L’Intelligence artificielle au service de la didactique de la traduction à l’Université : quel apport pour la gestion des culturèmes et pour le développement des compétences interculturelles ?

Introduction

Le développement rapide des technologies linguistiques basées sur l’intelligence artificielle (IA), telles que la traduction automatique neuronale (TAN), a profondément transformé l’industrie des langues et la formation des spécialistes en langue et traduction (Mattioda, Cennamo, 2023). Il a également eu un impact considérable sur un large éventail d’utilisateurs aux besoins linguistiques variés (Monti, 2019 ; Kenny, 2022). L’intégration de la TAN dans l’enseignement des langues ouvre ainsi de nouvelles perspectives, tout en soulevant des questions cruciales sur les objectifs pédagogiques à définir pour proposer des parcours de formation adaptés et innovants. Bien que des expérimentations aient déjà été menées dans divers contextes européens et italiens, comme le montrent plusieurs publications (Moorkens, 2018 ; Loock et Léchauguette, 2021), ce processus est encore à ses débuts, y compris dans de nombreux programmes de master du réseau European Master in Translation (EMT) (Cennamo et Hamon, 2023).

Dans cet article, nous présentons une expérimentation didactique menée avec des étudiants en Langue et Traduction française de l’Université de Turin, visant à les sensibiliser à un usage réfléchi et maîtrisé de la TAN. Nous analyserons l’utilisation de cette technologie dans l’apprentissage du Français Langue Étrangère (FLE) en mettant en lumière ses atouts et ses limites dans le développement des compétences traductives, culturelles et interculturelles.

L’expérience sur laquelle nous proposons de revenir a consisté à amener des étudiants en troisième année de Licence en « Scienze della Mediazione linguistica » (LEA) à traduire des textes français riches en éléments culturels vers l’italien, en suivant un parcours de machine translation literacy (Bowker et Ciro, 2019). Ensuite, ils ont été invités à réfléchir à leurs choix de traduction, à comparer les résultats de la traduction humaine et de la traduction automatique et à identifier les principaux défis que posent les éléments culturels aux apprentis traducteurs intégrant les outils basés sur l’intelligence artificielle dans leur pratique traductive.

Cette approche a permis aux étudiants de mieux comprendre leur niveau de compétence interculturelle qui s’avère être une compétence essentielle pour leur formation et leur avenir professionnel.

2. Traduction et culture

Avant d’illustrer le projet pédagogique que nous avons mis en place dans le cadre de notre cours de Langue française et traduction, destiné à un public d’étudiants de troisième année, il nous semble essentiel de poser quelques jalons théoriques à la base de notre action en tant qu’enseignante de FLE auprès d’un public italophone du premier cycle universitaire. Conscients de la richesse et de l’étendue de la littérature traductologique dans ce domaine, nous ne prétendons pas à l’exhaustivité ; notre objectif est simplement d’établir un lien entre la perspective culturelle de la traductologie et la didactique de la traduction. En tant qu’activité de négociation interlinguistique et interculturelle (Eco, 2003), la traduction possède un intérêt pédagogique indéniable dans la formation générale en langues-cultures vivantes à la fois sur le plan linguistique, discursif et culturel. Dans le domaine de l’enseignement des langues, elle a d’abord été considérée comme un pilier de la méthodologie traditionnelle, avant d’être écartée par les méthodes audio-orales et communicatives, puis récemment réintégrée dans une perspective actionnelle, jouant de fait un rôle essentiel dans les pratiques langagières de nos sociétés multilingues et mondialisées (De Carlo, 2006). En 2018, le Cadre européen commun de référence pour les langues (CECR), dans le Volume complémentaire avec de nouveaux descripteurs, a restitué à la médiation une place importante parmi les compétences fondamentales, aux côtés de la compréhension et de l’expression orales et écrites :

Participant à la fois de la réception et de la production, les activités écrites et/ou orales de médiation, permettent, par la traduction ou l’interprétariat, le résumé ou le compte rendu, de produire à l’intention d’un tiers, une (re)formulation accessible d’un texte premier auquel ce tiers n’a pas d’abord accès direct. Les activités langagières de médiation, (re)traitant un texte déjà là, tiennent une place considérable dans le fonctionnement langagier ordinaire de nos sociétés. (CECR, Volume complémentaire, Section 2.1.3, 2018 : 33)

Dans cette même optique, mais dans un cadre de formation spécifique destiné aux futurs professionnels de l’industrie de la langue, le groupe d’experts de l’EMT (Master européen en Traduction) a mis au point en 2022 son Référentiel des compétences, dans lequel il préconise que d’excellentes compétences linguistiques et des « savoirs et aptitudes linguistiques, sociolinguistiques, culturels et interculturels de nature générale ou propre à une langue » (EMT, 2022 : 6) constituent le socle d’une compétence traductive de haut niveau. Ainsi, la traduction, dans le cadre de l’apprentissage des langues au-delà de sa fonction traditionnelle d’exercice de consolidation des contenus morphosyntaxiques et lexicaux, est reconnue comme un outil pédagogique qui permet non seulement aux apprenants de développer des compétences communicatives et de médiation, mais aussi d’accroître leurs compétences culturelles et interculturelles.

Donc, traduire une langue ne peut pas être dissocié du fait qu’il s’agit de traduire une culture puisque la langue et la culture s’influencent réciproquement et que toute langue est de par son essence une langue-culture (Galisson, 2002). Il s’agit de faire passer des textes et des discours d’un horizon culturel à l’autre, d’une culture de départ à une culture d’arrivée de toute évidence différentes, mais pas impénétrables. La traduction s’avère une opération intrinsèquement culturelle où toute tentative de réduire les faits culturels à un passage obligé pourrait se révéler un échec car il s’agit d’une création permanente visant à recomposer le monde dans un discours né dans un système culturel différent.

Sur le plan traductologique, si l’on aborde la relation entre langue et culture, on peut observer que c’est autour des années 1980 que la culture commence à marquer ce champ disciplinaire en engendrant une sorte de « tournant culturel » :

Oggi in certi contesti - secondo il nostro parere quelli più innovativi - si preferisce parlare di traduzione come comunicazione interculturale […] e non si esagera dicendo che all’interno dei Translation Studies ha avuto luogo un cultural turn. Con questa nuova impostazione si definisce il tradurre come una comunicazione che avviene tra le culture (Nergaard, 1995 : 15).

La traduction se dessine donc comme l’un des moyens essentiels de la communication interculturelle, et l’un des modes majeurs du croisement des cultures. Selon Nord (1997) « translating means comparing cultures. Translators interpret source-culture phenomena in the light of their own culture-specific knowledge of that culture » (p. 34). En ce sens, l’accent est mis sur la culture d’arrivée où la traduction doit remplir une fonction précise, qui ne correspond pas forcément à celle du texte de départ. D’autres théoriciens ont plutôt mis l’accent sur le contexte culturel, sans nier l’importance de la culture de départ, en focalisant le débat sur la culture comme l’un des facteurs influant sur les choix traductifs (Cordonnier, 2002). D’autres approches ont émergé, notamment celle d’Antoine Berman qui oppose la traduction ethnocentrique à la traduction éthique : le premier type de traduction repose sur l’élimination de toute altérité opérant ainsi une véritable neutralisation de l’étranger, tandis que la traduction éthique, guidée par les principes de fidélité et d’exactitude, vise à la préservation de la culturalité du texte de départ (Berman, 1984).

Le tournant culturel de la traductologie ne peut pas être scindé du phénomène politique et économique de la mondialisation ainsi que du développement des technologies de l’information qui ont profondément transformé l’univers de la communication en faisant émerger la nécessité de rapprocher les cultures et par conséquent de traduire et adapter des savoirs culturellement marqués (Guidère, 2008). La traduction se révèle donc non seulement comme l’une des formes de la communication interculturelle (Ladmiral et Lipianski, 2015), mais encore comme un véritable savoir-faire avec les différences (Cassin, 2016).

Dans le domaine de la didactique de la traduction, les chercheurs s’intéressent depuis longtemps aux différences culturelles et à leur incidence sur l’acte de traduire. Après la Seconde Guerre mondiale, alors que la traduction est encore subordonnée à la linguistique, on commence à se pencher sur les écarts lexico-syntaxiques engendrés par l’anisomorphisme des langues. Ces travaux intègrent progressivement les différences découlant de visions du monde et de pratiques sociales variées, parfois radicalement opposées. Par la suite, les recherches s’orientent vers le dépassement de la notion d’intraduisible, en proposant la notion d’équivalence « dynamique » ou « communicative » ou encore « adaptative » (Reiss, Vermeer, 2013). L’étude menée par Jeon et Brisset (2006) sur l’intégration de la notion de culture dans les manuels pour la formation des traducteurs au cours de ces quarante dernières années montre qu’ils ont privilégié la dimension lexico-syntaxique au détriment de la dimension discursive et des représentations sous-jacentes. De manière plus générale, la culture est appréhendée soit comme une difficulté linguistique, soit comme un élément extralinguistique influençant l’implicite des énoncés et leur cohérence. C’est pourquoi, le courant fonctionnaliste et pragmatique a mis l’accent sur l’analyse du contexte culturel et sur la fonction du texte de départ considérant la culture comme un ensemble de normes et de conventions qui structurent les actions individuelles et collectives. Cela montre toute la difficulté qu’il y a à intégrer les facteurs culturels dans une méthodologie de la traduction dépassant les aspects linguistiques.

Comment aborder les aspects culturels en traduction pédagogique (Delisle, 2013) ? Quelles compétences stratégiques sont mobilisées ? Quel traitement à l’aune des nouvelles technologies pour la traduction de la culture ?

Dans le paragraphe suivant, nous prenons en considération les aspects culturels au centre de la réflexion traductologique et qui revêtent un intérêt particulier pour la didactique de la traduction en tant que « points riches » (Nord, 1997) nécessitant la mobilisation de plusieurs compétences pour repérer et résoudre les écarts implicites ou explicites présents dans les textes d’une culture donnée.

3. Traduire les culturèmes

Les éléments culturels se situent au cœur du débat traductologique et impliquent d’« appréhender la traduction sur son versant culturel et aborder la dimension culturelle sous l’angle à la fois explicite et microtextuel du lexique, de tournures ou expressions véhiculant ce que R. Galisson qualifie de « charge culturelle » (Plassard, 2021: 1). Si la terminologie de la dimension culturelle des textes varie selon les auteurs, il est indéniable que ces termes essaient de rendre compte d’une notion foncièrement vaste et floue, celle de « culture » dépendant de nombreux facteurs et changeant selon les approches (Plassard, 2021). Éléments propres à une culture, les realia coexistent avec d’autres termes utilisés en parallèle tels que « référence culturelle », « allusion culturelle » (Lederer, 2004), « culturème » (Lungu-Badea, 2009), « désignateur de référents culturels » (Ballard, 2005), « mot à charge culturelle partagée » (Galisson, 2002), etc. Ce foisonnement terminologique révèle que selon les cultures, la langue découpe différemment la réalité et que des signes équivalents peuvent porter une charge culturelle différente. Cela souligne également le besoin de les aborder et de les traiter avec une attention particulière et différenciée autant pour les traducteurs que pour les enseignants qui doivent sensibiliser les apprenants en leur fournissant les outils nécessaires pour accéder à la culture concernée. Dans le cadre de notre expérience didactique, nous postulons avec Barthes (1984) que « tout est culture, du vêtement au livre, de la nourriture à l’image, et la culture est partout d’un bout à l’autre de l’échelle sociale » et nous allons retenir la notion de culturème, qui identifie selon Lungu- Badea (2009) la « plus petite unité porteuse d’information culturelle », en tant que concept opératoire dans la théorie et la pratique de la traduction permettant de repérer des « unités culturelles ». Ces éléments, étroitement liés au contexte global, à l’intention de la culture source et au vouloir dire d’origine, peuvent être appréhendés en traduction en tant qu’unité à traduire : il s’agirait de traits discursifs porteurs de sens culturel et identitaire, renvoyant à des référents tels que les traditions, les valeurs, les comportements, le territoire géographique, le patrimoine artistique ou encore des spécificités discursives propres à une langue-culture à un moment historique donné (Cennamo, 2018).

Le culturème exige par nature exige un transfert culturel qui « va au-delà de l’objectif initial du transfert des pratiques monoculturelles et vise à construire le discours interculturel nécessaire à la compréhension des langues et des cultures en contact » (Lungu-Badea 2009 : 23). Le traitement du culturème en traduction repose sur un processus de contextualisation intégrant des données multiples. En effet, sa traduction implique un parcours interprétatif plus complexe. Traduire un culturème revient ainsi à accomplir un véritable acte de médiation interculturelle, où le traducteur agit comme un intermédiaire entre deux langues-cultures afin de rendre accessible aux destinataires de sa traduction l’ensemble des spécificités identitaires culturelles véhiculé par le texte source, tout en répondant aux exigences communicationnelles propres à son projet de traduction. Dès lors, le culturème constitue une unité de traduction particulière nécessitant l’élaboration de stratégies spécifiques pour sa restitution dans la langue et la culture cible. La traduction des termes culturels implique souvent une combinaison de stratégies qui peuvent être associées pour assurer un transfert linguistique et culturel équilibré, bien que ce processus puisse entraîner des pertes sémantiques, stylistiques, culturelles. On distingue, généralement, trois tendances principales dans la traduction des référents culturels (O’Sullivan, 2005) :

- l’étrangéisation qui cherche à préserver et à mettre en valeur les spécificités de la culture source ;

- la neutralisation visant à atténuer les aspects culturels étrangers les plus marqués pour les rendre plus accessibles ;

- la domestication qui adapte les éléments culturels spécifiques afin de les rapprocher davantage de la culture cible.

Ces stratégies ne sont pas mutuellement exclusives et peuvent souvent être combinées pour répondre aux exigences spécifiques de chaque texte. La question du transfert des culturèmes constitue ainsi un point central dans notre travail avec les apprentis traducteurs, qui sont sollicités pour identifier ces éléments et invités à réfléchir à leur traitement en traduction. Cette réflexion leur permet non seulement une meilleure compréhension de la manière dont la culture se réalise dans le discours, mais aussi de s’interroger sur les enjeux que ces unités, porteuses de sens culturel et identitaire, soulèvent dans le processus interprétatif et la démarche traductive (Cennamo, 2018).

4. TAN ou IAgen pour la traduction des culturèmes ?

Dans cette partie, nous allons considérer le traitement des culturèmes en traduction à la lumière de l’évolution des outils pour la traduction, et notamment de l’impact des traducteurs automatiques neuronaux sur les usages des apprenants et sur les pratiques de classe.

L’amélioration considérable des systèmes de traduction automatique au cours de ces dix dernières années a eu comme effet tangible une diffusion massive de ces outils auprès d’un public diversifié dépassant ainsi le cadre des spécialistes pour les rendre largement accessibles à tous. Par traduction automatique nous entendons l’opération « permettant d’obtenir de façon automatique (sans l’intervention d’un être humain) la traduction d’un texte d’une langue source vers une autre langue dite langue cible »¹ et par traduction automatique neuronale nous nous référons aux outils de nouvelle génération fonctionnant grâce à « des méthodes d’apprentissage automatique exploitant de larges corpus de textes parallèles, alignés au niveau des phrases » (Yvon, 2023 : A3).

Si en 2010, Hutchins proposait une catégorisation des emplois de la traduction automatique basée essentiellement sur la distinction entre usage domestique et professionnel, aujourd’hui il est possible d’observer quatre usages principaux – diffusion, accès à l’information, assimilation, interaction - auxquels s’ajoutent de nouveaux modes d’utilisation finalisés au divertissement et à l’apprentissage (Monti, 2019). La traduction automatique pourrait donc être exploitée pour l’apprentissage d’une langue étrangère et pour développer l’apprentissage assisté par ordinateur.

Dans le cadre de la formation universitaire, après avoir longtemps été des « éléphants dans la salle » (Loock, 2021), ces outils commencent à sortir de l’ombre et à être intégrés dans les parcours pédagogiques malgré la réticence des enseignants et plus généralement le manque de formation générale ou spécialisée pour leur usage à des fins didactiques. Comme le soulignent Barysevich et Costaris (2021) :

La réticence des enseignants universitaires envers l’utilisation de ces outils gratuitement et instantanément disponibles en ligne dans l’apprentissage des langues pourrait s’expliquer par plusieurs raisons : (i) usage abusif et à mauvais escient par les apprenants de L2/LE, (ii) croyances sur l’effet négatif des outils de traduction sur l’acquisition des langues, (iii) manque de ressources pédagogiques pour se former, et (iv) vision plus traditionnelle de l’apprentissage des langues (p. 1).

Cependant, la révolution technologique actuelle impose de mettre en place une réflexion pédagogique transversale, car les technologies numériques ont bouleversé les pratiques et les usages de la société et ont eu un impact considérable sur les apprenants à tous les niveaux de la formation scolaire. L’accès facile et rapide à toute sorte d’instruments largement diffusés sur le marché – des applications pour l’apprentissage des langues étrangères aux systèmes de traduction automatique, de la reconnaissance vocale à la transcription automatique et, tout récemment, la génération automatique de textes par des agents conversationnels – oblige les acteurs de l’éducation à prendre en compte cette nouvelle donne. Tout spécialement, la formation universitaire en langue et traduction devrait avoir parmi ses objectifs celui de sensibiliser les étudiants à l’utilité réelle et à la fiabilité de ces outils, selon les principes du paradigme de la « machine translation literacy instruction » (Bowker, 2021) afin de valoriser l’importance d’acquérir des compétences plurilingues et traductives « humaines ». En effet, ces compétences résultent essentielles pour un usage correct et pertinent de ces dispositifs, qu’ils soient conçus pour assister la traduction ou comme une ressource multilingue plus générale.

Dans le cadre de l’apprentissage linguistique, et tout spécialement, du développement des compétences en médiation linguistique, peut-on considérer les traducteurs automatiques comme des outils de soutien valables ? Malgré l’amélioration extraordinaire de la performance des traducteurs automatiques, il convient de rappeler qu’à ses débuts la TA n’était pas considérée comme une ressource pédagogique fiable (Pym, 2013) en raison d’une série de limitations techniques des systèmes basés sur des règles ou statistiques ou encore de type hybride qui généraient des erreurs grossières. L’évolution de la traduction automatique neuronale (TAN), avec des outils comme Google Traduction ou DeepL, basée sur des réseaux de neurones artificiels a permis d’obtenir de meilleurs résultats et des textes en sortie plus fluides. La recherche dans le domaine visant à évaluer la qualité de la traduction automatique (Rossi et Carré, 2022 ; Raus et al., 2022, 2024) a fait émerger les lacunes persistantes de ces systèmes, notamment des outils gratuits, qui en montrent toutes les limites actuelles telles que les erreurs typiquement « machine » (Schumacher, 2019), la tendance à la traduction littérale ou aux calques fautifs, le manque de précision terminologique, les fautes linguistiques relatives aux nuances aspectuelles, à l’incohérence temporelle, aux transformations structurelles (Villa, Zanola et Dankova, 2023), les biais de genre (Molino, 2024), les problèmes d’idiomaticité (Zollo et Calvi, 2022), ou encore les erreurs de sens (Mattioda et Cennamo, 2023). Bien que représentatives, ces limites doivent être prises en compte lors de la conception d’activités pédagogiques en classe afin de favoriser une première phase de métacognition permettant aux apprenants d’adopter une posture critique et réfléchie, et ainsi d’apprendre à se servir de ces dispositifs de manière proactive plutôt que de les subir passivement.

Pour ce faire, nous avons proposé à nos étudiants une activité constituant un véritable défi de traduction entre le français et l’italien. Nous avons choisi de travailler sur un genre particulier, la chanson rap, ancrée dans le contexte français.

5. Notre expérimentation didactique

Dans cette partie, nous présenterons quelques considérations issues de l’expérience didactique que nous avons menée en contexte universitaire avec des apprenants italophones inscrits en troisième année de la licence en Scienze della Mediazione linguistica (LEA) où le français figure parmi leurs langues principales. Ce parcours de formation a pour objectif l’acquisition de compétences linguistiques de niveau avancé (B2/C1 selon les descripteurs du CECR), de compétences interculturelles concernant les langues étudiées et des compétences métalinguistiques appliquées à la médiation linguistique et culturelle selon le descriptif publié sur le site du Département des Langues et Littératures étrangères et Cultures modernes de l’Université de Turin². Notre cours de Langue française s’inscrit dans la continuité d’un programme de deux ans en français langue étrangère axé principalement sur le français général. Ce programme inclut également des activités de traduction pédagogique conçues dans une optique d’apprentissage contrastif visant à renforcer progressivement la compétence de médiation linguistique des étudiants. En troisième année, notre enseignement vise non seulement à renforcer les compétences linguistiques, mais aussi à développer la compétence traductive. La traduction y est envisagée comme un processus stratégique (Amparo Hurtado et alii, 2020) favorisant une réflexion critique à partir de la mise en œuvre de stratégies adaptées au projet de traduction proposé (Gambier, 2008). Selon cette approche, l’intégration de ressources linguistiques et technologiques (dictionnaires, bases de données, corpus, traducteurs automatiques) sert à la réalisation de la tâche à accomplir. Afin d’atteindre ces objectifs, le cours articule une partie théorique sur les fondements de la traductologie, et une partie pratique visant à activer et à développer les compétences linguistiques, culturelles, pragmatiques et textuelles nécessaires à une médiation écrite efficace. Le but étant de favoriser chez les apprenants des capacités critiques et décisionnelles pour opérer des choix traductifs réfléchis, notre démarche a consisté à exposer notre public à une variété de types de texte présupposant différentes approches. Dans un premier temps ils se sont confrontés à des textes audiovisuels d’information économique (Module 1 : Traduire l’économie) pour ensuite s’attacher à des textes créatifs (publicités, pages web, chansons, bandes dessinées) les plongeant dans un univers culturospécifique propre à l’aire francophone. Le module de Traduction et créativité entend sensibiliser les étudiants aux problèmes culturels qui représentent de véritables écueils pour la compréhension et la traduction d’une langue à l’autre. Ce type de textes exige des apprenants qu’ils identifient, interprètent et avancent des propositions face aux défis posés par les différences linguistiques, culturelles et contextuelles, tout en favorisant une créativité adaptée aux exigences de la tâche assignée. L’expérimentation pédagogique nous a permis d’introduire parmi les ressources habituellement consultées par les étudiants en classe, les outils de traduction automatique afin d’encourager les apprenants à adopter un usage critique en évaluant la pertinence des outputs par rapport aux culturèmes contenus dans les textes proposés.

5.1. Corpus et méthodologie

Notre corpus de départ se compose de cinq textes que nous avons sélectionnés pour le module Traduction et créativité qui s’est déroulé au premier semestre de l’année universitaire 2022-2023 et comprenait 27 heures de cours. À titre d’exemple, nous avons choisi dans cette contribution de nous focaliser sur deux textes culturellement marqués qui ont suscité surprise et étonnement chez notre public, ainsi qu’un certain désarroi en phase de traduction. Il s’agit de deux chansons françaises très populaires du duo BigFlo et Oli intitulées Bienvenue chez moi et Sacré Bordel tirées du même album, La Vie de rêve, sorti en 2018³. Dans le premier, les deux rappeurs font l’éloge de la diversité des paysages naturels et culturels français : dix régions françaises sont ainsi citées aux côtés de la Belgique et de la Suisse. Afin de mettre en scène les rivalités chauvines des locaux, leur fierté, les stéréotypes qui leur sont propres ou encore leur dissidence face au centralisme français, le duo énumère une série de culturèmes en lien avec les régions mentionnées, le tout dans un contexte invitant à la tolérance sous couvert d’humour.

Nos élèves de troisième année de licence ont de fait été sollicités afin de proposer une traduction de certains passages riches en références culturelles, difficilement adaptables en langue étrangère. La revendication d’une appartenance à un groupe au moyen d’argots ou de patois n’est guère un fait de langue proprement français, or certaines formes de revendications se manifestent de manière singulière, notamment par le biais de figures de style (lions et lionnes/fromages pour la Normandie, la mer de cidre, une métaphore qui souligne la place importante de l’alcool en Bretagne) ou grâce à l’emploi de variétés linguistiques spécifiques (l’argot à Lyon, le créole à la Réunion).

Si certains implicites culturels ne nécessitent aucun éclaircissement particulier pour que les élèves mènent à bien leur travail de traduction, comme dans le cas de la rivalité entre Lyon et Saint-Étienne, en revanche, il semblerait que le lexique régional soit vecteur de plus grandes difficultés. Lorsqu’il s’agit d’en proposer une traduction tangible, l’hétérogénéité des propositions des élèves semble dévoiler un manque de consensus en la matière, voire une incompréhension évidente des termes à traduire (ch’ti traduit par piccolo, la trik n’a pas été traduit).

Le deuxième texte est plus intime. Les deux rappeurs y exposent les difficultés de la vie, des relations humaines et leurs préoccupations personnelles mettant en lumière les contradictions de leur quotidien malgré leur succès. Sur un ton léger et humoristique, ils abordent des sujets personnels et sociaux tout en questionnant l’impact de la célébrité sur leur vie. Le texte est parsemé de références culturelles allant de la culture urbaine à la culture populaire, de la famille aux valeurs sociales, ce qui en fait une sorte de commentaire sur des réalités culturelles et sociales parfois difficiles à cerner.

Nos étudiants sont alors invités à utiliser la traduction automatique neuronale, en l’occurrence Google Traduction et Reverso⁴, afin d’évaluer la pertinence des résultats obtenus et de déterminer s’ils sont à même d’éclaircir certains passages problématiques du texte. Le choix de ces deux traducteurs automatiques grand public s’explique par leur accessibilité et par le fait qu’ils comptent parmi les outils les plus utilisés par nos étudiants comme le révèlent les recherches menées dans le cadre du projet européen AI4EI (Raus et al., 2023, 2024). Dans un second temps, ils doivent à leur tour proposer une traduction du texte en français. Or, il apparaît clairement que l’utilisation de la TAN ne permet guère de résoudre certains problèmes auxquels ils sont confrontés.

5.3. Résultats

Dans ce paragraphe, nous illustrons quelques exemples obtenus à l’aide de la traduction automatique neuronale appliquée aux textes Bienvenue chez moi (exemple 1) et Sacré bordel (exemple 2).

Exemple 1

Tableau 1 : Extraits de Bienvenue chez moi. Résultats de la traduction automatique.

Dans ce tableau, nous pouvons observer que les traductions proposées par les deux outils de TAN se heurtent à la nécessité de trouver des solutions adaptées pour des unités porteuses de sens culturel et identitaire :

- l’expression familière, informelle « ah ouais ? » est rendue par la forme standard « oh sì ? » lorsqu’elle pourrait avoir des nuances de sens plus variées (ex. « ah, davvero ? ») ;

- l’énoncé « des lions et des lionnes au cœur rugissant » est traduit littéralement quoi qu’il puisse contenir de la culture partagée, voire une allusion subtile à la marque de camembert Cœur de Lion d’origine normande ;

- le jeu de mot « Havre de paix », construit à partir du toponyme Le Havre, est traduit littéralement par « oasi » avec une véritable entropie ;

- le vers « je me suis comme senti libre / Senti p’tit, senti ch’ti dans le décor » donne lieu à des erreurs lexicales et sémantiques qui entravent la compréhension du texte. La forme contractée « ch’ti », utilisée pour se référer aux habitants du nord de la France, est assimilée à la forme familière qui la précède « p’tit » et elle est restituée de la même manière (« piccolo ») ;

- l’expression locale (argot lyonnais) « "69 la trik" » est reportée telle quelle ; le lexème « zonard » est emprunté au français.

Exemple 2

Tableau 2 : Extraits de Sacré bordel. Résultats de la traduction automatique.

Dans le tableau ci-dessus, nous avons identifié un certain nombre de références culturelles demandant une attention particulière de la part des apprentis traducteurs engagés dans le processus traductif. La traduction automatique neuronale suggère des équivalences qui restent dans l’ordre de la traduction littérale sans prendre en compte la perspective comparative et culturelle :

- l’expression idiomatique « couper la poire en deux » est rendue de manière littérale et n’exprime pas le concept sous-jacent à cette image (« fare un compromesso », « incontrarsi a metà strada », « venirsi incontro ») ;

- les noms propres sont transcrits, mais ils résultent dépourvus de la charge culturelle partagée qui y est associée (Jamel = humoriste français, Johnny = chanteur national, Omar Sy, Zidane = figures emblématiques du cinéma et du sport) ;

- les noms de marque transcrits perdent leur valeur de vecteur de culture ordinaire partagée (Doliprane, Babybel) ; le nom de produit « Monopoly » bien que reconnaissable perd son statut de jeu lorsqu’il est associé au mot « parti » au lieu de « partite », ce qui altère son sens, ou lorsqu’il est associé correctement à « gioco » mais traduit en italien par « Monopolio », un terme qui renvoie au concept économique de monopole et non au jeu de société ;

- les références à la culture musicale sont traduites bien que la chanson de Piaf soit connue en Italie dans sa version française et que l’image poétique des « perles de pluie » de Brel nécessite davantage de contextualisations pour un public italien jeune.

5.3.1 Et si on interrogeait ChatGPT ?

Dans ce paragraphe nous présentons les résultats de l’interaction avec ChatGPT concernant les quelques culturèmes problématiques repérés dans les deux chansons analysées.

Exemple 1

Tableau 3 : Prompts et réponses concernant les expressions régionales.

Tableau 4 : Prompts et réponses concernant les expressions familières.

Exemple 2

Tableau 5 : Prompts et réponses concernant les locutions idiomatiques

Tableau 6 : Prompts et réponses concernant les noms de marques

L’interaction avec l’agent conversationnel ChatGPT-3.5 permet d’ouvrir des parcours interprétatifs complémentaires en facilitant la réflexion sur l’intégration de différents outils « intelligents » pour essayer de résoudre les nombreux défis que les culturèmes posent aux apprenants des langues étrangères, notamment dans le cadre d’activités de traduction en contexte universitaire. Les réponses obtenues visant à éclaircir certains points opaques dans des textes riches et complexes au niveau lexico-culturel permettent de récolter des informations qui s’avèrent utiles pour mieux comprendre certaines références culturelles. Cependant, ces informations doivent être accompagnées d’une analyse traductologique préalable des spécificités du texte source. Dans l’exemple 1, plusieurs éléments informatifs sont détaillés de manière à expliciter les référents culturels et à fournir des suggestions de traduction qui doivent être évaluées et intégrées en fonction du contexte. En revanche, l’exemple 2 met en évidence la difficulté de la machine à proposer des solutions viables sans tenir compte de la pertinence contextuelle. La sensibilisation aux questions culturelles sous-jacentes et non immédiatement perceptibles constitue une étape essentielle pour susciter la curiosité chez l’apprenant. Cela lui permet non seulement de mieux explorer le texte source, mais aussi de l’inciter à chercher les meilleurs outils pour essayer de combler des « vides culturels ». L’interrogation des systèmes d’intelligence artificielle générative, toujours accompagnée d’une attitude critique, en complément de la traduction automatique pourrait enrichir la réflexion sur la compréhension des faits culturels en traduction. Cependant, il nous semble important de remarquer que la voie pour trouver des solutions traductives efficaces et adaptées au contexte passe souvent par une bonne dose de créativité de la part du traducteur humain.

Conclusion

Cette expérience nous a permis d’aborder les enjeux de la traduction automatique face à la complexité et à la résistance de la dimension culturelle. À travers un parcours didactique visant à sensibiliser les apprenants aux potentialités et aux limites des nouveaux systèmes intelligents ils ont pu expérimenter l’interaction homme/machine pour mener à bien des tâches à la fois linguistiques et culturelles. L’analyse du traitement des données culturelles par la traduction automatique neuronale en révèle toutes les limites, notamment en ce qui concerne la restitution des implicites, des références culturelles, des termes et des expressions idiomatiques. Cependant, cette expérience montre également que l’intégration du dialogue homme/machine, lorsqu’elle est bien encadrée et abordée selon une approche raisonnée (MT literacy) peut enrichir la démarche traductive. En effet, elle peut non seulement contribuer à affiner les éléments interprétatifs, mais aussi ouvrir de nouvelles pistes dans la recherche de solutions traductives plus adaptées aux spécificités linguistiques et culturelles du texte source. Par ailleurs, cette approche favorise le développement des compétences linguistiques et culturelles, notamment grâce à l’utilisation de prompts de plus en plus ciblés pour co-construire de nouvelles connaissances. Dans cette perspective, la capacité à formuler des requêtes précises ainsi que des informations sur la tâche de traduction à accomplir devient une compétence essentielle pour exploiter ces outils d’IA générative de manière pertinente et pour mieux contrôler les résultats fournis. Toutefois, il est clair que « in order to write an effective prompt, the user needs to understand exactly what they are asking, mean­ing that the tool, as least for now, may only be as effective as the person using it” (Loock et Holt, 2024 : 18). Cela implique que la compétence technologique à elle seule n’est pas suffisante pour aborder des questions de traduction sensibles, telles que la gestion des unités culturelles dans différents textes et contextes.

Enfin, l’entraînement à la comparaison des résultats générés par l’intelligence artificielle permettrait d’affiner les compétences plurilingues et interculturelles des apprenants, en les amenant à identifier les écarts sémantiques et culturels, à interroger les stratégies traductives possibles et à mieux comprendre le rôle que l’intelligence humaine peut jouer dans un processus de traduction ‘augmenté’ par les innovations technologiques. Cette expérience souligne aussi l’intérêt qu’il y a à utiliser en classe les outils que les apprenants eux-mêmes utilisent afin de les aborder de manière critique, ainsi que l’importance d’un accompagnement pédagogique structuré pour créer un environnement favorable à l’acquisition de nouvelles compétences numériques et traductives, ainsi qu’à leur utilisation éclairée et stratégique dans le processus de traduction.

Références bibliographiques

Amparo Hurtado, A., Galan-Manas, A., Kuznik, A., Olalla-Soler, Ch., Rodriguez, I.P., Romero, L. (2020). Translation competence acquisition. Design and results of the PACTE group’s experimental research. The Interpreter and translator trainer, 14/2, 95-233. https://doi.org/10.1080/1750399X.2020.1732601

Barysevich, A., Costaris, C. (2020). Traducteurs automatiques neuronaux comme outil didactique/pédagogique : DeepL dans l’apprentissage du français langue seconde. Nouvelle Revue Synergies Canada, 14, 1-16.
https://journal.lib.uoguelph.ca/index.php/nrsc/article/view/6246

Ballard, M. (2005). Les stratégies de traduction de référents culturels. Dans M. Ballard (dir.), La traduction, contact de langues et de cultures (p. 125-151). Artois Presses Université.

Barthes, R. (1984). Le bruissement de la langue. Seuil.

Berman, A. (1984). L’épreuve de l’étranger. Culture et traduction dans l’Allemagne romantique. Gallimard.

Bowker, L., Ciro, J. B. (2019). MachineTranslation and GlobalResearch : Towards ImprovedMachine Translation Literacy in the Scholarly Community. Emerald Publishing.

Cassin, B. (2016). Eloge de la traduction. Fayard.

Cennamo, I. (2018). Corpus comparables et culturèmes : une réflexion traductologique. Equivalences, 45/1-2, 279-294. DOI: 10.3406/equiv.2018.1544

Cennamo, I., Cinato, L., Mattioda, M.M., Molino, A. (dir.) (2023). L’intelligenza artificiale per la traduzione: verso una nuova progettazione didattica?. mediAzioni, 39. https://mediazioni.unibo.it/issue/view/1207

Cennamo, I., Hamon, Y. (2023). Former aux technologies de la traduction : les programmes EMT en France et en Italie. mediAzioni, 39, A84-A100. https://mediazioni.unibo.it/article/view/18788

Conseil de l’Europe (2018), CECR. Volume complémentaire avec de nouveaux descripteurs. https://rm.coe.int/cecr-volume-complementaire-avec-de-nouveaux-descripteurs/16807875d5

Cordonnier, J.-L. (2002), Aspects culturels de la traduction : quelques notions clés. Meta, 47(1), 38-50. DOI : https://doi.org/10.7202/007990ar

De Carlo, M. (2006). Quoi traduire ? comment traduire ? pourquoi traduire ?. Ela. Études de linguistique appliqué, 141, 117-128. https://shs.cairn.info/revue-ela-2006-1-page-117?lang=fr

Delisle, J. (2013). La traduction raisonnée. Les Presses de l’Université d’Ottawa.

Eco, U. (2003). Dire quasi la stessa cosa. Bompiani.

EMT (2022), Référentiel de compétences.
https://commission.europa.eu/document/download/b482a2c0-42df-4291-8bf8-923922ddc6e1_fr?filename=emt_competence_fwk_2022_fr.pdf

Galisson, R. (2002). Didactologie : de l’éducation aux langues-cultures à l’éducation par les langues-cultures. Éla. Études de linguistique appliquée. 4/128, 497-510.
https://shs.cairn.info/revue-ela-2002-4-page-497?lang=fr

Gambier, Y. (2008). Stratégies et tactiques en traduction et interprétation, Dans G. Hansen, A. Chesterman, H. Gerzymisch-Arbogast (dir.). Efforts and Models 32 in Interpreting and Translation Research (p. 63-82). John Benjamins Publishing Company.

Guidere, M. (2008). La Communication multilingue. De Boeck.

Kenny, D. (dir) (2022). Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. Language Science Press.

Jeon, M.-Y., Brisset, A. (2006). La notion de culture dans les manuels de traduction : domaines allemand, anglais, coréen et français. Meta, 51(2), 389-409. https://doi.org/10.7202/013264ar

Ladmiral, J.-R., Lipiansky, E.M. (2015). La Communication interculturelle. Les Belles Lettres.

Lederer, M. (2004). Quelques considérations théoriques sur les limites de la traduction du culturel. Forum 2 (2), 73-94. https://doi.org/10.1075/forum.2.2.05led

Lungu-Badea, G. (2009). Remarques sur le concept de culturème. Translationes, 1, 15-78.
https://doi.org/10.2478/tran-2014-0003

Loock, R., Lechauguette, S. (2021). Machine translation literacy and undergraduate students in applied languages: report on an exploratory study. Tradumàtica, 19, 204-225.
https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.281

Loock, R., Holt, B. (2024). Augmented Linguistic Analysis Skills: Machine Translation and Generative AI as Pedagogical Aids for Analyzing Complex English Compounds. Technology in Language Teaching & Learning, 6 (3), 1-27. https://doi.org/10.29140/tltl.v6n3.1489

Mattioda, M.M., Cennamo, I. (2023), La traduzione automatica neurale uno strumento di sensibilizzazione per la formazione universitaria in lingua e traduzione francese, De Europa, Special Issue 2022, 307-335.
https://www.collane.unito.it/oa/items/show/132#?c=0&m=0&s=0&cv=0

Moorkens, J. (2018). What to expect from neural machine Translation: A practical in-class translation evaluation exercise. The Interpreter and Translator Trainer, 12/4, 375-387.
https://doi.org/10.1080/1750399X.2018.1501639

Molino, A. (2024). Promoting machine translation literacy : A focus on gender mistranslations and bias in English-Italian NMT, De Europa, Special Issue 2023, 319-342.
https://www.collane.unito.it/oa/items/show/195#?c=0&m=0&s=0&cv=0

Monti, J. (2019). Dalla Zairja alla traduzione automatica. Riflessioni sulla traduzione nell’era digitale. Paolo Loffredo Editore.

Nergaard, S. (1995). Teorie contemporanee della traduzione. Bompiani.

Nord, Ch. (1997). Translating as a Purposeful Activity: Functionalist approaches explained. St. Jerome.

O’Sullivan, E. (2005). Comparative Children’s Literature. Routledge.

Plassard, F. (2021). Les realia au coeur du débat traductologique. Dans A.-Z. Malek, S. Boustani, H. Medhat-Lecocq et F. Pejoska-Bouchereau (dir.), A propos des realia. Littérature, traduction et didactique des langues. Editions des Archives contemporaines.

Pym, A. (2013). Translation Skill-Sets in a Machine-Translation Age. Meta, 58(3), 487-503.
https://doi.org/10.7202/1025047ar

Reiss, K., Vermeer, H.J. (2013). Towards a General Theory of Translational Action: Skopos Theory Explained. Routledge.

Raus, R., Bisiani, F., Mattioda, M.M., Tonti M. (dir.) (2024). Multilinguisme européen et IA entre droit, traduction et didactique des langues, De Europa, Special Issue 2023.
https://www.collane.unito.it/oa/items/show/195#?c=0&m=0&s=0&cv=0

Rossi, C., Carré, A. (2022). How to choose a suitable neural machine translation solution: Evaluation of MT quality. Dans Dorothy Kenny (dir.), Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence (p. 51-79). Language Science Press.

Schumacher, P. (2019). Avantages et limites de la post-édition. Traduire, 241, 108-123.
https://doi.org/10.4000/traduire.1887

Villa, M.L., Zanola, M.T., Dankova, K. (2023), Langages et savoirs : intelligence artificielle et traduction automatique dans la communication scientifique. De Europa, Special Issue 2022, 107-127. https://www.collane.unito.it/oa/items/show/132#?c=0&m=0&s=0&cv=0

Yvon, F. (2023). La traduction multilingue : analyse d’une prouesse technologique. mediAzioni, 39, Special Issue, A17-A34. https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18785

Zollo, S.D., Calvi, S. (2023). Fraseologia, traduzione e digital literacy nel contesto universitario. Riflessioni e proposte per un percorso didattico sperimentale, De Europa, Special Issue 2022, 263-284. https://www.collane.unito.it/oa/items/show/132#?c=0&m=0&s=0&cv=0 

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1 Le Grand Lexique français de l’Intelligence artificielle : https://datafranca.org/wiki/Traduction_automatique

2 https://www.lingue.unito.it/do/home.pl/View?doc=/i_corsi/perche_studiare_con_noi.html&tab=2

3 BigFlo&Oli, 2018. Dans La vie de rêve, Likeminds-music.

4 Google traduction : https://translate.google.com/?hl=fr&sl=fr&tl=it&op=translate
 Reverso : https://www.reverso.net/traduction-texte;