Translation memoriesLes mémoires de traduction

Une phrase qui revient

Ce qu’elle contient

Ce qu’elle ne comprend pas

Elle ne contient ni règle de grammaire, ni dictionnaire, ni modèle de langue. C’est ce qui la sépare de la 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. .

La mémoire compare des suites de caractères. Elle mesure à quel point deux phrases se ressemblent, sans savoir ce qu’elles disent.

• « Vérifiez les joints après le premier essai » et « Vérifiez les joints après le deuxième essai » : un seul mot change, et c’est celui qui porte l’information. L’outil annonce une ressemblance très élevée.
• « Vérifiez les joints après le premier essai » et « Après le premier essai, vérifiez les joints » : même sens, mots déplacés. L’outil les trouve assez différentes.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

D’où vient le texte proposé

Quand vous traduisez dans un outil de TAO, et selon la façon dont il est configuré, l’outil vous propose une traduction pour chaque phrase. Elle peut venir de la mémoire, d’un système de traduction automatique, ou des deux. D’où elle vient change ce qu’il faut y vérifier.

Ce que cela change en pratique

	Mémoire de traduction	Traduction automatique
D’où vient la proposition	d’une traduction écrite et validée par une personne dans un projet antérieur	d’un système qui la calcule au moment où vous ouvrez la phrase
Devant une phrase que personne n’a encore traduite	rien : la case reste vide	une proposition quand même
Ce que l’outil vous indique sur la proposition	un pourcentage de ressemblance avec la phrase stockée	rien sur sa fiabilité
Si la même phrase revient deux fois	la même proposition	pas nécessairement la même
Ce qu’il faut faire de la proposition	la vérifier ; si elle ne convient pas, se demander s’il faut aussi corriger la mémoire	la vérifier : c’est ce qu’on appelle la postédition post-editingpostédition machine translationtraduction automatique The human correction of raw machine translation output; the counterpart, for machine translation, of revision in human translation.Correction humaine de la sortie brute d'une traduction automatique ; l'équivalent, pour la traduction automatique, de l'étape de révision en traduction humaine.

Une erreur ne ressemble pas à l’autre

• La mémoire vous rend le plus souvent une traduction correcte ailleurs, déplacée ici : elle a trouvé une phrase source qui ressemble à la vôtre sans dire la même chose. Ce qui est stocké n’est pas garanti juste pour autant : une traduction validée par une personne peut être fautive, et la mémoire la ressort telle quelle.
• La traduction automatique produit une phrase qui ne vient d’aucune traduction existante. Avec les systèmes actuels, sur une paire de langues aussi bien outillée que l’anglais et le français et sur des textes courants, ce qui reste d’erreurs se lit bien : il faut comparer à la source pour le voir. Des erreurs plus visibles arrivent encore, mais elles se sont raréfiées.

Et le glossaire dans tout cela

Une troisième ressource répond en même temps que les deux autres : la base terminologique termbasebase terminologique terminologyterminologie A database of terminological entries organized by concept, grouping the terms of several languages with metadata such as definitions, domains and usage status.Base de données d'entrées terminologiques organisée par concept, contenant les termes de plusieurs langues et des métadonnées comme des définitions, des domaines et des marques d'usage. , qui contient des termes isolés avec leur équivalent, là où la mémoire contient des phrases entières.

Sources

• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2
• Rothwell, A., Moorkens, J., Fernández-Parra, M., Drugan, J., & Austermuehl, F. (2023). Translation Tools and Technologies. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003160793

Six choses, entre le texte et le fichier

Entre le texte que vous recevez et le fichier que vous livrez, l’outil de TAO et vous faites six choses. Les deux premières ont lieu une seule fois, sur le fichier entier ; les quatre autres se répètent pour chaque segment.

Click the drawing, or a line below, to build it up stage by stage. Cliquez sur le dessin, ou sur une ligne ci-dessous, pour le construire étape par étape.

1. Vous recevez un texte à traduire.
2. L'outil segmente le fichier entier, une fois pour toutes : un segment par ligne, et votre traduction en face.
3. Pour chaque segment source, l'outil interroge la mémoire.
4. La mémoire répond de quatre façons : rien, une correspondance partielle, une correspondance à 100 %, une correspondance en contexte.
5. Vous écrivez ce qui manque et vous corrigez ce qui ne convient pas : les quatre réponses se lisent, y compris celle à 100 %.
6. Chaque segment que vous validez entre dans la mémoire, pour la suite du texte et pour les projets suivants.

Le circuit se referme

Les deux flèches vers la mémoire vont dans des sens opposés et n’ont pas lieu au même moment. La première part avant que vous ne voyiez le segment : l’outil a déjà cherché quand la ligne s’affiche. Selon le réglage, il peut aussi avoir rempli les propositions d’avance, pour tout le fichier, ce qu’on appelle la prétraduction. La seconde flèche part quand vous validez, et elle écrit dans la mémoire ce que vous venez d’accepter.

La mémoire dans laquelle l’outil cherche au segment 200 n’est donc plus celle du segment 1 : elle contient entre-temps tout ce que vous y avez mis. Sur un document où les phrases se ressemblent, le circuit devient utile bien avant la fin du fichier. Des propositions remplies d’avance, elles, ne profitent pas de ce que vous traduisez ensuite.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

Un tableau, pas un texte suivi

Pourquoi le segment décide de tout

Le segment est l’unité de travail de l’outil : c’est par segment qu’il enregistre, qu’il cherche, qu’il compte et qu’il vous propose une correspondance. Le devis d’un projet se chiffre lui aussi en segments.

Pour qu’une mémoire serve à quelque chose, il faut beaucoup de correspondances et des correspondances fiables. La taille des segments décide des deux.

• Trop grands, ils ne reviennent presque jamais. Si l’outil enregistrait des paragraphes entiers, il serait rare d’en revoir un identique.
• Trop petits, ils reviennent souvent mais ne portent plus assez de contexte. Si l’outil enregistrait des mots isolés, ses propositions varieraient tellement d’un contexte à l’autre qu’elles n’aideraient plus.

D’où le compromis : une phrase, un titre, ou un autre fragment de texte isolé.

Segment et unité de traduction sont donc deux choses différentes. Un segment est un morceau d’un texte, dans une seule langue. Une unité de traduction est le couple formé par un segment source et le segment cible que vous lui avez donné. Le fichier que vous traduisez contient des segments ; la mémoire, elle, contient des unités de traduction.

La segmentation n’est pas évidente

La règle de base est simple : une phrase, un segment. Les difficultés commencent aux détails.

• Un point ne termine pas toujours une phrase. « M. Tremblay a signé. » contient deux points et une seule phrase. Les outils tiennent donc une liste d’abréviations par langue, et cette liste se règle.
• Certains segments ne sont pas des phrases du tout : un titre, une cellule de tableau, un élément de menu, une légende. La structure du document intervient donc autant que la ponctuation, et deux outils peuvent segmenter le même texte un peu différemment.
• La segmentation n’est pas toujours celle qu’il vous faut. Deux phrases françaises rendues par une seule phrase anglaise se traduisent mieux dans un seul segment, ce qui demande de fusionner deux segments dans l’éditeur, en général à l’intérieur d’un même paragraphe.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

Quand vous traduisez dans un outil de TAO branché sur une mémoire de traduction, la recherche dans la mémoire se fait de deux façons, selon le réglage : l’outil remplit les propositions pour tout le fichier avant que vous ne commenciez, ou il ne cherche qu’au moment où vous ouvrez un segment. Dans les deux cas, cette recherche donne l’un de quatre résultats (voir la Figure 6figure 6).

Ces quatre cas vont du moins utile au plus fiable. C’est aussi l’ordre dans lequel vous les rencontrerez dans un projet neuf, où tout commence sans correspondance et où les autres apparaissent à mesure que la mémoire se remplit.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

L’outil ne propose rien

Quand la mémoire ne contient aucun segment assez proche de celui que vous ouvrez, elle ne propose rien : la case cible reste vide, et vous traduisez comme vous le feriez sans outil. C’est le cas le plus simple, et le seul qui ne demande rien de particulier.

Au début d’un projet, avec une mémoire neuve, c’est ce qui arrive à presque tous les segments. Cela ne veut pas dire que l’outil ne sert à rien : chaque segment que vous validez entre dans la mémoire, et les correspondances commencent à apparaître dans le document même que vous êtes en train de traduire.

Le seuil

« Assez proche » n’est pas une notion vague : c’est un nombre réglable, en général autour de 70 %. Sous ce seuil, l’outil ne propose rien, pour la raison suivante : corriger une proposition trop éloignée coûte plus de temps que d’écrire la traduction directement. En dessous d’un certain degré de ressemblance, une proposition n’est plus une aide, mais une lecture de plus.

Combien de correspondances espérer

Une mémoire à vous met du temps à devenir utile : elle ne contient que ce que vous y avez mis. Ce que vous obtenez ensuite dépend de la ressemblance entre le nouveau texte et ceux qui sont déjà dedans.

• Vos premiers projets se traduisent presque entièrement à neuf.
• Un texte d’un autre client, dans un autre domaine en donne peu, quel que soit le volume accumulé.
• La nouvelle version d’un document déjà traduit est le cas le plus favorable : l’essentiel du texte n’a pas bougé, et la mémoire répond sur la plus grande partie du fichier.
• Une mémoire venue d’ailleurs en ajoute sans que vous ayez eu à la produire : celle d’un client, celle d’une collègue, ou une mémoire tirée de corpus parallèles parallel corpuscorpus parallèle corporacorpus A corpus of texts in one language together with their translations into one or more other languages, usually aligned sentence by sentence so that each segment can be viewed next to its equivalent.Corpus de textes dans une langue accompagnés de leurs traductions vers une ou plusieurs autres langues, généralement alignés phrase par phrase de façon à afficher chaque segment en regard de son équivalent. publics comme ceux rassemblés dans OPUS (Tiedemann, 2012). Ce qu’elle vaut pour votre projet dépend de l’endroit d’où elle vient, et c’est une décision de traduction (see also the Choosing your memories page) (voir aussi la page Choisir ses mémoires).

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2
• Tiedemann, J. (2012). Parallel Data, Tools and Interfaces in OPUS. Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12), Istanbul, 2214–2218. https://aclanthology.org/L12-1246/

La réponse qui demande le plus d’attention

Des quatre réponses possibles, c’est celle qui demande le plus d’attention. L’outil vous signale ce qui diffère entre les deux segments sources, et vous reportez la différence dans la traduction.

D’où vient le pourcentage

L’outil de TAO compare le segment source stocké à celui que vous traduisez, et compte ce qu’il faudrait changer pour passer de l’un à l’autre : des mots ajoutés, supprimés ou remplacés. Le pourcentage est ce compte rapporté à la longueur du segment.

Le calcul n’est pas le même partout. Certains outils comptent les mots, d’autres les caractères, et chacun applique ses propres pénalités quand ce qui diffère est une majuscule, une ponctuation, un nombre ou une balise tagbalise markupbalisage A marker that delimits and identifies an element in a markup document, usually working as a pair: an opening tag and a closing tag around the content they label.Marqueur qui délimite et identifie un élément dans un document balisé, fonctionnant généralement par paire : une balise ouvrante et une balise fermante autour du contenu qu'elles désignent. . Le même couple de segments peut donc recevoir un pourcentage différent d’un logiciel à l’autre ; un pourcentage se compare à l’intérieur d’un outil, pas d’un outil à l’autre.

Ce que le pourcentage mesure, et ce qu’il ne mesure pas

Il mesure une ressemblance de forme, et rien d’autre. Il ne dit pas si l’écart est important.

Une correspondance à 95 % dont le seul mot différent est « ne pas » demande une correction essentielle : l’outil vous propose l’inverse de ce qu’il faut écrire. Une correspondance à 80 % dont l’écart tient à un complément déplacé peut n’en demander aucune. Le chiffre ne fait pas la différence entre les deux, et vous, oui.

Trois exemples réels

Poussé à bout, ce calcul donne des propositions qui n’ont plus rien à voir avec le segment à traduire. Les trois ci-dessous viennent de vrais projets, du français vers le néerlandais, et ont circulé dans un groupe de traducteurs et traductrices.

La troisième est la plus instructive : « Ja, dat kan! » veut dire « Oui, c’est possible ! », soit le contraire exact du segment à traduire.

Aucune de ces propositions n’est un défaut de l’outil. Chacune est la bonne réponse à la question qu’il se pose, qui est « quel segment stocké ressemble le plus à celui-ci, lettre pour lettre ». La question du sens ne lui est jamais posée, et il n’aurait pas les moyens d’y répondre.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

Rien à corriger, en apparence

Pourquoi relire quand même

Le segment est le même. Ce qui l’entoure ne l’est pas nécessairement, et une phrase ne se traduit pas indépendamment de sa place.

• La même phrase peut être un titre dans un document et une ligne de tableau dans un autre, ce qui change la majuscule, la ponctuation finale et parfois la tournure.
• Elle peut reprendre un antécédent qui a changé : « Il est conforme à la norme » ne se traduit pas de la même façon selon ce dont parlait la phrase précédente.
• Elle peut venir d’un document dont le registre ou le public n’est pas celui du vôtre.

La mémoire ne sait rien de tout cela. Elle a comparé un segment à un segment, et elle a trouvé qu’ils étaient identiques. C’est tout ce qu’annonce le 100 %.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

Ce que le 100 % ignore

Une correspondance à 100 % ne dit rien de ce qui entoure le segment. La correspondance en contexte tient compte de cet entourage : si le segment qui précède et celui qui suit sont eux aussi les mêmes, la traduction stockée a été écrite pour cette phrase à cet endroit-là, et le risque qu’elle ne convienne pas ici devient faible.

Le cas demande un texte très proche de ce qui est en mémoire : une nouvelle version d’un manuel, d’un contrat type ou d’un site dont la plupart des passages n’ont pas bougé d’une version à l’autre.

Comment la reconnaître dans votre outil

Les outils ne se sont pas entendus : les uns affichent un chiffre au-dessus de 100 %, d’autres un sigle, une icône ou une couleur, et le nom change d’un logiciel à l’autre. Ce qu’il faut savoir dès maintenant, c’est que la différence avec une correspondance à 100 % exact matchcorrespondance exacte CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment is identical to the segment being translated, character for character, so the tool can insert the stored translation as it is.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké est identique, caractère pour caractère, au segment à traduire, de sorte que l'outil peut insérer la traduction stockée telle quelle. ne porte pas sur la traduction proposée, qui peut être la même : elle porte sur ce que vous avez à vérifier avant de valider (see also the Matches as Wordfast shows them page) (voir aussi la page Les correspondances telles que Wordfast les montre).

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

Au premier projet, elle est vide

Au premier projet, la mémoire est vide : elle ne peut rien proposer tant que vous n’y avez rien mis. Elle se remplit à mesure que vous validez des segments, et par alignement de documents déjà traduits.

En traduisant

Vous traduisez un segment, vous le validez, et la paire entre dans la mémoire comme unité de traduction. Sur un document où les phrases se ressemblent, cela se voit vite : quelques segments validés suffisent pour que l’outil commence à en reproposer.

Valider un segment et passer au segment suivant sont deux actions différentes : cliquer sur la ligne d’en dessous vous déplace sans rien enregistrer, et seule la validation écrit dans la mémoire.

À partir de traductions existantes

Une mémoire peut aussi être remplie d’un coup, par alignement alignment²alignement CAT toolsTAO The process of pairing a source text with an existing translation of it, segment by segment, so that the pairs can be stored as translation units in a translation memory.Opération qui consiste à apparier un texte source et une traduction déjà existante de ce texte, segment par segment, afin d'en stocker les paires comme unités de traduction dans une mémoire de traduction.  : l’opération apparie un texte source et sa traduction, segment par segment, et produit des unités de traduction qui se rangent dans la mémoire comme les autres.

Ce qu’on aligne : vos traductions antérieures, celles d’un collègue, les documents bilingues d’un client (see also the Wordfast: alignment chapter) (voir aussi le chapitre Wordfast : alignement).

Ce qu’une erreur validée vous coûte

Une mémoire contient ce qu’on y a mis, y compris les erreurs. Une traduction que vous validez aujourd’hui peut ressortir dans des mois, parfois dans des années, sur un projet dont vous ne savez encore rien. Et devant une correspondance à 100 % exact matchcorrespondance exacte CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment is identical to the segment being translated, character for character, so the tool can insert the stored translation as it is.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké est identique, caractère pour caractère, au segment à traduire, de sorte que l'outil peut insérer la traduction stockée telle quelle. , on relit moins : l’affichage donne à la proposition une autorité qu’elle n’a pas toujours méritée.

Une erreur validée coûte donc deux fois plutôt qu’une : au moment où elle passe, puis chaque fois qu’elle revient et qu’on la reconfirme sans la relire.

Ce que devient la cohérence

Le désordre ne vient pas que des erreurs. Une mémoire perd aussi sa cohérence à mesure qu’elle grossit. Sur quatre mémoires d’entreprise réelles, de 22 000 à 300 000 unités de traduction (Moorkens, 2011) :

• des segments qui ne diffèrent que par une majuscule, une espace, une ponctuation ou une balise 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. avaient reçu des traductions franchement divergentes, à des années d’intervalle ;
• la différence la plus fréquente entre deux segments presque identiques était une simple majuscule.

Chacune de ces traductions pouvait être juste dans son projet. C’est leur coexistence dans une même mémoire qui pose problème, puisque l’outil les propose ensuite indifféremment.

Deux conséquences, dès maintenant

• Corrigez la mémoire, pas seulement le segment. Quand une proposition ne convient pas parce que ce qui est enregistré est fautif, corrigez la mémoire tout de suite si l’outil vous le permet, sinon notez-le très clairement. Corriger seulement le segment du projet en cours laisse l’erreur en place pour le projet suivant.
• Gardez des mémoires séparées quand les projets n’ont rien à voir : les phrases d’un client de machinerie n’ont aucune raison de ressortir dans une traduction juridique.

L’entretien courant

Le reste est de l’entretien : repérer les doublons, retirer les segments dépassés, corriger les découpages ratés. Un doublon apparent n’en est pas toujours un : deux unités identiques peuvent venir de deux endroits différents, et l’outil les garde séparées parce que leurs voisines diffèrent, ce qui est la condition d’une correspondance en contexte context matchcorrespondance en contexte CAT toolsTAO A translation-memory match in which the stored source segment is identical to the segment being translated and the segments around it match as well, so the stored translation was produced in the same surroundings.Correspondance de mémoire de traduction dans laquelle le segment source stocké est identique au segment à traduire et où les segments voisins correspondent également, de sorte que la traduction stockée a été produite dans le même entourage. . Cela se fait dans l’écran de gestion des mémoires (see also the Wordfast: alignment chapter) (voir aussi le chapitre Wordfast : alignement).

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2
• Moorkens, J. (2011). Translation memories guarantee consistency: Truth or fiction?. Proceedings of Translating and the Computer 33 (Aslib). https://aclanthology.org/2011.tc-1.17/

Deux mémoires, deux bonnes traductions

Un même segment source anglais peut avoir été traduit correctement de deux façons, dans deux mémoires venues de domaines différents. Les deux répondent à 100 %, et la mémoire ne peut pas savoir laquelle convient à votre projet : elle a comparé un segment à un segment.

C’est le cas le plus difficile à repérer, parce que cette proposition-là ne demande rien : elle arrive complète, sans mot souligné et sans pourcentage inquiétant, là où 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. vous force à lire. Et la traduction fautive a été validée par quelqu’un, correctement, pour un autre texte.

Ce que vous branchez sur un projet

Une mémoire n’est donc pas un réglage à cocher au moment de créer le projet. Avant de l’attacher, trois questions :

• D’où viennent ses textes ? Un client, un domaine, un type de document, ou un mélange dont personne ne se souvient.
• Qui les a validés ? Une traduction stockée a été acceptée par quelqu’un, dans des conditions que vous ne connaissez pas.
• Est-ce qu’ils ressemblent au vôtre ? Un manuel technique et une brochure du même client ne parlent pas de la même façon.

Une mémoire faite de textes proches du vôtre vous fait gagner du temps. Une mémoire faite d’autre chose vous en fait perdre, surtout quand elle propose quelque chose : une mémoire muette vous laisse traduire, une mémoire hors domaine vous fait relire et corriger.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2

Ce que vous y gagnez

Trois choses.

• De la cohérence : la même phrase ressort de la même façon d’un projet à l’autre et d’un mois à l’autre.
• De la vitesse sur les textes qui se ressemblent.
• Moins de travail répétitif, ce qui est autre chose que de la vitesse. Retraduire à la main la vingtième occurrence d’un avertissement de sécurité n’apprend rien à personne.

Ce que vous y perdez

Une mémoire demande de l’entretien, et elle ne rend rien tant qu’elle ne contient pas de textes proches du projet en cours. À cela s’ajoute une courbe d’apprentissage : le temps passé à comprendre l’outil est du temps qui n’est pas passé à traduire.

Ce que la mémoire change à ce que vous êtes payé

Le coût qu’on voit le moins : la segmentation

Segment source	Traductions possibles	Ce qui tranche, et où cela se trouve
The client has signed.	Le client a signé. / La cliente a signé.	Le genre de la personne. Nulle part dans ce segment.
The doctor is not convinced.	Le médecin n’est pas convaincu. / La médecin n’est pas convaincue.	Le même problème, avec l’accord de l’attribut en plus.
Your order has been processed.	Votre commande a été traitée. / Votre ordre a été exécuté.	Le domaine du document : commerce ou finance.
Please confirm before Friday.	Veuillez confirmer avant vendredi. / Confirme avant vendredi.	Le registre, fixé pour le document entier.
They arrived late.	Ils sont arrivés en retard. / Elles sont arrivées en retard.	Le référent, souvent plusieurs segments plus haut.

Sources

• Bowker, L. (2002). Computer-Aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press. https://doi.org/10.1353/book6554
• Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-aided translation. Handbook of Translation Studies (John Benjamins Publishing Company). https://doi.org/10.1075/hts.1.comp2
• Maruf, S., Saleh, F., & Haffari, G. (2021). A survey on document-level neural machine translation: Methods and evaluation. ACM Computing Surveys, 54(2), article 45. https://doi.org/10.1145/3441691
• Rothwell, A., Moorkens, J., Fernández-Parra, M., Drugan, J., & Austermuehl, F. (2023). Translation Tools and Technologies. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003160793
• Voita, E., Sennrich, R., & Titov, I. (2019). When a good translation is wrong in context: Context-aware machine translation improves on deixis, ellipsis, and lexical cohesion. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the ACL, 1198–1212. https://aclanthology.org/P19-1116/