What a translation system has to doCe qu'un système de traduction doit faire

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A memory and a translation system

When you open a segment in a CAT tool and see a pre-filled suggestion for a translation, that translation has either been retrieved from a translation memory or been generated by a machine translation system (Figure 1figure 1).

One source sentence, Check the joints after the first test, sent two ways. Upward, to a translation memory: a database of human translations is searched, and either a stored translation comes back with a match percentage, or nothing comes back. Downward, to a machine translation system: a trained model generates a translation for anything.
Figure 1. The same sentence sent to a translation memory and to a machine translation system.
Translation memory translation memory (TM)mémoire de traduction (MT) CAT toolsTAO A bilingual database of previously translated source segments and their corresponding target segments, which a translation-memory system searches to propose exact or similar matches for new source text.Base de données bilingue de segments source déjà traduits et de leurs segments cibles correspondants, dans laquelle un système de mémoire de traduction cherche des correspondances exactes ou similaires pour un nouveau texte source. Machine translation
Source of the texta database of segments translated by peoplegenerated, by a system trained on large corpora
Outputthe stored translation of the same or a similar segment (a fuzzy match fuzzy matchcorrespondance partielle CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment resembles the segment being translated without being identical to it, reported as a percentage below 100. The comparison is made segment by segment, so the percentage measures the distance between two segments as segmentation produced them, not between two texts.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké ressemble au segment à traduire sans lui être identique, exprimée en pourcentage inférieur à 100. La comparaison se fait segment par segment : le pourcentage mesure donc la distance entre deux segments tels que la segmentation les a produits, et non entre deux textes. ), or nothinga translation of any text, including text nobody ever translated
Strengthconsistency, for content that was translated beforean answer for every segment, old or new
Weaknessnothing for new textquality is not guaranteed, and the output gives no sign of how reliable it is
A translation memory and a machine translation system compared.

The second of the two, the machine translation system, is the subject of this module, and the term is defined widely enough to cover every system of the kind.

The definition says nothing about how the translation is produced: it covers a rule-based system rule-based systemsystème à base de règles AIIA A system whose behaviour is fixed by rules that people wrote, most often of the form "if this condition, then this action", so that every output can be traced to the rule that produced it.Système dont le comportement est fixé par des règles écrites par des personnes, le plus souvent de la forme « si cette condition, alors cette action », de sorte que chaque résultat peut être rapporté à la règle qui l'a produit. of the 1970s and a chatbot of today alike.

Differences between languages and cultures

If translation were replacing each word with its equivalent, a bilingual dictionary would be a translation system. Figure 2figure 2 shows two of the ways that fails.

Two panels. Above, the English sentence It's raining cats and dogs and I'm hungry pushed word by word into French, C'est pleuvant chats et chiens et je suis affamé, with three stretches marked as wrong: a construction, an idiom, a construction; under it, a translation, Il pleut des cordes et j'ai faim. Below, the English sentence He wrote a letter to a friend above its Japanese counterpart tomodachi ni tegami-o kaita, glossed friend, to, letter, wrote; lines join each English word to its Japanese counterpart and cross, and He has no counterpart.
Figure 2. Word for word, an English sentence into French, and the same sentence in English and in Japanese. The Japanese example is from Jurafsky and Martin (2026).

Eight kinds of difference between languages and cultures defeat the dictionary.

DifferenceExampleConsequence for a system
Word orderEnglish He wrote a letter to a friend; Japanese tomodachi ni tegami-o kaita, word for word friend to letter wrotethe words have to be moved, and sometimes the whole sentence rebuilt
One word, several wordsEnglish bass is Spanish lubina (the fish) or bajo (the instrument); German has Wand (inside) and Mauer (outside) for walla sense has to be chosen from the context
What is left unsaidSpanish Mostró su hallazgo a un descifrador ambulante has no subject; English needs He showed his find to a wandering decodera word the target grammar requires has to be supplied, and one it does without dropped
A different constructionEnglish I am hungry, with an adjective; French j’ai faim, with a noun. English I like coffee; Spanish me gusta el café, where the coffee is the subject and pleases methe same idea has to be rebuilt with the part of speech and the construction the target language uses
A word with no equivalentDutch gezellig, for a warm, convivial atmosphere; Mandarin xiào, for which English makes do with filial piety (Jurafsky & Martin, 2026)a phrase, a near-equivalent or a loan has to stand in for the missing word
Figurative language and idiomsEnglish it’s raining cats and dogs; French il pleut des cordesthe literal wording has to give way to the image the target language uses
Cultural knowledgea Quebec text mentions le cégep; an English one mentions Grade 11 or Thanksgiving, which falls in October in Canada and in November in the United Statesan explanation or an equivalent has to be added for readers who do not share the reference
Text-type conventionsan English manual says Press the button (imperative), a French one Appuyer sur le bouton (infinitive); a Japanese novel repeats a word where an English one would vary itthe text has to be reshaped to the conventions of its genre in the target culture, beyond the sentence
Eight differences between languages and cultures that defeat word-for-word replacement. The first three rows follow Jurafsky and Martin (2026); the others are mine, with one example borrowed from them.

Some of these, though not all and not to the same degree, are the difficulties translators face when they learn to translate well. The second difference is drawn in Figure 3figure 3.

Three English words on the left, leg, foot and paw, and four French words on the right, jambe, pied, patte and étape. Labelled lines join them: leg to jambe for a person, to patte for an animal, to pied for a chair, to étape for a journey; foot to pied for a person and to patte for a bird; paw to patte.
Figure 3. English leg, foot and paw against their French translations. Example from Jurafsky and Martin (2026).

The second difference has one more case: the target grammar can force a decision the source never made. French marks the gender of adjectives, so an English adjective has to be given one, and a system that guesses adds to the bias of machine translation (see also the Bias chapter, in the Critical issues with LLMs module) (voir aussi le chapitre Biais, dans le module Enjeux critiques des GML). To choose the right word is to choose a sense, which is the problem of ambiguity ambiguityambiguïté linguisticslinguistique The property of a stretch of language that allows more than one interpretation.Propriété d'un segment de langue qui autorise plus d'une interprétation. (see also the Why language is hard chapter, in the Language as numbers module) (voir aussi le chapitre Pourquoi le langage est difficile, dans le module Le langage en nombres).

Names, numbers and tags

Beside everything a system has to adapt, there is what it has to leave alone: names, numbers, dates, formatting and inline tags inline tagbalise interne CAT toolsTAO A marker inside a segment standing for formatting or a code of the original document, a bold run or a footnote reference for instance, rather than for text to translate.Marqueur placé à l'intérieur d'un segment qui représente une mise en forme ou un code du document d'origine, par exemple un passage en gras ou un appel de note, et non du texte à traduire. have to come through unchanged, and a system that translates a product name or drops a tag has failed on a sentence it otherwise translated well.

Written in English. The French version was automatically generated and I have not revised it. Rédigé en anglais. La version française a été générée automatiquement et je ne l'ai pas révisée. Updated 12 October 2026

Une mémoire et un système de traduction

Quand vous ouvrez un segment dans un outil de TAO et que vous y trouvez une proposition de traduction déjà remplie, cette traduction a été soit retrouvée dans une mémoire de traduction, soit générée par un système de traduction automatique (Figure 1figure 1).

Une phrase source, Check the joints after the first test, envoyée de deux façons. Vers le haut, à une mémoire de traduction : on cherche dans une base de données de traductions humaines, et soit une traduction enregistrée revient avec un pourcentage de correspondance, soit rien ne revient. Vers le bas, à un système de traduction automatique : un modèle entraîné génère une traduction pour n'importe quoi.
Figure 1. La même phrase envoyée à une mémoire de traduction et à un système de traduction automatique.
Mémoire de traduction translation memory (TM)mémoire de traduction (MT) CAT toolsTAO A bilingual database of previously translated source segments and their corresponding target segments, which a translation-memory system searches to propose exact or similar matches for new source text.Base de données bilingue de segments source déjà traduits et de leurs segments cibles correspondants, dans laquelle un système de mémoire de traduction cherche des correspondances exactes ou similaires pour un nouveau texte source. Traduction automatique
Source du texteune base de données de segments traduits par des personnesgénéré, par un système entraîné sur de grands corpus
Résultatla traduction enregistrée du même segment ou d’un segment semblable (une correspondance partielle fuzzy matchcorrespondance partielle CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment resembles the segment being translated without being identical to it, reported as a percentage below 100. The comparison is made segment by segment, so the percentage measures the distance between two segments as segmentation produced them, not between two texts.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké ressemble au segment à traduire sans lui être identique, exprimée en pourcentage inférieur à 100. La comparaison se fait segment par segment : le pourcentage mesure donc la distance entre deux segments tels que la segmentation les a produits, et non entre deux textes. ), ou rienune traduction de n’importe quel texte, y compris un texte que personne n’a jamais traduit
Forcela cohérence, pour les contenus déjà traduitsune réponse pour chaque segment, ancien ou nouveau
Faiblesserien pour un texte nouveaula qualité n’est pas garantie, et le résultat n’indique en rien s’il est fiable
Une mémoire de traduction et un système de traduction automatique comparés.

Le second des deux, le système de traduction automatique, est le sujet de ce module, et le terme est défini assez largement pour couvrir tous les systèmes du genre.

La définition ne dit rien de la façon dont la traduction est produite : elle couvre aussi bien un système à base de règles rule-based systemsystème à base de règles AIIA A system whose behaviour is fixed by rules that people wrote, most often of the form "if this condition, then this action", so that every output can be traced to the rule that produced it.Système dont le comportement est fixé par des règles écrites par des personnes, le plus souvent de la forme « si cette condition, alors cette action », de sorte que chaque résultat peut être rapporté à la règle qui l'a produit. des années 1970 qu’un agent conversationnel d’aujourd’hui.

Les différences entre langues et entre cultures

Si traduire consistait à remplacer chaque mot par son équivalent, un dictionnaire bilingue serait un système de traduction. La Figure 2figure 2 montre deux des façons dont cela échoue.

Deux panneaux. En haut, la phrase anglaise It's raining cats and dogs and I'm hungry passée mot à mot en français, C'est pleuvant chats et chiens et je suis affamé, avec trois passages marqués comme fautifs : une construction, une expression idiomatique, une construction ; dessous, une traduction, Il pleut des cordes et j'ai faim. En bas, la phrase anglaise He wrote a letter to a friend au-dessus de son équivalent japonais tomodachi ni tegami-o kaita, glosé ami, à, lettre, a écrit ; des lignes relient chaque mot anglais à son correspondant japonais et se croisent, et He n'a pas de correspondant.
Figure 2. Mot à mot, une phrase anglaise vers le français, et la même phrase en anglais et en japonais. L'exemple japonais vient de Jurafsky et Martin (2026).

Huit types de différences entre langues et entre cultures mettent le dictionnaire en échec.

DifférenceExempleConséquence pour un système
L’ordre des motsanglais He wrote a letter to a friend ; japonais tomodachi ni tegami-o kaita, mot à mot ami à lettre a écritil faut déplacer les mots, et parfois reconstruire toute la phrase
Un mot, plusieurs motsl’anglais bass se dit en espagnol lubina (le poisson) ou bajo (l’instrument) ; l’allemand a Wand (à l’intérieur) et Mauer (à l’extérieur) pour muril faut choisir un sens d’après le contexte
Ce qui reste implicitel’espagnol Mostró su hallazgo a un descifrador ambulante n’a pas de sujet ; l’anglais exige He showed his find to a wandering decoderil faut ajouter un mot que la grammaire cible exige, et retirer celui dont elle se passe
Une autre constructionl’anglais I am hungry, avec un adjectif ; le français j’ai faim, avec un nom. L’anglais I like coffee ; l’espagnol me gusta el café, où le café est le sujet et me plaîtla même idée doit être reconstruite avec la partie du discours et la construction qu’emploie la langue cible
Un mot sans équivalentle néerlandais gezellig, pour une atmosphère chaleureuse et conviviale ; le mandarin xiào, que l’anglais rend tant bien que mal par filial piety (Jurafsky & Martin, 2026)une périphrase, un quasi-équivalent ou un emprunt doit remplacer le mot manquant
Le langage figuré et les expressions idiomatiquesl’anglais it’s raining cats and dogs ; le français il pleut des cordesla formulation littérale doit céder la place à l’image qu’emploie la langue cible
Les connaissances culturellesun texte québécois mentionne le cégep ; un texte anglais mentionne Grade 11 ou Thanksgiving, qui tombe en octobre au Canada et en novembre aux États-Unisil faut ajouter une explication ou un équivalent pour les lecteurs qui ne partagent pas la référence
Les conventions du type de texteun manuel anglais dit Press the button (impératif), un manuel français Appuyer sur le bouton (infinitif) ; un roman japonais répète un mot là où un roman anglais le varieraitle texte doit être remodelé selon les conventions de son genre dans la culture cible, au-delà de la phrase
Huit différences entre langues et entre cultures qui mettent en échec le remplacement mot à mot. Les trois premières lignes suivent Jurafsky et Martin (2026) ; les autres sont de moi, avec un exemple qui leur est emprunté.

Certaines de ces difficultés, pas toutes et pas au même degré, sont celles que les traducteurs affrontent quand ils apprennent à bien traduire. La deuxième différence est dessinée à la Figure 3figure 3.

Trois mots anglais à gauche, leg, foot et paw, et quatre mots français à droite, jambe, pied, patte et étape. Des lignes étiquetées les relient : leg à jambe pour une personne, à patte pour un animal, à pied pour une chaise, à étape pour un voyage ; foot à pied pour une personne et à patte pour un oiseau ; paw à patte.
Figure 3. Les mots anglais leg, foot et paw et leurs traductions françaises. Exemple tiré de Jurafsky et Martin (2026).

La deuxième différence a un cas de plus : la grammaire cible peut imposer une décision que la source n’a jamais prise. Le français marque le genre des adjectifs ; il faut donc en donner un à un adjectif anglais, et un système qui devine ajoute aux biais de la traduction automatique (see also the Bias chapter, in the Critical issues with LLMs module) (voir aussi le chapitre Biais, dans le module Enjeux critiques des GML). Choisir le bon mot, c’est choisir un sens : c’est le problème de l’ambiguïté ambiguityambiguïté linguisticslinguistique The property of a stretch of language that allows more than one interpretation.Propriété d'un segment de langue qui autorise plus d'une interprétation. (see also the Why language is hard chapter, in the Language as numbers module) (voir aussi le chapitre Pourquoi le langage est difficile, dans le module Le langage en nombres).

Les noms, les nombres et les balises

À côté de tout ce qu’un système doit adapter, il y a ce qu’il doit laisser intact : les noms, les nombres, les dates, la mise en forme et les balises internes inline tagbalise interne CAT toolsTAO A marker inside a segment standing for formatting or a code of the original document, a bold run or a footnote reference for instance, rather than for text to translate.Marqueur placé à l'intérieur d'un segment qui représente une mise en forme ou un code du document d'origine, par exemple un passage en gras ou un appel de note, et non du texte à traduire. doivent ressortir inchangés, et un système qui traduit un nom de produit ou qui perd une balise a échoué sur une phrase qu’il avait par ailleurs bien traduite.

Written in English. The French version was automatically generated and I have not revised it. Rédigé en anglais. La version française a été générée automatiquement et je ne l'ai pas révisée. Mise à jour 12 octobre 2026

Sources

  • Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2026). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. Online draft, 3rd edition. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Sources

  • Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2026). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. Online draft, 3rd edition. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

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