DeepL est le meilleur traducteur, soit disant. C’est son slogan, son angle d’attaque. On pourrait même dire qu’il nous a volé la vedette à nous traducteurs.
Nombreuses sont les entreprises à avoir voulu essayer DeepL, chat GPT, etc. pour traduire leurs contenus. Certaines s’en contentent, car elles ont juste besoin de rendre leurs contenus compréhensibles à des personnes qui parlent une autre langue. Mais d’autres sociétés dont la stratégie est claire, perçoivent les limites de la traduction automatique et en reviennent.
Dans cet article, je vous parlerai de mes clients, des tests qu’ils ont réalisés, avec notre aide, traducteurs indépendants. Nous verrons les différents écueils et défis rencontrés et les résultats et les raisons d’un retour à la traduction humaine.
Une traduction DeepL inefficace en spécialisation
L’un de mes clients pour qui je traduis des contenus de marketing digital entre autres m’annonce un jour qu’il veut tester la prétraduction des articles de blog avec DeepL. Mon rôle en tant que traductrice sera de corriger cette pré-traduction et ensuite, le relecteur procèdera à la phase de vérification.
Puisque c’est un client avec qui je travaille régulièrement depuis plusieurs mois, j’accepte la mission.
Malheureusement les résultats sont mauvais et je me retrouve à passer plus de temps sur le texte que si je l’avais traduit moi-même. Voici pourquoi.
Le client exerce dans une niche, la technologie hôtelière. Le langage est donc spécialisé. Hors DeepL, ne connaît pas cette spécialisation. Il traduit donc « guests » par « invités », PMS par « syndrome prémenstruel » et d’autres énormités. Dans le secteur de l’hôtellerie, un « guest » n’est pas invité puisqu’il paie sa nuit d’hôtel. On l’appelle donc un « client ». Dans le secteur de la location saisonnière, un autre de mes clients utilisent « vacancier ». PMS en hôtellerie fait référence à un logiciel de gestion hôtelière, le Property Management System. Traduire l’acronyme par syndrome prémenstruel est donc totalement hors propos et crée un non-sens dans le texte.
En tant que traductrice, je dois donc être ultravigilante et corriger ces occurrences et ne pas en manquer une. Ce travail est plus fatigant sur le plan cognitif. Si je traduis moi-même directement, comme je connais le contexte et le secteur de spécialisation du client, j’utilise la terminologie adéquate directement. Mon cerveau fait moins d’effort, puisque le choix du bon terme est automatique pour lui.
Le gain de temps devient alors évident.
Le marketing et les formules idiomatiques
Répandre le bouche-à-oreille est un autre exemple d’une traduction proposée par DeepL
Autre exemple d’un client qui exerce dans le domaine du marketing automatisé : DeepL a choisi de traduire « Sweetheart special », un nom d’offre spéciale, par « spécial cœur de jeune fille » dans une campagne d’emailing. L’IA serait-elle sexiste ? Ou encore, Black Friday traduit par « vendredi noir », sérieusement ?
Au contraire, des erreurs telles que celles que je viens de citer coûtent cher et n’inspirent pas confiance.
Là encore, la traduction automatique proposée est générique et hors contexte. Dans les domaines de spécialités, elle est inefficace et synonyme de perte de temps et donc d’argent.
Un traducteur spécialisé connaît la terminologie associée à son secteur de prédilection. Il ne fera donc pas cette erreur et écrira d’emblée le terme adéquat. Inutile donc de passer par la case prétraduction qui serait contre-productive. Confier ses projets à un traducteur professionnel et spécialisé représente à beaucoup d’égards un bon investissement.
Les biais de la traduction automatique
J’en reviens aux tests effectués pour le client en hôtellerie, mais le raisonnement peut s’appliquer à la traduction automatique de manière générale.
La traduction automatique ou machine translation crée un biais de disponibilité et un biais d’ancrage. Que sont ces biais ? Un biais de disponibilité désigne le fait de privilégier et de surestimer les informations immédiatement disponibles à notre mémoire. Il en va de même pour un texte prétraduit à votre disposition. De ce fait, il est plus difficile pour le cerveau humain de s’en détacher, de prendre de la distance avec ce qu’on a déjà sous les yeux. Cela demande un effort supplémentaire au cerveau. Alors que sans proposition de départ, le cerveau n’est pas biaisé et peut donc immédiatement trouver une meilleure solution linguistique.
Le biais d’ancrage
Le biais d’ancrage désigne globalement la même chose. Voici une définition de MailChimp.
Le biais d’ancrage ou parfois biais de point de départ décrit notre tendance à trop nous appuyer sur la première information que nous recevons. Lorsque nous prenons une décision, notre premier point de référence agit souvent comme une « ancre ». C’est un peu ce qui se passe lors d’une négociation… Le prix donné au départ sert d’ancre.
Les relecteurs font état d’une imprévisibilité et d’une vigilance accrue lors de la relecture d’une post-édition (correction d’une traduction automatique), même si un traducteur a déjà travaillé sur le texte. Les biais d’ancrage et de disponibilité influent véritablement sur la traduction et ont un impact non e négligeable sur le coût d’une prestation de post-édition puisqu’il accroît le temps passé sur le projet.
Confiez vos traductions à des professionels expérimentés, et non à DeepL
Vous connaissez désormais trois bonnes raisons de vous méfier de DeepL et de la traduction automatique en général pour vos traductions marketing. À la suite de tests, et dans la pratique, les linguistes et aussi les clients se rendent compte que dans des secteurs spécialisés, cette technologie produit des résultats insatisfaisants. Pire, elle génère du travail supplémentaire et donc des surcoûts. En marketing, sa proposition de traduction sera trop générique, elle ne transmet pas le ton adéquat ni n’est capable de respecter un guide de style ou de tonalité.
L’utiliser est tentant, mais corriger une traduction automatique – post-éditer – est une tâche épuisante, contre-productive en raison de ses biais. Même les correcteurs-relecteurs le constatent. Un traducteur spécialisé vous fera gagner du temps puisqu’il sera capable de trouver le terme adéquat, plus soucieux du rendu final qu’une machine.
C’est pour ces raisons que certains clients reviennent à la traduction humaine, qui s’avère plus performante, lorsqu’on s’adresse à des professionnels aguerris.
Et vous ? Que choisiriez-vous ? En ayant lu cet article, avez-vous décidé de reconsidérer la possibilité de collaborer avec un linguiste plutôt qu’avec une IA ? Je suis à votre disposition pour en parler.