ANALYSE COMPARATIVE DES TRADUCTIONS HUMAINES ET AUTOMATIQUES : DEMYSTIFICATION DU ROLE DU CONTEXTE

Abstract

Résumé
Cette étude se penche sur les défis actuels liés à la reconnaissance des contraintes au sein des technologies de traduction automatique en menant une analyse comparative entre les traductions humaines et automatiques. Axée sur des segments spécifiques de textes sources français, la recherche examine les interactions impliquant la compétence linguistique, la compréhension culturelle et la capacité à saisir les subtilités contextuelles. L'expérience a impliqué trois traducteurs humains et trois plates-formes de traduction automatique largement utilisées – Reverso, DeepL et Google Translate. L'analyse révèle que, bien que les traductions automatiques excellent en précision linguistique, elles ont souvent du mal à saisir les significations contextuelles plus profondes inhérentes aux expressions idiomatiques. Les traducteurs humains, en tirant parti des capacités cognitives et des compétences culturelles, démontrent de manière constante une compréhension supérieure des nuances contextuelles. Les recommandations proposent l'exploration d'approches de traduction hybrides et une formation continue pour les traducteurs humains afin de s'adapter aux technologies linguistiques évolutives. En conclusion, l'étude plaide en faveur d'une synergie collaborative entre la compétence humaine et le paysage en constante évolution des technologies de traduction automatique.

Abstract
This study delves into the current challenges of recognizing constraints within automatic translation technologies by conducting a comparative analysis between human and automatic translations. Focused on specific segments from French source texts, the research investigates interactions involving linguistic competence, cultural understanding, and the capacity to capture contextual subtleties. The experiment involved three human translators and three widely used automatic translation platforms—Reverso, DeepL, and Google Translate. The analysis reveals that while automatic translations excel in linguistic precision, they often struggle to comprehend the deeper contextual meanings inherent in idiomatic expressions. Human translators, leveraging cognitive abilities and cultural skills, consistently showcase a superior grasp of contextual nuances. Recommendations propose the exploration of hybrid translation approaches and ongoing training for human translators to adapt to evolving language technologies. In conclusion, the study advocates for collaborative synergy between human competence and the continually evolving landscape of automatic translation technologies.