Des services de post-édition adaptés à vos besoins
La technologie assiste, l’humain garantit l’expertise. Avec l’essor de la traduction automatique, la post-édition s’est imposée comme un service clé permettant d’affiner et de corriger des textes traduits par l’intelligence artificielle. Si la post-édition peut parfois être utile, elle ne peut se substituer à la réflexion ou à l’expertise humaine.
POURQUOI POST-ÉDITER ?
Post-édition légère (Light)
Elle consiste à restituer le sens du texte source, tout en modifiant le moins possible le document cible. Elle se résume à corriger les fautes d’orthographe, les erreurs de grammaire, ou les erreurs de ponctuation, et à identifier les ajouts ou les omissions.
Post-édition complète (Full)
Elle intègre toutes les finalités de la post-édition légère, ainsi que des modifications approfondies. Le but est d’obtenir un résultat similaire à celui d’une traduction humaine, et de répondre aux besoins de cohérence terminologique, et de fluidité syntaxique et stylistique.
Je réponds aux demandes de post-édition en fonction des exigences spécifiques du projet.
Bien que la post-édition puisse améliorer certaines traductions automatiques, elle présente des failles en termes de précision, de fluidité et de finesse, et ne peut se substituer à l’expertise humaine.
Le secteur de la traduction, comme d’autres secteurs, connaît des transformations majeures portées par l’émergence et le développement des moteurs de traduction automatique neuronale.
Ces outils ont élargi le champ d’intervention du traducteur, lequel serait alors uniquement amené à relire, compléter, réviser et corriger un texte généré automatiquement par un moteur de traduction : ce sont les activités de post-édition.
Les technologies d’intelligence artificielle transforment en profondeur la productivité et l’organisation du travail.
Ces technologies alimentent les débats du fait de leur incapacité à résoudre certaines problématiques techniques ou linguistiques à l’inverse de l’intelligence humaine.
En imitant le processus de traduction humaine au moyen d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et de deep learning (réseaux neuronaux), de tels outils s’appuient sur des mémoires et des bases de données qui s’alimentent par de nouvelles sources.
Bien que la post-édition puisse parfois se révéler pertinente pour certains contenus techniques, l’intervention du traducteur humain reste indispensable pour saisir les nuances et ambiguïtés linguistiques, et pour vérifier ou assurer la cohérence du résultat généré par la traduction automatique.
L’intelligence artificielle parvient difficilement à contextualiser et à saisir les finalités d’un contenu : par exemple, un même concept sera, dans un même texte, traduit de plusieurs manières différentes, malgré la nécessité d’opter pour une traduction unique aux fins de la cohérence.
À l’inverse, l’IA assignera une même traduction à un terme ou concept pourtant polysémique, sans tenir compte du contexte et de la nécessité de recourir à un autre terme.
De plus, quel que soit le degré de pertinence d’une traduction générée automatiquement, le traducteur humain se heurte encore aux incohérences terminologiques, grammaticales et syntaxiques, qu’il reste le seul à pouvoir pallier grâce à ses compétences cognitives.
La post-édition reste inadaptée aux contenus qui nécessitent une plume spécifique, humaine ou littéraire, celle qui appelle indéniablement une certaine créativité que seule la cognition humaine pourrait permettre.