Traduction automatique et marqueurs d'oralité : analyse à partir d'un corpus parallèle allemand-français

Abstract

Depuis plusieurs années, de nombreuses révolutions technologiques ont lieu ; et les métiers de la traduction ne sont pas épargnés par ces progrès. Technologie révolutionnaire pour certains, véritable menace pour d’autres, la traduction automatique ne fait pas consensus. Loin d’être une critique de la traduction automatique, ce travail est une analyse de la traduction d’un corpus de conférences de presse du gouvernement allemand générée en français par DeepL. À partir d’un état de l’art sur les limites de la traduction automatique, cette étude vise à observer comment l’autoproclamé « meilleur traducteur au monde » traite les éléments propres à l’oralité. Ainsi, ce travail explore l’une des limites de la traduction automatique. Par le biais de cette analyse, nous essayons de répondre à la question suivante : existe-t-il des phénomènes récurrents dans une traduction automatique de DeepL ?

Over the past few years, there have been many technological developments, not least in the field of translation. If some regard machine translation as a revolutionary technology, others consider it a genuine threat. Far from being a criticism of machine translation, this research focuses on the translation of a corpus of German government press conferences generated by DeepL in French. Drawing upon a state-of-the-art overview of some of the limitations of machine translation, this study aims at observing how the self-proclaimed “world’s most accurate translator” processes elements specific to orality. As such, this work will investigate one of the limitations of machine translation. Through this analysis, we will attempt to answer the following question: are there any recurring phenomena in a machine translation of DeepL?