [...]. And I believe that they are a very special group in the sense that they are returning the love that they receive from their fans all over the world through spreading this positive influence to all. »

Avant d'ajouter dans une autre interview, pour la chaîne américaine ABC News, dans le cadre de la même visite<fnref n="9" /> :

> « The first mission I wanted to accomplish with BTS was to raise awareness for the U.N.'s Sustainable Development event. [...] It was much more effective than the U.N. Secretary General or myself delivering hundreds of speeches. »

La reconnaissance de l'influence de BTS par l'ONU et le président sud-coréen témoignait de l'ampleur de leur impact auprès des jeunes, ainsi que de la portée de leur engagement. Dans la même lignée, les membres ont été reçus en 2022 à la Maison Blanche par le président américain Joe Biden, dans le cadre d'un sommet organisé pour lutter contre la haine à l'encontre de la communauté asiatique aux États-Unis (Debusmann Jr, 2022).

Toutes ces reconnaissances et leur succès reposent non seulement sur leur éthique de travail rigoureuse, leur engagement, leurs talents individuels et collectifs, mais aussi sur la stratégie novatrice de leur label.

<footnote n="8">8. https://youtu.be/wAXcMD5dOBA?si=Jd5rlSkAzBGcfyLM, consulté le 10 avril 2025</footnote>

<footnote n="9">9. https://youtu.be/NWwPyY7OHig?si=AZoxNBejKAQ9rLFH, consulté le 10 avril 2025</footnote>
### 3.1.2 Les ingrédients du succès de BTS

Dans plusieurs recherches et études faites les dernières années, la réussite et la célébrité mondiales de BTS est expliquée de trois manières différentes : la créativité multimodale, l'intimité numérique et la subjectivité culturelle (Lee et al., 2021). L'usage des RSN, des NTIC et dernièrement de l'IA, ont contribué à la créativité multimodale de BTS. Les vlogs réguliers, la publication de tous les contenus sur des plateformes accessibles à tout le monde comme Twitter et YouTube, les lives et les échanges via chat et sur Weverse avec l'ARMY ont créé de l'intimité numérique (Chang et Park, 2018). Tandis que l'univers de l'industrie de la K-pop, agrémenté d'une narration spécifique liée à l'univers de BTS, et les éléments culturels coréens dans la musique ou les textes du groupe sont à l'origine de la subjectivité culturelle.

Il est à noter que la musique de BTS est souvent reconnue pour son authenticité et son innovation, des qualités qui ont été saluées par des figures importantes de l'industrie musicale mondiale telles que le fameux groupe britannique Coldplay. Voici ce qu'il a dit Chris Martin à leur sujet dans le cadre de leur collaboration pour la chanson "My Universe"<fnref n="10" /> :

> « I like a lot of BTS's music, because first it has incredible production and often very unusual structures and different melodies to the ones I hear. You know, a song like "MIC Drop" [...] it's not something we could ever do. So I admire it because it is a different skill. »

En termes de production musicale, et contrairement à de nombreux groupes de K-pop, BTS se distingue par une implication active dans le processus de création. Les membres participent à l'écriture, la composition et la production de leurs albums, ce qui permet de produire des chansons très personnelles, sincères et authentiques. En outre, ils explorent des sujets profonds tels que l'amour de soi, la dépression et la pression sociale, créant un lien émotionnel fort entre le groupe et son public (YouTube, Sebasi Talk, 2019)<fnref n="11" />.

Un autre facteur clé du succès de BTS est leur polyvalence musicale et artistique. Le créateur du groupe, Bang Si-hyuk, a mentionné que BTS et lui-même voulaient proposer du contenu musical et artistique de "la plus haute qualité qui soit" (YouTube, KBS, 2024)<fnref n="12" />. Le groupe mélange habilement une grande variété de genres dont le rap, le hip-hop, le R&B, la pop, le rock, le reggae et la musique électronique, entre autres. Cette diversité stylistique leur permet d'attirer un public large et varié, au-delà des frontières linguistiques et culturelles.

A tout cela s'ajoute un autre élément-clé, les chorégraphies complexes et les performances scéniques énergiques qui ont été essentielles dans leur réussite et leur popularité. Les danses

<footnote n="10">10. https://youtu.be/viM_c-Fc7sc?si=K05B3Vrghdx9nyYn, consulté le 16 avril 2025</footnote>

<footnote n="11">11. https://youtu.be/Rhj01Lbuw0l?si=nxgYpQjrZEXbnZIQ, consulté le 10 avril 2025</footnote>

<footnote n="12">12. https://www.youtube.com/watch?v=doA-QM3DErE, consulté le 10 avril 2025</footnote>
de BTS, connues pour leur niveau de difficulté élevé, exigent une synchronisation parfaite et une précision appelée en coréen kalgunmu – mouvements de danse extrêmement précis et propres à la K-pop (KoreAtlas, 2025) <fnref n="13" />. Cela leur a permis d'accroître davantage leur visibilité sur le Web grâce aux dance covers et dance reactions. Leur style de danse intègre des éléments du hip-hop, du moderne, de la danse contemporaine et même du ballet, témoignant d'une maîtrise technique qui est souvent saluée par les professionnels de l'industrie.

Un autre élément d'innovation réside dans l'intégration d'éléments narratifs dans leurs al-
bums. Chaque ère musicale explore des concepts thématiques profonds, allant de la psycho-
logie à la philosophie, créant ainsi des histoires captivantes qui engagent les fans au-delà de
la musique (YouTube, Sebasi Talk, 2019) <fnref n="14" />. Cette approche narrative et l'évolution stylistique
constante permettent à BTS de rester pertinents et de repousser les limites de l'industrie mu-
sicale, même après des années de succès continu.

Enfin, et avant toute autre chose, les fans s'identifient aux messages transmis dans les
chansons de BTS. Dans l'étude faite par Rini et al. (2024), portant sur la sémantique et l'analyse
des paroles des chansons de BTS, il est clairement mis l'accent sur l'importance et l'aspect
crucial de la sémantique de la musique de BTS. Voici ce qu'ils expliquent dans leur étude :

« BTS's lyrics serve as vessels for profound messages and embedded wisdom.
Through careful word and theme selection, the group addresses not only personal
but also societal issues, delivering meaningful insights, life lessons, and reflections
on the human experience. »

Et d'ajouter un peu plus loin :

« Beyond the melodic aspects, the appreciation of music as an art form is enriched
through the semantic analysis of lyrics.[...] Consequently, it enhances the holistic
appreciation of music as a profound form of artistic and linguistic expression. [...] 
Through profound messages, hidden meanings, and the recognition of music as
an intricate art form, BTS continues to transcend linguistic and cultural boundaries,
creating a resonant experience that reverberates with listeners worldwide. »

La mise en évidence dans cet article de l'impact des messages véhiculés dans les chan-
sons de BTS et des émotions que la compréhension des paroles procure au public, ainsi que
la profondeur de leurs messages, ont été à l'origine de notre interrogation sur le rôle de la NMT
dans la globalisation de la K-pop.

<footnote n="13">13. https://koreatlas.com/kal-gunmu-the-korean-soul-hidden-in-razor-sharp-precision/, consulté le 12 juin 2025</footnote>

<footnote n="14">14. https://youtu.be/Rhj01Lbuw0l?si=nxgYpQjrZEXbnZIQ, consulté le 10 avril 2025</footnote>
### 3.1.3 Présence numérique et contenus web

Le fait que les membres sont tous nés dans les années 1990 dans un pays à la pointe des nouvelles technologies et d'une très grande connectivité, les membres du groupe sont considérés comme des digital natives, à savoir des individus qui ont grandi dans un environnement numérique, avec un accès précoce à Internet, aux ordinateurs et aux nouvelles technologies. Par ailleurs, le fait qu'ils étaient tous adolescents et/ou de jeunes adultes pendant leurs années de formation et leurs débuts a facilité l'appropriation et l'utilisation des RSN. Pour toutes ces raisons, les membres ont naturellement eu des facilités pour mettre en application et suivre les recommandations de leur label et de leur PDG, Bang Si-hyuk.

Au début de leur carrière, le RSN de prédilection de BTS était Twitter. Il a été suivi de près par YouTube, le média où les membres ont commencé à publier leurs multiples contenus vidéos. En dernier lieu, il y a eu Weverse, le RSN qui a davantage permis de créer de l'intimité numérique avec les fans internationaux. Afin de comprendre comment BTS occupe l'espace numérique à travers les RSN, nous avons dans un premier temps répertorié manuellement et compilé dans la liste ci-dessous le nombre d'abonnés ou de followers sur tous les RSN où ils ont des comptes et des chaînes :

<table><caption>TABLE 1 – Tableau de la présence numérique de BTS sur les RSN (données récoltées le 3 avril 2025)</caption><thead><tr><td>YouTube</td><td>Instagram</td><td>TikTok</td><td>Twitter</td><td>Weverse</td><td>Facebook</td></tr></thead><tbody><tr><td>80 millions</td><td>75.7 millions</td><td>72 millions</td><td>44.9 millions</td><td>25.5 millions</td><td>21 millions</td></tr></tbody></table>

Leur empreinte digitale sur les principales plateformes du paysage numérique, tant mondial que coréen (comme Weverse avant son internationalisation), témoigne de l'engagement et des abonnements des internautes sur la toile. A titre de comparaison, des artistes anglophones de renommée mondiale et très influents sur les RSN, tels que Justin Bieber et Taylor Swift, ont respectivement 75,3 et 60,9 millions d'abonnés sur YouTube (données récoltées le 3 avril 2025). Sachant que les deux chanteurs anglophones ont créé leurs chaînes avant BTS, respectivement en 2007 pour Justin Bieber et en 2006 pour Taylor Swift, les Bangtan Boys se démarquent bien avec leurs 80 millions d'abonnés. Il en va de même pour les autres RSN. En outre, BTS est également présent sur Weverse, l'application qui a permis aux membres de tisser davantage des liens parasociaux avec leurs fans, rendus possibles grâce à la NMT disponible dans une dizaine de langues.

Il est également important de mentionner que BTS est présent sur des plateformes de streaming musical telles que Spotify (le groupe le plus écouté de tous les temps), Apple Music et Soundcloud qui servent de références pour le nombre d'abonnés musicaux et le nombre d'écoutes ou d'auditeurs.
Pour avoir une vision globale des contenus de BTS, nous avons manuellement relevé les contenus du groupe sur les différents RSN tout en mentionnant les langues et éventuellement le sous-titrage (ST) qui l'accompagne :

<table><caption>TABLE 2 – Tableau des contenus digitaux de BTS sur les RSN (données récoltées le 2 et le 3 avril 2025)</caption><tr><td>YouTube<br/>(chaînes :<br/>HYBE LABELS et<br/>BANGTANTV)</td><td>Clips musicaux officiels (MV) - coréen (ST multilingue via NMT)<br/>Bangtan Bomb (vidéos de leurs activités) - coréen (ST multilingue via NMT)<br/>Run BTS! (émission de divertissement) - coréen (ST multilingue via NMT)<br/>Vidéos de répétition/danse (Dance Practices) - musique uniquement<br/>Discours et interviews (ex. ONU) - coréen ou anglais (selon le contexte)<br/>Contenus humoristiques/challenges - coréen (ST multilingue via NMT)<br/>Behind the scenes / Making of - coréen</td></tr><tr><td>Instagram<br/>(compte :<br/>bts.bighitofficial)</td><td>Photos individuelles et de groupe - sans texte/ coréen/ anglais<br/>Reels (extraits de danse, vie quotidienne) - musique/ coréen/ anglais<br/>Stories (éphémères) - coréen/ anglais<br/>Annonces promotionnelles (albums, campagnes) - ST multilingue via NMT</td></tr><tr><td>TikTok<br/>(compte :<br/>bts_official_bighit)</td><td>Challenges de danse - musique uniquement<br/>Clips de performances ou extraits musicaux - coréen, anglais<br/>Contenus humoristiques et interactifs - coréen</td></tr><tr><td>Twitter<br/>(compte :<br/>bts_bighit)</td><td>Messages personnels des membres - coréen/ anglais<br/>Annonces de sorties / concerts / lives - coréen (ST multilingue via NMT)<br/>Photos et vidéos exclusives - coréen/ anglais (ST multilingue via NMT)<br/>Interactions avec ARMY (hashtags, anniversaires) - coréen/ anglais</td></tr><tr><td>Weverse<br/>(https://weverse.io/bts/ artistpedia)</td><td>Publications des membres (posts, journaux) - ST multilingue via NMT<br/>Vidéos exclusives (Behind the scene, vlogs) - ST multilingue via NMT<br/>Weverse Live (ex V-Live) - coréen (parfois du ST multilingue via NMT)<br/>Contenus interactifs avec les fans (Q&A, commentaires) - ST multilingue via NMT<br/>Photos inédites / Making-of / teasers - coréen, ST multilingue via NMT</td></tr><tr><td>Facebook<br/>(compte :<br/>BTS)</td><td>Photos officielles - coréen, anglais (ST multilingue via NMT)<br/>Annonces de sortie / événements - coréen, anglais<br/>Partages de vidéos YouTube ou TikTok - coréen (ST multilingue via NMT)</td></tr></table>

Comme nous pouvons le constater, les contenus digitaux de BTS sont nombreux, divers et variés. Il est à noter qu'une partie considérable de ceux-ci bénéficient d'un sous-titrage humain et/ou de sous-titrage automatique multilingue via la NMT, notamment sur YouTube. La seule différence entre les débuts de BTS et les années suivantes réside dans l'augmentation progressive de leur contenu, ainsi que dans la diversification de ses formats, notamment à
partir de 2015 avec l'apparition de leurs émissions de variété, dont la plus prolifique est *Run BTS!* (diffusée sur YouTube et sur Weverse).

### 3.1.4 E-réputation de BTS : un impact inégalé

La présence numérique, tant quantitative que qualitative, est devenue un enjeu majeur pour les artistes et l'industrie musicale depuis l'avènement du Web 2.0, car elle contribue à leur visibilité et façonne leur réputation en ligne, communément appelée *e-réputation*. Pourtant, lors de leurs débuts en 2013, ni BTS ni leur label ne pouvaient anticiper l'importance décisive que cette dimension allait prendre dans la construction de leur *e-réputation* – un facteur qui s'est révélé central dans le succès du groupe. L'utilisation accrue des RSN leur a permis de se faire connaître d'abord en Corée du Sud, puis en Asie, avant de conquérir progressivement les marchés américain, japonais et britannique.

BTS s'est réellement fait un nom sur le marché américain après avoir reçu le premier *Billboard Music Award* en 2017, celui de *Top Social Artist*. Ce dernier, faisant partie des trois catégories votées par les fans, a été décerné sur la base du streaming, de l'engagement en ligne des internautes, ainsi que sur les résultats du vote en ligne au niveau mondial<fnref n="15" />. Bang Si-hyuk a dit sur la présence numérique de BTS la chose suivante (YouTube, KBS, 2024)<fnref n="16" /> :

> BTS started to receive widespread recognition in the United States when they won the Top Social Artist award at the 2017 Billboard Music Awards. Billboard has a chart called Social 50 which indicates the popularity metrics of the artists on the social media. And BTS first appeared on this chart back in October of 2016.

Le prix décerné en 2017 a été le premier indice de leur *e-réputation mondiale*, qui a large- ment précédé à leur réputation. Cette dernière est définie par le *dictionnaire de la langue fran- çaise*, Le Robert (2025)<fnref n="17" />, comme le "*Fait d'être honorablement connu du point de vue moral.*" ou le "*Fait d'être avantageusement connu.* -> *célébrité, renommée*.". Quant à l'(*e-réputation*, plusieurs définitions existent en fonction du contexte et du point de départ, mais nous n'avons relevé qu'une seule dans l'article de Boistel et Laroutis (2019), et qui nous semble pertinente dans le contexte de la K-pop et de BTS :

> « *L'e-réputation appelée cyber réputation, réputation numérique ou encore web ré- putation est l'image que les internautes se font d'une entreprise ou d'une personne en fonction des informations diffusées [...] sur le Web.* (Frochot et Molinaro, 2008) »

<footnote n="15">15. https://www.billboard.com/charts/year-end/social-50-artists/, consulté le 2 septembre 2024</footnote>

<footnote n="16">16. https://youtu.be/doA-QM3DErE?si=EG7-yo12UmmHagW4, consulté le 3 avril 2025</footnote>

<footnote n="17">17. https://dictionnaire.lerobert.com/definition/reputation, consulté le 12 mai 2025</footnote>
Nous constatons que la réputation est liée à la célébrité et à la renommée dans le monde réel, alors que l'e-réputation est l'image que les internautes se font sur le Web d'une entité. Pour mieux comprendre ce qu'est l'e-réputation dans le cas de BTS et son importance dans la globalisation de la K-pop, nous avons effectué des recherches sur la plateforme d'analyse Google Trends.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Recherche Google Trends comparant BTS, Blackpink, Stray Kids et EXO (capture d'écran du 12 mai 2025)</figcaption></figure>

Les résultats obtenus dans la Figure 3 pour la période allant de 01/01/2011 au 12/05/2025 et les comparants à trois grands groupes de la K-pop (Blackpink en rouge, Stray Kids en jaune et Exo en vert) montrent que, malgré la pause liée au service militaire, BTS (en bleu) reste le groupe de K-pop le plus recherché au monde. Leur visibilité constante depuis 2016 (période de l'ère Love Yourself) témoigne d'une e-réputation exceptionnellement stable et forte.

La comparaison avec deux figures majeures de la pop internationale (Figure 4), Taylor Swift (en rouge) et Justin Bieber (en jaune), montre que les recherches sur BTS ont dépassé celles consacrées à ces artistes entre 2017 et 2022. Bien que Swift a repris la tête en 2022 après l'annonce de sa tournée mondiale Eras Tour 18, cette domination récente n'efface pas les performances numériques remarquables de BTS, en pause depuis juin 2022 pour effectuer leur service militaire. Leur présence en ligne, portée par une forte mobilisation des fans et par la traduction des contenus (humaine et/ou automatique), a joué un rôle crucial dans l'élargissement de leur empreinte digitale.

<footnote n="18">18. https://x.com/taylorswift13/status/1587420273325838336?lang=fr, consulté le 12 mai 2025</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Google Trends comparant BTS, Taylor Swift et Justin Bieber (capture d'écran du 12 mai 2025)</figcaption></figure>

### 3.1.5 Conclusion

Le succès mondial de BTS repose sur un effet "boule de neige" numérique initié par l'usage intensif des RSN, qui a nourri les algorithmes de recommandation, accru leur visibilité et a fa-cilité leur découvrabilité (§4.2.3) dans le vaste monde du Web et des RSN. Cette dynamique a été amplifiée par la traduction, humaine et/ou neuronale, rendant leurs contenus accessibles à un public mondial et favorisant l'engagement des fans. Parallèlement, leur capacité à fusionner des genres musicaux variés, à aborder des thématiques universelles et à maintenir une com-munication directe avec leur audience a consolidé leur e-réputation, érigé le groupe en figures emblématiques de la musique contemporaine et contribué à leur notoriété mondiale – et, par extension, à celle de la K-pop et de la Hallyu.

Grâce à cette visibilité sans précédent, BTS a non seulement ouvert la voie à d'autres ar-tistes coréens, mais a également repositionné la K-pop comme un produit culturel exportable à grande échelle. Leur rayonnement a ainsi agi comme un catalyseur pour l'expansion interna-tionale de la Hallyu, qui s'est depuis imposée comme un phénomène culturel mondial. Dans le prochain chapitre, nous aborderons le rôle qu'a joué l'ARMY dans cette vague de popularisa-tion de la musique de BTS, et par conséquent, de la K-pop dans le monde.

## 3.2 ARMY : la force motrice derrière le succès de BTS

L'ARMY, acronym pour "Adorable Representative MC for Youth", est le nom officiel de la fanbase de BTS. Créée le 9 juillet 2013, presque un mois après les débuts de BTS, l'ARMY se distingue comme étant un fandom principalement digital et extrêmement actif sur des plate-formes comme YouTube, Twitter et Weverse.
Pour comprendre son importance, nous reviendrons en détail sur leur rôle décisif des fans
dans la carrière de BTS (§3.2.1). Nous nous pencherons ensuite sur l'activisme et la solidarité
de la fanbase transnationale (§3.2.2), avant d'analyser la loyauté et la connexion émotionnelle
profondes qu'elle entretient avec BTS (§3.2.3).

3.2.1 Le rôle de l'ARMY dans la carrière de BTS

Grâce à son engagement numérique massif, l'ARMY a joué un rôle déterminant dans la
construction de l'e-réputation de BTS, en assurant une promotion mondiale rapide et efficace.
Cette mobilisation en ligne a renforcé leur visibilité sur les réseaux sociaux, influencé leur posi-
tionnement dans les classements musicaux internationaux et consolidé leur notoriété globale
(§3.1.4). Pour avoir une vue d'ensemble sur sa contribution, nous avons catégorisé ses activi-
tés comme suit :

- **Traduire/sous-titrer** : les membres de l'ARMY traduisent et sous-titrent depuis les débuts de BTS les paroles des chansons, le contenu des vidéos de BTS (toutes catégories confondues), les messages sur les RSN et les flux vidéo en direct (Cruz et al., 2019). Ce travail est parfois fourni à titre individuel, mais la plupart du temps, il est encadré par des communautés structurées des ARMY internationaux dont la plus connue est BTS-TRANS/BANGTANSUBS <fnref n="19" />. Grâce aux traductions humaines fournies par les fans, dans des langues majeures telles que l'anglais ou l'espagnol, les internautes ont la possibilité d'avoir du sous-titrage automatique multilingue via la NMT<fnref n="20" />, surtout sur YouTube et Weverse (Weverse Magazine, Lee, 2023)<fnref n="21" />.

- **Streaming** : il a constitué le véritable "nerf de la guerre" pour les fans internationaux.
Écouter en continu la musique du groupe a d'abord permis de le propulser dans les classements (notamment lors des premières années), puis de le maintenir en tête des palmarès mondiaux à partir de 2016-2017, que ce soit sur les principales plateformes de streaming telles que YouTube ou Spotify, ou sur d'autres (YouTube, Sebasi Talk, 2019) <fnref n="22" />.

- **Démarchage et marketing** : alors que BTS faisait ses débuts sur la scène internationale, les ARMY internationaux, plus particulièrement ceux des Etats-Unis, ont fait du démarchage et du marketing auprès des radios, des disquaires, des points de vente d' albums et des chaînes de télévision pour faire passer la musique de BTS ou mettre en vente leurs albums. Une fois le but atteint, les ARMY inondaient de fleurs les stations de radio pour les remercier de diffuser la musique de BTS (Chung et Koo, 2023).

<footnote n="19">19. https://www.bangtansubs.com/, consulté le 16 avril 2025</footnote>

<footnote n="20">20. https://borasaekvision.wixsite.com/home/post/a-different-kind-of-connect-bts-army-translators, consulté le 6 février 2025</footnote>

<footnote n="21">21. https://magazine.weverse.io/article/view/688?lang=en, consulté le 6 février 2025</footnote>

<footnote n="22">22. https://youtu.be/Rhj01Lbuw0l?si=nxgYpQjrZEXbnZIQ, consulté le 10 avril 2025</footnote>
— **Achat de publicité** : ils ont acheté de la publicité pour éviter les interruptions lorsque les vidéos de BTS passaient à la télévision (Gupta, 2022).

— **Création de contenu** : les membres de l'ARMY créent des vidéos consacrées à BTS et leur parcours, voire des remix et des reprises de leurs chansons. Ils créent également des tutoriels de chorégraphie pour faire des dance covers. La fanbase aide à faire connaître le groupe en utilisant des hashtags, des vidéos et des mèmes.

— **Sensibilisation** : à chaque controverse ou attaque contre les membres du groupe, surtout en cas de mésinformation, les ARMY se mobilisent pour mener des enquêtes et/ou des actions de debunking dans le but de sensibiliser le public à la manipulation des faits par les médias. A titre d'exemple, et sur fond de tensions politiques entre la Corée du Sud et le Japon, qui a eu pour résultat l'annulation des activités de BTS au Japon en novembre 2018, le « WHITE PROJECT PAPER : THE IMPACT OF A T-SHIRT, BTS Meets Politics in a Digital World »<fnref n="23" /> a replacé dans son contexte le scandale éclaté au Japon à la suite du port d'un t-shirt controversé par l'un des membres de BTS (BBC, 2018)<fnref n="24" />.

Grâce à l'utilisation stratégique de hashtags viraux sur YouTube, Twitter et d'autres plateformes, l'ARMY est parvenue à accroître la visibilité de BTS bien au-delà des frontières sud-coréennes. Ces campagnes numériques, souvent coordonnées à l'échelle mondiale, ont largement contribué à faire connaître le groupe à un public international, jusqu'à l'installer durablement comme une référence mondiale de la scène musicale contemporaine.

### 3.2.2 L'activisme et la solidarité de l'ARMY

Contrairement à de nombreuses fanbases, l'ARMY se distingue par son organisation remarquable, en ligne comme dans le monde réel, souvent comparée à une force bénévole bien coordonnée. Inspirés par l'engagement social de BTS, les fans initient des projets solidaires allant des dons caritatifs aux campagnes de vote, en passant par des levées de fonds. Comme l'explique la philosophe coréenne Dre Lee Jiyoung (YouTube, Sebasi Talk, 2019)<fnref n="25" />, ces actions traduisent un attachement profond au groupe et un désir collectif de contribuer positivement à la société.

Ce qui caractérise et distingue l'ARMY des autres fanbase, alors que la culture participative est très répandue dans les K-pop fandoms, est son activisme social. Un exemple notable est le projet caritatif "Love Myself" qui a vu le jour après la sortie de la trilogie "Love Yourself" et

<footnote n="23">23. http://www.whitepaperproject.com, consulté le 16 avril 2025</footnote>

<footnote n="24">24. https://www.bbc.com/news/world-asia-46147777, consulté le 28 mai 2025</footnote>

<footnote n="25">25. https://youtu.be/Rhj01Lbuw0l?si=nxgYpQjrZEXbnZIQ, consulté le 10 avril 2025</footnote>
la première visite de BTS à l'Assemblée générale des Nations Unies 26 en 2018, dont voici un
extrait du discours tenu par son leader, RM :

> « BTS has become artists performing in those huge stadiums and selling millions of albums right now, but I am still an ordinary 24-year-old-guy. If there is anything that I've achieved, it was only possible because I have my other BTS members right by my side, and because of the love and the support that our ARMY fans all over the world made for us [...] After releasing our Love Yourself albums and launching the Love Myself campaign, we started to hear remarkable stories from our fans and all over the world how our message helped them overcome their hardships in life and start loving themselves. Those stories constantly remind us of our responsibility. »

Les messages puissants d'acceptation et d'amour de soi portés par BTS et la campagne *Generation Unlimited* ont profondément inspiré l'ARMY. En s'engageant dans cette initiative de l'UNICEF (YouTube, UNICEF, 2018) 27, le groupe a renforcé l'engagement de sa communauté de fans, qui a répondu avec enthousiasme. L'ARMY a non seulement contribué financièrement à travers des dons, mais a également œuvré à la sensibilisation du public en ligne, notamment via le hashtag #BTSLOVEYOURSELF, devenu viral sur Twitter en 2018 (Saraswati and Nurbaity, 2020). Cette mobilisation illustre la synergie entre BTS et leur fanbase, où les valeurs défendues par le groupe sont activement relayées et amplifiées par ses fans (UNICEF, 2021).

### 3.2.3 Loyauté de l'ARMY et connexion émotionnelle

L'une des principales raisons de la fidélité inébranlable de l'ARMY réside dans la relation directe, transparente et constante que BTS entretient avec ses fans (Chung et Koo, 2022). Le groupe recourt systématiquement à Twitter et Weverse, et plus récemment sur Instagram, pour partager des aspects de leur quotidien, répondre aux commentaires ou diffuser des contenus exclusifs, nourrissant ainsi l'intimité numérique décrite en §2.2.4. Cette dynamique a en outre engendré une distinction nette entre la *digital fanbase*, particulièrement active sur les platforms numériques et moteur des campagnes virales (Chang et Park, 2018), et la *fanbase classique*, davantage tournée vers les concerts et événements physiques.

La communication authentique de BTS – conditionnée et rendue possible par la TH et/ou la NMT – caractérisée par le partage ouvert de leurs pensées, doutes et espoirs, renforce profondément la connexion émotionnelle entre le groupe et ses fans. Mais l'attachement de l'ARMY repose aussi sur la reconnaissance du talent multiforme de BTS, qui allie excellence musicale,

<footnote n="26">26. https://youtu.be/oTe4f-bBEKg?si=XdNTT2HjjgYPDsa1, consulté le 2 juin 2025</footnote>

<footnote n="27">27. https://www.unicef.org/press-releases/unicef-and-bts-celebrate-success-groundbreaking-love-myself-campaign, consulté
le 14 avril 2025</footnote>
performances artistiques et chorégraphiques exigeantes, et un sens aigu d'humour souvent
mis en avant dans leurs vidéos, émissions ou *lives*. L'interaction constante et multidimension-
nelle entre BTS et ses fans est sans précédent dans l'industrie musicale mondiale, faisant de
l'ARMY l'un des *fandoms* internationaux et transnationaux les plus influents et les plus fidèles.

3.2.4 Conclusion

En tant que force socioculturelle majeure et modèle organisationnel pour le cyber-avenir (Chang et Park, 2018), l'ARMY a joué un rôle déterminant dans l'ascension de BTS, tant dans l'espace numérique que dans le monde physique. Par son dévouement, sa structuration en réseaux et sa capacité à mobiliser rapidement des campagnes massives, cette communauté de fans a non seulement assuré la visibilité du groupe à l'échelle mondiale, mais a également contribué à redéfinir les dynamiques traditionnelles de la relation artiste-public.

Le parcours de BTS, porté par une identité artistique affirmée et des messages à forte valeur sociale, illustre l'alliance unique entre persévérance artistique et mobilisation communautaire. Fort d'un capital symbolique que l'ARMY a relayé et amplifié par des actions coordonnées – en ligne et hors ligne – le groupe a consolidé son influence et s'est imposé comme un phénomène culturel transnational.

Ce lien privilégié, soutenu par l'infrastructure des RSN, les NTIC et la traduction humaine et/ou automatique, a permis à l'ARMY et à BTS de préserver une proximité constante, y compris durant les périodes de transition ou de suspension d'activités.
# 4 Traduction automatique et YouTube

Afin de comprendre l'importance de la traduction automatique, ainsi que son impact sur l'industrie musicale, nous nous pencherons sur son fonctionnement et son utilisation. Pour ce faire, nous ferons un état de l'art du domaine de la TA pour expliquer ses origines et son évolution dans le temps (§4.1), car il est essentiel d'expliquer les différences entre les débuts (§4.1.1) de cette technologie et celle d'aujourd'hui (§4.1.2). Après avoir retracé l'évolution de la TA, il convient de s'intéresser à YouTube, l'une des plateformes qui illustre le mieux son intégration et son impact dans l'industrie musicale.

YouTube occupe une place importante dans la troisième révolution industrielle dont l'économie mondialisée est régie par les nouvelles technologies de l'information et de la communication (NTIC), et qui ont au cœur de leur activité la téléphonie, l'audiovisuel et l'informatique (Plihon, 2016). Afin de comprendre son impact sur l'industrie musicale, nous allons retracer le développement et le fonctionnement de YouTube (§4.2), en mettant tout particulièrement l'accent sur ses fonctionnalités liées au sous-titrage et à la TA (§4.2.5).

## 4.1 Etat de l'art de la traduction automatique

La TA est une sous-discipline de la linguistique computationnelle qui vise à automatiser le processus de traduction de textes d'une langue source vers une langue cible. Cependant, il est difficile de fournir une définition unique et précise de la TA en raison de son évolution rapide et des besoins changeants depuis sa création jusqu'aujourd'hui.

Selon Arnold (1994), la TA est « *la tentative d'automatiser tout ou une partie du processus de traduction d'une langue humaine à une autre* ». Tandis que Systran, l'un des acteurs majeurs des technologies de la traduction, définit la TA comme « *un processus qui utilise un logiciel informatique pour transcrire un texte d'une langue naturelle vers une autre* »<fnref n="28" />. Enfin, selon SDL Trados, un autre acteur important dans le domaine des logiciels de traduction assistée par ordinateur (TAO), « *la traduction automatique consiste à traduire par ordinateur un texte d'une langue vers une autre, sans intervention humaine* »<fnref n="29" />. Dans les trois définitions, l'idée de l'automatisation en passant par l'utilisation d'un logiciel ou d'un ordinateur met bien en exergue le fait que la traduction est faite par le biais d'outils et sans intervention humaine. Si les définitions sont quelque peu différentes, cela s'explique par l'évolution de la discipline qui a connu des processus et outils très différents à travers les décennies.

Pour mieux comprendre, nous dresserons un état de l'art de la TA en retraçant son histoire

<footnote n="28">28. https://www.systransoft.com/systran/translation-technology/what-is-machine-translation/, consulté le 20 septembre 2024</footnote>

<footnote n="29">29. https://www.trados.com/learning/topic/machine-translation/, consulté le 20 septembre 2024</footnote>
et son évolution, avant (§4.1.1) et après l'introduction de la NMT en 2016 (§4.1.2), en mettant
en lumière les avancées les plus significatives en matière d'innovation et d'utilisation, telles
que l'IA (§4.1.2.1), l'IA générative (§4.1.2.5), les LLM (§4.1.2.6) et la traduction automatique
multimodale, la MMT (§4.1.2.7). Nous aborderons ensuite YouTube (§4.2) afin d'en analyser le
développement et le fonctionnement (§4.2.1, §4.2.2), puis d'expliquer son rôle dans l'industrie
musicale (§4.2.3) et dans la carrière de BTS (§4.2.4, §4.2.5).

4.1.1 La traduction automatique de 1950 à 2016

4.1.1.1 Origines et développements de la TA

La TA a émergé dans les années 1950, à une époque marquée par la montée des tensions politiques entre les États-Unis et l'URSS, et qui a mené à la Guerre froide. Les besoins en traductions rapides et précises, entre des langues comme le russe et l'anglais, ont motivé les premières recherches dans ce domaine. Le premier système de TA a été fondé sur un dictionnaire bilingue et l'une des premières démonstrations réussies a été l'expérience Georgetown-IBM de 1954. Lors de cette expérience, un ordinateur IBM a traduit automatiquement 60 phrases du russe vers l'anglais, utilisant des règles linguistiques et un petit dictionnaire bilingue. Bien que limitée, cette première démonstration a montré le potentiel de la TA et a attiré l'attention du gouvernement américain et des chercheurs (Poibeau, 2017).

4.1.1.2 Rapport ALPAC (1966)

Malgré l'enthousiasme initial des années 1950, le rapport ALPAC (Automatic Language Pro-
cessing Advisory Committee) financé par le gouvernement des États-Unis dans le but d'évaluer
les progrès de la linguistique computationnelle et de la TA, et publié en 1966, a critiqué sévè-
rement et remis en question les progrès de la TA. Le rapport soulignait que les systèmes de
traduction disponibles à l'époque étaient inefficaces et coûteux, recommandant plutôt d'inves-
tir dans la formation de traducteurs humains (Poibeau, 2017). Cela a conduit à une réduction
significative des financements pour la TA, freinant ainsi le développement du domaine pendant
près d'une décennie (Hutchins, 2011).

Cependant et malgré le gel temporaire de financements, le rapport n'a pas marqué la fin des
recherches dans le domaine. Le contexte politique et économique des années 1960-1970, la
Guerre froide, les besoins croissants en traductions rapides (notamment en Europe en raison
du contexte multilingue dans des institutions (telles que la Communauté Économique Euro-
péenne) et les avancées technologiques (développement de nouveaux ordinateurs et d'ARPA-
NET, l'ancêtre d'Internet), ont conduit à une nouvelle phase dans le domaine de la TA.
### 4.1.1.3 Les systèmes linguistiques (RBMT)

Après la période de stagnation susmentionnée, la recherche en TA a repris dans les années 1980 avec l'introduction des systèmes basés sur des règles linguistiques communément appelés *Rule-Based Machine Translation* (RBMT). Ces systèmes utilisaient des grammaires complexes et des dictionnaires bilingues pour traduire des textes. Il y avait deux types de systèmes linguistiques : directs et indirects (Poibeau, 2017; Albadr et al., 2018).

#### — Systèmes directs

Ils comportaient trois étapes de traitement :

1. Analyse morphologique/lexicale de la langue source

2. Transfert direct par le biais d'un dictionnaire bilingue

3. Génération de la traduction en langue cible ("mot à mot")

#### — Systèmes indirects

Ils avaient deux approches différentes au niveau de l'abstraction de la représentation : par transfert et par interlangue. Dans le domaine de la TA, l'interlangue représente une langue artificielle qui sert d'intermédiaire entre la langue source et la langue cible. Les particularités des approches par transfert et par interlangue étaient les suivantes :

##### • Systèmes par transfert

Les systèmes par transfert, tout comme les systèmes directs, comportaient également trois phases :

1. Analyse syntaxique/sémantique de la langue source

2. Transfert syntaxique/sémantique

3. Génération de la traduction en langue cible

##### • Systèmes par interlangue

Les systèmes par interlangue n'étaient constitués que de deux étapes :

1. Analyse syntaxique/sémantique de la langue source

2. Génération de la traduction en langue cible

Pour résumer, et afin d'avoir une vue d'ensemble des types de systèmes RBMT susmentionnés, la Figure 5, représentant le triangle de Vauquois, est une illustration complète des systèmes directs et indirects, et des approches par transfert ou par interlangue.

Les RBMT étaient capables de produire des traductions relativement précises pour des phrases simples et des paires de langues bien décrites, surtout lorsqu'il s'agissait d'applications linguistiques restreintes. Cependant, leur manque de flexibilité et leur incapacité à gérer l'ambiguïté, les expressions idiomatiques et les contextes complexes limitaient leur efficacité. En outre, la création des règles devait se faire manuellement, nécessitant un travail important
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Triangle de Vauquois (capture d'écran du 16 juin 2025 (Albadr et al., 2018))</figcaption></figure>

pour définir des règles spécifiques, ce qui rendait le développement desdits systèmes chronophage, coûteux et laborieux.

Bien que plus développés que les systèmes des années 1950, les RBMT avaient une faible accessibilité pour le grand public et une dépendance à des ressources linguistiques spécialisées. Les interfaces techniques étaient peu intuitives, ce qui ne facilitait pas leur utilisation. Et pour ce qui est de la rapidité d'utilisation des systèmes, le temps de développement ou de traitement était relativement long.

La faible évolutivité vers d'autres paires de langues, ainsi que la difficulté à adapter les RBMT à des domaines spécifiques ou à des variations linguistiques à cause des résultats souvent rigides, littéraux et peu naturels, ont ouvert la voie à de nouvelles recherches qui ont mené à la création de nouveaux systèmes.

#### 4.1.1.4 Les systèmes statistiques (SMT)

L'informatisation des textes et l'accès à de grands corpus parallèles ont permis d'entraîner de nouveaux modèles à partir de données réelles de traductions humaines. Par conséquent, les années 1990 ont marqué un tournant avec l'émergence des modèles basés sur les statistiques, en l'occurrence les probabilités, appelés Statistical Machine Translation (SMT).

Dans les SMT, le texte source est séparé en segments et le modèle identifie la traduction la plus probable pour chaque segment en appliquant le théorème de Bayes (Koehn, 2010). La
formule de base pour la probabilité d'apparition d'un terme *t* dans un contexte *c* est la suivante :

$$p(c | t) = \frac{p(t | c) \cdot p(c)}{p(t)} \qquad (1)$$

<caption>FIGURE 6 – Formule de base du théorème de Bayes</caption>

Dans l'article "The Mathematics of Statistical Machine Translation : Parameter Estimation" de Brown et al. (1993), il est expliqué que le dénominateur $p(t)$ étant indépendant de toute traduction candidate *c*, la recherche de la meilleure traduction statistique $\hat{c}$ pour une phrase source *t* revient à identifier la valeur de *c* qui maximise le produit des probabilités $p(tc) \cdot p(c)$. Ce raisonnement a conduit à l'équation fondamentale de la traduction automatique statistique :

$$\hat{c} = \arg\max_{c} p(t|c) \cdot p(c) \qquad (2)$$

<caption>FIGURE 7 – Équation fondamentale de la SMT</caption>

Dans cette équation fondamentale, *t* désigne la phrase source (par exemple, en anglais), tandis que *c* représente une phrase cible candidate (par exemple, en albanais). Le terme $p(t | c)$ correspond au modèle de traduction, c'est-à-dire à la probabilité que la phrase cible *c* génère la phrase source *t*. Le terme $p(c)$ renvoie au modèle de langue, qui mesure la probabilité que la phrase *c* soit fluide et grammaticalement correcte dans la langue cible. Enfin, $\hat{c}$ désigne la meilleure traduction trouvée, soit celle qui maximise le produit $p(t | c) \cdot p(c)$. Le processus de décodage repose sur cette équation, en optimisant l'ordre des mots selon le modèle de langue afin de produire des phrases naturelles et grammaticalement acceptables (Brown et al., 1993).

Les premiers systèmes statistiques ont été introduits par IBM et ils utilisaient des corpus bilingues pour estimer les probabilités de traduction entre les mots. IBM Model 1, l'un des premiers modèles SMT, reposait sur une approche simplifiée où chaque mot de la langue source était associé à un mot probable de la langue cible, sans tenir compte du contexte grammatical (Koehn, 2010). Bien que rudimentaire, ce modèle a jeté les bases pour des systèmes plus complexes, tels que Moses SMT, basé sur l'approche Phrase-based Statistical Machine Translation (PBSMT) et qui a introduit des méthodes d'alignement de segments et d'intégration de contexte (Poibeau, 2017; Koehn, 2010, chap. 5).

Les SMT se sont imposés dans les années 1990 et 2000, dominant l'industrie et la recherche en TA. Leur flexibilité repose sur l'utilisation de données d'entraînement plutôt que sur des règles linguistiques rigides, ce qui leur permet de s'adapter à une grande diversité de textes et de nouvelles paires de langues. Les améliorations apportées au niveau de l'adaptabilité à de nouveaux domaines et de la réduction de biais, grâce à l'alignement et l'utilisation accrue de
grands corpus multilingues, et les méthodes probabilistes sophistiquées, ont significativement renforcé la fluidité des traductions.

Cependant, malgré ces avancées, certes significatives, l'efficacité des systèmes SMT dépend fortement de la quantité et de la qualité des données disponibles (Koehn, 2010, chap. 2 et 4). Pour les textes complexes, notamment ceux comportant des expressions idiomatiques ou des ambiguïtés, les SMT montrent leurs limites, produisant souvent des traductions fragmentées (Koehn, 2010, chap. 10). Le point le plus problématique est leur incapacité à bien capturer le contexte sémantique qui reste un défi majeur, entraînant des erreurs fréquentes et une perte de fidélité dans les traductions (Koehn, 2010, chap. 12).

L'accessibilité à grande échelle des SMT était donc principalement réservé aux chercheurs, institutions ou grandes entreprises. Les systèmes étaient compliqués à prendre en main par des utilisateurs non techniques, car le processus comprenait plusieurs étapes complexes : pré-traitement des corpus, alignement, extraction des phrases, modélisation linguistique, entraînement, puis déploiement. En outre, les traducteurs professionnels avaient rarement un accès direct à un SMT personnalisé. Le temps d'entraînement long et peu optimisé pour la scalabilité (multi-domaines, ajustements rapides, adaptation dynamique) rendait leur utilisation lente.

Dans un contexte économique et social globalisé, et après l'avènement du Web Social (§1.1) et la multiplication du contenu numérique au début des années 2000, suivi de l'intelligence artificielle à partir de 2012, les avancées en traduction automatique prendront une tournure majeure, celle des systèmes neuronaux.

## 4.1.2 La traduction automatique à partir de 2016

Les avancées majeures survenues au début des années 2010 dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) ont ouvert un nouveau chapitre dans le domaine de la TA, avec l'émergence de la traduction automatique neuronale (Neural Machine Translation), la NMT. Grâce à ces évolutions, la TA s'est progressivement intégrée au Web et aux RSN – dont YouTube –, que ce soit sous la forme de fonctionnalités utilisateurs ou dans le cadre de la localisation des plateformes. Afin de mieux saisir la portée de ces transformations, nous commencerons par replacer l'IA dans son contexte historique et technologique (§4.1.2.1), avant d'examiner le tournant décisif de 2016-2017 qui a vu l'essor de la NMT (§4.1.2.3), des LLM (§4.1.2.6), de l'IA générative (§4.1.2.5) et de la MMT (§4.1.2.7).

### 4.1.2.1 L'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) n'est pas une discipline récente ; ses origines remontent aux
années 1950 au Massachusetts Institute of Technology (MIT) aux États-Unis. Toutefois, le ma-
thématicien britannique Alan M. Turing a été le premier précurseur théorique de l'informatique
à introduire le concept d'IA en 1950, dans le prolongement du succès du décryptage du code
Enigma grâce à sa machine, *The Bombe* (Haenlein et Kaplan, 2019). La définition qui a été
donnée par l'un de ses pères fondateurs, Marvin Minsky du MIT, est la suivante (Georges,
2019) :

> « La construction de programmes informatiques capables d'accomplir des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisantes par des êtres humains. »

Cette définition, bien que généraliste, mettait l'accent sur l'objectif principal de l'IA à ses débuts :
créer des programmes capables d'accomplir des tâches, comme par exemple la traduction
d'une langue source vers une langue cible, tâche alors exclusivement humaine. Fait notable, la
naissance de l'IA coïncide historiquement avec les premiers travaux en TA. Depuis les années
1950, les objectifs, les attentes et les moyens de mise en œuvre de l'IA ont considérablement
évolué. Haenlein et Kaplan (2019) redéfinissent l'IA ainsi :

> « L'intelligence artificielle est la capacité d'un système à correctement interpréter des données externes, d'apprendre de ces mêmes données, et d'utiliser ces enseignements afin de réaliser des objectifs et des tâches spécifiques avec une adaptation flexible. »

Cette définition souligne que la création de programmes n'est plus suffisante, et que l'IA mo-
derne repose aussi sur la capacité à traiter, interpréter, apprendre et s'adapter à partir des
données. Pour mieux comprendre la manière dont ces tâches sont accomplies, il est nécessaire de distinguer deux grandes approches d'apprentissage qui ont marqué l'évolution de l'IA
jusqu'à présent : le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL).

4.1.2.2 Les approches de l'IA

Machine Learning (Apprentissage automatique)

L'apprentissage automatique, sous-domaine de l'IA, est apparu dans les années 1950 et
est une approche fondée sur les données qui permet de trouver des solutions approximatives
par le biais d'un processus de généralisation (Velarde, 2020). Exposé à des données, et sans
être explicitement programmé pour chaque tâche, le modèle apprend à reconnaître des sché-
mas et à effectuer des prédictions. Cette approche a permis la mise en place des premiers
systèmes de traduction automatique statistique (SMT), qui ont dominé le domaine jusque dans
les années 2010 (Koehn, 2010, chap. 1).

Deep Learning (Apprentissage profond)

L'apprentissage profond est un sous-domaine du *machine learning* qui a émergé au dé-
but des années 2010. Il repose sur des réseaux neuronaux à plusieurs couches (*deep neural
networks*) et contrairement au ML traditionnel, il permet une extraction automatique des carac-
téristiques à partir des données brutes (textes, images, sons), sans nécessiter d'intervention
humaine importante. C'est cette approche qui a permis la percée spectaculaire de la traduction
automatique neuronale (NMT), en produisant des traductions beaucoup plus fluides et natu-
relles (Bahdanau et al., 2016; Vaswani et al., 2023).

Les modes d'apprentissage de l'IA ont évolué entre le 20e et le 21e siècle pour répondre
à des exigences toujours plus complexes, en particulier dans le domaine du traitement du
langage naturel et de la TA. De nos jours, plusieurs modes d'apprentissage existent, chacun
ayant une pertinence différente selon les tâches visées – y compris en traduction automatique.

4.1.2.3 Traduction automatique neuronale (NMT)

L'essor du *Deep Learning* et des réseaux neuronaux profonds dans les années 2010 a mené vers la nouvelle ère de la TA en 2016 : la traduction automatique neuronale. Contrairement aux approches antérieures basées sur des règles (RBMT) ou des statistiques (SMT), les systèmes NMT utilisent des réseaux neuronaux pour modéliser le processus de traduction de manière plus flexible et contextuelle. L'une des innovations majeures de la NMT réside en sa capacité à capturer des relations complexes entre les mots, en prenant en compte non seulement les mots eux-mêmes, mais également leur contexte global au sein d'une phrase ou d'un texte.

Les premiers modèles de NMT utilisaient des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et ils
traitaient les séquences de mots de manière séquentielle (Wu et al., 2016). Bien que per-
formants, ces modèles étaient limités par leur capacité à traiter des séquences longues et à
capturer le contexte global. En 2016, Google a adopté la NMT sur Google Traduction, mar-
quant une amélioration significative par rapport aux systèmes RBMT, notamment en matière
de fluidité et de cohérence contextuelle (Wu et al., 2016). Le modèle introduit, baptisé Google
Neural Machine Translation (GNMT), repose sur un réseau de neurones profond et est toujours
utilisé, avec des mises à jour régulières. Toutefois, cette avancée n'a pas constitué le dernier
tournant majeur.
En 2017, une avancée encore plus décisive est survenue avec l'introduction du modèle *transformer* par Vaswani et les ingénieurs de Google Brain, révolutionnant la NMT par sa capacité à gérer efficacement les dépendances à longue distance et à paralléliser l'entraînement (Vaswani et al., 2023). Les *transformers*, reposant sur le mécanisme d'attention, ont révélé la NMT en permettant l'analyse simultanée de tous les mots d'une phrase ainsi que des relations contextuelles entre ces mots, indépendamment de leur position dans la séquence (Vaswani et al., 2023). Cette architecture a considérablement amélioré la fluidité et la fidélité des traductions, offrant ainsi aux utilisateurs des résultats plus naturels et nuancés, y compris pour des langues complexes, peu représentées ou à faibles ressources (Forcada, 2020), comme l'albanais.

### 4.1.2.4 Le fonctionnement des transformers

Les plongements de mots, ou *word embeddings*, sont au cœur du fonctionnement des *transformers*. Chaque mot d'une phrase insérée dans le système est transformé en un vecteur numérique dans un espace multidimensionnel, capturant des relations sémantiques et contextuelles (Vaswani et al., 2023). Par exemple, des mots comme *chien* et *chat* auront des vecteurs similaires car ils partagent des significations proches. Ces plongements de mots permettent aux *transformers* de comprendre non seulement les mots eux-mêmes, mais aussi leurs relations, facilitant ainsi l'apprentissage des dépendances complexes dans les données textuelles. Les plongements de mots constituent ainsi une base essentielle pour le mécanisme d'attention utilisé par les *transformers* (Koehn, 2017). Pour visualiser l'architecture d'un *transformer*, nous représentons son schéma de fonctionnement dans la Figure 8.

Le modèle est divisé en deux blocs principaux : l'encodeur (à gauche) et le décodeur (à droite). L'encodeur reçoit en entrée une séquence de mots, qui sont d'abord convertis en *word embeddings* (plongements de mots), c'est-à-dire des vecteurs représentant chaque mot dans un espace multidimensionnel. Ces vecteurs sont ensuite enrichis par des encodages positionnels (*Positional Encoding*), ajoutés afin d'indiquer la position de chaque mot dans la séquence. Cette étape est essentielle car, contrairement aux RNN, les *transformers* ne traitent pas les mots de manière séquentielle, mais simultanément. Les encodages positionnels permettent donc d'introduire une notion d'ordre dans ce traitement parallèle (Vaswani et al., 2023).

Le cœur du traitement effectué par l'encodeur repose sur le mécanisme d'attention (*Self-Attention*), qui calcule pour chaque mot une pondération de tous les autres mots de la séquence, en fonction de leur pertinence contextuelle. Ce processus permet au modèle de se concentrer dynamiquement sur les éléments les plus informatifs pour la compréhension globale.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Architecture du modèle transformer</figcaption></figure>

bale. Les vecteurs ainsi transformés sont ensuite transmis à travers plusieurs couches successives, composées chacune d'un module d'attention (*Multi-Head Attention*). Le réseau connecté *Feed-Forward* ou *Multilayer Perceptrons (MLP)* raffine les représentations contextuelles produites par l'attention en agissant localement sur chaque mot, pour injecter de la non-linéarité et enrichir les représentations internes, sans mélanger les positions. Le traitement itératif des opérations de normalisation résiduelle (*Add & Norm*) permet de stabiliser l'apprentissage et de faciliter la transmission de l'information à travers les couches profondes du réseau. Cela permet au modèle d'extraire des représentations contextuelles riches (Vaswani et al., 2023).

Le décodeur, de son côté, reçoit les *word embeddings* de sortie, décalés vers la droite afin d'empêcher le modèle de prendre en compte les mots futurs pendant l'entraînement – un procédé appelé *teacher forcing*. À chaque couche du décodeur, trois sous-composants interviennent successivement. D'abord, une attention masquée multi-têtes (*Masked Multi-Head Attention*) qui empêche le modèle d'accéder à des informations situées après le mot en cours de génération, garantissant ainsi une génération auto-régressive. Ensuite, l'attention croisée (*Multi-Head Attention*) permet de relier les représentations encodées de la phrase source aux éléments déjà générés, facilitant ainsi l'alignement entre les langues. Enfin, le réseau *Feed-Forward* affine localement les vecteurs issus des étapes précédentes. Ces représentations sont ensuite projetées dans l'espace du vocabulaire cible à l'aide d'une couche linéaire, puis transformées en probabilités par une fonction *Softmax*. Le mot présentant la probabilité la plus
élevée est alors sélectionné comme sortie à cette étape (Vaswani et al., 2023).

Cette architecture permet de modéliser efficacement des dépendances contextuelles longues, sans recourir aux contraintes séquentielles des RNN. L'encodeur produit une représentation contextuelle globale de la phrase source, tandis que le décodeur exploite cette représentation pour générer pas à pas la séquence cible. Grâce à ce cadre, les transformers sont capables de capturer des relations sémantiques complexes et de produire des traductions fluides, même dans le cas de phrases longues ou de langues peu dotées (Vaswani et al., 2023).

### 4.1.2.5 IA générative (GenAI)

Le Deep Learning (§4.1.2.2) et les modes d'apprentissages développés jusqu'à présent par l'IA ont abouti à une autre révolution, celle de l'IA générative ou de la GenAI. Voici la définition générale donnée par IBM (Martineau, 2023) :

> « Generative AI refers to deep-learning models that can generate high-quality text, images, and other content based on the data they were trained on. »

L'IA générative désigne un type d'IA capable de produire divers types de contenus, notamment du texte, ce qui la place au cœur des enjeux liés au langage et aux langues. Cette capacité à générer du texte de manière autonome a ouvert de nouvelles perspectives dans le domaine de la traduction. Dans une étude récente, Chen (2024) souligne l'impact croissant de la GenAI sur le domaine de la traduction, et plus particulièrement sur la traduction automatique, en mettant en évidence la manière dont ces modèles redéfinissent les processus traditionnels de génération et de traitement du texte :

> « Generative AI's ability to perform complex tasks such as translating idiomatic expressions, cultural references, and even understanding the tone or intention of a sentence represents a leap forward in machine translation. »

et

> « While AI technologies, such as Neural Machine Translation (NMT) and models like GPT, have dramatically improved the speed and accuracy of translations, they have also redefined the role of human translators. »

La technologie des transformers, combinée aux avancées récentes en IA, a permis l'émergence des modèles de type GPT (Generative Pre-trained Transformers). Ces modèles constituent l'un des fondements majeurs de l'IA générative, rendue possible par le développement des Large Language Models (LLM), qui seront présentés dans la section suivante.
4.1.2.6 Large Language Models (LLM)

Les recherches en IA effectuées par Google, Meta, IBM et dernièrement OpenAI, ont permis de créer de nouveaux modèles basés sur l'apprentissage automatique, et plus généralement sur l'architecture des transformers. Ces modèles de base, appelés Large Language Models (LLM), à savoir des grands modèles de langue, ont été entrainés sur d'immenses quantités de données et ils sont capables de comprendre, générer et manipuler le langage naturel à grande échelle.

Selon Shao et al. (2024), les LLM sont des modèles neuronaux de très grande taille qui sont conçus pour effectuer une large gamme de tâches de traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) en générant du texte de manière cohérente, contextuelle et souvent difficile à distinguer de celle produite par un humain. Parmi les LLM les plus connus, il y a GPT-3 et GPT-4 d'OpenAI, Claude d'Anthropic, Gemini de Google et LLaMA de Meta.

Le fonctionnement des LLM repose sur un entraînement auto-supervisé, où le modèle ap-
prend à compléter des phrases ou à prédire les prochains mots à partir d'un contexte donné.
Cette méthode ne requiert pas d'annotations humaines, ce qui permet un apprentissage massif
à grande échelle. Les LLM peuvent effectuer des tâches variées, sans ajustement spécifique,
via l'apprentissage en contexte (in-context learning), comme la génération de texte, le résumé,
la réponse à des questions, la classification, ou encore la traduction (Min et al., 2022).

Dans le domaine de la TA, les LLM représentent une rupture avec les précédents systèmes
de traduction. D'une part, ils sont capables de générer des traductions de qualité en utilisant
uniquement des paires d'exemples comme contexte (Zhang et al., 2023). D'autre part, ils ré-
duisent la dépendance aux corpus parallèles massifs, en tirant parti de données monolingues
pour renforcer leurs capacités linguistiques (Xu et al., 2024). Des architectures telles que TEaR
(Translate-Estimate-and-Refine) ont été proposées pour structurer le processus de traduction
en plusieurs étapes, intégrant une prédiction initiale, une estimation de la qualité et un raffinage
du texte (Feng et al., 2025). De plus, les LLM permettent d'améliorer la traduction de phrases
longues et l'adaptation à des domaines spécifiques sans recourir à une architecture dédiée ;
cependant, des défis persistent quant aux tâches multi-domaines ou à prédire des mots rares
(Pang et al., 2024).

Les LLM offrent des perspectives prometteuses pour dépasser les limites actuelles de la
traduction automatique, en particulier dans les contextes multilingues et peu dotés, et laissent
entrevoir une nouvelle génération de systèmes de TA plus souples, adaptatifs et intelligents.
### 4.1.2.7 Traduction automatique multimodale (MMT)

Dans la liste des avancées majeures en TA post-2016 s'inscrit la traduction automatique multimodale (Multimodal Machine Translation), la MMT. Pour Sulubacak et al. (2020), la MMT consiste à puiser des informations dans plus d'une modalité, en partant du principe que les modalités supplémentaires contiendront des informations alternatives utiles des données d'en-trée. Les tâches les plus importantes dans ce domaine sont la traduction du langage parlé, la traduction guidée par l'image et la traduction guidée par la vidéo, qui exploitent respectivement les modalités audio et visuelles. La MMT a été largement utilisée dans diverses applications, telle que la traduction de sous-titres, démontrant une grande valeur commerciale, et dont les différents types ont été définis par Shen et al. (2024) comme suit :

**— MMT scène-image (Scene-Image MT)**

Cette MMT prend en entrée des textes sources et des images de scènes correspondantes qui représentent généralement des scènes d'activités quotidiennes des gens.

**— MMT orientée produit e-commerce (E-commerce Product-oriented MT)**

Ces modèles prennent en entrée des images de produits et leurs descriptions, puis fournissent la traduction des descriptions (exemple : consommateurs souhaitant acheter des produits à l'étran-ger sur un site web dont ils ne comprennent pas la langue).

**— MMT de texte et d'image (Text Image MT)**

Dans ce type de MMT, des images contenant des textes dans la langue source sont intégrées aux modèles de traduction afin de générer soit les traductions dans la langue cible, soit des images contenant lesdites traductions.

**— MMT guidée par vidéo (Video-guided MT)**

Partant de paires de texte source et vidéo, les modèles doivent générer automatiquement des traductions en langue cible en combinant les informations textuelles et vidéo.

**— MMT simultanée (Multi-modal Simultaneous MT)**

Comme pour la traduction automatique simultanée traditionnelle (SiMT), la parole est d'abord convertie en texte source, puis les modèles de traduction sont requis pour générer la traduction cible à partir des flux continus de textes sources et des images fournies.

**— MMT de chat (Multi-modal Chat MT)**

Le modèle de ce type de MMT exploite à la fois les contextes historiques de dialogue bilingues et le contexte visuel associé pour traduire l'énoncé source actuel. Cette tâche trouve son application dans la traduction des sous-titres de films et d'épisodes télévisés, en particulier de certaines scènes conversationnelles.

Ces différentes variantes de la MMT illustrent la capacité croissante des systèmes de TA à intégrer tout type de contenu pour mieux comprendre le contexte dans lequel le langage
est produit. Dans un monde numérique et virtuel de plus en plus développé, des plateformes comme YouTube s'inscrivent pleinement dans la logique de la MMT guidée par vidéo et de chat, en combinant flux visuels, dialogues et sous-titres à traduire dans plusieurs langues. De même, les RSN comme Weverse, en tant qu'environnements multimédias riches, génèrent une demande accrue pour des systèmes capables de traduire non seulement du texte, mais aussi des contenus audiovisuels intégrés, confirmant ainsi le rôle central de la MMT dans la diffusion internationale des contenus numériques.

### 4.1.3 Conclusion

L'évolution de la traduction automatique est une illustration fascinante de l'interaction entre les avancées technologiques et les besoins changeants des sociétés. La TA a franchi des étapes importantes, de ses débuts modestes aux technologies avancées que nous utilisons aujourd'hui. De l'ère des règles linguistiques à l'ère des statistiques et des réseaux neuronaux, chaque paradigme a répondu aux défis spécifiques de son époque.

De nos jours, la NMT, les LLM et la MMT répondent aux exigences de la mondialisation, d'Internet et des internautes. Les modèles de transformers ont apporté des améliorations significatives en termes de fluidité et de fidélité, tandis que les LLM et les technologies multimodales ouvrent de nouvelles perspectives pour l'avenir.

Il est intéressant de noter que certains LLM s'alignent étroitement sur les systèmes NMT, notamment dans leur sélection de caractéristiques, démontrant des similitudes dans leurs approches (Sizov et al., 2024). Cependant, et alors que les LLM évoluent constamment, les langues à faibles ressources restent toujours un défi (Zhu et al., 2024). Bien qu'imparfaits, les LLM présentent souvent des schémas de traduction plus proches des traductions humaines que les modèles NMT traditionnels, et ils progressent dans l'imitation des modèles de traduction humaine (Sizov et al., 2024).

La traduction automatique multilingue et la MMT prennent de plus en plus de place en raison des nombreux supports et contenus qui sont à la portée des consommateurs et des internautes. En intégrant des données visuelles, audios et textuelles, les modèles multimodaux enrichissent la compréhension contextuelle, rendant possible une traduction plus précise et pertinente dans des environnements numériques complexes. Avec l'évolution vers le Web 3 et 3.0, et l'augmentation de la demande pour des interactions multilingues et multimodales, ces nouvelles technologies joueront un rôle central dans la communication globale et l'industrie de la musique.
## 4.2 YouTube : entre le Web social et la TA

Depuis le début des années 2000, le Web 2.0 repose sur une interaction renforcée entre les utilisateurs et le contenu en ligne. Ce modèle, fondé sur la participation active des internautes, les érige en véritables co-développeurs (O’Reilly, 2007). Le Web social a ainsi transformé l’internaute en un acteur à la fois consommateur et producteur de contenus. Cette évolution a non seulement modifié les usages et les outils numériques, mais elle a également redéfini les modes de communication et la consommation culturelle en ligne.

Dans ce contexte, YouTube illustre parfaitement les dynamiques propres au Web 2.0. En tant qu’hypersite consacré au partage de vidéos (Burgess et Green, 2018), la plateforme s’est imposée comme un acteur incontournable dans la diffusion et la viralisation de contenus à l’échelle mondiale. Sa capacité à rendre visibles des productions culturelles, notamment grâce à ses fonctionnalités linguistiques, en a fait un vecteur essentiel dans la carrière et le succès de BTS. Le présent chapitre s’intéressera aux origines et au développement de YouTube (§4.2.1), à son fonctionnement (§4.2.2), ainsi qu’à son rôle dans l’industrie musicale et la carrière de BTS (§4.2.3, §4.2.4). Il examinera enfin l’apport de la TA, tant pour la plateforme que pour l’expansion internationale de BTS (§4.2.5).

### 4.2.1 Origines et développement de YouTube

YouTube a été fondé en février 2005 par Chad Hurley, Steve Chen et Jawed Karim, trois anciens employés de PayPal. Dès son lancement, YouTube a représenté une innovation majeure dans le paysage numérique mondial. Cela a été la première plateforme à permettre aux utilisateurs de partager des vidéos facilement, rendant la diffusion de contenu audiovisuel accessible à tous, sans compétences techniques avancées. Avant YouTube, le partage de vidéos en ligne a été limité et a souvent été complexe, nécessitant une bande passante élevée et des serveurs dédiés. YouTube a simplifié ce processus en permettant le transcodage des vidéos, ce qui les a rendues visionnables sur une large gamme d’appareils (Burgess et Green, 2018).

L’acquisition de YouTube par Google en 2006 a permis d’accélérer l’adoption mondiale de la plateforme. Par ailleurs, le RSN a été le premier réseau social à proposer des outils de TA en 2009 avec l’introduction des sous-titres automatiques basés sur la reconnaissance vocale automatique, l’ASR (Automatic Speech Recognition) (Harrenstien, 2009)<fnref n="30" />. Cette fusion entre la technologie linguistique et le multimédia a recelé un immense potentiel pour la communication mondiale, permettant une meilleure compréhension et appréciation de la diversité.

<footnote n="30">30. https://googleblog.blogspot.com/2009/11/automatic-captions-in-youtube.html, consulté le 20 février 2025</footnote>
### 4.2.2 Fonctionnement de YouTube

YouTube permet aux utilisateurs de mettre en ligne, visionner, commenter, aimer et partir gratuitement du contenu audiovisuel. Chaque utilisateur peut créer une chaîne personnelle, héberger des vidéos et construire une audience, favorisant ainsi la création d'une communauté autour de thématiques spécifiques (Burgess et Green, 2018). Etant une plateforme libre d'accès, tous les internautes peuvent accéder à la plateforme : créateurs de contenu ou simples internautes-consommateurs.

YouTube ne fait pas que de la simple diffusion de contenu audiovisuel, mais elle intègre des fonctionnalités typiques des réseaux sociaux centrés sur l'interaction sociale. Les utilisateurs peuvent interagir avec les vidéos via des commentaires, des likes, des partages et en souscrivant des abonnements. Cette dimension interactive, couplée à des recommandations personnalisées basées sur l'apprentissage automatique (Covington et al., 2016), a permis à la plateforme de devenir un espace d'expression et d'engagement communautaire fort. Ces fonctionnalités ont permis à BTS, ainsi qu'à leur label, de créer leurs propres chaînes et d'interagir directement avec les fans.

L'algorithme de recommandation de YouTube est très puissant et est un élément clé de son succès. En analysant le comportement, les préférences de visionnage, les interactions et la navigation des utilisateurs, l'algorithme adapte les suggestions de vidéos de manière personnalisée (Covington et al., 2016). Par exemple, si un utilisateur s'intéresse à la Hallyu ou regarde fréquemment des vidéos de musique de la K-pop, l'algorithme proposera davantage de contenu lié au K-content, optimisant ainsi l'expérience utilisateur et augmentant le temps passé sur la plateforme.

L'introduction des sous-titres automatiques en 51 langues, en 2009, via l'utilisation de l'ASR, a rendu les vidéos accessibles à un plus grand nombre de personnes, dont les malentendants et les locuteurs d'autres langues que l'anglais (Harrenstien, 2009)<fnref n="31" />. Depuis l'intégration de la TA sur la plateforme, les utilisateurs du monde entier peuvent consommer des contenus indépendamment de la langue source des vidéos.

### 4.2.3 YouTube et l'industrie musicale

L'industrie musicale a connu une transformation profonde depuis le début des années 2000, portée par l'émergence des plateformes de streaming, l'expansion des réseaux sociaux et la démocratisation des outils de création assistés par la technologie. Cette transition a entraîné le remplacement progressif des supports physiques par des formats numériques, principalement

<footnote n="31">31. https://googleblog.blogspot.com/2009/11/automatic-captions-in-youtube.html, consulté le 20 février 2025</footnote>
le streaming, incarné par des plateformes telles que Spotify, Apple Music et YouTube. Le dernier rapport de l'IFPI sur le marché mondial de la musique pour l'année 2024 confirme cette évolution structurelle en soulignant que :

> « Streaming grew at a faster rate than any other format and added US$1.4 billion in revenue growth. This took the format's total revenues to over US$20 billion for the first time (US$20.4 billion) and represented 69.0% of total recorded music revenues.
> [...] »

Ainsi, le streaming s'est imposé en quelques années comme la principale source de revenus de l'industrie musicale, atteignant en 2024 un niveau sans précédent de contribution aux recettes mondiales (Figure 9).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 9 – Revenus mondiaux de l'industrie musicale de 1999 à 2024 en dollars américains (IFPI, 2025)</figcaption></figure>

La Figure 9 démontre que le streaming (représenté en bleu) domine le marché de la musique depuis 2018. Ce format regroupe l'ensemble des modes de diffusion numérique, englobant le streaming audio – assuré par des plateformes comme Spotify, Apple Music ou YouTube Music – et le streaming vidéo, dont YouTube constitue l'acteur principal avec 70% des parts du marché musical (OIF, 2021). Grâce à son modèle fondé sur l'accessibilité gratuite et au regard des données présentées dans la Figure 9, YouTube a largement contribué à la transformation de l'industrie musicale, et par conséquent à la trajectoire et la renommée mondiales de BTS.

L'un de ses apports les plus significatifs réside dans sa capacité à accroître la visibilité et la découvrabilité des artistes (OIF, 2021), notamment ceux en dehors des circuits traditionnels, dans un environnement où l'attention est fragmentée et hautement concurrentielle. La
découvrabilité est devenue une condition essentielle à la visibilité des artistes, et elle dépend largement des métadonnées et des mécanismes de recommandation (OIF, 2021). Le Ministère français de la Culture donne la définition suivante<fnref n="32" /> sur la découvrabilité des contenus culturels en ligne :

> « La découvrabilité d'un contenu dans l'environnement numérique se réfère à sa disponibilité en ligne et à sa capacité à être repéré parmi un vaste ensemble d'autres contenus sans que la recherche ne porte précisément sur ce contenu. »

À cet égard, l'algorithme de YouTube joue un rôle central. Il favorise les vidéos qui non seulement obtiennent un grand nombre de vues, de likes, de commentaires, mais qui sont également optimisées, c'est-à-dire enrichies de titres pertinents, de descriptions détaillées et de hashtags ciblés. Cela a notamment favorisé les chaînes officielles d'artistes comme BTS, qui tirent parti d'une optimisation soignée de leurs contenus. Ces éléments sont donc essentiels pour améliorer la visibilité des contenus et leur intégration dans les systèmes de recommandation (Covington et al., 2016). Par ailleurs, selon le rapport *Engaging with Music 2023* de l'IFPI, YouTube demeure l'une des principales plateformes de découverte musicale à l'échelle mondiale, en particulier auprès des jeunes générations (IFPI, 2023).

De surcroît, la consommation accrue de vidéos centrées sur un artiste ou une thématique, ainsi que la cohérence éditoriale d'une chaîne bien référencée, renforcent sa visibilité dans les résultats des moteurs de recherche. Etant donné que c'est le deuxième hypersite web le plus consulté au monde, juste après Google, et le plus utilisé pour des requêtes musicales, cela permet de garantir un référencement élevé des vidéos qu'il héberge (Arthurs et al., 2018).

Enfin, YouTube occupe une position stratégique dans la performance commerciale des artistes. Les vues générées sur la plateforme sont désormais intégrées aux calculs des classements officiels, tels que le *Billboard Hot 100* (IFPI, 2021). Ce mécanisme témoigne de l'importance croissante accordée à la consommation de contenus vidéo dans l'évaluation du succès commercial d'un titre.

#### 4.2.4 YouTube et BTS

Dans la section §3.1.3, nous avons analysé en détail la présence numérique de BTS sur l'ensemble des RSN, une présence qui se distingue par son ampleur et ses quantités exceptionnelles. Parmi les plateformes investies, YouTube constitue sans conteste le pilier central de leur stratégie numérique, concentrant le plus grand volume de contenus liés au groupe (cf. Tableau 2).

<footnote n="32">32. https://www.culture.gouv.fr/catalogue-des-demarches-et-subventions/appels-a-projets-candidatures/decouvrabilite-en-ligne-des-contenus-culturels-francophones, consulté le 25 mai 2025</footnote>
Afin de visualiser concrètement cette présence et la dynamique de production de contenus, nous allons dans un premier temps énumérer le type de contenus de BTS sur YouTube avant de nous intéresser au nombre de vidéos publiées et de vues générées sur les deux principales chaînes associées à BTS : la chaîne officielle du groupe, BANGTANTV, et celle de son label, HYBE LABELS.

<table><caption>TABLE 3 – Contenus de BTS sur la chaîne BANGTANTV (données récoltées le 3 avril 2025)</caption><thead><tr><th colspan="4">BANGTANTV</th></tr><tr><th>Type de contenu</th><th>Langue source</th><th>Traduction humaine</th><th>TA</th></tr></thead><tbody><tr><td>Performances musicales (MV, lives, dance practices)</td><td>Coréen / Anglais</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Espagnol, Portugais, Japonais, Français (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Run BTS! (émission de divertissement)</td><td>Coréen</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Espagnol, Japonais, Français, Portugais (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Bangtan Bomb (contenus exclusifs)</td><td>Coréen</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Espagnol, Portugais, Thaï, Japonais (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>BTS Episode</td><td>Coréen</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Espagnol, Français, Indonésien (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Documentaires</td><td>Coréen / Anglais</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Espagnol, Français, Portugais (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Vlogs personnels</td><td>Coréen</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Portugais, Thaï, Japonais (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>FESTA, messages aux fans</td><td>Coréen / Anglais</td><td>Anglais (HYBE + ARMY)<br>Espagnol, Français (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Interviews internationales</td><td>Coréen / Anglais</td><td>Anglais (HYBE)</td><td>Oui</td></tr></tbody></table>

Dans le Tableau 3 figurent les contenus numériques de BTS publiés sur la chaîne BANGTANTV. Il regroupe une grande variété de formats – longs et courts – couvrant différents types d'activités, qu'elles soient réalisées en groupe, en petites formations ou en solo, ainsi qu'une diversité de contenus. La seule catégorie absente est celle des clips musicaux, aujourd'hui désignés sous le nom de *music videos* (MV).

Et sur la chaîne HYBE LABELS (Tableau 4), réservée à tous les artistes du label, il y a essentiellement des vidéos musicales de BTS que cela soit les MV, les teasers annonçant la publication des albums, les coulisses des concerts, des bandes d'annonce de leurs albums ou leur tournées.
HYBE LABELS (anciennement BigHit)

<table><caption>TABLE 4 – Contenus de BTS sur la chaîne HYBE LABELS (typologie, exemples, langues sources, traductions humaines et TA multilingue), données récoltées le 3 avril 2025.</caption><thead><tr><td>Type de contenu</td><td>Exemples</td><td>Langue source</td><td>Traduction humaine</td><td>TA</td></tr></thead><tbody><tr><td>Clips musicaux (MV)</td><td>Toutes les MV de BTS</td><td>Coréen / Anglais</td><td>Anglais, Espagnol, Portugais, Japonais (HYBE)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Teasers</td><td>Promotion d' albums Promotion de chansons</td><td>Coréen</td><td>Anglais, occasionnellement d'autres langues (HYBE)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Making-of / Behind the scenes</td><td>Dynamite MV Making film, Butter Recording Sketch</td><td>Coréen</td><td>Anglais (HYBE), parfois en Espagnol (ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Performances live / Music Shows</td><td>Inkigayo, M Countdown, FNS Japan</td><td>Coréen / Japonais</td><td>Anglais (HYBE et partiellement ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Concert trailers / promotions</td><td>MAP OF THE SOUL ON :E Trailer, PTD in LA</td><td>Coréen / Anglais</td><td>Anglais (HYBE), parfois en Espagnol (HYBE et ARMY)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Annonces officielles / Teasers label</td><td>Weverse Introduction, BigHit Corporate Trailer</td><td>Coréen</td><td>Anglais, Japonais (HYBE)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Productions spéciales</td><td>ARMY with Letter MV, Film Out (version japonaise)</td><td>Japonais / Coréen</td><td>Anglais, Coréen (si original en japonais) (HYBE)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Contenu collaboratif</td><td>2021 New Year's Eve Live</td><td>Coréen</td><td>Anglais (HYBE)</td><td>Oui</td></tr></tbody></table>

Afin de situer le positionnement de BTS dans le paysage numérique musical, nous avons comparé leurs données à celles d'autres artistes de premier plan issus de la K-pop et de la pop internationale. Les données récoltées via YouTube et la plateforme d'analyse Social Blade 33, spécialisée dans le suivi statistique des réseaux sociaux, permettent d'établir le Tableau 5.

<table><caption>TABLE 5 – Nombre de vues et de vidéos publiées par BTS, Blackpink, Stray Kids, Taylor Swift et Justin Bieber sur YouTube. Md signifie milliard (données récoltées le 25 mai 2025).</caption><thead><tr><td></td><td>BTS (BANGTANTV + HYBE)</td><td>Blackpink</td><td>Stray Kids</td><td>Taylor Swift</td><td>Justin Bieber</td></tr></thead><tbody><tr><td>Vues</td><td>45.54 Md</td><td>38.7 Md</td><td>7 Md</td><td>39 Md</td><td>34.8 Md</td></tr><tr><td>Vidéos</td><td>2930</td><td>608</td><td>1539</td><td>285</td><td>249</td></tr></tbody></table>

L'analyse de ces données révèle que le nombre de vues et de vidéos publiées par BTS est nettement supérieur à celui des autres artistes comparés, qu'ils appartiennent à la K-pop ou à la scène pop internationale. Cette profusion de contenus audiovisuels témoigne d'une stratégie numérique particulièrement dense et soutenue, mise en œuvre conjointement sur les chaînes de HYBE LABELS et BANGTANTV. La production est restée abondante jusqu'en 2022, année marquée par la pause musicale de BTS. Les vidéos des deux chaînes, notamment les MV, ont été massivement streamées par l'ARMY, dont l'engagement soutenu sur les plateformes officielles a largement contribué à la découvrabilité (§4.2.3), ainsi qu'à la visibilité et à la diffusion des contenus liés au groupe.

<footnote n="33">33. https://socialblade.com/, consulté le 25 mai 2025</footnote>
Cet écosystème numérique n'a pas seulement permis de nourrir l'e-réputation du groupe (§3.1.4), il a aussi renforcé leur capacité à atteindre des audiences nouvelles. L'ingénierie de la visibilité numérique du groupe repose autant sur la quantité que sur la qualité structurelle de leur présence en ligne. Mais au-delà de la visibilité, une autre dimension clé du succès mondial de BTS sur YouTube réside dans l'accessibilité linguistique de leurs contenus. C'est dans cette perspective que la traduction automatique – notamment à travers les sous-titres générés ou traduits par les algorithmes de YouTube – a joué un rôle central dans la diffusion internationale de leurs vidéos, en facilitant la fidélisation par la compréhension pour un public non coréanophone.

### 4.2.5 La TA sur YouTube

Les évolutions technologiques rendues possibles par le GNMT (§4.1.2.3) ont permis à YouTube d'offrir une accessibilité linguistique multilingue sans précédent. À cet égard, le RSN a joué un rôle décisif dans la diffusion mondiale de la K-pop, et plus particulièrement dans l'essor international de BTS, survenu entre 2017 et 2018. La TA sur YouTube repose aujourd'hui sur un système hybride articulant génération automatique, interventions humaines et personnalisation côté utilisateur. Quatre fonctionnalités majeures peuvent être distinguées :

- les sous-titres automatiques, générés par l'ASR dès 2009 (Harrenstien, 2009) 34, servent de base à la traduction automatique;

- les sous-titres humains, ajoutés par les créateurs ou les internautes, renforcent la qualité linguistique et peuvent faire office de pivots pour les traductions automatiques ultérieures;

- la traduction automatique des sous-titres, utilisant la GNMT, permet de diffuser un même contenu dans plus de 100 langues;

- un écosystème collaboratif, dans lequel les fans, comme par exemple l'ARMY, jouent un rôle actif dans la traduction et la correction des sous-titres (Aisyah, 2017; Aisyah et Yun Jin, 2017; Kim et al., 2024).

En complément, YouTube expérimente de plus en plus avec la MMT, en mobilisant des données textuelles, auditives et visuelles pour produire des traductions plus contextuelles (Zhang et al., 2023). La plateforme explore également des formats hybrides comme le doublage automatique, combinant ASR, NMT et synthèse vocale.

Cependant, ces avancées ne profitent pas à toutes les langues de manière égale. Le coréen, largement représenté sur le Web et dans les corpus multilingues, a bénéficié d'une NMT

<footnote n="34">34. https://googleblog.blogspot.com/2009/11/automatic-captions-in-youtube.html, consulté le 20 février 2025</footnote>
qualitative, en particulier pour la paire anglais-coréen. À l'inverse, des langues à faibles ressources comme l'albanais souffrent encore de limites importantes en matière de fluidité, de fidélité ou d'adaptation stylistique (Forcada, 2020; Joshi et al., 2020). Malgré des progrès récents relevés dans la GNMT (Smajli, 2022), ces disparités soulignent les défis persistants de l'inclusion linguistique dans les technologies de TA.

Ainsi, dans le cas de BTS, la combinaison entre les avancées techniques de YouTube, les stratégies de sous-titrage de HYBE, et la participation active des fans dans la production de traductions multilingues a constitué un levier essentiel pour la diffusion de leurs vidéos. La TA sur YouTube dépasse la simple automatisation : elle participe d'une dynamique sociotechnique impliquant algorithmes, contenus culturels, pratiques communautaires et médiation linguistique, qui a largement contribué à la globalisation de la K-pop.

### 4.2.6 Conclusion

Depuis sa création, YouTube s'est imposé non seulement comme une plateforme de diffusion de vidéos, mais également comme un acteur central de l'économie numérique (Plihon, 2016), en particulier dans l'industrie musicale mondiale. Grâce à son modèle fondé sur l'acces-sibilité, l'interactivité et la recommandation algorithmique, le réseau a redéfini les dynamiques de production, de promotion et de consommation de contenus culturels et musicaux.

Dans ce contexte, le cas de BTS illustre de manière exemplaire la manière dont une stratégie numérique dense et structurée sur YouTube, adossée de publications continues, peut transformer une présence en ligne en levier d'internationalisation. L'exploitation optimale du RSN par le groupe et son label – combinée à l'engagement massif et régulier de l'ARMY, ainsi qu'à une stratégie de visibilité fondée sur la variété des formats et l'optimisation des métadonnées – a permis à BTS d'accroître considérablement sa portée mondiale.

Cependant, au-delà de la visibilité quantitative, c'est la dimension linguistique qui s'avère décisive pour assurer une véritable appropriation et diffusion du contenu par un public global. En rendant les vidéos compréhensibles pour des millions d'internautes non-coréanophones, la traduction automatique – qu'elle soit générée par la TA de YouTube ou enrichie par des traductions humaines du label ou des fans – a joué un rôle crucial dans l'élargissement de l'audience de BTS. Elle a permis non seulement la diffusion des contenus à l'échelle internationale, mais aussi leur réception, leur compréhension et leur appropriation culturelle.

Dès lors, YouTube ne peut plus être envisagé uniquement comme une plateforme numérique ou promotionnelle : il s'agit d'un espace d'articulation entre technologies langagières, stratégies de visibilité et dynamiques communautaires. C'est à l'intersection de ces trois di-
mensions que s'inscrit le succès mondial de BTS, et plus largement, la mutation actuelle des industries culturelles à l'ère du numérique global.

C'est précisément cette articulation entre fonctions langagières, logiques technologiques et dynamiques sociales qui justifie notre approche méthodologique. Le chapitre suivant exposera donc en détail les outils, les corpus et les méthodes d'analyse mobilisés pour étudier, de manière rigoureuse et contextualisée, le rôle des traductions automatiques dans la diffusion mondiale de BTS sur YouTube.
# 5 Méthodologie

L'étude de Rini et al. (2024) (§3.1.2), met en évidence la richesse sémantique et la profondeur textuelle des chansons de BTS. Par conséquent, l'accès linguistique est indispensable pour une compréhension et une réception globales de leurs messages.

Dans ce chapitre, nous exposons dans un premier temps, de manière détaillée, les questions de recherche et les hypothèses formulées (§5.1). Ensuite, nous précisons la combinaison linguistique étudiée (§5.2) ainsi que le choix du système (§5.3). Nous poursuivons avec la présentation des critères de sélection du corpus ainsi que des caractéristiques des chansons analysées (§5.4). Enfin, la section §5.5 constitue le noyau méthodologique de notre étude, articulé en deux volets distincts : le premier repose sur l'évaluation humaine du sous-titrage automatique, et le second sur l'évaluation de la compréhension subjective et de l'impact émotionnel des sous-titres auprès d'un public albanophone.

## 5.1 Questions de recherche et hypothèses

Nous avons formulé les questions de recherche (en gras, notées Q) et les hypothèses correspondantes (en italique, notées H) suivantes :

**Q1. Est-ce que la NMT de l'anglais vers l'albanais proposée par YouTube est de qualité ?**

*H1a) Quelle est la qualité de la NMT en langue albanaise en termes de fluidité et de fidélité ?*
*Comporte-t-elle des erreurs ?*

La langue albanaise est une langue minoritaire et à faibles ressources pour les systèmes NMT (Forcada, 2020; Zhu et al., 2024). Toutefois, une étude récente portant sur la poésie (Smajli, 2022) – un genre littéraire qui, à l'instar du rap, utilise le langage pour exprimer des émotions et des sensations – a mis en évidence que le système GNMT s'est amélioré pour la combinaison linguistique albanais-anglais (SQ-EN). Cette même étude constate que, alors que les traductions peuvent être compréhensibles, elles comportent des erreurs grammaticales, linguistiques et stylistiques. Connaissant la complexité et la richesse sémantique des chansons de BTS, nous pensons que la NMT fournie en albanais même si elle sera compréhensible comportera des erreurs ou des inexactitudes grammaticales et linguistiques.

*H1b) Le type de texte des chansons (longueur des segments, diversité lexicale, références culturelles, figures de styles etc.) en langue de référence, l'anglais, influence-t-il la qualité de la NMT en albanais ?*

Le répertoire et les compositions de BTS étant très variés, leurs chansons comportent
toutes – à des degrés divers – des références culturelles, des figures de style, des thématiques très variées et des structures rythmiques spécifiques. Certaines chansons sont exclusivement des morceaux de rap interprétés par la rapline du groupe, c'est-à-dire les rappeurs, et se dis- tinguent par une richesse linguistique marquée, notamment en termes de références cultu- relles, de jeux de mots et de figures de style. D'autres, interprétées uniquement par la vocal line, relèvent davantage de la pop et présentent, sur le plan linguistique, un degré de complexité moindre, car elles sont généralement moins chargées en références. Enfin, les chansons in- terprétées par l'ensemble du groupe mêlent souvent rap et pop ; par conséquent, leur niveau de difficulté varie selon les thématiques abordées et la structure textuelle choisie. En consé- quence, la longueur des textes et leur structure linguistique varient considérablement.

Nous supposons que la qualité de la TA vers l'albanais dépendra de la nature des chansons. Elle devrait être plus élevée pour les morceaux courts ou présentant un message universel et une structure linguistique simple, et plus faible pour ceux qui sont longs, denses ou riches en références culturelles coréennes, jeux de mots et éléments propres à l'univers du groupe. Les chansons ou segments de rap, en particulier ceux composés par la rapline, sont ainsi susceptibles d'être plus difficiles à traduire et à comprendre.

## Q2. Est-ce que la NMT en albanais permet aux utilisateurs de comprendre les chansons et/ou de créer des ponts émotionnels ?

### H2a) Est-ce que les sous-titres en albanais sont compréhensibles pour le grand public ?

Nous faisons l'hypothèse que, indépendamment de la qualité linguistique de la NMT en al- banais, ainsi que du texte original en coréen et de sa traduction humaine en anglais, les sous- titres générés automatiquement permettent une transmission globale du sens des chansons de BTS. Cette hypothèse repose sur l'idée que, même en présence de formulations approxi- matives ou d'erreurs syntaxiques ou grammaticales, la NMT est en mesure de véhiculer les messages et les émotions essentiels.

### H2b) Est-ce que l'intensité des émotions reste la même sans et avec sous-titres en albanais ?

Écouter des chansons issues d'une culture différente de la sienne n'est pas chose aisée, et ce que les auditeurs apprécient dans un premier temps, c'est la musique, les voix du/des chan- teur(s) et l'aspect visuel d'un vidéoclip. Compte tenu de l'éloignement culturel et géographique entre la Corée du Sud et l'Albanie, nous formulons l'hypothèse que les émotions ressenties lors de l'écoute de chansons de BTS ne seront pas perçues avec la même intensité selon l'absence ou la présence de sous-titres en albanais. Autrement dit, une même émotion peut
certes être identifiée dans les deux conditions (avec ou sans sous-titres), mais son intensité pourrait varier, voire s'atténuer ou disparaître si elle s'avère incompatible avec le sens transmis par les sous-titres. Nous supposons que la présence de sous-titres dans la langue maternelle de l'internaute facilite non seulement la compréhension linguistique du message, mais renforce également l'intensité émotionnelle, notamment dans le cas de chansons à forte charge émotionnelle ou à visée introspective, comme la plupart des chansons de BTS.

**H2c) Est-ce que les sous-titres en albanais ont permis de créer un pont émotionnel ?**

Dans le cadre de cette étude, nous avons souhaité explorer si les sous-titres générés automatiquement en albanais permettent de créer un véritable pont émotionnel entre les contenus de BTS et le public albanophone. Cette hypothèse repose sur l'idée que, au-delà de la simple accessibilité linguistique, la traduction automatique pourrait jouer un rôle dans la transmission des émotions véhiculées par les chansons, les émissions ou les autres contenus du groupe. Nous supposons que les sous-titres en albanais permettent de comprendre et ressentir suffisamment les messages du groupe pour établir une connexion émotionnelle avec son univers.

**H2d) Est-ce que le sous-titrage automatique donne envie de découvrir d'autres chansons ou contenus de BTS ?**

Le sous-titrage automatique, bien qu'imparfait, peut susciter chez les internautes une curiosité pour l'univers de BTS, car il s'agit d'un univers qui ne s'arrête pas à la production musicale. Notre hypothèse est qu'en facilitant un accès linguistique minimal aux contenus, même dans une langue peu dotée comme l'albanais, le sous-titrage contribuerait à éveiller l'intérêt pour d'autres chansons ou vidéos du groupe. Cette hypothèse repose sur l'idée que la compréhension partielle du message peut suffire à initier un engagement, en particulier lorsque les contenus audiovisuels sont porteurs de thématiques émotionnelles et/ou d'une identité artistique fortes.

**Q3. Est-ce que la qualité de la NMT a-t-elle un impact sur les émotions des internautes ?**

Étant donné que les chansons sont présentées sous forme de vidéos ou de vidéos, l'aspect visuel – incluant les expressions faciales des chanteurs, la gestuelle, la mise en scène et l'univers propre à chaque morceau – constitue un facteur clé dans la transmission des émotions. Les sous-titres viendraient alors renforcer l'impact émotionnel, à condition que la qualité de la NMT soit suffisamment élevée pour restituer fidèlement le sens et la nuance des paroles. Des segments de sous-titres courts, clairs et bien synchronisés en albanais peuvent faciliter la lecture et ainsi amplifier l'immersion, contribuant à une réception émotionnelle plus intense. À
l'inverse, une traduction approximative ou des sous-titres trop longs risquent de distraire l'inter-
naute et de diminuer l'effet émotionnel global.

## 5.2 Combinaison linguistique

Les chansons de BTS, ainsi que l'ensemble de leurs contenus publiés sur YouTube, sont majoritairement en coréen, souvent entremêlé de mots en anglais (konglish). Des plateformes telles que YouTube permettent l'intégration manuelle de sous-titres humains, fonctionnalité dont HYBE, tout comme la communauté ARMY, ont largement tiré parti pour proposer des traductions dans des langues couvrant les marchés musicaux les plus stratégiques, tels que l'anglais, l'espagnol ou le japonais.

Dans le cadre de cette étude, nous nous concentrons toutefois sur la paire linguistique anglais>albanais (EN-SQ). L'anglais constitue en effet la langue vers laquelle la majorité des vidéos de BTS sont d'abord traduites, que ce soit par des traducteurs professionnels (HYBE) ou par la communauté de fans (ARMY). Il sert ainsi de langue pivot et de langue de référence pour notre analyse. La chaîne linguistique étudiée est la suivante : coréen (langue originale) > anglais (sous-titres humains) > albanais (sous-titres automatiques). Notre étude porte sur les deux dernières étapes de cette chaîne. Les sous-titres albanais produits automatiquement via la NMT sont ainsi évalués à partir de leur correspondance avec les sous-titres anglais, considérés ici comme une version source intermédiaire.

## 5.3 Choix du système

Étant donné que près de 70% du streaming sur Internet se fait via YouTube (OIF, 2021), notre analyse prend pour point de départ les contenus de BTS disponibles sur cette même plateforme. Le système de traduction automatique utilisé pour la génération de sous-titres sur YouTube est celui de Google Traduction (GNMT), intégré au RSN depuis 2006.

Notre étude s'est ainsi exclusivement concentrée sur le système de NMT proposé par YouTube, dont les traductions automatiques sont générées par le GNMT. Nous avons extrait les sous-titres YouTube en anglais et en albanais au travers des *url* de chaque chanson sur le site *Downsub*<fnref n="35" />.

## 5.4 Choix et analyse du corpus

Les internautes peuvent accéder à l'univers numérique du groupe sur YouTube, où une pléthore de vidéos leur est proposée (cf. Tableau 2). Face à la richesse et à la profusion des

<footnote n="35">35. https://downsub.com/, extractions effectuées le 28 mai 2024</footnote>
contenus digitaux proposés par BTS, le choix du corpus à étudier s'est révélé particulièrement complexe, tant en termes de représentativité que de pertinence par rapport à l'ensemble de leur production. Toutefois, dans la mesure où BTS demeure avant tout un groupe musical, il nous a semblé pertinent de privilégier leurs contenus musicaux comme objet principal d'analyse. Ce choix repose également sur l'importance des émotions suscitées par la compréhension des messages véhiculés par leurs chansons – vecteur d'engagement en ligne -, comme le soulignent Rini et al. (2024), compréhension rendue possible notamment grâce à la traduction humaine et à la TA.

Le corpus de cette étude est donc constitué de quatre chansons du groupe : *MIC Drop*, *UGH!*, *The Truth Untold* et *Magic Shop*. Ces chansons ont été sélectionnées pour leur diversité stylistique, leur complexité linguistique variable, ainsi que pour leur représentativité des thématiques récurrentes dans l'univers musical du groupe. Trois des quatre chansons sélectionnées ne disposent pas de vidéoclip officiel (*UGH!*, *The Truth Untold*, *Magic Shop*), mais elles sont néanmoins largement reconnues pour la puissance de leurs messages et/ou l'intensité de leur interprétation. De plus, notre corpus est représentatif des différentes dimensions artistiques du groupe : la percée mondiale (*MIC Drop*), la valorisation des sous-unités via les performances de la *rapline* (*UGH!*) et de la *vocal line* (*The Truth Untold*), ainsi que le lien intime cultivé avec leur *fanbase*, l'ARMY (*Magic Shop*).

Dans le but de contextualiser l'analyse des résultats (§6), une analyse préliminaire a été effectuée sur les données du corpus en langue source (EN) et en langue cible (SQ) (§5.4.1). Cette étape a été complétée par une analyse linguistique des chansons en anglais, dans laquelle le contexte propre à chaque morceau a été explicité (§5.4.2, §5.4.3, §5.4.4, §5.4.5). Par ailleurs, une identification des segments, phrases ou expressions potentiellement problématiques pour la NMT a été réalisée, et dont les éléments sont présentés de manière synthétique dans les Tableaux 30, 31, 32 et 33 (cf. Annexes).

### 5.4.1 Données du corpus

Le Tableau 6 présente le style musical, l'auteur de la traduction humaine (TH) en anglais (langue source) de chaque vidéo, le registre linguistique dominant, ainsi que le niveau estimé de complexité traductionnelle attendue.
<table><caption>TABLE 6 – Présentation synthétique des chansons étudiées</caption><thead><tr><td>Chanson</td><td>Style musical</td><td>TH</td><td>Registre linguistique</td><td>Complexité attendue</td></tr></thead><tbody><tr><td>MIC Drop</td><td>Trap, hip-hop</td><td>HYBE</td><td>Ton provocateur et ironie.</td><td>Élevée</td></tr><tr><td>UGH!</td><td>Rap</td><td>ARMY</td><td>Dénonciation et ironie implicite.</td><td>Élevée</td></tr><tr><td>The Truth Untold</td><td>Ballade</td><td>ARMY</td><td>Langage intimiste et mélancolique</td><td>Facile à moyenne</td></tr><tr><td>Magic Shop</td><td>Pop</td><td>ARMY</td><td>Ton réconfortant et thérapeutique.</td><td>Moyenne</td></tr></tbody></table>

Dans le but d'obtenir une vue d'ensemble des chansons, nous avons examiné la composition de notre corpus en langue source (EN) et en langue cible (SQ), à l'aide de la bibliothèque gratuite et open source spaCy<fnref n="36" />, dédiée au traitement automatique du langage naturel (TALN) en Python (cf. Annexe 15). Cet outil nous a permis de calculer, pour chaque chanson, le nombre total de mots, le nombre de mots uniques, ainsi que la mesure MATTR (Moving Average Type-Token Ratio) qui est un indicateur représentatif de la diversité lexicale d'un texte (Tableaux 7 et 8).

<table><caption>TABLE 7 – Données du corpus en langue source (anglais)</caption><thead><tr><td>Données</td><td>MIC Drop</td><td>UGH!</td><td>The Truth Untold</td><td>Magic Shop</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nb. segments</td><td>85 segments</td><td>88 segments</td><td>58 segments</td><td>49 segments</td></tr><tr><td>Longueur moyenne</td><td>6.28 mots/segment</td><td>5.80 mots/segment</td><td>5 mots/segment</td><td>9.18 mots/segment</td></tr><tr><td>Nb. mots</td><td>534 mots</td><td>510 mots</td><td>290 mots</td><td>450 mots</td></tr><tr><td>Nb. mots uniques</td><td>207 mots</td><td>186 mots</td><td>122 mots</td><td>157 mots</td></tr><tr><td>MATTR</td><td>0.630</td><td>0.547</td><td>0.582</td><td>0.610</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 8 – Données du corpus en langue cible (albanais)</caption><thead><tr><td>Données</td><td>MIC Drop</td><td>UGH!</td><td>The Truth Untold</td><td>Magic Shop</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nb. segments</td><td>85 segments</td><td>88 segments</td><td>58 segments</td><td>49 segments</td></tr><tr><td>Longueur moyenne</td><td>6.68 mots/segment</td><td>5.91 mots/segment</td><td>4.97 mots/segment</td><td>8.96 mots/segment</td></tr><tr><td>Nb. mots</td><td>579 mots</td><td>520 mots</td><td>288 mots</td><td>439 mots</td></tr><tr><td>Nb. mots uniques</td><td>235 mots</td><td>196 mots</td><td>139 mots</td><td>204 mots</td></tr><tr><td>MATTR</td><td>0.685</td><td>0.579</td><td>0.639</td><td>0.691</td></tr></tbody></table>

Afin d'évaluer la richesse lexicale des chansons du corpus, nous avons privilégié l'indicateur MATTR plutôt que le TTR (Type-Token Ratio) traditionnel, car ce dernier est fortement influencé par la longueur totale du texte. En effet, les chansons ici ne présentent ni une longueur uniforme ni une régularité dans la segmentation des phrases sur YouTube. Le MATTR permet de lisser la variation lexicale sur une fenêtre mobile de taille constante, ce qui assure une meilleure comparabilité entre textes de longueur différente (Covington et McFall, 2010).

<footnote n="36">36. https://spacy.io/, consulté le 6 août 2025</footnote>
Nous observons dans le Tableau 7 que *Magic Shop* se distingue par une diversité lexicale élevée (MATTR : 0.610), bien qu'elle contienne moins de mots que *MIC Drop* ou *UGH!*. À l'inverse, *UGH!* affiche le score le plus faible (MATTR : 0.547), traduisant une plus grande redondance lexicale, probablement due à la répétition stylistique du terme *UGH*. Quant à *The Truth Untold*, elle présente un équilibre intéressant avec un score de MATTR (0,582) relativement élevé, et ce malgré sa brièveté. Cela témoigne d'un usage lexical dense, probablement lié à son caractère poétique.

Le Tableau 8, en langue cible (albanais), montre une tendance générale à l'augmentation du nombre de mots uniques ainsi que des scores de richesse lexicale pour toutes les chansons. Par exemple, *Magic Shop* atteint un score MATTR de 0.691, nettement supérieur à sa version anglaise. De même, *MIC Drop* passe d'un MATTR de 0.630 (EN) à 0.685 (SQ), ce qui suggère que la traduction albanaise a introduit davantage de variation lexicale. Une exception partielle peut être notée pour *UGH!*, dont le score MATTR reste relativement faible en albanais également, bien que légèrement supérieur à l'original.

### 5.4.2 MIC Drop

*MIC Drop* est l'une des premières chansons qui a largement contribué à propulser BTS sur la scène internationale. Empreinte d'influences trap et hip-hop, elle se distingue par des paroles au ton ouvertement provocateur. Interprétée par l'ensemble du groupe, le morceau constitue une réponse affirmée aux critiques adressées à BTS, mettant en avant la fierté et la confiance acquise par les membres après leur succès mondial. Dans la culture hip-hop, le geste et l'expression *mic drop* – signifiant littéralement le lancer du micro après une performance – symbolise la fin irrévocable d'un débat et la supériorité artistique de l'interprète. Le groupe s'approprie donc ce symbole pour signifier que les réalisations de BTS parlent d'elles-mêmes et réduire au silence les détracteurs.

La version anglaise de la chanson pose différents problèmes potentiels pour la NMT, en raison de sa structure morphosyntaxique et sémantique complexe rendant les phrases difficilement décodables et/ou encodables par la GNMT. La disparité syntaxique marquée, ainsi que des segments s'écartant des constructions grammaticales canoniques, posent d'autant plus de difficultés que de nombreux passages présentent des ambiguïtés multiples – lexicales ou syntaxiques – amplifiées par la présence d'ellipses :

- "MIC MIC BUNGEE" : métaphore indiquant que BTS maîtrise parfaitement ses performances scéniques, notamment par le biais du micro. L'expression compare la manipulation du micro à un saut à l'élastique (*bungee jumping*), suggérant des "acrobaties" sur scène.
— "BRIGHT LIGHT forward" : le groupe brille intensément, et leur carrière progresse à grande vi- tesse, comme la lumière. L'absence de verbe rend la construction difficilement interprétable.

— "My bad BILLBOARD" : "Désolé ! [J'ai gagné des prix] Billboard". Absence de verbe.

— "My bad WORLDWIDE" : "Désolé ! [BTS est] mondialement célèbre". Absence de verbe.

— "SUE IT" : "Porte plainte [si tu es jaloux de notre succès]".

— "MIC Drop Baam" : "Mic drop, boum!", [notre lancer de micro provoque une explosion]. Au sens figuré, cela évoque la puissance des performances de BTS. Phrase elliptique, sans verbe.

Ou encore en raison de références culturelles ou d'expressions argotiques difficiles à trans- poser :

— "...my spoon is filthy" : métaphore désignant une appartenance à la classe sociale coréenne défavorisée.

— "...golden spoons" : métaphore désignant les individus issus de la classe sociale aisée.

— "World business core" : "[BTS fait désormais partie du] noyau de l'industrie musicale mondiale".

— "Should I chip in? For the duties you missed as a good child" : segment ambigu, le locuteur s'adresse ici aux détracteurs pour leur dire : "Devrais-je corriger tes erreurs ? Celles que tu as commises malgré ton image de bon enfant ?"

— "with this good scent stinking is a foul" : dire que BTS "pue" au sens figuré est une faute, car leur succès est indéniable, à savoir leur good scent.

— "You're a tasteless RATATOUILLE" : insulte métaphorique associant les détracteurs à une rata- touille insipide pour dire que leurs critiques sont sans fondement ni saveur. Le mot ratatouille existe en albanais. Le système NMT, le traduira-t-il ?

— "I'm so firin' firin'..." : argot anglais signifiant "Je suis hyper motivé/ excité/ à fond !".

— "I'm bouta pop off" : argot anglais pour "Je suis sur le point d'exploser / de tout déchirer", au sens propre comme au sens figuré.

### 5.4.3 UGH!

UGH! est une chanson emblématique interprétée par la rapline du groupe (RM, SUGA, j-hope), qui constitue une critique de l'usage excessif ou détourné de la colère dans les socié- tés contemporaines<fnref n="37" />. Le morceau dénonce la haine destructrice issue du monde extérieur, dont BTS a été la cible au cours de sa carrière. Le ton, accusateur et ironique, interroge la légitimité de certaines indignations numériques. La chanson rappelle que la colère, lorsqu'elle est légitime, peut être un moteur de changement ; mais mal dirigée, elle devient destructrice, nuisible, voire meurtrière. L'intensité rythmique et les interjections telles que "UGH!" ou "ahem" renforcent cette tension émotionnelle et témoignent d'un exutoire viscéral.

Les paroles reposent sur des phrases elliptiques, des métaphores parfois complexes et des jeux métaphoriques – notamment dans le cas de l'utilisation de "UGH" et de "ahem".

<footnote n="37">37. https://youtu.be/Cq3nGiu0_gI?si=PSvGXQOWXVyJuj4O, consulté le 25 juin 2025.</footnote>
UGH apparaît 48 fois dans le texte. La structure linguistique fragmentée et fortement marquée stylistiquement par l'interjection UGH pose d'importants défis à la TA, notamment en raison de l'usage d'expressions orales et idiomatiques issues du registre hip-hop.

Les onomatopées, interjections et segments suivants illustrent bien cette complexité :

— "**UGH**": interjection exprimant en coréen l'exaspération, le dégoût ou la frustration. Dans certaines phrases, elle peut simplement signifier "quoi?".

— "Crack! Those embers burst into flame again" : métaphore du retour de la colère ou de la violence intérieure par les propos médisants des gens ("embers") qui ravivent la rage ("flame").

— "*With your fake rage, you kill the real rage*" : dénonciation de la colère feinte ou instrumentalisée, qui éclipse la colère légitime.

— "*Someone's anger costs someone else's life*" : mise en garde contre les conséquences extrêmes et parfois tragiques de la colère mal dirigée.

— "*Ahem, ahem, ahem, ahem*" : il s'agit d'une interjection d'origine coréenne remontant à l'ère Jo-seon. Elle était utilisée par la noblesse pour indiquer le rang ou pour appeler les serviteurs, illus-trant une hiérarchie implicite entre dominants et subordonnés³⁷. Aujourd'hui, cette interjection est fréquemment employée sur un mode ironique pour signifier "finissons-en" ou "tais-toi"³⁷. Cette stratification à la fois référentielle et sémantique est déjà particulièrement difficile à traduire en albanais pour un traducteur humain, et d'autant plus complexe à interpréter pour un système de NMT.

La chanson *UGH!* exige ainsi, de la part d'un système NMT, une capacité à décoder à la fois des effets stylistiques complexes, une forte ambiguïté lexicale et un registre émotionnel oscillant entre ironie, dénonciation et explosion cathartique. Tous ces éléments contribuent à la difficulté de restituer fidèlement le sens et la puissance du morceau en albanais.

### 5.4.4 The Truth Untold

*The Truth Untold*, interprétée exclusivement par la vocal line du groupe (Jung Kook, Jimin, V et Jin), met en valeur les timbres vocaux distincts de chaque membre. En déployant une intensité émotionnelle remarquable, cette ballade dévoile une interprétation empreinte de mé-lancolie, traduisant une profonde vulnérabilité dans les paroles. La chanson évoque l'isolement d'un personnage décrit comme un "monstre" mal dans sa peau mais épris d'amour, et explore les thèmes de la douleur, du rejet et de l'amour non réciproque. Le locuteur, dissimulé derrière un "masque", redoute de révéler ses blessures intérieures à l'être aimé, tout en restant habité par un désir irrépressible ("*But I still want you*").

Le texte se déploie en fragments lyriques, parfois elliptiques, qui privilégient la symbolique : *garden, blue flower, sandcastle, monster*. Il est notamment composé de quelques syntagmes nominaux isolés, où le sujet ou le verbe sont parfois absents, et où les pronoms (*you, me*)
manquent fréquemment de référents explicites. La charge sémantique repose ainsi sur des
images, dont la restitution de la force émotionnelle sera déterminante dans la langue cible pour
garantir la compréhension des paroles. Contrairement à "MIC Drop" et "UGH!", la plupart des
segments sont plus courts et il y a peu de références ou de jeu de mots. Les segments suivants
représentent les spécificités linguistiques et émotionnelles de la chanson :

— "Full of loneliness / This garden bloomed" : métaphore d'auto-enfermement dans une construction fragile et éphémère.

— "I bind myself in this sandcastle" : jeu de mots métaphorique entre *I bind myself* et *sandcastle*, suggérant à la fois l'attachement volontaire et la fragilité de la construction affective, symbolisant la précarité du refuge émotionnel.

— "Don't smile to me / Light on me" : phrases elliptiques sans sujet explicite.

— "There's no name you can call me" : évocation puissante d'un effacement identitaire. L'absence du sujet "I", à la place il y a There's, rendrait la tâche de la TA difficile.

— "I can't show you a ruined part of myself" : expression directe de la honte et du rejet de soi, difficile à retranscrire sans perdre la subtilité de "ruined part", qui implique à la fois une dimension physique et imaginaire.

— "Because I'm a monster" : figure de disqualification violente de soi. En albanais, la traduction de "monster" peut paraître trop littérale ou brutale.

5.4.5 Magic Shop

BTS a écrit spécialement cette chanson pour sa fanbase et elle est interprétée par l'en-
semble du groupe. Selon une enquête menée en 2020 par le portail Kpopped! auprès d'ARMY
singapouriens et malaisiens, 77,7% des répondants ont désigné ce titre comme leur "feel-good
song" préférée<fnref n="38" />. La chanson délivre un message de réconfort, d'encouragement et d'espoir,
invitant les fans à trouver en soi un espace intérieur de sécurité émotionnelle, le Magic Shop.
Cette métaphore désigne un refuge psychologique où la douleur peut être transformée en force.
Portée par des paroles sincères, elle incarne la volonté de BTS d'offrir un soutien émotionnel
constant à l'ARMY.

De toutes les chansons, *Magic Shop* est celle qui a la plus mauvaise segmentation et le plus bas nombre de segments. Les phrases sont courtes et plusieurs segments se répètent. Cependant, l'analyse de la chanson par un système de NMT se heurte à quelques défis linguistiques. Le premier concerne l'absence ou l'irrégularité de la ponctuation dans de nombreux segments (par exemple "*the greed that was my weapon instead chocked me and became my leash*"), ce qui empêche le système de déterminer clairement les frontières syntaxiques des phrases. Par ailleurs, les métaphores récurrentes telles que *Magic Shop* ou *galaxy* requièrent une interprétation métaphorique, souvent hors de portée des modèles NMT classiques. De plus, la

<footnote n="38">38. https://youtu.be/jmEeChLYfkk?si=zFvhO-53zillh-zc, consulté le 9 juillet 2025</footnote>
coexistence de temps verbaux dans une même unité syntaxique (passé/présent/futur), comme
dans "You gave me the best of me, so you'll give you the best of you", ainsi que la structure
pronominale complexe de certaines phrases : "All of our answers are in here where you found
it" ou "you gave me the best of me, so you'll give you the best of you" génèrent des ambiguïtés
sémantiques susceptibles de provoquer des incohérences dans la langue cible. Voici quelques
segments de ce morceau qui représentent des défis pour la NMT :

— "Magic Shop" : métaphore centrale désignant un lieu intérieur de sécurité émotionnelle.

— "I do believe your galaxy" / "Look up to that galaxy" : le mot "galaxy" fonctionne ici comme une métaphore représentant l'étendue de l'ARMY, comparée à l'immensité d'une galaxie.

— "the greed that was my weapon instead chocked me and became my leash" : l'absence de ponctuation rendra la traduction difficile.

— "You gave me the best of me, so you'll give you the best of you" : construction jouant sur la re-dondance pour souligner le processus d'auto-acceptation. Tout comme l'ARMY a offert le meilleur à BTS, à savoir son soutien infaillible, les membres du groupe invitent les fans à faire preuve du même engagement envers eux-mêmes.

— "*So show me (I'll show you)*" : ligne consistant à instaurer un dialogue affectif entre BTS et l'ARMY en passant par la répétition, illustrant la réciprocité et la confiance.

5.5 Évaluation humaine

Le premier axe porte sur la Q1, à savoir sur la qualité des sous-titres traduit automatiquement en albanais (§7.1). Elle a été effectuée par des traducteurs professionnels maîtrisant la combinaison linguistique anglais>albanais (EN>SQ). Dans un premier temps, les évaluateurs ont évalué la fluidité et la fidélité de la NMT en albanais. Puis, dans un second temps, ils ont fait une annotation d'erreurs.

Le second axe (Q2 et Q3) se penche sur la compréhension globale des sous-titres proposés par YouTube des chansons de BTS et aux émotions qu'ils génèrent chez les internautes albanophones. Il vise à évaluer à la fois la compréhension des messages véhiculés dans les chansons, les émotions ressenties, ainsi que leur éventuelle envie d'écouter davantage des chansons du groupe avec des sous-titres.

5.5.1 Évaluation humaine de la qualité de la NMT (Q1)

5.5.1.1 Fluidité et fidélité

En nous appuyant sur des études récentes portant sur la qualité en NMT (Macken et al., 2020), deux critères essentiels sont régulièrement mis en avant pour évaluer la qualité : la fluidité et la fidélité. Pour rappel, voici les définitions données des deux critères d'évaluation dans l'étude de Castilho et al. (2018) :
« Adequacy or accuracy is the extent to which the translation transfers the meaning of the source-language unit into the target language », c'est-à-dire que la fidélité est le degré de conservation du sens de la langue source dans la traduction en langue cible.

« Fluidity is the extent to which the translation follows the rules and norms of the target-language (regardless of the source or input text) », à savoir que la fluidité désigne si la traduction respecte les règles et les normes de la langue cible, indépendamment du texte source.

Ces deux critères sont largement utilisés dans les évaluations humaines de la traduction automatique, car ils sont également complémentaires : une traduction fidèle mais inintelligible, ou fluide mais infidèle, ne saurait être considérée comme satisfaisante d'un point de vue communicatif (Castilho et al., 2018). Notre objectif, ici, était de mesurer l'intelligibilité des sous-titres, plutôt que de relever des fautes linguistiques ou sémantiques.

Pour évaluer ces deux critères, nous avons décidé d'utiliser l'échelle de Likert à 5 points, telle qu'employée par le Workshop on Machine Translation (Koehn et Monz, 2006). Cette échelle permet aux évaluateurs d'attribuer un score à chaque segment des sous-titres, selon le niveau de fluidité et de fidélité perçu, comme suit :

<table><thead><tr><td>Score</td><td>Fluency (Fluidité)</td><td>Adequacy (Fidélité)</td></tr></thead><tbody><tr><td>5</td><td>Flawless (Parfaite)</td><td>All meaning (Tout le sens)</td></tr><tr><td>4</td><td>Good (Bonne)</td><td>Most meaning (Majeure partie du sens)</td></tr><tr><td>3</td><td>Non-native (Moyenne / Peu naturelle)</td><td>Much meaning (Grande partie du sens)</td></tr><tr><td>2</td><td>Disfluent (Faible / Sens partiel)</td><td>Little meaning (Peu de sens)</td></tr><tr><td>1</td><td>Incomprehensible (Incompréhensible)</td><td>None (Aucun sens)</td></tr></tbody></table>

Utilisée dans de nombreuses études en linguistique appliquée, en psychologie et en évaluation de la traduction automatique (Castilho et al., 2018), l'échelle de Likert est reconnue pour sa fiabilité et sa reproductibilité dans le cadre des évaluations humaines. Sur le plan méthodologique, elle permet une mesure graduelle et structurée du jugement, tout en offrant à l'évaluant la possibilité de nuancer son appréciation au-delà du simple binaire "correct/incorrect" ou "compréhensible/incompréhensible". De plus, elle permet de générer des données exploitables dans le cadre d'analyses statistiques comparatives, tout en conservant la richesse du jugement subjectif propre aux évaluateurs humains.

### 5.5.1.2 Analyse d'erreurs : Multidimensional Quality Metrics (MQM)
La deuxième partie du premier axe de notre évaluation porte sur l'annotation d'erreurs via la méthode MQM <fnref n="39" /> (Lommel et al., 2014; Lommel et al., 2024). Cette dernière a largement été utilisée dans l'évaluation des traductions des systèmes de TA et elle propose une taxonomie structurée permettant de classer les erreurs en fonction de leur nature et de leur gravité. Les juges devaient annoter les erreurs par segment selon le modèle de notation MQM 1.0 comportant les catégories suivantes :

**— Fidélité :**

* Ajout : ajout d'un contenu inexistant dans le texte source

* Contresens : mauvaise traduction du contenu original

* Omission : absence d'un élément présent dans le texte source

* Non traduit : segment non traduit ou laissé en anglais

**— Fluidité :**

* Grammaire : erreurs dans la morphosyntaxe de la langue cible

* Registre : niveau de langue inapproprié au contexte

* Incohérence : variations injustifiées dans le style ou le vocabulaire

* Orthographe : fautes d'orthographe ou graphies incorrectes

* Typographie : usage incorrect de la ponctuation, des majuscules ou des espaces

* Inintelligible : segment rendu incompréhensible

**— Conventions locales :** Respect des normes propres à la langue cible (ponctuation, date, etc.)

**— Style :** Style inapproprié, mal adapté au genre ou à la langue cible

**— Terminologie :** Erreurs liées à la mauvaise utilisation ou à l'absence de terminologie spécifique (expressions idiomatiques, références culturelles, néologismes, etc.)

Le modèle MQM utilisé est celui de notation linéaire (Linear Raw Scoring Model) qui permet de calculer un score linéaire brut, en déterminant la proportion du segment évalué contenant des erreurs, puis en soustrayant cette valeur de 100 afin d'obtenir un score représentant directement le taux d'erreurs du segment évalué (Lommel et al., 2024).

### 5.5.1.3 Déroulement de l'évaluation humaine et inter-accord

Pour l'évaluation des deux volets de notre étude, les trois juges ont reçu un dossier appelé *Evaluation Folder* (cf. Annexes) contenant :

**— 4 fichiers Excel d'évaluation, un par chanson, dans l'ordre suivant :**

1. *MIC Drop*, 2. *UGH!*, 3. *The Truth Untold* et 4. *Magic Shop* (Annexes E.1, E.2, E.3 et E.4).

Chaque fichier était composé de trois onglets :

*Fluency* (Annexe F.1), *Adequacy* (Annexe F.2) et *Error Annotation* (Annexe F.3).

**— Un fichier pdf avec des consignes méthodologiques pour les juges (Annexe F.4)**

<footnote n="39">39. https://web.archive.org/web/20211216145216/http://www.qt21.eu/mqm-definition/definition-2015-12-30.html, consulté le 1 février 2025</footnote>
— Un fichier *pdf* apportant une analyse lexicale, terminologique et référentielle pour chacune des chansons (Annexe F.5).

Les traducteurs ont d'abord pris connaissance des consignes méthodologiques dans le fichier GuidelinesForEvaluators.pdf (Annexe F.4) avant de procéder à l'évaluation de la qualité des sous-titres, dans l'ordre indiqué par chanson et par phrase. Les vidéos proviennent de quatre chaînes YouTube différentes, dont l'une est celle de HYBE LABELS. Les sous-titres extraits en anglais et en albanais ont été segmentés en respectant la longueur de chaque ligne telle qu'affichée dans le sous-titrage YouTube. Le contexte et la terminologie propres à chaque chanson étaient précisés dans le fichier Context&Terminology.pdf (Annexe F.5). Pour une meilleure mise en contexte, il a été recommandé aux juges d'écouter les chansons sur YouTube avec le sous-titrage automatique en albanais afin de les contextualiser, bien que cela n'était pas obligatoire.

Dans l'onglet *Fluency* (Annexe F.1) des fichiers Excel, les juges ont évalué la fluidité en se basant uniquement sur les sous-titres extraits en albanais comme dans illustré dans la Figure 10.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 10 – Capture d'écran de l'échelle Likert pour l'évaluation de la fluidité (exemple *MIC Drop*)</figcaption></figure>

En revanche dans l'onglet *Adequacy* (Annexe F.2) pour la fidélité, l'évaluation s'est appuyée sur une comparaison entre les sous-titres humains anglais (langue pivot) et les sous-titres générés automatiquement en albanais (langue cible) comme dans la Figure 11.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 11 – Capture d'écran de l'échelle Likert pour l'évaluation de la fidélité (exemple *MIC Drop*)</figcaption></figure>

Quant à l'annotation des erreurs (Annexe F.3), elle s'est également effectuée sur les corpus bilingues anglais-albanais, la première étant la langue source et la seconde la langue cible. Pour chaque chanson, cette annotation a été réalisée dans le même fichier Excel que celui utilisé pour l'évaluation de la qualité (*Fluency* et *Adequacy*), mais dans un onglet distinct intitulé *Error Annotation* (Figure 12).
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 12 – Capture d'écran de l'annotation des erreurs avec la méthode MQM (exemple *MIC Drop*)</figcaption></figure>

Pour chaque erreur repérée, les juges devaient indiquer le type et la gravité de l'erreur, selon les catégories suivantes : mineure, majeure ou critique. Toute erreur annotée entraînait une pénalité (penalty). La somme des pénalités attribuées à l'ensemble des segments permettait de générer un score global d'erreur pour chaque chanson, le raw score (Tableau 12).

### 5.5.1.4 Participants-juges

L'évaluation a été réalisée par trois juges professionnels, tous des traducteurs professionnels expérimentés maîtrisant parfaitement l'anglais et de langue maternelle albanaise, et la combinaison linguistique anglais > albanais. Le choix d'un nombre impair de juges visait à faciliter l'analyse des résultats en cas de divergence et à permettre la mesure du score Kappa (§6.1.1.2).

## 5.5.2 Évaluation par les internautes (Q2 et Q3)

### 5.5.2.1 Évaluation des émotions et de la compréhensibilité subjective des sous-titres

Afin de mieux appréhender la réception des sous-titres générés automatiquement en albanais du point de vue des utilisateurs finaux (Q2 et Q3), une évaluation des émotions et de la réception des sous-titres en albanais a été conçue sous la forme d'un sondage en ligne, diffusé via la plateforme Qualtrics<fnref n="40" />, spécialisée dans les enquêtes en sciences humaines et sociales. Cette évaluation visait à examiner trois dimensions essentielles : la compréhension subjective des sous-titres, l'intensité des émotions ressenties, ainsi que le potentiel d'engagement des répondants.

Notre démarche s'inscrit dans une approche réaliste et contextuelle, fondée sur les modes de découverte habituels des vidéos sur YouTube. En effet, la visibilité algorithmique et les recommandations interpersonnelles sont deux mécanismes majeurs dans la découvrabilité de contenus (OIF, 2021) sur cette plateforme. Nous avons donc structuré notre protocole en deux scénarios distincts de découverte et deux groupes :

* *Scénario algorithmique* (Groupe 1) : les participants ont été exposés aux chansons de BTS sans aucune information contextuelle préalable, simulant ainsi une recommandation

<footnote n="40">40. https://www.qualtrics.com/fr/</footnote>
purement algorithmique. Le sondage Qualtrics ne contenait aucun contexte sur le groupe
ou leurs chansons, permettant de recueillir une réaction émotionnelle non influencée.

* *Scénario recommandé* (Groupe 2) : les participants ont été placés dans une situation où une tierce personne – un fan ou une connaissance – leur aurait parlé de BTS. Dans ce cas de figure, le questionnaire Qualtrics incluait une introduction contextualisée présentant le parcours du groupe (ses débuts, ses difficultés, ses accomplissements), dans un style proche d'un discours de fan. Chaque écoute était précédée d'un contexte explicatif spécifique à la chanson concernée.

Par ailleurs, afin d'évaluer l'impact du sous-titrage en langue cible sur les émotions, nous avons retenu deux scénarios linguistiques : une première écoute sans sous-titres, suivie d'une deuxième écoute avec sous-titres pour chacun des groupes. Pour chaque condition expérimentale, un groupe de trois participants a été constitué, soit un total de six répondants. Cette configuration permet une comparaison initiale entre les deux types de découverte, tout en reflétant des situations courantes d'usage sur YouTube chez des internautes non familiers avec la langue source des chansons de BTS (le coréen).

5.5.2.2 Déroulement de l'évaluation par les internautes

Dans les deux scénarios, l'écoute des chansons s'est déroulée sur ordinateur, les sous-
titres automatiques en albanais sur YouTube n'étant pas disponibles sur les smartphones.
Chaque participant a été invité à faire deux écoutes pour chaque chanson : une première
écoute sans ST/NMT (Écoute sans ST), puis une seconde écoute avec le ST/NMT en alba-
nais (Écoute avec ST). Pour mesurer l'intensité des affects subjectifs dans les deux cas de fi-
gure, nous avons choisi un outil reconnu en psychologie émotionnelle : *Geneva Emotion Wheel*
(GEW) <fnref n="41" /> (Figure 13).

<footnote n="41">41. https://www.unige.ch/cisa/gew/, consulté le 16 février 2025</footnote>
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 13 – Geneva Emotion Wheel en français Version 3.0 (capture d'écran du 30 juin 2025).</figcaption></figure>

Afin de permettre une évaluation de l'intensité émotionnelle sur Qualtrics, nous avons trans-
posé l'intensité de la GEW en échelle PANAS (Positive and Negative Affect Schedule), un autre
outil qui mesure l'affectivité et les valences (Watson et al., 1988). Les participants ont ainsi noté
chaque émotion perçue en utilisant la gradation de la GEW (1 à 5), mais selon la disposition et
les valeurs PANAS : 1=pas du tout, 2=un peu, 3=modérément, 4=assez, 5=beaucoup.

À l'issue de la première écoute (Écoute sans ST), les participants devaient identifier l'émo-
tion ou les émotions ressenties parmi les 20 proposées par la GEW, puis indiquer l'intensité
de chacune sur une échelle de 1 à 5. Lors de la seconde écoute (Écoute avec ST), ils répon-
daient d'abord à une question fermée portant sur la compréhension globale des sous-titres
de la chanson écoutée. Les réponses étaient recueillies à l'aide d'une échelle de Likert allant
de 1 à 5 : 1-pas du tout, 2-un peu, 3-moyennement, 4-suffisamment, et 5-oui, entièrement. Ils
procédaient ensuite à une deuxième évaluation émotionnelle, identique à la première.

Compte tenu de l'impact émotionnel des chansons de BTS et de la manière dont la com-
préhension des paroles peut renforcer cette expérience (Rini et al., 2024), nous avons mesuré
à la fois l'apport émotionnel global entre les deux écoutes (différence entre les scores d'écoute
avec ST et d'écoute sans ST) et leur variation relative (en pourcentage). Cette analyse nous
a permis d'évaluer l'apport émotionnel des sous-titres automatiques dans les deux configu-
rations : le scénario algorithmique (Groupe 1) et le scénario recommandé (Groupe 2). Cette
approche croisée visait à mieux saisir l'effet de la compréhension des sous-titres sur la récep-
tion émotionnelle.

Enfin, trois questions fermées visaient à évaluer le rôle des sous-titres dans la création d'un
lien émotionnel entre le contenu musical et les participants. Elles portaient plus précisément sur
la capacité des sous-titres à : (1) faciliter la compréhension globale des émotions véhiculées par les chansons, (2) favoriser une connexion émotionnelle avec les morceaux étudiés, et (3) susciter l'envie d'écouter davantage le groupe. Les réponses étaient proposées sous la forme d'une échelle de Likert de 1 à 5 : « non », « plutôt non que oui », « moyennement », « plutôt oui que non » et « oui ». Cette gradation a permis de saisir avec finesse l'appréciation subjective des participants quant à l'impact émotionnel des sous-titres automatiques.

Pour clore l'expérience, et dans la mesure où le répertoire musical de BTS couvre une grande diversité aux styles et registres contrastés, trois autres chansons ont été proposées à l'écoute sans sous-titres. À l'issue de chaque écoute, nous avons cherché à déterminer si les participants auraient souhaité disposer de sous-titres en albanais. Les réponses ont été recueillies selon une échelle de Likert de 1 à 3 : 1-Non, 2-Même si je peux écouter la chanson sans sous-titres, j'aurais voulu en avoir, 3-Oui.

## 5.6 Conclusion

Cette méthodologie en deux volets, articulant évaluation humaine experte et réception utilisateur, permet d'aborder de manière nuancée la question de la qualité et de l'impact émotionnel des sous-titres automatiques générés par la NMT sur YouTube. En mobilisant à la fois des critères rigoureux issus du domaine de la traduction (fluidité, fidélité, annotation MQM), et des outils issus de la psychologie émotionnelle (Geneva Emotion Wheel), notre approche vise à explorer non seulement la performance linguistique du système GNMT, mais aussi sa capacité à transmettre les messages et l'univers affectif propres à BTS auprès d'un public albanophone.

L'intégration de chansons aux profils stylistiques variés dans le corpus permet de tester la GNMT face à différents niveaux de complexité textuelle. Par ailleurs, le protocole expérimental, reposant sur une double écoute (avec et sans sous-titres), offre une évaluation comparative des effets émotionnels induits par les sous-titres. Enfin, le recours à deux modalités de découverte des contenus – algorithmique et recommandée – permet de mieux contextualiser l'expérience utilisateur, en reproduisant les parcours typiques de découvrabilité sur YouTube.

Dans l'ensemble, notre démarche vise à dépasser une simple évaluation technique pour interroger les enjeux sociolinguistiques et culturels liés à l'accessibilité de la K-pop à travers la TA, en particulier dans le cas de langues minoritaires comme l'albanais. Les résultats issus de cette double évaluation permettront, dans la section suivante, de formuler des observations sur la qualité des sous-titres générés par YouTube, ainsi que sur leur capacité à favoriser une expérience à la fois émotionnelle et linguistique. Ils offriront également des pistes de réflexion sur leur rôle dans la découverte et l'appropriation de l'univers de BTS et de la K-pop.