Phraséotraduction dans un corpus parallèle
médical spécialisé (FR-AR) sur le Covid-19

*Translation of Phraseology in a Medical Parallel Corpus (FR-AR) on Covid-19*

Ola Elghamry Sabae et Olivier Kraif

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

OpenEdition
Journals

Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/ilcea/22002

DOI : 10.4000/137vq

ISSN : 2101-0609

Éditeur

UGA Éditions/Université Grenoble Alpes

Édition imprimée

ISBN : 978-2-37747-527-8

ISSN : 1639-6073

Référence électronique

Ola Elghamry Sabae et Olivier Kraif, « Phraséotraduction dans un corpus parallèle médical spécialisé (FR-AR) sur le Covid-19 », *ILCEA* [En ligne], 57 | 2025, mis en ligne le 31 janvier 2025, consulté le 17 octobre 2025. URL : http://journals.openedition.org/ilcea/22002 ; DOI : https://doi.org/10.4000/137vq

Ce document a été généré automatiquement le 17 octobre 2025.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
# Phraséotraduction dans un corpus parallèle médical spécialisé (FR-AR) sur le Covid-19

## Translation of Phraseology in a Medical Parallel Corpus (FR-AR) on Covid-19

Ola Elghamry Sabae et Olivier Kraif

## 1. Introduction

> Certes, les diplômés en traduction spécialisée ont pu se reconvertir dans le domaine médical, mais il leur manquait l'expérience et le bagage cognitif nécessaires à la réalisation d'une traduction de qualité. (2020 : 14)

<footnote n="1">1. Survenue en 2020, la pandémie de Covid-19 a touché plusieurs secteurs professionnels, en particulier les services de santé. Ceci a nécessité un engagement et un partage d'informations au niveau mondial pour surmonter la crise et endiguer la pandémie. Il y a ainsi eu une forte demande et un mouvement sans précédent de traduction médicale multilingue, surtout à travers les canaux des ONG et d'organisations internationales, et en premier lieu de l'Organisation mondiale de la Santé (OMS). La traduction médicale a ainsi connu un grand essor lors de la pandémie de Covid-19. Ce besoin a mis en relief, d'une part, l'importance de la traduction médicale, et d'autre part, le manque de traducteurs bien formés dans ce domaine. Comme Guidère le souligne :</footnote>

<footnote n="2">2. Notons que ce manque de traducteurs qualifiés peut engendrer des erreurs fatales² touchant la vie des êtres humains, comme le montrent plusieurs travaux évaluant l'erreur en traduction médicale et son impact (Flores et al., 2003 ; Boylen, Cherian, Gill, Leslie & Wilson, 2020). Même au niveau monolingue, Jérôme Cros, anesthésiste et auteur d'un guide de phraséologie médicale, note que « l'erreur humaine est la 3ᵉ cause de mortalité et parmi ces erreurs figurent les erreurs de communications » (France 3 Nouvelle-Aquitaine, 2018).</footnote>

<footnote n="3">3. Nous considérons que ce « bagage cognitif », pour emprunter l'expression de Guidère, peut être constitué à partir de corpus électroniques spécialisés. Initiée dans les</footnote>
années 1990 grâce aux travaux de Baker (1998), l'utilisation des corpus à des fins traductologiques s'est développée les vingt dernières années, ouvrant ainsi la voie à des recherches sur l'exploitation des corpus pour la formation en traduction (Kübler, 2011 ; Kübler, Mestivier & Pecman, 2018) ; Frérot & Pecman, 2021). La traductologie de corpus, fruit de la rencontre entre linguistique de corpus et traductologie, se donne comme objectif « d'analyser et de décrire les textes traduits en vue d'assister le traducteur dans son travail (développement d'outils d'aide à la traduction) et le futur traducteur en formation dans son apprentissage » (Loock, 2016 : 47).

4

Parmi les difficultés rencontrées par les traducteurs, nous nous intéressons particulièrement à la phraséologie. Le traducteur doit en un premier temps identifier les unités phraséologiques, en saisir le sens, et enfin, trouver l'équivalent dans la langue cible, sans commettre d'erreurs, tout en évitant le calque. L'importance de l'étude de la phraséologie dans une perspective traductionnelle est soulignée par Mejri (2011), Pecman (2005) et Sułkowska (2016, 2019). Pecman résume ainsi les enjeux de la traduction de la phraséologie : « faire passer un contenu, avec toute sa charge connotative et dénotative, dans une langue cible en accord avec la structure spécifique de celle-ci » (2005 : 9).

5

Nous proposons d'appréhender la phraséotraduction FR-AR dans un corpus médical constitué à partir de sites de référence (cf. section 3) couvrant la thématique du Covid-19. L'objectif final est de repérer et d'analyser la phraséologie, en particulier les collocations verbales en français et en arabe, en vue de contribuer à la description linguistique d'une part, et d'autre part d'aider à la formation des traducteurs et interprètes en leur fournissant des études contrastives dans un domaine aussi important que la médecine. Nous nous intéressons au fonctionnement du verbe qui, dans les textes spécialisés, mérite une attention particulière, car il est souvent le parent « pauvre » (Sánchez-Cárdenas & Frérot, 2021) des dictionnaires spécialisés, bases de données terminologiques et autres glossaires à disposition du traducteur, notamment en terminologie (où prévaut l'analyse des syntagmes nominaux) (L'Homme, 2012 ; Kübler & Frérot, 2003 ; Wandji, 2014).

6

Hormis l'analyse linguistique et traductionnelle des séquences repérées, plusieurs questions se posent : y a-t-il une phraséologie spécifique à la langue médicale, ou appartient-elle au domaine scientifique en général (ce que Tutin (2014) nomme LST pour Lexique scientifique transdisciplinaire) ? Observe-t-on des variations dans la traduction de cette phraséologie en fonction des genres textuels (article, rapport, communiqué de presse, etc.) ? Dans une perspective traductionnelle, les collocations françaises ont-elles des équivalents en arabe sous forme de collocations ? Et quel degré de symétrie trouve-t-on entre ces collocations aux niveaux lexical, syntaxique et sémantique ?

7

Pour répondre à ces questions, nous adoptons une approche guidée par corpus (*corpus driven*) grâce aux méthodes de la linguistique outillée, mettant en œuvre des outils développés au Lidilem adaptés à chaque étape de la recherche. Nous présenterons tout d'abord les notions théoriques sous-tendant notre recherche. Nous détaillerons, ensuite, l'étape de la constitution du corpus et la présentation des outils mis en œuvre pour son traitement. Puis, nous présenterons l'outil d'analyse et les résultats obtenus. Enfin, nous terminerons par les conclusions tirées à partir de ces analyses ainsi que les perspectives de la recherche.
## 2. La phraséotraduction du français vers l'arabe

8 Dans notre démarche contrastive, certains phénomènes formulés avec des termes français (p. ex. *verbe support*) trouvent leurs équivalents avec des phénomènes spécifiques de l'arabe, formulés selon la terminologie arabe. Les concepts centraux de la phraséologie, néanmoins, tels que le concept de *collocation*, sont définis indépendamment de telle ou telle langue, et seront ici décrits avec des termes français.

### 2.1. Les collocations générales

9 La phraséologie au sens large concerne « toute unité polylexicale dont les constituants entretiennent une relation contrainte sur l'axe syntagmatique » selon Bolly (2011 : 27). Considérant cette contrainte en termes de figement sur un continuum allant des expressions libres aux expressions figées, les collocations se situent au milieu de ces deux antipodes.

10 De la diversité des définitions données au phénomène collocatif (Clas, 1994 ; Mejri, 2011 ; Mel'čuk, 1998), on peut retenir les critères de restriction et de transparence. Selon Clas (1994), une affinité de sens naît de la combinaison des mots créant ainsi une restriction ; il naît une « confraternité sémantique » qui les distingue des expressions libres, tout en restant transparentes au niveau du sens, un trait qui les distingue souvent des expressions figées. Dans leur esquisse de typologie du phénomène collocatif, Tutin et Grossman (2002) identifient des relations sémantiques, comme la quantification ou l'intensité, ainsi que certains procédés stylistiques comme la comparaison, la métonymie et la métaphore donnant lieu à des collocations imagées.

### 2.2. Les collocations verbales et la typologie de verbes

11 Nous avons choisi d'aborder les collocations verbales, que Deschamps définit ainsi :

> Quand nous parlons de collocation verbale, nous entendons une combinaison non libre constituée d'une base (N = terme), choisie librement et d'un collocatif (v. support) qui permet d'attribuer un sens spécifique à l'expression et/ou de l'encadrer. (2015 : 15)

12 Dans une approche intitulée *Théorie communicative de la terminologie*³ (TCT), en se basant sur la fonction discursive, la morphologie, la syntaxe et la relation entre les verbes et les autres unités terminologiques, Lorente (2002) établit la typologie suivante : *verbes discursifs, verbes connecteurs, verbes phraséologiques et verbes terminologiques*. Nous nous intéressons ici particulièrement aux deux derniers types. La distinction s'opère entre les deux au niveau des relations qu'entretient le verbe avec ses arguments, et au niveau sémantique. Les *verbes phraséologiques* sont utilisés dans des contextes spécialisés sans changer leur sens initial, tandis que les *verbes terminologiques* sont des « verbes porteurs de connaissances spécifiques » ayant un sens exclusif au contexte spécialisé⁴.

### 2.3. Les collocations spécialisées

13 L'Homme (1998) distingue deux types de collocations : générales et spécialisées, appelées *combinaisons lexicales spécialisées (CLS)*. Les CLS se caractérisent par 1) leur caractère conventionnel au sein d'une communauté de spécialistes ; 2) la forme des
groupements : elles sont composées de deux lexèmes, avec une base nominale impliquant un terme spécialisé ; 3) la compositionalité des relations syntaxiques : le sens global est porté par le terme spécialisé, cependant, des exceptions existent ; et 4) la généralisation des bases ou mots-clés : elles peuvent être appliquées à plusieurs termes similaires. Par exemple, on trouve en médecine des collocations parallèles comme (la maladie | l'artériopathie | le diabète) + s'aggrave.

## 2.4. Lexique scientifique transdisciplinaire (LST)

14

Concernant les écrits scientifiques en particulier, Tutin (2007) a identifié une catégorie spéciale qu'elle nomme le *Lexique scientifique transdisciplinaire* (LST), concernant des phrasèmes propres aux écrits scientifiques mais qui traversent les disciplines. Il s'agit de séquences polylexicales conventionnelles qui renvoient au discours scientifique et non à la terminologie spécialisée. Elles participent au marquage de l'appartenance du scripteur à sa communauté scientifique. Tutin (2014) dresse une typologie des séquences polylexicales du LST en se référant aux fonctions qu'elles remplissent : référentielle, discursive, interpersonnelle. Elle y inclut ce qu'elle nomme les routines sémantico-rhétoriques.

## 2.5. Phraséotraduction français-arabe

15

Sułkowska introduit le terme de *phraséotraduction* pour cristalliser une nouvelle discipline qu'elle définit comme un « domaine spécialisé [...] qui devrait se situer à la croisée de la phraséologie, de la traduction, des études contrastives et de la phraséodidactique » (2016 : 45).

16

Si les recherches en phraséologie contrastive sont encore récentes, nous soulignons le manque d'étude autour de la phraséotraduction entre arabe et français. Ces deux langues appartiennent à deux familles tout à fait distinctes, notamment sur le plan alphabétique, ce qui rend la recherche de correspondances encore plus complexe. Néanmoins, nous notons que l'intérêt porté aux analyses en phraséologie bilingue arabe-français va croissant, participant au développement de ce domaine. Par exemple, Al-Shams et Shubbar (2019) et Ouerhani (2022) s'intéressent aux traductions variables des collocations présentes dans le Coran. Elkhamissy (2023), pour sa part, établit une analyse contrastive des locutions verbales figées en arabe et en français. Sfar (2009, 2013) étudie le phénomène collocationnel en se basant sur des corpus parallèles dans différents domaines de spécialité. À notre connaissance, il n'y a pas d'études phraséologiques concernant les collocations en domaine médical pour le couple arabe-français⁵.

17

Dans le but de contribuer à ce champ de recherche en évolution, nous avons constitué un corpus parallèle spécialisé dans le domaine médical, afin d'étudier les manifestations des collocations verbales et établir une typologie du degré de spécialisation de celles-ci.

## 3. Constitution du corpus

18

Comme Garric et Longhi (2012 : 6), nous abordons la notion de corpus sous l'angle de la variation, et nous y voyons « une construction, potentiellement hétérogène et donc
évolutive, destinée à analyser certains fonctionnements linguistiques non identifiables en son absence parce qu'ils relèvent de la variété ».

19

Devant la difficulté à trouver un corpus déjà disponible pour entreprendre cette analyse, nous avons dû constituer un corpus parallèle FR-AR spécialisé en domaine médical, notamment sur le sujet du Covid-19.

20

Notre corpus est un corpus écrit, spécialisé, bilingue et parallèle. Par « corpus parallèle », nous entendons « un ensemble de textes accompagnés de leurs traductions dans une autre langue » (Kraif, 2016 : 14). Le corpus se compose de deux sous-corpus, qu'on peut distinguer à différents niveaux : la source, le mode de collecte, et le genre, tout en ayant en commun le thème traité, à savoir le Covid-19, et la période (les textes s'échelonnent de 2020 à 2023). La principale distinction s'opère au niveau de la source : le premier sous-corpus, que nous nommerons OMS, est composé de textes directement issus du site de l'OMS ; le deuxième sous-corpus, que nous nommerons IRIS, est issu du dépôt international de partage de données de l'OMS, *International Repository for Information Sharing*.

## 3.1. Constitution du sous-corpus OMS

21

La première étape a consisté à télécharger un corpus à partir du site de l'OMS. Nous avons effectué une aspiration des corpus parallèles avec PCP⁶ (Perl Corpus Processor), un outil à base de regex (Kraif, 2018), en nous basant sur les mots-clés Covid-19 ou coronavirus. L'outil a besoin de quatre principaux paramètres pour aspirer le corpus désiré : une URL de départ, un pattern définissant les URL à parcourir de lien en lien, un pattern définissant les pages à enregistrer, et un pattern permettant de définir la forme du lien entre les deux versions française et arabe (hyperlien ou transformation d'URL⁷). Une session de crawling⁸ permet d'obtenir des pages en français et leurs équivalents en arabe, ainsi que des fichiers comportant les métadonnées des pages enregistrées. En l'absence d'indications précises sur les auteurs ou sur les traducteurs, celles-ci se résument au titre, à l'URL et à la date de publication. Il faut noter que la mention de la langue source ne fait pas partie des métadonnées. Comme le reconnaît le directeur de l'OMS dans un rapport de 2019 sur le multilinguisme⁹, « les Bureaux de l'OMS ont la possibilité de publier dans n'importe quelle langue officielle. Dans la pratique, toutefois, l'anglais est la langue source de la plupart des publications, la traduction étant effectuée lorsque le financement est assuré » (p. 2). On considérera donc que les articles français et arabes sont le plus souvent traduits d'un même texte anglais : le parallélisme du corpus est un parallélisme au sens large, par transitivité.

22

La deuxième étape a consisté à filtrer le résultat issu de la première (600 fichiers et leurs traductions), afin de ne retenir que les documents pertinents. Cette étape a été chronophage mais essentielle, car il y avait du bruit dans les résultats. Dans notre cas, nous avons repéré deux formes de bruit dans les fichiers obtenus par le crawling avec PCP :

* Bruit technique : résultant d'erreurs techniques liées à la phase d'aspiration automatique ;

* Bruit thématique : concernant des textes hors domaine médical et hors de la thématique du Covid.

23

Le filtrage du premier type de bruit était plus simple, lié à des erreurs formelles faciles à traiter : fichiers qui doublonnent, fichiers en langue française sans équivalents en arabe (11 fichiers), ou fichiers datant d'avant 2020. Le filtrage thématique s'est effectué
en vérifiant le titre, puis sur les fréquences d'occurrence des mots-clés Covid-19 et coronavirus. À la fin de cette étape de sélection, nous sommes passés de 600 au départ à 176 documents retenus par langue.

## 3.2. Constitution du sous-corpus IRIS

24

La constitution de ce sous-corpus a été manuelle. La première étape consistait à rechercher les articles sur la base IRIS, en utilisant les mots-clés Covid et kūfid pour retrouver les études traduites en arabe, supposant que si c'est traduit en arabe, on retrouverait l'article également en français. Une fois l'article arabe ciblé, on recherchait la version française, et l'on retenait l'article si elle existait.

25

Dans une deuxième étape, il a fallu océriser les textes qui étaient en PDF. Vu le nombre de problèmes que pose l'océrisation de l'arabe, celle-ci a été effectuée à l'aide du logiciel spécialisé ABBYY Fine Reader, qui donne des résultats acceptables pour l'arabe, mais qui exige néanmoins une étape supplémentaire de correction. Avant d'effectuer l'océrisation, nous avons procédé à un prétraitement du corpus. Il nous a paru judicieux de laisser de côté certains éléments péritextuels qui, selon Kraif, sont « susceptibles de brouiller le parallélisme : table des matières, préface, postface, etc. » (2016 : 112). Dans notre cas, nous avons supprimé la partie des références et des annexes, certains tableaux et images figurant à la fin des articles. Ceci a permis d'alléger le document, en vue d'éviter des erreurs d'alignement, ainsi que le bruit au niveau de l'analyse, notamment pour les collocations. Après une première correction s'appuyant sur le vérificateur d'orthographe intégré à ABBYY, nous avons procédé à une deuxième correction sous MS Word. Le résultat final est un document en texte brut codé en UTF-8, norme importante pour traiter un corpus multilingue. Le tableau suivant récapitule les caractéristiques principales du corpus :

<table><caption>Tableau 1. – Description du corpus.</caption><thead><tr><td>Nom du sous-corpus</td><td>Mode de collecte</td><td>Genre</td><td>Format d'origine</td><td>Degré de spécialisation</td><td>Nombre de documents</td><td>Taille en tokens</td></tr></thead><tbody><tr><td>OMS</td><td>Automatique à l'aide de PCP puis filtrage</td><td>Rapport, communiqué de presse, article</td><td>HTML</td><td>Grand public- semi-spécialisé</td><td>176 pages web</td><td>COVID_FR : 298 165<br>COVID_AR : 258 883</td></tr><tr><td>IRIS</td><td>Manuel en se basant sur mot-clé kوفيد kūfid en arabe</td><td>Article, rapport, directives</td><td>PDF</td><td>Écrit par des spécialistes pour des pairs</td><td>5 articles</td><td>IRIS_FR : 123 750<br>IRIS_AR : 114 442</td></tr></tbody></table>

26

Nous pouvons remarquer de prime abord une certaine hétérogénéité dans le corpus constitué. Au niveau textuel, nous avons différents genres : articles scientifiques, rapports, communiqués de presse. Au niveau intratextuel, nous avons différents registres : spécialisé et semi-spécialisé. Sur le plan technique, nous avons mis en œuvre deux méthodes de collecte, pour des formats de fichiers différents au départ. Au niveau de la taille également, il y a une différence entre les deux sous-corpus, mais celle-ci ne constitue pas un obstacle pour l'analyse comme nous le verrons plus bas.
27 Toutefois, l'homogénéité est garantie au niveau du domaine de spécialité (médical), de la thématique traitée (Covid-19) et de la période (2020-2023). Nous pouvons dire que le corpus résultant est le résultat d'un compromis entre nos objectifs et la réalité du terrain, afin de refléter la langue spécialisée.

### 3.3. Traitement du corpus

28 Le traitement du corpus comporte essentiellement deux étapes. D'abord, les textes suivent la chaîne de traitement de Stanza (Qi, Zhang, Bolton & Manning, 2020), permettant la segmentation en phrases, la tokenisation, l'étiquetage, la lemmatisation et enfin l'analyse syntaxique en dépendances. Dans un second temps, un algorithme d'alignement s'appuie sur le découpage en phrases pour identifier les appariements entre groupes de phrases équivalents.

29 L'analyse en dépendances syntaxiques est indispensable à l'interrogation dans le Lexicoscope, qui s'effectue grâce à des requêtes syntaxiques. Par exemple, pour rechercher les collocations Verbe+Nom où le nom est l'objet du verbe, on formule la requête suivante : `<c=Verb,#1>&&<c=NOUN,#2>:(obj,1,2)¹⁰`. Ce type de requête syntaxique permet de cibler les collocations bien mieux que la simple recherche « à plat » d'une suite Verbe+Nom, comme l'ont montré Bartsch et Evert (2014) : en effet, la présence d'une relation de dépendance entre la tête verbale et le dépendant nominal n'impose aucune condition quant à leur proximité dans la phrase (on peut avoir une expression adverbiale ou un circonstant très long entre le verbe et son objet) ni quant à leur séquence (l'objet peut précéder le verbe, notamment quand on utilise une relation *nsubj:pass* indiquant l'objet dans une construction passive).

30 La deuxième étape du traitement consiste en l'alignement des deux sous-corpus. L'alignement entre le français et l'arabe est réputé difficile, étant donné le peu de similitudes de surface entre les deux textes : même les mots apparentés, les entités nommées et les nombres ne peuvent être simplement exploités. Les dernières avancées dans le domaine de l'apprentissage profond permettent cependant d'y remédier, grâce à la possibilité d'obtenir des « plongements de phrase » (en anglais *sentence embedding*) dans des espaces multilingues. Ces plongements permettent de traduire les phrases françaises et arabes en des vecteurs qui représentent leur sens global, et ceci dans un espace géométrique commun. Des systèmes tels que Laser (Artetxe & Schwenk, 2019) et LaBSE (Feng, Yang, Cer, Arivazhagan & Wang, 2022) permettent d'obtenir simplement ce type de représentation. À l'instar du système BertAlign (Liu & Zhu, 2022), nous avons développé un aligneur nommé Allign (Kraif, 2024), qui donne des alignements de qualité pour des langues éloignées en tirant parti des vecteurs de LaBSE (la similarité des phrases étant calculée par un simple cosinus). Une évaluation d'Allign sur une variété de documents montre qu'il est robuste, avec des résultats autour de 95 % de F-mesure, y compris entre l'anglais et l'arabe. Cette étape nous a ainsi permis de pouvoir consulter les textes à travers des bi-concordances, comme le montre la figure 1.
<table><caption>Figure 1. – Exemple d'alignement FR-AR obtenu (consultable sur le Lexicoscope 2.0).</caption><tr><td>Fortesde leur longue collaboration, l'UIT et l'OMS sont déterminées àtrouver et à appliquer à l'échelle voulue, dans le domaine de lasanté, les meilleures solutions numériques fondées sur des basesfactuelles et à exploiter des technologies d'avant-garde,comme</td><td>وبلترمالانحاد والمنظمة، انطلاقاً من نعاونهماالطويل الأمد، بتحديد ويلوره أفصاللزلول الصحه الرقميه المسندة بالبنّات،وتحقيق استفادة قصوى من التكنولوجياتالحديثة، مثل الدكاء الاصطناعي والبياناتالضحمة، لنشخيص الحالات واحتواء فاشيانالمرض والنبؤ بها على نحو أفضل وأسرع</td></tr><tr><td>La pandémie de COVID-19 a entraîné une augmentation considérable des mesures législatives prises dans l'urgence en vue de lutter contre la pandémie et de l'endiguer.</td><td>وقد شهدت جائحة كوفيد-19 زيادة كبيرة في الإجراءات التشريعية العاجلة لمكافحة الجائحة والحدد[[1#]] من أنارها</td></tr><tr><td>Améliorer les mesures de santé publique rationnelles visant à endiguer et à atténuer la flambée en cours.</td><td>تعزيز تدابير الصحة العمومية الرشيدة من أجل احتواء العاشية الحالية وتحفيز أثرها:</td></tr></table>

# 4. Analyse du corpus

31 Notre analyse s'est effectuée en deux temps : nous avons tout d'abord étudié au niveau monolingue les collocations verbonominales pertinentes tirées du corpus français. Puis, dans une approche traductionnelle, nous avons examiné les équivalents arabes des collocations retenues à la première étape. La forme syntaxique étudiée se focalise sur les collocations entre verbe et syntagme nominal (direct ou non, via des relations *obj*, *obl*, etc.) : V+SN.

## 4.1. Méthodologie

32 Le repérage de ces phrasèmes dans notre corpus aligné s'est effectué à l'aide du Lexicoscope développé par Kraif à l'Université Grenoble Alpes (Kraif, 2019). Cette plateforme permet de mener des analyses collostructionnelles (Gries, 2019), par l'étude des cooccurrences entre unités lexicales et constructions syntaxiques, utiles en phraséologie. L'outil permet d'interroger le corpus à l'aide de patrons syntaxiques — dans notre cas la structure V+SN — en fournissant un concordancier bilingue à partir du corpus aligné à l'étape précédente.

33 De la sorte, on peut identifier des variantes lexicales utilisées dans des contextes similaires. Pour tirer le meilleur parti de la formulation des requêtes dans le Lexicoscope, on procède par analogie, en généralisant les expressions utilisées et en se laissant guider par les résultats du corpus. Prenons un exemple :

On commence par identifier une expression saillante : *lutter contre l'épidémie*

On généralise l'expression sous la forme d'un *pattern* : *lutter + contre + Nom*

On trouve alors des occurrences qui permettent de constituer une classe plus large de noms sémantiquement liés (via des relations d'hyponymie, d'hyperonymie, de méronymie, etc.), tels que : *pandémie*, *maladie*, *virus*, *coronavirus*, *épidémie*, *transmission*, etc. On peut enregistrer cette classe dans une variable que l'on note $COVID, en tant que classe lexicale dans les paramètres de recherche du Lexicoscope.

On peut alors de nouveau formuler un *pattern* plus général : *V + contre + $COVID*, et l'on arrive ainsi à trouver des variantes de *lutter* dans des contextes analogues :
protéger, prémunir, mettre au point des vaccins, prendre des mesures + contre, etc. Ces variantes simples ou complexes peuvent alors former une nouvelle classe.

## 4.2. Résultats

34

Dans une première étape, nous avons sélectionné des verbes pertinents du corpus français, parmi les verbes fréquents et spécifiques (le Lexicoscope fournit une liste de tous les lemmes triés par spécificité décroissante, celle-ci étant calculée selon la mesure du « poids terminologique » mise en œuvre par Drouin et Doll (2008), dans le logiciel Termostat). Partant de ces verbes, tels que dépister, administrer, déployer, nous avons identifié, via le tableau des wordsketches, des collocations impliquant la classe des noms ciblés, à savoir le nom Covid et ses voisins sémantiques (cette classe étant enrichie à mesure par les occurrences trouvées dans le corpus), tels que infection, flambée, etc. À partir du relevé de ces collocations, sur des critères fréquentiels, sémantiques et syntaxiques, nous avons pu esquisser une typologie des collocations en fonction de leur degré de spécialisation, pour pouvoir enfin effectuer une recherche d'équivalents arabes des séquences retenues en français à l'aide du concordancier, pour les analyser d'un point de vue traductionnel et contrastif.

### 4.2.1. Esquisse de typologie des collocations dans le corpus français

35

Nous avons identifié quatre catégories de collocations, réparties le long du continuum du degré de spécialisation, en allant des collocations spécialisées aux collocations générales.

#### 1/ Collocations spécialisées

36

La première catégorie de cette typologie relève des collocations spécialisées, qui constituent une des principales caractéristiques de ces corpus. Elles correspondent aux CLS décrites par L'Homme (1989), et aux verbes-termes de Lorente (2002). En voici quelques exemples :

<table><caption>Tableau 2. – Collocations spécialisées.</caption><thead><tr><th>V</th><th>N ou GN</th><th>Fréquence</th><th>Sous-corpus</th></tr></thead><tbody><tr><td>contracter</td><td>Covid-19 | virus | maladie | forme sévère</td><td>12</td><td>OMS</td></tr><tr><td>dépister</td><td>Covid | personnes | habitants | cas</td><td>5</td><td>OMS +IRIS</td></tr><tr><td rowspan="2">administrer</td><td>vaccin</td><td>25</td><td>OMS</td></tr><tr><td>traitement | vasopresseurs | anticoagluants</td><td>18</td><td>IRIS</td></tr><tr><td>transmettre</td><td>virus | SARS-CoV2</td><td>4</td><td>OMS+IRIS</td></tr><tr><td>recourir à</td><td>ventilation</td><td>9</td><td>IRIS</td></tr><tr><td>assurer</td><td></td><td>4</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>préconiser</td><td>2</td></tr><tr><td>instaurer</td><td>1</td></tr></table>

37 Le degré de spécialisation de ces collocations terminologiques se manifeste à la fois par l'argument nominal, qui est un terme du domaine (virus, maladie, Covid...), et par l'interprétation du verbe, qui correspond à une acception restreinte, spécifique au domaine (éventuellement présente dans la langue générale). Parfois, nous avons une extension de la collocation avec, comme collocatif, un terme ou un GN qui peut être une autre collocation, formant ainsi deux collocations enchâssées :

assurer une ventilation adéquate (1 occ. dans IRIS)

prendre en charge un patient atteint de X (3 occ. dans IRIS)

recevoir les soins nécessaires (1 occ. dans OMS)

## 2/ Collocations semi-spécialisées

38 Le deuxième type d'unité phraséologique repéré correspond à des collocations qui se situent à mi-chemin entre langue spécialisée et langue générale. On les nomme collocations « semi-spécialisées ». Car si le collocatif conserve sa valeur terminologique, le verbe reste polysémique et garde toutes les virtualités sémantiques que lui confère la langue générale. C'est ce que Lorente (2002) nomme des « verbes phraséologiques ».

prodiguer des soins (1 occ. dans IRIS)

agitation | état de choc + persiste (2 occ. dans OMS)

placer + en + isolement (1 occ. dans IRIS)

39 Lorente souligne cependant que « la frontière entre verbes-termes et verbes phraséologiques du point de vue du sens n'est pas excessivement claire » (2002 : § 12). C'est ce que nous avons également noté en recensant des échantillons du corpus. Par exemple, dans *recruter un patient* (1 occ. dans IRIS), les deux lexèmes sont utilisés en contexte général, mais l'expression a une dénotation spéciale dans le contexte des essais cliniques, tout comme *prendre en charge les patients* (4 occ. dans IRIS) qui peut prendre d'autres acceptations dans le même corpus (*prendre en charge + maladie*). Dans ces cas, il est difficile de trancher entre verbe spécialisé ou semi-spécialisé.

40 Sánchez-Cárdenas et Frérot définissent ce type de verbes, qu'elles nomment « verbes semi-spécialisés », par des critères sémantiques : « La nature de ces verbes, peu chargés sémantiquement, les rend adaptables à différentes combinatoires lexicales leur conférant ainsi un caractère sémantique multidimensionnel » (2021 : 231). Ceci est applicable, comme elles le soulignent, à la catégorie de verbes « connecteurs », comme *placer en isolement* ou *mener une riposte*.

41 Cependant, dans ce type verbal, nous avons aussi noté une composante sémantique qui vient charger le sens de certaines constructions de traits additionnels, à valeur métaphorique. Par exemple, nous avons repéré l'omniprésence du champ sémantique de la lutte¹¹ au niveau des verbes utilisés avec les coréférents de Covid-19 (*combattre* | *lutter* | ... + *pandémie* | *épidémie* | *virus* | *propagation*). Ces images se manifestent aussi au niveau de noms prédicatifs (*la flambée épidémique*) avec des fréquences élevées dans le corpus de l'OMS (94 occ.) ainsi qu'avec *pandémie* formant des collocations métaphoriques comme le montre le tableau suivant :
<table><caption>Tableau 3. – Collocations métaphorique *flambée-pandémie*.</caption><thead><tr><th>Nom</th><th>V</th><th>Fréquence</th><th>Corpus</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">flambée</td><td>endiguer</td><td>5</td><td rowspan="3">OMS</td></tr><tr><td>enrayer</td><td>2</td></tr><tr><td>affronter</td><td>1</td></tr><tr><td rowspan="4">pandémie</td><td>combattre</td><td>9</td><td rowspan="4">OMS</td></tr><tr><td>endiguer</td><td>2</td></tr><tr><td>vaincre</td><td>5</td></tr><tr><td>enrayer</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Pour les deux autres types de collocations que nous avons identifiés, nous avons élargi le champ sémantique des noms visés, en retenant des substantifs marqués comme spécifiques (grâce à la mesure de « poids terminologique »), mais sans rapport direct avec des corréférents de Covid.

### 3/ LST

Le troisième type de collocation identifié correspond au LST décrit plus haut. En adoptant la typologie de Tutin et Jacques (2018), nous avons trouvé des « séquences à fonction référentielle » liées soit à des processus cognitifs et abstraits de la recherche en général comme : *examiner* | *évaluer* + *données* (30 occ.), soit à des procédés concrets marquant des étapes de la recherche comme dans les exemples suivants du corpus OMS :

*recueillir* | *communiquer* | *échanger* + *données* (17 occ.)

*identifier* + *la source de* + Nom (6 occ.)

*soutenir* + recherche (4 occ.)

On trouve aussi quelques expressions qui sont propres aux essais cliniques, par exemple :

*randomiser* | *contrôler* + *essai* (9 occ. dans IRIS)

### 4/ Collocations thématiques

Dans une dernière catégorie, nous avons relevé des collocations générales et fréquentes liées aux thématiques récurrentes de ces textes et à leur composante institutionnelle, ces textes ayant une finalité politique au-delà de leur composante scientifique.

Par exemple, nous trouvons l'expression qui obtient la fréquence la plus élevée du sous-corpus OMS : *sauver des vies* (69 occ.) qui résume à elle seule la thématique principale de ces textes.

On a également relevé plusieurs collocations ayant comme base *accès à la santé* | *au soin*, etc., avec des bases verbales. Par exemple :

*garantir* (50), *accélérer* (48), *assurer* + *accès* (42)

*renforcer* + *système* (38)

*promouvoir* + *santé* (31)

*réduire*, *éliminer*, *combler* + *inégalités* (10 occ.)
gommer + disparité (1 occ.)

48 Nous voyons que ces collocations reflètent les objectifs de l'OMS : « La mission de l'OMS est de promouvoir la santé, de préserver la sécurité mondiale et de servir les populations vulnérables¹². »

### 4.2.2. Comparaison des résultats entre les deux sous-corpus

49 Bien qu'appartenant au même domaine de spécialité, nous avons remarqué une différence dans l'utilisation des collocations dans les deux sous-corpus, à différents niveaux. Le champ sémantique de la lutte est beaucoup moins présent dans le sous-corpus IRIS, qui contient plus d'occurrences d'expressions autour du traitement. Nous récapitulons dans le tableau suivant ces comparaisons :

<table><caption>Tableau 4. – Comparaison des résultats entre IRIS et OMS.</caption><thead><tr><td>Collocation</td><td>IRIS</td><td>OMS</td></tr></thead><tbody><tr><td>prendre en charge</td><td>16</td><td>5</td></tr><tr><td>prodiguer soins</td><td>7</td><td>2</td></tr><tr><td>flambée</td><td>2</td><td>94</td></tr></tbody></table>

50 Nous notons des divergences entre les deux corpus. Le sous-corpus IRIS est plus orienté vers les traitements proprement dits ou la prévention, alors que les articles de l'OMS ciblent la politique de santé. Nous avons noté également qu'il y a une diversité des verbes modifieurs de soins dans le sous-corpus IRIS comme adapter (2 occ.), centrer (3 occ.), coordonner (3 occ.) et personnaliser (1 occ.).

51 Nous avons remarqué également que les coréférents imagés de Covid, comme flambée, étaient plus fréquents dans le sous-corpus OMS adoptant un style journalistique en dépit du style scientifique. On trouve néanmoins quelques collocations métaphoriques dans le sous-corpus scientifique IRIS comme ici éclairer la riposte :

Cela permettra d'éclairer la riposte de santé publique et clinique.

52 Au niveau du LST, on peut noter des différences dans les collocatifs verbaux. Par exemple, données dans le sous-corpus IRIS est liée à des verbes qui sont plus orientés vers la recherche scientifique : comme fournir (9 occ.) | compiler (1 occ.) | commenter (1 occ.) + données.

### 4.2.3 Équivalents dans le corpus arabe

53 Grâce au concordancier du Lexicoscope, nous avons collecté des échantillons de traductions de chaque type de collocations repérées. De la sorte, nous avons cherché à déterminer si les collocations françaises avaient des équivalents arabes sous forme de collocations, et examiner leur degré de similitude sur les plans syntaxiques et sémantiques.
<table><caption>Tableau 5. – Équivalences FR-AR des collocations de flambée.</caption><thead><tr><th>Français</th><th>Arabe</th></tr></thead><tbody><tr><td>la flambée-<br>la pandémie</td><td>الفاشية¹³<br>الجائحة</td></tr><tr><td>1.a. lutter contre ~</td><td>mukāfahāt مكافحة ~</td></tr><tr><td>V+Prép+Dét+N</td><td>Maşdar+Dét+N</td></tr><tr><td>1.b. contenir ~</td><td>'ihtiwā' احتواء ~</td></tr><tr><td>V +Dét+N</td><td>Maşdar+Dét+N</td></tr><tr><td>1.c. endiguer ~</td><td>'ihtiwā' احتواء ~</td></tr><tr><td>V +Dét+N</td><td>Maşdar+Dét+N</td></tr><tr><td>1.d. mettre fin à ~</td><td>waqf وقف ~</td></tr><tr><td>V+N+Prép+Dét+N</td><td>Maşdar+Dét+N</td></tr></tbody></table>

54

Aux niveaux lexical et sémantique, nous avons trouvé plusieurs cas d'équivalents similaires au niveau lexical. Il semble que la relative transparence des collocations puisse expliquer cette homologie, malgré le fait que le texte arabe n'est pas une traduction directe du texte français, comme indiqué plus haut. Cette homologie ne tient pas au niveau catégoriel ; nous avons remarqué que les verbes infinitifs en français sont presque systématiquement exprimés par des noms en arabe¹⁴, notamment par le *maṣḍar* ou nom d'action (qui correspondrait au nom déverbal en français). Notons que l'infinitif est un mode qui n'existe pas en arabe, et que l'utilisation du *maṣḍar* est l'un des moyens qui existent pour exprimer l'infinitif du français¹⁵.

55

À part l'utilisation du *maṣḍar* dans les exemples 1.a et 1.c, nous notons une certaine symétrie au niveau de la structure syntaxique. Cependant, pour l'exemple 1.a et 1.b où nous avons des collocations enchâssées *lutter contre* (une colligation ou collocation grammaticale) + *la pandémie* (une collocation lexicale), la colligation a été traduite par un seul lexème le masdar *mukāfahāt*. Dans l'exemple 1.b, la première partie de la collocation, trois lexèmes *mettre fin à* ont été traduits par un seul lexème *waqf* en arabe.

La science nous donnera les outils nécessaires pour **lutter contre cette pandémie**.

لمكافحة هذه الجائحة سيوقر لنا العلم الأدوات اللازمة

56

Nous examinons dans le tableau 6 des exemples de traduction de verbes de contrôle associés avec *riposte*, appartenant au champ sémantique de la lutte relevé *supra* dans le corpus français.

<table><caption>Tableau 6. – Traduction des verbes liés au contrôle de *riposte*, avec différents degrés de polarité et d'intensité.</caption><tr><td>Français</td><td>Arabe</td></tr></table>
<table><thead><tr><td>la riposte</td><td>الاستجابة</td></tr></thead><tbody><tr><td>2.a. déclencher ~</td><td>taškīl تشکیل ~</td></tr><tr><td>V+Dét+N</td><td>Maşdar+Dét+N</td></tr><tr><td>2.b. optimiser ~</td><td>taršīd ترشید ~</td></tr><tr><td>V+Dét+N</td><td>Maşdar+Dét+N</td></tr><tr><td>2.c. saper ~</td><td>tuqawwiḍ تقوص ~</td></tr><tr><td>V+Dét+N</td><td>V+Dét+N</td></tr><tr><td>2.d. freiner ~</td><td>tuqawwiḍ تقوص ~</td></tr><tr><td>V+Dét+N</td><td>V+Dét+N</td></tr></tbody></table>

57 Dans les deux derniers exemples, il s'agit de verbes au présent dans les deux langues, il ne s'agit pas d'infinitif, la forme indiquée dans le tableau est la forme lemmatisée.

La résolution appelait [...] à s'efforcer de prévenir les cyberactivités nuisibles quisapent la riposte

sanitaire et à soutenir la mise à disposition du public de données scientifiquement fondées.

تقوص الاستجابة العمل على منع الأنشطة الإلكترونية الخبيثة التي

الصحية، ودعم توفير بيانات قائمة على العلم للجمهور

58 Pour le degré d'intensité de ces équivalences, nous notons qu'il n'a pas été bien précisé lors de la traduction de *saper* et *freiner* dans les exemples 2.c et 2.d. Ils sont traduits par le même verbe sans distinction de nuance de sens entre les deux. Toutefois, il existe une traduction pour *freiner* et *c'est* بكبح (yaqbaḥ) utilisé dans le même sens dénoté et connoté que *freiner* en français. Quant à l'exemple 2.b *optimiser* a été traduit par ترشيد (taršīd), qui veut dire « économiser » et c'est presque le contraire du sens du verbe.

59 Nous avons noté plus haut l'existence de collocations métaphoriques dans notre corpus. Selon la définition de l'encyclopédie Universalis, « métaphore » vient du grec *metaphora*, qui signifie « transport » — au sens matériel comme au sens abstrait. Géal et Fili-Tullon (2021) soulignent qu'en arabe « ce n'est pas la métaphore, mais la traduction elle-même qui se dit *naql*, autrement dit à la fois transport et copie ». Il s'agit là de transport de concept cognitif. En examinant la traduction ou le transport des collocations métaphoriques en corpus arabe, nous avons noté deux cas de figure, celui où la métaphore est maintenue et celui où elle ne l'est pas. Par exemple :

La flambée a éclaté a été traduit par *indilāʿ alfāšiyā*¹⁶ اندلاع الفاشية

Ici le *masdar* (indilāʿ) utilisé est le même qui désigne un feu qui s'allume اندلاع طريق (indilāʿ ḫarīq), et la même collocation imagée de flambée est donc maintenue en arabe.

60 Comme exemple du deuxième cas de figure où la collocation n'est pas maintenue, nous citons :

Cela permettra d'éclairer la riposte de santé publique et clinique. (1 occ. dans IRIS)

traduit par :

الصحة العامة والاستجابة السريرية **الاستجابة توجيه في سيفيد ذلك**
Littéralement, éclairer ici est traduit par توجيه (tawjih) signifiant « diriger » en français.
Le sens est transposé, et la métaphore n'a pas été maintenue.

61 Que serait l'impact de ces observations dans un contexte d'apprentissage de la traduction ? Si la symétrie facilite la traduction et l'acquisition des collocations, il est important de montrer les dissimilitudes pour illustrer différentes stratégies de traduction. Par exemple, pour le cas de l'infinitif : « Le fait de relever les dissymétries syntaxiques liées à l'infinitif entre les deux langues aura assurément son impact pour l'apprentissage du français par des arabophones » (Elkassas, 2007 : 4). Nous voyons que ceci est applicable aussi pour la formation en traduction.

62 Quant à la différence du nombre de lexèmes composant les collocations, il s'agit de souligner qu'il ne faut pas forcément trouver une traduction à chaque mot dans une collocation, qui peut être rendue par un seul mot dans la langue arabe. Enfin, on pourra noter les erreurs, comme le manque de précision en 2.c et 2.d et le contre-sens en 2.b, pour indiquer aux traducteurs le type d'erreur à éviter. L'objectif serait de souligner qu'il faut bien détecter les nuances d'intensité et les exprimer correctement en langue cible.

## 5. Conclusion

63 L'étude d'un corpus spécialisé permet de dégager des collocations avec différents degrés de spécialisation susceptibles d'être intéressantes au niveau de la phraséotraduction, et non pas seulement des collocations terminologiques spécialisées. Les collocations semi-spécialisées en effet méritent une certaine attention, car elles sont nombreuses et polysémiques. Nous avons par ailleurs noté un certain lexique général lié aux institutions internationales qui s'avère important dans la formation des traducteurs, lesquels sont souvent sollicités par ces mêmes institutions pour la communication multilingue. Comme le remarquent Williams et Millon (2014 : 46), « en réalité les communications spécialisées ne se composent pas seulement de mots techniques. [...] Le transfert sémantique de la langue générale vers la langue spécialisée, et inversement, est très difficile à maîtriser par les locuteurs non natifs qui ont besoin de communiquer dans des contextes scientifiques ».

64 Pour étayer la dimension contrastive de notre étude, nous prévoyons d'associer des corpus comparables à ces corpus parallèles, dans de futures recherches. Comme le note Maniez (2001 : 552), « l'utilisation de ces textes permet en effet d'avoir un accès à une langue dont on peut supposer que sa phraséologie sera plus riche que celle d'une langue traduite ». Enfin, la dimension sémantique pourra être approfondie dans une perspective de formation des traducteurs, et non seulement dans un but descriptif. Partant de ces observations, on peut, par exemple, former à exprimer l'intensité, à traduire une métaphore ou tout autre figure, sans appauvrir le texte traduit dans ses dimensions à la fois dénotatives et connotatives.
BIBLIOGRAPHIE

AL-SHAMS Noor & SHUBBAR Lubna (2019), « Difficulté de traduction des collocations dans le Coran », * Hawliyāt 'n šams / Annals of the Faculty of Art*, Université Ain Chams, Le Caire, Égypte, 47, 533-546, <https://doi.org/10.21608/aafu.2019.93203>.

ARTETXE Mikel & SCHWENK Holger (2019), « Margin-Based Parallel Corpus Mining with Multilingual Sentence Embeddings », A. Korhonen, D. Traum & L. Màrquez (dir.), *Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics*, Florence : Association for Computational Linguistics, 3197-3203, <https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.01136>.

BAKER Mona (1998), « Réexplorer la langue de la traduction : une approche par corpus », *Meta*, 43(4), 480-485, <https://doi.org/10.7202/001951ar>.

BARTSCH Sabine & EVERT Stephanie (2014), « Towards a Firthian Notion of Collocation », A. Abel & L. Lemnitzer (dir.), *Vernetzungsstrategien, Zugriffsstrukturen und automatisch ermittelte Angaben in Internetwörterbüchern*, OPAL - Online publizierte Arbeiten zur Linguistik, 2, 48-61.

BOLLY Catherine (2011), *Phraséologie et collocations. Approche sur corpus en français L1 et L2*, P.I.E. Peter Lang.

BOYLEN Susan, CHERIAN Sarah, GILL Fenella J., LESLIE Gavin D. & WILSON Sally (2020), « Impact of Professional Interpreters on Outcomes for Hospitalized Children from Migrant and Refugee Families with Limited English Proficiency: A Systematic Review », *JBI Evidence Synthesis*, 18(7), 1360-1388, <https://doi.org/10.11124/JBISRIR-D-19-00300>.

CAVALLA Cristelle (2009), « La phraséologie en classe de FLE », *Les langues modernes*, <hal-00699916v1>.

CLAS André (1994), « Collocations et langues de spécialité », *Meta*, 39(4), 576-580, <https://doi.org/10.7202/002327ar>.

CROS Jérôme (2019), *Mieux communiquer entre soignants : un enjeu de sécurité*, Amette.

DECHAMPS Cristina (2015), « Corpus et étude des collocations verbales », *POLISSEMA – Revista de Letras do ISCAP*, 15, 13-30, <https://doi.org/10.34630/polissema.v0i15.2975>.

DROUIN Patrick & DOLL Frédéric (2008), « Quantifying Termhood Through Corpus Comparison », *Terminology and Knowledge Engineering (TKE-2008)*, Copenhague : Copenhagen Business School, 191-206.

EL KASSAS Dina (2007, avril), « Vers une typologie des équivalents structuraux arabes de l'infinitif français », communication présentée à la

4e Conférence internationale de la Faculté de langue et traduction, Al Alsun, Université de Minia, Minia, Égypte.

ELKHAMISSY Racha (2023), « Quelques propriétés différentielles entre le français et l'arabe : le cas des locutions verbales », *Studii de gramatică contrastivă*, 40, 129-123, <https://doi.org/10.5281/zenodo.10405592>.

FENG Fangxiaoyu, YANG Yinfei, CER Daniel, ARIVAZHAGAN Naveen & WANG Wei (2022), « Language-Agnostic BERT Sentence Embedding », S. Muresan, P. Nakov & A. Villavicencio (dir.), *Proceedings*
of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers),
Dublin, Irlande : Association for Computational Linguistics, 878-891, <https://doi.org/10.18653/
v1/2022.acl-long.62>.

FLORES Glenn, LAWS M. Barten, MAYO Sandra J., ZUCKERMAN Barry, ABREU Milagros, [...] HARDT Eric J. (2003), « Errors in Medical Interpretation and Their Potential Clinical Consequences. Pediatric Encounters », *Pediatrics*, 111(1), 6-14, <https://doi.org/10.1542/peds.111.1.6>.

FRANCE 3 NOUVELLE-AQUITAINE (2018, juin), *Interview du docteur Jérôme Cros, auteur du premier guide de phraséologie médicale*, vidéo en ligne sur France 3 Nouvelle-Aquitaine [Chaîne YouTube] : <http://www.youtube.com/watch?v=ONNQCtDidUc>.

FRÉROT Cécile & PECMAN Mojca (dir.) (2021), *Des corpus numériques à l'analyse linguistique en langues de spécialité*, Grenoble : UGA Éditions.

GARRIC Nathalie & LONGHI Julien (2012), « L'analyse de corpus face à l'hétérogénéité des données : d'une difficulté méthodologique à une nécessité épistémologique », *Langages*, 187(3), 3-11, <https://doi.org/10.3917/lang.187.0003>.

GÉAL François & FILI-TULLON Touriya (2021), *Les métaphores de la traduction*, Arras : Artois Presses Université.

GRIES Stephan (2019), “15 Years of Collostructions: Some Long Overdue Additions/Corrections (to/of Actually All Sorts of Corpus-Linguistics Measures) », *International Journal of Corpus Linguistics*, 24(3), 385-412, <https://doi.org/10.1075/ijcl.00011 gri>.

GUIDÈRE Mathieu (2020), *La traduction médicale à l'heure de la pandémie*, Paris : L'Harmattan.

KRAIF Olivier (2016), « Corpus parallèles, corpus comparables : quels contrastes ? », *Revue Texto* !, 21(2), <https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2994.8645>.

KRAIF Olivier (2018, septembre), « Constitution et traitement d'un corpus bilingue d'articles scientifiques : exemple de mise en œuvre automatique avec une architecture légère en Perl », *Journées LTT*, Grenoble.

KRAIF Olivier (2019), « Explorer la combinatoire lexico-syntaxique des mots et expressions avec le Lexicoscope », *Langue française*, 203(3), 67-82, <https://doi.org/10.3917/lf.203.0067>.

KRAIF Olivier (2024), « Adaptative Bilingual Aligning Using Multilingual Sentence Embedding », Pre-print, <https://arxiv.org/pdf/2403.11921>.

KÜBLER Natalie (2011), « Working with Different Corpora in Translation Teaching », HAL (Le Centre pour la Communication scientifique directe).

KÜBLER Natalie & FRÉROT Cécile (2003), « Verbs in Specialised Corpora: From Manual Corpus-Based Description to Automatic Extraction in an English-French Parallel Corpus », *Proceedings of Corpus Linguistics, UCREL Technical Paper*, 16, 429-438.

KÜBLER Natalie, MESTIVIER Alexandra & PECMAN Mojca (2018), « Teaching Specialised Translation through Corpus Linguistics: Quality Assessment and Methodology Evaluation by Experimental Approach », *META : Journal des traducteurs / Meta: Translators' Journal*, 63(3), 806-824.

LEGALLOIS Dominique & TUTIN Agnès (2013), « Présentation : vers une extension du domaine de la phraséologie », *Langages*, 189(1), 3-25, <https://doi.org/10.3917/lang.189.0003>.

L'HOMME Marie-Claude (1998), « Caractérisation des combinaisons lexicales spécialisées par rapport aux collocations de langue générale », T. Fontenelle et al. (dir.), *Proceedings EURALEX '98*, Liège : Université de Liège, 513-522.
L'HOMME Marie-Claude (2012), « Le verbe terminologique : un portrait de travaux récents », *SHS Web of Conferences*, 1, 93-107, <https://doi.org/10.1051/shsconf/20120100340>.

LIU Lei & ZHU Min (2022), « Bertalign: Improved Word Embedding-Based Sentence Alignment for Chinese-English Parallel Corpora of Literary Texts », *Digital Scholarship in the Humanities*, 38(2), 621-634, <https://doi.org/10.1093/llc/fqac089>.

LOOCK Rudy (2016), *Traductologie de corpus*, Villeneuve-d'Ascq : Presses universitaires du Septentrion.

LORENTE Mercè (2002), « Verbos y discurso especializado », *Estudios de lingüística española (ELiEs)*, 16, <http://elies.rediris.es/elies16/Lorente.html> (20 abril 2023).

MANIEZ François (2001), « Extraction d'une phraséologie bilingue en langue de spécialité : corpus parallèles et corpus comparables », *Meta*, 46(3), 552-563, <https://doi.org/10.7202/003549ar>.

MEJRI Salah (2011), « Phraséologie et traduction », *Équivalences*, 38(1-2), 111-133, <https://doi.org/10.3406/equiv.2011.1363>.

MEL'CUK Igor (1998), « Collocations and Lexical Functions », A. Cowie (dir.), *Phraseology. Theory, Analyses, and Applications*, Oxford : Oxford University Press, 23-53, <https://doi.org/10.1093/oso/9780198294252.003.0002>.

OUERHANI Béchir (2022), « Les collocations dans le Coran : structures et traductions », *Synergies Tunisie*, 5, 189-205.

PECMAN Mojca (2005), « De la phraséologie à la traductologie proactive : essai de synthèse des fondements théoriques sous-tendant la recherche en phraséologie », *Meta*, 50(4), <https://doi.org/10.7202/019853ar>.

QI Peng, ZHANG Yuhao, BOLTON Jason & MANNING Christopher David (2020), « Stanza: A Python Natural Language Processing Toolkit for Many Human Languages », *Association for Computational Linguistics (ACL) System Demonstrations*, <https://arxiv.org/abs/2003.07082>.

SÁNCHEZ-CÁRDENAS Beatriz & FRÉROT Cécile (2021), « Vers un modèle d'analyse des verbes semi-s spécialisés. Le cas de traiter/treat dans les domaines médical et environnemental », C. Frérot & M. Pecman (dir.), *Des corpus numériques à l'analyse linguistique en langues de spécialité*, Grenoble : UGA Éditions.

SFAR Inès (2009), « La traduction des collocations spécialisées : le cas de la langue du sport », P. Mogorron Huerta & S. Mejri (dir.), *Figement, défigement et traduction, Rencontres Méditerranéennes 2*, Université d'Alicante, 229-242.

SFAR Inès (2013), « Les collocations dans le discours spécialisés : le cas de la terminologie ornithologique », *Language Design*, 14, 19-38.

SULKOWSKA Monika (2016), « Phraséodidactique et phraséotraduction : quelques remarques sur les nouvelles disciplines de la phraséologie appliquée », *Yearbook of Phraseology*, 7(1), 35-54, <https://doi.org/10.1515/phras-2016-0003>.

SULKOWSKA Monika (2019), « Quelques remarques sur la phraséologie appliquée », *Neophilologica*, 31, 445-455.

TUTIN Agnès (2007), « Autour du lexique et de la phraséologie des écrits scientifiques », *Revue française de linguistique appliquée*, 12(2), 5-14, <https://doi.org/10.3917/rfla.122.0005>.
TUTIN Agnès (2014), « La phraséologie transdisciplinaire des écrits scientifiques : des collocations aux routines sémantico-rhétoriques », A. Tutin & F. Grossmann (dir.), *L'écrit scientifique : du lexique au discours*. Autour de Scientext, Rennes : Presses universitaires de Rennes, 27-44.

TUTIN Agnès & GROSSMANN Francis (2002), « Collocations régulières et irrégulières : esquisse de typologie du phénomène collocatif », *Revue française de linguistique appliquée*, 7(1), 7-25, <https://doi.org/10.3917/rfla.071.0007>.

TUTIN Agnès & JACQUES Marie-Paul (2018), « Le lexique scientifique transdisciplinaire : une introduction », M.-P. Jacques & A. Tutin (dir.), *Lexique transversal et formules discursives des sciences humaines*, Londres : ISTE Éditions, 1-26.

WANDJI Ornella (2014), « Les modèles de description du verbe dans les travaux de Linguistique », *Terminologie et TAL*, 21ᵉ traitement automatique des langues naturelles, Marseille.

WILLIAMS Geoffrey & MILLON Chrystel (2014), « Les verbes et la science : construction d'un dictionnaire organique », A. Tutin & F. Grossmann (dir.), *L'écrit scientifique : du lexique au discours*, Rennes : Presses universitaires de Rennes, 45-66.

## NOTES

1. Pour alléger le texte, nous utiliserons désormais la forme générique *traducteur* pour désigner à la fois les traducteurs et les traductrices.

2. Par exemple, *faire une adrénaline* peut être *injecter* ou simplement *préparer*. Notons la conséquence de ce malentendu pour manque de précision et ceci au niveau monolingue, imaginons entre deux langues différentes.

3. Une « approche linguistique de la terminologie, dans le sens où le lexique spécialisé est conçu au sein de la composante lexicale de la langue et en tenant compte du fait que, même si les connaissances spécialisées peuvent être approchées à partir des sciences cognitives, de la théorie de la communication ou de la sociologie, la linguistique est l'une des portes d'entrée qui permettent d'expliquer la production et la réception de ces connaissances à travers le discours et les unités que ce discours véhicule » (Lorente, 2002 : § 39).

4. L'Homme souligne ainsi l'apport de Lorente : « La batterie de critères la plus extensive pour évaluer le caractère spécialisé des verbes est sans conteste celle de Lorente (2002) qui fait appel à différents paramètres syntaxiques, lexico-sémantiques et discursifs (sortant ainsi des sentiers balisés de la sémantique lexicale). » (2012 : 101)

5. Au niveau bilingue FR-EN, on peut citer les travaux de Maniez (2001).

6. L'outil est disponible sur <https://github.com/kraifo/PCP>.

7. On peut noter que dans le cas présent la transformation de l'URL française vers l'URL arabe s'est avérée particulièrement difficile, étant donné que les dates utilisées pour identifier les articles en arabe sont calculées selon le calendrier de l'Hégire. Par exemple, l'URL <www.who.int/fr/news/item/29-06-2020-covid timeline> devient en arabe <www.who.int/ar/news/item/08-11-1441-covid timeline>.

8. Aspiration automatique des pages web au moyen d'un programme.

9. Rapport A72-53 consultable à l'adresse suivante : <https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA72/A72_53-fr.pdf>.

10. Cette requête est formulée en langage TQL (Tree Query Language, Kraif, 2019), et suit le système de représentation UD (Universal Dependency, cf. https://universaldependencies.org). Notons que la requête peut être générée par le système, l'utilisateur pouvant l'utiliser sans connaissance préalable du langage TQL ni des étiquettes du formalisme UD.
11. Sánchez-Cárdenas et Frérot ont noté ce champ également dans leur étude sur un corpus médical anglais français : « Nous retiendrons de cette analyse qu'il existe une panoplie de verbes susceptibles d'exprimer la même relation conceptuelle entre deux entités, comme celle où le médicament est Agent et le cancer, Patient. Dans les deux langues, le cadre sémantique activé est celui de la lutte et de la guerre. » (2021 : 230)

12. Sur le site de l'OMS : <https://www.who.int/fr/about/governance/world-health-assembly/the-who-and-the-wha-an-explainer>.

13. Le système adopté pour la translittération est Arabica.

14. Ce procédé existe en techniques de traduction et s'intitule transposition, mais on n'ose pas l'utiliser ici puisque ce ne sont pas des traductions directes de L1 à L2.

15. Cf. El Kassas (2007).

16. Nous trouvons cette traduction discutable, bien qu'employée dans la majorité des articles. C'est le même mot qui désigne le fascisme, et ce mot forgé ne suit pas les règles de dérivation standards de la langue arabe. Il nous semble que la traduction de pandémie par الجائحة est plus convenable.

## RÉSUMÉS

La pandémie de Covid-19 a révélé un besoin urgent de traducteurs médicaux qualifiés, mettant en évidence le manque de formation spécialisée et les conséquences potentiellement graves des erreurs de traduction. Pour combler ce déficit, l'utilisation de corpus électroniques spécialisés est proposée, dans le but d'améliorer les outils d'aide à la traduction et la formation des traducteurs. Pour mener cette recherche, nous avons constitué un corpus parallèle français-arabe dans le domaine médical, collecté à partir de deux sources en ligne (OMS et IRIS). L'étude se concentre sur le repérage de collocations verbales dans le corpus français et de leurs traductions en arabe, visant à enrichir les ressources disponibles pour les traducteurs et traductrices¹. Pour réaliser cette étude, nous adoptons une approche guidée par corpus et des méthodes de la linguistique outillée.

The Covid-19 pandemic revealed an urgent need for qualified medical translators, highlighting the lack of specialized training and the potentially serious consequences of translation errors. To fill this gap, the use of specialized electronic corpora is proposed, making it possible to improve translation support tools and translator training. To carry out this research, we designed a parallel French-Arabic corpus in the medical field. The study focuses on identifying verbal collocations in the French corpus and their translations into Arabic, with the objective of enriching the resources available to translators. To carry out this study, we adopt a corpus-guided approach and automated language analysis.

## INDEX

**Mots-clés** : phraséologie, traductologie de corpus, corpus parallèle, langue médicale, linguistique outillée

**Keywords** : phraseology, translation-based studies, parallel corpus, medical language, automated language analysis
# AUTEURS

## OLA ELGHAMRY SABAE

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

IDREF : https://idref.fr/284295892

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

ORCID : https://orcid.org/0009-0001-8484-5208

Univ. Grenoble Alpes, LIDILEM, 38000 Grenoble, France
ola.el-ghamry@univ-grenoble-alpes.fr

## OLIVIER KRAIF

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

IDREF : https://idref.fr/067256759

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

ORCID : https://orcid.org/0000-0002-8935-7342

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

VIAF : https://viaf.org/viaf/205911840

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

ISNI : https://isni.org/isni/0000000358115073

Univ. Grenoble Alpes, LIDILEM, 38000 Grenoble, France
olivier.kraif@univ-grenoble-alpes.fr