Description officielle

Utilisation et fonctionnement général des systèmes de traduction automatique machine translation (MT)traduction automatique (TA) translationtraduction The use of a computer system to produce content in a target language that conveys content expressed in a source language.Utilisation d'un système informatique pour produire, dans une langue cible, un contenu qui rend un contenu exprimé dans une langue source. et de traduction assistée par ordinateur computer-assisted translation (CAT)traduction assistée par ordinateur (TAO) CAT toolsTAO Software that assists a human translator during the translation process, commonly by dividing texts into segments and providing functions such as translation-memory retrieval, terminology management, consistency checks and file management.Logiciel qui assiste un traducteur humain pendant le processus de traduction, généralement en divisant les textes en segments et en offrant des fonctions comme la recherche en mémoire de traduction, la gestion terminologique, les vérifications de cohérence et la gestion des fichiers. , ainsi que les divers outils d’aide à la traduction.

Introduction

Ce séminaire porte sur les technologies de la traduction dans un contexte marqué par l’essor de l’intelligence artificielle artificial intelligence (AI)intelligence artificielle (IA) AIIA A field of research and practice concerned with developing computer systems that perform functions associated with intelligence, such as perception, learning, reasoning, language use, and decision-making. By extension, the term also refers to the systems themselves, as in the increasingly common expression "an AI". For this second sense, the OECD defines an AI system as "a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment" (Grobelnik et al., 2024).Domaine de recherche et de pratique visant à développer des systèmes informatiques qui accomplissent des fonctions associées à l'intelligence, comme la perception, l'apprentissage, le raisonnement, l'usage de la langue et la prise de décision. Par extension, le terme désigne aussi les systèmes eux-mêmes, comme dans l'expression de plus en plus courante « une IA ». Pour ce second sens, l'OCDE définit un système d'IA comme un système automatisé qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit à partir des entrées reçues comment générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions pouvant influencer des environnements physiques ou virtuels, les systèmes d'IA variant dans leur degré d'autonomie et d'adaptativité après leur déploiement (Grobelnik et al., 2024, traduction libre). et, en particulier, des grands modèles de langue (GML). Il vise à former des utilisateurs et utilisatrices capables d’exploiter ces technologies de manière efficace et de les évaluer de manière rigoureuse.

L’apprentissage est majoritairement axé sur des projets, soutenus par des apports théoriques ciblés. Vous travaillez en équipes sur des tâches inspirées de la pratique professionnelle et développez progressivement votre autonomie : les premiers projets sont fortement encadrés, le dernier suppose que l’équipe conçoive elle-même sa démarche.

Une attention particulière est portée à l’évaluation : comment mesurer ce que fait une technologie, à quelles conditions les résultats obtenus sont interprétables, et ce que signifie, pour certaines tâches, l’absence de référence gold standardétalon de référence evaluationévaluation The best available reference dataset, annotation, measurement or procedure against which a system's results are evaluated.Meilleur jeu de données, annotation, mesure ou procédure de référence disponible pour évaluer les résultats d'un système. unique à laquelle se comparer.

Objectifs généraux

Le séminaire de traductique vise à vous initier à l’utilisation et au fonctionnement général des systèmes de traduction automatique et de traduction assistée par ordinateur, ainsi qu’aux divers outils d’aide à la traduction.

À la fin du cours, vous serez en mesure d’utiliser différents outils de traduction et de les évaluer en fonction de besoins précis. Vous pourrez, en outre, jauger les possibilités et les limites de l’informatique dans un environnement de traduction.

Objectifs spécifiques

À la fin du cours, vous devriez être en mesure de :

• comprendre le fonctionnement général des grands modèles de langue et ce qui en découle pour leur usage en traduction ;
• exploiter les GML de manière efficace et critique dans des tâches langagières concrètes, notamment par le requêtage et la comparaison de modèles ;
• concevoir et appliquer un protocole d’évaluation adapté à une tâche donnée ;
• choisir des mesures d’évaluation pertinentes, en interpréter les résultats et en reconnaître les limites ;
• situer les GML par rapport aux autres technologies langagières : TAO et mémoires de traduction, traduction automatique, travail sur corpus corpuscorpus corporacorpus A collection of written texts, speech recordings or transcribed language assembled for analysis or use in language technology (plural: corpora).Ensemble de textes écrits, d'enregistrements de parole ou de langue transcrite réuni pour l'analyse ou pour les technologies langagières. , technologies de la parole, formats et normes d’échange ;
• documenter une démarche technologique de façon à la rendre reproductible et critiquable ;
• développer une réflexion critique et argumentée sur la place de l’intelligence artificielle dans les professions langagières.

Structure générale

Le cours comprend trois volets :

• une introduction aux grands modèles de langue, en début de trimestre, combinant séances en classe et lectures individuelles ;
• trois projets successifs, réalisés en équipes, portant sur des tâches langagières distinctes ;
• un parcours d’apprentissage en ligne, individuel et asynchrone, consacré à d’autres technologies langagières.

Chaque projet combine des apports théoriques ciblés, du travail d’équipe en classe, du travail à la maison, une présentation orale et la remise de rapports. Dans la mesure du possible, chaque équipe travaille avec un agent conversationnel différent, ce qui permet de comparer les résultats obtenus d’une équipe à l’autre. La composition des équipes peut être revue entre les projets.

Références et ressources

Chaque projet et chaque parcours d’apprentissage comprend ses propres références, communiquées avec le matériel correspondant. La liste ci-dessous est non exhaustive.

• Baumgarten, S., & Tieber, M. (dir.). (2025). The Routledge Handbook of Translation Technology and Society. Routledge.
• Bowker, L. (2023). Translating for Canada, eh? (version 2). University of Ottawa. Également disponible en français.
• Drouin, P. (2003). Term Extraction Using Non-Technical Corpora as a Point of Leverage. Terminology, 9(1), 99–115.
• Gallegos, I. O., Rossi, R. A., Barrow, J., Tanjim, M. M., Kim, S., Dernoncourt, F., Yu, T., Zhang, R., & Ahmed, N. K. (2024). Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey. Computational Linguistics, 50(3), 1097–1179.
• Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2025). Speech and Language Processing (3^e éd.). Manuscrit en ligne.
• Kilgarriff, A., Baisa, V., Bušta, J., Jakubíček, M., Kovář, V., Michelfeit, J., Rychlý, P., & Suchomel, V. (2014). The Sketch Engine: Ten years on. Lexicography, 1(1), 7–36.
• O’Hagan, M. (dir.). (2020). The Routledge Handbook of Translation and Technology. Routledge.
• Rigouts Terryn, A. (2026). Introduction to Large Language Models: Principles, Pitfalls, and Possibilities. Matériel de cours, Université de Montréal.
• Rivas Ginel, M. I., & Moorkens, J. (2025). Translators’ trust and distrust in the times of GenAI. Translation Studies, 18, 283–299.
• Rothwell, A., Moorkens, J., Fernández-Parra, M., Drugan, J., & Austermuehl, F. (2023). Translation Tools and Technologies. Routledge.
• Vanroy, B., Tezcan, A., & Macken, L. (2023). MATEO: MAchine Translation Evaluation Online. Proceedings of the 24th Annual Conference of the European Association for Machine Translation, 499–500.
• WMT. Proceedings of the Conference on Machine Translation. Association for Computational Linguistics. Édition la plus récente disponible au moment du cours.