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La traduction automatique

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Anne-Marie Loffler-Laurian

Première partie. Les systèmes de traduction automatique

Chapitre premier. Les divers systèmes1

Texte intégral

I. Les systèmes en utilisation en Amérique du Nord et en Europe

1 – Taum-météo

  • 1 D’après Geoffrey Kingscott, Applications of Machine Translation, Study for the C.E.C., sept. 1989, (...)

1TAUM, acronyme pour Traduction Automatique de l’Université de Montréal, est un projet qui a été mis en place par le gouvernement canadien en 1965. A l’origine c’était un projet très général de traduction, puis, après une dizaine d’années de recherche, le domaine spécifique de la météorologie a été choisi comme domaine d’application privilégié. C’est pourquoi on le désigne aujourd’hui communément par la locution TAUM-METEO.

2Ce système traduit des informations météorologiques depuis 1977 de l’anglais vers le français, et, depuis 1989, du français vers l’anglais pour les services météorologiques du gouvernement canadien. La traduction de l’anglais vers le français est utilisée par les stations météorologiques de Vancouver, Edmonton, Calgary, Regina, Toronto et Halifax. La traduction du français vers l’anglais a été lancée à Montréal et ce sont maintenant toutes les prévisions du Québec qui sont ainsi traduites.

3Le système dispose d’un vocabulaire restreint d’environ 2 000 mots et locutions. Il traduit heure par heure toutes les prévisions. Il traite une moyenne de 30 000 mots par jour.

  • 2 Ne dit-on pas d’une tâche répétitive qu’elle est « machinale » ?

4TAUM-METEO est l’un des systèmes en utilisation réelle depuis le plus longtemps. Il fonctionne à la satisfaction générale. On peut expliquer d’une part l’utilisation effective et régulière de ce système de traduction automatique, et, d’autre part, la satisfaction des services comme des clients, par la raison que la tâche à accomplir est à la fois spécifique et répétitive. Le type de textes extrêmement particulier auquel le système est destiné possède un vocabulaire limité, ce qui permet un dictionnaire exhaustif des termes à traduire, une syntaxe figée autour d’un petit nombre de structures, ce qui permet une correspondance parfaite de structure à structure, et une organisation discursive bien établie, toujours identique. Les traducteurs humains s’ennuyaient en général très rapidement devant la monotonie du travail2 et quittaient leur poste en moyenne après six mois. Le Canadian Meteorological Centre a donc réussi à résoudre un problème humain en même temps que linguistique en adoptant et en développant le système TAUM-METEO.

2 – Titus

5Comme le précédent, TITUS est un système qui a été développé et mis au point dans un contexte extrêmement spécifique, à des fins précises. L’Institut Textile de France a conçu TITUS pour traduire des résumés d’articles sur les divers aspects des textiles pour les ingénieurs spécialistes en quête de documentation. Quatre langues peuvent être traitées par TITUS : le français, l’anglais, l’allemand, l’espagnol, tous les couples de langues fonctionnant également.

6Le vocabulaire était supposé limité, même s’il ne pouvait pas être totalement cerné d’avance. La syntaxe était relativement limitée, les résumés d’articles obéissant généralement à des règles implicites de simplicité et de brièveté. TITUS est délibérément conçu pour fonctionner en « syntaxe contrôlée ». Depuis sa création le système a subi diverses transformations, en particulier dans la variété de constructions de phrases admises. Ainsi TITUS 4, en 1980, permettait l’utilisation d’un certain nombre de propositions subordonnées et aussi l’emploi des propositions relatives par that.

7Dans les années quatre-vingt, le C.N.R.S. a expérimenté l’utilisation de TITUS pour la traduction des résumés publiés régulièrement dans ses Bulletins documentaires. Il est alors apparu que les rédacteurs de résumés ne respectent pas réellement la syntaxe restreinte autorisée pour le traitement automatique. Un problème humain a été soulevé : était-il possible d’imposer aux rédacteurs une syntaxe contrôlée ? Les impératifs du traitement n’ont pas vaincu les habitudes de liberté rédactionnelle.

8TITUS peut aussi être utilisé avec pré-édition, mais il est évident que celle-ci retire au système une partie de son pouvoir et affaiblit son rendement. TITUS avait été prévu comme un système entièrement automatique. On peut l’utiliser comme tel si l’on se conforme aux règles d’écriture (ordre des éléments dans la phrase, temps des verbes autorisés, subordinations possibles, etc.). Le système est pourtant petit à petit devenu interactif : des routines ont été développées pour vérifier à l’écran les ambiguïtés de type polysémique ou homographique.

3 – Spanam et Engspan

9SPANAM est un système qui traduit de l’anglais vers l’espagnol et ENGSPAN est un système qui traduit de l’espagnol vers l’anglais. Ils ont été mis au point spécifiquement pour la Pan American Health Organisation (PAHO), à Washington D.C., qui diffuse en Amérique Latine un grand nombre de documents concernant la santé. La version SPANAM a été la première développée et perfectionnée pour les besoins de santé dans les villages éloignés des grands centres, et pour atteindre la population la plus large possible. Actuellement les deux systèmes du PAHO sont utilisés avec des résultats satisfaisants dans les domaines de la santé, de la diététique et de l’agriculture.

10Le travail de recherche à commencé à l’Université Georgetown de Washington. Les développements ont été réalisés au sein du PAHO. Comme le domaine était bien circonscrit, et les types de textes bien définis, le travail a pu avancer assez rapidement. La version SPANAM, commencée en 1976, a été prête à l’utilisation fin 1979. Une version modernisée a été adoptée fin 1988. La version ENGSPAN est plus récente, elle est en utilisation depuis 1984. Ces systèmes s’apparentent à SYSTRAN : les traductions brutes requièrent une post-édition pour rendre les textes publiables. Une évaluation commandée par le PAHO a montré que les utilisateurs sont plus satisfaits de la traduction automatique post-éditée que de la traduction humaine, manuelle.

  • 3 On dit que la norme de la traduction humaine est de 1 500 à 3 000 mots par jour.

11Le rendement de ces deux systèmes est de 6 500 mots par jour par traducteur/post-éditeur3.

12Actuellement des recherches en vue d’un système anglais – portugais a commencé (ENGPORT).

4 – Weidner

  • 4 On peut noter que le même état d’esprit animait les missionnaires qui au XVIe siècle, et au cours d (...)

13L’Université Brigham Young, Provo, Utah, a été à l’origine de plusieurs systèmes de traduction automatique. L’objectif premier était de traduire des textes sacrés pour la promotion de l’Église Mormone hors des États-Unis4. Elle a commencé ses travaux de recherche en vue de la traduction automatique vers 1970.

14Créée en 1977, la firme Weidner a travaillé dans la continuité des travaux de Brigham Young, employant même un personnel appartenant auparavant à cette université. Le premier système WEIDNER fonctionnait de l’anglais vers le français, et l’on peut dire qu’il était opérationnel en 1980. Ensuite se sont ajoutés les systèmes de traduction de l’anglais vers l’espagnol et de l’anglais vers l’allemand.

15Actuellement on dispose de systèmes traduisant :

  • de l’anglais vers le français, l’espagnol, l’allemand, le portugais, l’italien,

  • du français vers l’anglais, et

  • de l’espagnol vers l’anglais.

16Des travaux sur les langues Scandinaves ont été entrepris, particulièrement en norvégien.

17Ces systèmes peuvent être utilisés sur micro-ordinateurs personnels (MicroCAT). On dispose également de systèmes traduisant de l’anglais vers l’arabe et de l’allemand vers l’anglais. Ceux-ci ne peuvent être utilisés que sur mini-ordinateurs (MacroCAT). Les versions conviviales fonctionnant sur PC standard, et vendues à environ 300 S se heurtent au problème de la limitation des dictionnaires qui ne conviennent pas toujours au type de traduction à réaliser. La tâche de mise à jour des dictionnaires doit donc être faite par les utilisateurs, ce qui, dans de nombreux cas, est une tâche contre-productive.

18Ces systèmes peuvent traduire environ 4 000 à 8 000 mots par heure. Ils ont de nombreux utilisateurs en France (Aérospatiale, Bull, Matra, Motorola, Télésystèmes, Thomson) et en Grande Bretagne (Perkins Engines, Rank Xerox, Massey Fergusson).

19La World Communications Corporation diffusait les systèmes de traduction automatique de Weidner. Cette firme a été achetée par Bravice International Inc., Tokyo (voir ci-dessous les systèmes japonais). Il en est résulté, en 1988, un arrêt des ventes aux États-Unis et en Europe. Bravice semble plus intéressée à développer ses opérations au Japon (comme par exemple la production de Toolkit).

5 – Alps

20ALPS est aussi, à l’origine, un produit de l’Université Brigham Young, Provo, Utah. C’est un autre groupe de chercheurs et d’informaticiens qui ont constitué la firme Alps en 1980.

21L’originalité du système ALPS est qu’il peut fonctionner à trois niveaux : l.Selecterm, 2.Autoterm, 3. Transactive. Les niveaux supérieurs incluent les niveaux inférieurs. Le niveau le plus élevé est interactif c’est-à-dire qu’il propose des traductions phrase par phrase et pose des questions pour élucider les ambiguïtés. En général c’est le second niveau Autoterm qui est jugé le plus utile, cependant l’OTAN à Bruxelles et Statistique Canada à Ottawa utilisent le niveau Transactive. La maîtrise du niveau 2 requiert environ 5 jours d’apprentissage, celle du niveau 3 beaucoup plus, ce qui signifie un investissement-temps qui ne semble possible que dans les grands organismes.

 

22Les paires de langues disponibles sont :

  • de l’anglais vers le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien,

  • du français vers l’anglais,

  • de l’allemand vers l’anglais.

23Les utilisateurs en sont de grandes entreprises et des organismes internationaux tels que Texas Instruments, Unisys, Coventry Polytechnic, NCR France, Norsk Data, Union Bank of Switzerland, Rank Xerox Limited, etc. Des officines de traduction utilisent également les systèmes de traduction produits par Alps, ainsi par exemple au Royaume Uni : Interlingua-TTI, en Allemagne Haehl, au Canada Multiscript-La Langagerie.

24Chez Multiscript-La Langagerie, c’est le niveau Autoterm qui est utilisé. Les textes de plus de 30 000 mots sont soumis à la traduction automatique ; on estime qu’en dessous de ce volume, ce n’est pas rentable. Les textes à traduire doivent avoir un contenu très technique, être très répétitifs, et être écrits dans un style « raisonnablement simple ».

25Comme chez Weidner, il existe chez Alps des versions conviviales utilisables sur PC personnel, vendues à environ 300 $. Les avantages et les inconvénients en sont comparables aux systèmes de Weidner : grande facilité d’utilisation, mais dictionnaires limités.

6 – Logos

  • 5 Ici aussi notons une analogie avec SYSTRAN qui, à un moment de son développement a fonctionné sur W (...)

26Logos est aussi une société américaine dont le développement a commencé dans les années soixante. Le premier système produit (1971) traduisait de l’anglais vers le vietnamien et les documents traités étaient des manuels de maintenance d’équipement militaire. Vers le début des années quatre-vingts, Logos a développé un système allemand – anglais fonctionnant sur ordinateur Wang5, et, plus récemment, les systèmes anglais – français et français – anglais pour le marché canadien. D’autres paires de langues sont en développement. Il semble aujourd’hui que LOGOS soit le seul système susceptible de concurrencer Systran en termes de qualité des traductions fournies, bien que Systran bénéficie de dictionnaires beaucoup plus vastes et d’un répertoire de langues plus large. De plus Logos a développé des versions user-friendly pour utilisation sur poste de travail personnel sous Unix.

 

27Actuellement LOGOS permet de traduire :

  • de l’allemand vers l’anglais et le français,

  • de l’anglais vers le français, l’allemand, l’espagnol et l’italien.

28Ces systèmes sont utilisés en Europe par Nixdorf, IBM-Allemagne, Hewlett Packard.

29La firme Logos a également produit un système qui permet le développement d’un mode de publication électronique multilingue intégré, destiné à des usagers multiples, grâce au Multilingual Document Translation System.

7 – Smart

30SMART est un système qui a du succès en Amérique du Nord mais n’a pas encore été diffusé en Europe. La firme Smart Communications Inc. est établie à New York et produit le Smart Translator qui peut fournir des traductions brutes à la vitesse de 200 000 mots par heure, quand il est utilisé sur des ordinateurs centraux.

31Le plus gros utilisateur de SMART est le Ministère canadien de l’Emploi et de l’Immigration à Ottawa. Le système traduit les offres d’emplois entre l’anglais et le français, et celles-ci sont affichées en quelques minutes sur 3 500 terminaux installés dans les bureaux de ce Ministère à travers tout le Canada. Les traductions apparaissent sur écran et peuvent être rapidement post-éditées par l’opérateur le cas échéant. On a remarqué que les post-éditions ne concernent qu’extrêmement rarement le contenu de l’emploi, mais portent plutôt sur la syntaxe de l’énoncé. Il n’y a pas de syntaxe contrôlée, mais la limitation de longueur des annonces tend à simplifier les structures, bien que les styles puissent en être très variés. Le système s’enrichit au fur et à mesure des données traitées.

32On peut s’étonner de la nécessité de traduire des offres d’emploi puisque ceux à qui elles s’adressent comprennent forcément la langue de l’emploi qu’ils vont solliciter. Le Ministère canadien répond que ce n’est pas toujours le cas : certaines catégories d’ouvriers tels que les peintres ou les soudeurs peuvent chercher à être embauchés hors de leurs contrées, attirés par des salaires supérieurs. On remarque que la Suisse offre le même type de service à Berne, le système SEPPLI traduisant les offres d’emploi dans les quatre langues officielles de la Confédération Helvétique. On imagine l’intérêt qu’il y aurait à développer ce type de système pour toutes les offres d’emploi en Europe, si toutefois la libre circulation des travailleurs y devient une réalité.

8 – Seppli

  • 6 Voir Bibliographie sous Shann & Warwick.

33Ce mini-système, élaboré par des chercheurs de l’Université de Genève6 traite deux paires de langues : allemand-français et allemand-italien, dans le domaine spécialisé des offres d’emplois publiées chaque semaine par la Chancellerie Fédérale Suisse, à Berne, en allemand, français, italien, et traduites habituellement par des traducteurs humains. Un double objectif a présidé à son élaboration : la formation des étudiants à l’analyse et au traitement des langues naturelles dans la perspective spécifique du traitement automatique, et la production d’un outil efficace et rentable de traduction pour un domaine limité et bien défini. En ce sens ce système est comparable à TAUM-METEO.

9 – Socatra

34Socatra signifie Société Canadienne de Traduction Assistée. Le système élaboré par cette compagnie traduit de l’anglais vers le français et vice versa. En 1988 il pouvait traduire jusqu’à 60 000 mots par heure.

35La compagnie préfère traiter les textes elle-même plutôt que de vendre des systèmes. Elle fournit aux clients soit une traduction brute soit une traduction post-éditée.

  • 7 Circuit, no 43, Montréal (Québec), mars 1994, p. 6.

36Une publicité parue dans Circuit7 indique que le système XLT de Socatra a une vitesse de traduction brute de « 200 000 mots à l’heure et plus » et un « générateur de glossaires de 500 000 mots à l’heure et plus ». Que penser de ces chiffres ?

10 – Metal

37METAL est un acronyme pour Mechanical Translation and Analysis of Languages. Le projet a débuté au Centre de Recherche Linguistique de l’Université du Texas, Austin, avec des fonds du gouvernement américain, en 1961, pour la traduction de l’allemand vers l’anglais. Il a été abandonné puis revivifié quand la firme Siemens de Munich s’y est intéressée et l’a soutenu. Depuis 1980 Siemens finance entièrement les développements du système et ceux-ci sont testés à Munich.

38Ce système est fondé sur un ensemble défini de règles de grammaire auxquelles on accède à divers moments de l’analyse. On crée ainsi plusieurs représentations valides d’une phrase, puis on élimine celles qu’on juge moins acceptables. Bien que ce principe semble bien adapté à une amélioration continue des performances, les additions au dictionnaire et aux programmes mènent souvent à des effets secondaires négatifs.

39L’originalité du système est qu’il est largement modulable, il peut donc être utilisé pour diverses paires de langues. L’objectif du traitement d’un grand nombre de langues par le même système est une préoccupation caractéristique des systèmes européens. Du Texas à Siemens, le projet METAL s’est, en ce sens, européanisé. D’autres versions sont développées :

  • du français vers le néerlandais à l’Université de Louvain, en Belgique,

  • de l’anglais vers l’allemand (à l’origine déjà commencé au Texas) et de l’allemand vers l’espagnol à Barcelone.

40METAL est particulièrement performant dans le domaine des télécommunications.

11 – PC-Translator

41Une firme américaine est entrée récemment sur le marché, avec une base à Nice : Linguistic Products. L’optique en est différente des systèmes précédents. En effet il s’agit de fournir pour un millier de dollars un système de traduction automatique avec une première paire de langues. Les systèmes anglais – français et anglais – espagnol se sont bien vendus.

42Les systèmes actuellement disponibles sont :

  • de l’anglais vers le danois, le suédois, le norvégien, le néerlandais, l’espagnol, l’italien, le français,

  • vers l’anglais à partir du français, de l’italien, de l’espagnol, du norvégien, du suédois, du danois et de l’allemand.

43Comme on peut le deviner par son prix, la description linguistique est très rudimentaire et seuls quelques modèles évidents ont été entrés pour chaque langue. Cependant si un tel système, grâce à son prix très abordable, est diffusé, on verra peut-être changer les mentalités et les attitudes du public à l’égard de la traduction automatique.

12 – Gigatext

44L’histoire de ce système est un exemple type d’une certaine attitude d’ignorance ou d’aveuglement sur les véritables problèmes de la traduction automatique.

45Le gouvernement de la province du Saskatchewan au Canada a été placé en 1987 devant une énorme demande de traduction du fait du jugement de la Cour Suprême du Canada : dans les Territoires du Nord-Ouest où au XIXe siècle l’anglais et le français étaient langues officielles, tous les textes des lois provinciales devraient dorénavant être publiés en ces deux langues. Le gouvernement du Saskatchewan soutint donc le projet d’un entrepreneur high tech du Québec et d’un professeur d’informatique du Manitoba pour réaliser un système « non orthodoxe », et, à cette fin, investit 4 millions de dollars dans le projet de traduction automatique. La compagnie Gigatext était ainsi créée. Rien n’en sortit.

46Moralités : rien ne sert d’ignorer 40 ans de recherche et de développement, il faut s’informer à temps. Les révolutions technologiques comme les avancées scientifiques s’appuient les unes sur les autres. Il ne suffit pas toujours de disposer de crédits importants pour réussir une opération et mener à bien un projet.

13 – Winger

47La firme danoise, Winger Holdings, basée à Virum, au Danemark, est une entreprise de textile qui, au moment de s’informatiser s’est intéressée au développement de logiciels. Elle a mis au point en particulier une base de données avec une méthode de stockage et d’accès très efficace. L’application à la traduction automatique a semblé intéressante et la firme a développé un système de traduction de l’anglais vers le danois.

48La base de données de ce système anglais – danois est importante et pallie en partie les lacunes de sa grammaire. Le système tend vers l’interactivité : on donne à l’opérateur un choix de significations possibles et il efface celles qu’il rejette.

49Ce système met en relief la question des limites entre traduction automatique et traduction assistée par ordinateur. Elles ne sont pas toujours claires. Il semble que la puissance de la grammaire soit un élément prépondérant dans le succès de la traduction automatique. En revanche, la traduction assistée par ordinateur, fonctionnant de façon interactive, donne une plus large place au dictionnaire, l’opérateur pouvant aisément intervenir sur la syntaxe.

  • 8 Voir MT News International, no 8, mai 1994.

50Actuellement, la firme Winger propose aussi un système de traduction espagnol – anglais et anglais – espagnol. Elle est en train de développer, avec le soutien de la Communauté Européenne, un système danois – allemand en collaboration avec Copenhague (Center for Sprogteknologi) et Sarrebrück (LU). Elle a également un projet de développement d’un système danois – russe qui comprendrait à la fois un traitement de textes, une base de données, un module de communication, et un module de traduction8.

14 – PaTrans

  • 9 Voir infra chapitre sur Eurotra.

51A Copenhague, le Centerfor Sprogteknologi a élaboré un système de traduction anglais – danois spécialement destiné à traiter les textes de brevets. Les premiers documents traités ont été les brevets du domaine de la pétrochimie. Certains y voient l’avènement d’une nouvelle période pour la traduction automatique européenne, l’« ère post-Eurotra »9.

15 – Tovna et Lexi-Tech

52Développé en Israël, le projet de ce système a été lancé dans les années soixante-dix, et n’a obtenu de soutien commercial qu’en 1985. La première paire de langues développée a été l’anglais – français et un système pilote a été installé à la Banque Mondiale, à Washington. La traduction de l’anglais vers le russe est en développement ainsi que la traduction du français vers l’anglais.

53L’originalité de Tovna est de mémoriser les améliorations apportées à la traduction brute, et de les utiliser dans les traductions ultérieures. Ayant été montré à Munich en 1989, le système a été commandé par Lexi-tech Inc., Moncton, Canada, où il remplacerait un système Logos.

54Lexi-tech est une nouvelle firme établie spécialement pour traiter un sous-contrat de 21 millions de dollars de la Défense canadienne (un des plus gros contrats ayant été signés). Il s’agit de traduire et de publier 100 000 pages de manuels techniques relatifs aux frégates. Lexi-tech a fait l’acquisition d’un dictionnaire de 75 000 termes et expressions. Il utilise ses propres logiciels pour faire l’interface entre la traduction automatique et un programme de publication desktop Interleaf. La firme espère faire de Moncton la capitale de la traduction technique et de la republication.

II. Les systèmes en utilisation ou en développement au Japon

55Toutes les grandes firmes japonaises ont été confrontées au problème de la traduction de l’anglais vers le japonais pour se tenir à jour des progrès de la technologie étrangère, et à celui de la traduction du japonais vers l’anglais pour lancer certains produits sur le marché international. Pour cela, dès le début des années quatre-vingts, lors de l’émergence de la cinquième génération d’ordinateurs, la traduction automatique a été introduite comme une priorité.

  • 10 Groupe d’Étude pour la Traduction Automatique de l’Université de Grenoble.

56L’approche japonaise est fondée, à l’origine, sur la technologie développée par Bernard Vauquois à Grenoble, au GETA10, ceci du fait des contacts de Makoto Nagao, professeur à l’Université de Kyoto, avec l’équipe de recherche de Grenoble. Son intérêt pour le traitement des langues naturelles était passé de l’application aux banques de données terminologiques à la traduction automatique, évolution que l’on a souvent constatée. Cette approche privilégie les structures arborescentes par rapport aux structures séquentielles. Cependant l’approche pragmatique de SYSTRAN commence à apparaître dans certains développements.

57Dans la majorité des cas les systèmes japonais traduisent de l’anglais ou vers l’anglais. Cependant les firmes japonaises travaillent aussi sur les langues d’Asie du Sud-Est, chinois, coréen et thaï en particulier.

58L’engouement pour la traduction automatique semble avoir atteint le Japon en 1984 lorsque la firme Bravice a introduit sur le marché ses mini-pack de traduction du japonais vers l’anglais, fonctionnant sur Unix ou sur mini-ordinateur DEC, et la version pour micro-ordinateur quelques mois plus tard. Ces systèmes étaient vendus à un prix défiant toute concurrence : 0,65 millions de yen, soit environ 4 000 ECU, soit environ 24 000 FF. D’autres compagnies se sont hâtées de suivre cette voie.

59A la même époque, le projet du Professeur Nagao, MU Project, prévu pour quatre ans (1982-1986), soutenu par le gouvernement, avançait aussi. Le projet du JICST (Japan Information Centre for Science and Technology) suivait immédiatement.

60Actuellement, de nombreuses firmes commerciales s’occupent de la production, du développement et du marketing des systèmes de traduction automatique. On peut résumer la situation ainsi :

Firme

Nom du système

Oki Electric

PENSEE

Canon, Sanyo Electric

SWP-7800

CSK, Sharp

DUET

Toshiba

AS TRANSAC (opérationnel)

TAURAS (expérimental)

Japan IBM

Systran Japan

NEC

PIVOT

Hitachi

HICATS

Fujitsu

ATLAS II

Bravice International

Micropack

Mitsubishi Electric

MELTRAN

Ricoh

RMT

61Le système le plus développé est ATLAS de Fujitsu. Traduisant d’abord du japonais vers l’anglais et de l’anglais vers le japonais, il est maintenant étendu à d’autres langues telles que l’allemand et l’espagnol. On peut accéder à ce système par télécommunication.

62Sharp préfère vendre des packages de type desktop. Plusieurs milliers semblent en avoir été déjà vendus pour le couple anglais – japonais. Les utilisateurs en sont satisfaits.

63La plupart de ces firmes fabriquent aussi des ordinateurs et, dans de nombreux cas, les logiciels de traduction sont faits pour fonctionner sur les ordinateurs de la compagnie. Parfois l’équipement et les logiciels sont donnés comme work station.

64Au sommet de Munich de 1989 des systèmes de traduction du japonais vers l’anglais ont été exposés par Toshiba, Hitachi, NEC, Oki, et des systèmes traduisant de l’anglais vers le japonais par Sharp, NEC et Oki. Fujitsu a aussi montré un système du japonais vers l’allemand.

65Les firmes les plus importantes sont Bravice, leader sur le marché, et Fujitsu avec les systèmes ATLAS I (anglais vers japonais) et ATLAS II (japonais vers anglais).

66A Munich on a aussi exposé des systèmes ambitieux de traduction des langues asiatiques produits par le CICC (Centre for International Cooperation for Computerisation) qui utilisent une approche interlinguistique pour la traduction entre le japonais, le chinois, le malais et le thaï. Ces systèmes atteignent une performance de 5 000 mots par heure. Cette approche semble assez comparable à celle que l’on a tenté d’adopter à la Communauté Européenne pour EUROTRA.

  • 11 Cf. note 8.

67Les derniers développements que l’on connaisse11 sont les suivants :

  • Brother Industries Ltd a produit le système TRANSLAND de traduction japonais – anglais,

  • la firme Nova a produit aussi un système japonais anglais PCTRANSFER, qui existe aussi dans une version Macintosh,

  • la collaboration entre l’américain Language Engineering Corporation et le japonais Catena a produit un système anglais-japonais LOGOVISTA.

68Huit compagnies commerciales ainsi que le gouvernement soutiennent un autre projet ambitieux qui sera le fruit d’une collaboration rare : la création d’un dictionnaire électronique pour l’anglais et le japonais.

69Un troisième projet ambitieux consiste en l’interprétation automatique des appels téléphoniques (interpreting telephony) entre l’anglais et le japonais en utilisant la reconnaissance et la synthèse vocales. La recherche en vue de ce système a commencé en 1984 à l’ATR Interpreting Telephony Research Laboratory de Kyoto, et le programme s’étend sur quinze ans. Le Center for Machine Translation de Carnegie Mellon University et Pittsburgh, Pennsylvania, a collaboré un certain temps avec NEC Corporation, Tokyo, sur ce projet (cf. bibliographie : Kitano). On a peu d’informations sur l’état d’avancement des travaux. Les recherches semblent être bien plus larges que le système de traduction du langage oral (speech-to-speech) : les travaux du laboratoire incluent une approche par réseaux neuronaux de la reconnaissance de la parole. Si le projet aboutit, ce sera certainement l’une des réussites les plus spectaculaires du traitement automatique du langage.

70Les japonais sont convaincus que l’avenir est dans la traduction automatique à cause de la faible accessibilité des étrangers à la langue japonaise et pour soutenir leur dynamisme commercial. Les efforts tant sur le plan privé que sur le plan public sont énormes. Il n’y a pas au Japon les réticences qu’on observe ailleurs. On estime que 800 à 900 personnes sont engagées dans la recherche et le développement de systèmes de traduction automatique au Japon, et que probablement 60 % de ceux-là travaillent dans des firmes privées, commerciales.

71Les systèmes japonais peuvent maintenant manipuler l’anglais, le français, l’allemand et l’espagnol, et ils pourront bientôt être commercialisés à l’Ouest. Mais il faut bien constater que les systèmes japonais de traduction vers l’anglais réalisés jusqu’à présent s’appuient sur une forte pré-édition, et ne sont donc utilisables que par des japonais qui peuvent faire cette pré-édition. Il semble aussi que beaucoup de systèmes achetés par des japonais et importés restent inutilisés.

72La qualité des sorties de la traduction automatique entre le japonais et l’anglais est en général plus faible que celle que l’on obtient entre les langues européennes. Mais l’utilisation de la traduction automatique est beaucoup plus répandue au Japon que n’importe où ailleurs dans le monde. La raison en est peut-être dans la difficulté de recruter des traducteurs. Les post-éditeurs ne sont généralement pas des traducteurs mais des spécialistes des divers domaines traités, leurs connaissances spécialisées assurant une bonne fiabilité des traductions fournies.

73Les japonais continuent à investir beaucoup dans le développement de la traduction automatique. Préparant des logiciels pour les langues européennes, ils pourraient, dans les années à venir, s’attaquer au marché européen et au marché américain.

74Les japonais parient également sur l’espoir de retombées des recherches en vue de la traduction automatique sur d’autres tâches automatiques qui pourraient être développées dans l’avenir.

III. Autres pays

1 – Chine

75La République Populaire de Chine a développé depuis une quinzaine d’années le système JFT pour traduire en chinois à partir de l’anglais, du français, de l’allemand et du russe, et aussi pour traduire de l’anglais vers le chinois. Il existe aussi un modèle expérimental de traduction de l’espéranto vers le chinois, l’espéranto étant assez courant en Chine.

2 – CEI (Communauté des États Indépendants)

76Plusieurs systèmes existent :

– PARS

77C’est un système anglais – russe et russe – anglais destiné à la traduction de textes scientifiques et économiques. Il est diffusé par Lingvistica ‘93. C’est un système de traduction langue à langue dont les principes s’appuient sur ceux de Georgetown University, avec de nombreuses routines de transfert.

– SPRINT

78Destiné aux domaines de l’informatique et de l’économie, ce système anglais – russe est proposé par le All-Russian Centre for Translation.

– ASPERA

79Russe – anglais, ce système est de type dictionnaire. Il a été conçu par E. Korolev.

– ETAP

80C’est un système anglais – russe de traduction de textes d’informatique et de sciences de l’information. On y travaille au Laboratory of Computational Linguistics, Institute for Information Transmission Problems sous la direction de Jurij Asprejan.

3 – Autres

81La Hongrie a une recherche en traitement automatique des langues (Universités de Budapest et de Pécs).

82A Prague, le projet APAC et développé par le Research Institute of Mathematical Machines et le Department of Mathematical Linguistics de l’Université Charles (cf. bibliographie : Kirschner et Rosen). Peut-être en Arabie Saoudite (deux chercheurs en traduction automatique ont été embauchés en 1983), et dans d’autres pays du Moyen Orient des recherches sont-elles en cours.

IV. Quelques systèmes orientés vers la recherche

1 – Ariane et Calliope

83Le Groupe d’Étude pour la Traduction Automatique (GETA) de l’Université de Grenoble dirigé longtemps par Bernard Vauquois a été le premier laboratoire de recherche français à s’intéresser à la traduction automatique. D’autres groupes s’intéressaient au traitement automatique du langage (cf. ATALA) mais pas spécifiquement à la traduction. En 1971, l’équipe s’est orientée vers une approche par transfert, qui a abouti au système ARIANE surtout utilisé pour la traduction du russe vers le français. Le travail effectué sur ARIANE a permis à l’équipe de nouer des relations avec d’autres chercheurs et de travailler en collaboration sur d’autres langues, en particulier le portugais avec le Brésil, le thaï avec la Thaïlande, le malais avec la Malaisie.

84Le GETA a également produit le système CALLIOPE-AÉRO dérivé spécialisé en manuels d’aéronautique, traduisant du français vers l’anglais, ainsi que CALLIOPE-INFO pour la traduction de l’anglais vers le français sur le matériel de traitement de données.

9 – Susy

85SUSY signifie Saarbrücker Übersetzungssystem. Ce système a été développé à l’Université de Sarrebruck. Le projet SUSY a été lancé en 1972 pour la traduction de l’allemand vers le russe. Plus tard y ont été ajoutées la traduction du français vers l’allemand et de l’anglais vers l’allemand. Puis on a aussi ajouté la traduction du danois vers l’allemand, du néerlandais vers l’allemand, de l’allemand vers l’anglais et de l’allemand vers le français.

  • 12 Plus tard le DLT a aussi utilisé l’espéranto, mais comme langue pivot dans un système modulaire, cf (...)

86L’une des originalités majeures de ce projet est d’avoir tenté d’utiliser l’espéranto : un système traduisant de l’espéranto vers l’allemand a été élaboré12.

87SUSY est aussi utilisé à d’autres fins telles que l’indexation automatique, l’analyse automatique de texte ou l’incorporation de terminologie extérieure. En fait SUSY semble être considéré surtout comme un système de recherche. Le personnel de SUSY est aussi impliqué dans l’enseignement et la préparation des étudiants aux recherches en automatique de demain.

 

88Du strict point de vue de la traduction automatique, les recherches semblent être au point mort actuellement.

2 – DLT

89Le système Distributed Language Translation a été développé aux Pays-Bas (Utrecht) par la firme BSO. C’est un système interactif multilingue permettant de générer des textes sur des réseaux d’ordinateurs. Chaque terminal fonctionne comme une machine traduisant de et vers une langue seulement, mais avec un langage intermédiaire, basé sur l’espéranto, qui est utilisé pour la transmission entre les terminaux. Il est donc orienté davantage vers la communication multilingue que vers la traduction automatique bien qu’il utilise la technologie de la traduction automatique.

90Notons l’idée innovante de DLT : une banque de connaissances bilingue.

91Il semble que les recherches soient ralenties actuellement.

3 – Rosetta

  • 13 Les autres exemples sont Siemens et IBM.

92C’est un projet expérimental réalisé par Philips à Eindhoven aux Pays Bas. C’est l’un des rares exemples hors le Japon d’une entreprise industrielle s’intéressant à la traduction automatique13. Entre 1980 et 1985 ce n’était qu’une expérience limitée, mais des traductions expérimentales ont été réalisées plus tard entre l’anglais et le néerlandais, puis entre le néerlandais et l’espagnol.

4 – LMT

93IBM, contrairement à ce qu’on aurait pu attendre, ne cherche pas à entrer en compétition avec le Japon, et maintient un tout petit programme de recherche. LMT signifie Logic programming-based Machine Translation. Des prototypes ont été développés pour la traduction de l’anglais vers l’allemand, le danois, le français, l’espagnol, du danois vers l’anglais, et de l’allemand vers l’anglais.

94IBM a évidemment un grand besoin de traduction. En ce qui concerne les langues européennes, la traduction est réalisée dans l’un des pays de la langue cible, sous la coordination de IBM-European Language Services à Birkerod, Danemark. Les dictionnaires et les glossaires sont disponibles sur écran, et le traducteur peut identifier et retrouver les traductions antérieures de segments de textes.

5 – Pangloss

95PANGLOSS est le projet commun de l’Université d’État du Nouveau Mexique (NMSU), Computing Research Laboratory (CRL), de l’Université Carnegie-Mellon, Center for Machine Translation (CMT), et de l’Université de Californie du Sud (USC), information Sciences Institute (ISI). Il est orienté vers le développement d’une station de travail du traducteur.

6 – ArchTran

96Le projet ARCHTRAN, lancé en 1985, est issu de la collaboration entre le Department of Electrical Engineering, National Tsing-Hua University, et la Behaviour Tech Computer Corporation (BTC), à Taiwan (cf. bibliographie Su et Chang).

V. Deux cas particuliers : Systran et Eurotra

1 – Systran

97Le système SYSTRAN, créé par Peter Toma aux États-Unis, adopté et adapté par la Commission des Communautés Européennes, à la fin des années soixante-dix, pour ses besoins internes et pour le service aux entreprises publiques européennes est actuellement objet de plusieurs licences de développement et d’exploitation en France et aux États-Unis essentiellement. Il est aujourd’hui encore sur le marché de la traduction automatique le seul système fonctionnant réellement en TA (par opposition aux systèmes fonctionnant en TAO) et produisant des traductions directement utilisables pour les besoins d’une information rapide, même si elles ne sont pas toujours parfaites sur le plan linguistique. A ce titre nous lui consacrerons un chapitre particulier.

  • 14 Lors de la soutenance d’habilitation de Jean-René Ladmiral, Université Paris X – Nanterre, 21 janvi (...)

98Dans l’optique d’une revue des principaux systèmes existant à l’heure actuelle, objet de ce chapitre, notons quand même que sur le plan formel, SYSTRAN est souvent dénigré en tant que « bricolage » linguistique et informatique. Mais, comme le disait Jean-Marie Zemb, tout système n’est-il pas le résultat d’un ensemble complexe de bricolages réussis ?14. Demande-t-on à un système de traduction automatique d’être beau sur le plan théorique ou d’être efficace sur le plan pratique ? Les chercheurs ne sont pas d’accord sur la réponse à donner à cette question. Beaucoup préféreraient un système homogène créé sur des bases conceptuelles établies d’avance. Mais celui-ci résiste à la fabrication. D’autres admettent qu’on peut construire petit à petit un système par une suite ininterrompue de corrections et de modifications successives. La satisfaction esthétique ou scientifique en souffre, mais les traductions existent. En caricaturant un peu, c’est la situation de SYSTRAN par rapport à d’autres systèmes en cours d’élaboration et par rapport à EUROTRA.

 

99A la Commission des Communautés Européennes, SYSTRAN travaille sur 12 paires de langues :

  • anglais vers français, italien, allemand, néerlandais, espagnol, portugais,

  • français vers anglais, allemand, néerlandais, italien,

  • allemand vers anglais, français.

  • 15 Nous avons publié un certain nombre d’articles portant sur l’analyse des erreurs dans les productio (...)

100Bien entendu certaines paires de langues, développées depuis plus longtemps, donnent de meilleurs résultats que d’autres pour un nombre de domaines techniques plus important15.

 

  • 16 Nous avons publié une brève analyse linguistique des productions obtenues par Minitel : voir A.M.L. (...)

101Par ailleurs, la société Cachot S.A. a développé un service Minitel de « traduction express » qui utilise le système SYSTRAN : 36-15 MITRAD et 36-17 MITRAD16.

 

102Ce service fournit des traductions pour 12 paires de langues :

  • anglais vers arabe, français, allemand, italien, espagnol, néerlandais,

  • français vers anglais, néerlandais, allemand,

  • allemand vers anglais, français,

  • russe vers anglais.

103Des publicités indiquent une vitesse de traduction de 500 000 mots par heure. Cela signifierait environ 1 000 pages par heure, soit une vingtaine de pages à la minute !

2 – Eurotra17

a – Historique du projet

104Le projet Eurotra, entièrement soutenu par la Communauté Européenne a été lancé au début des années 80. L’idée s’en était peu à peu dégagée dans les années précédentes.

105En 1977 une conférence a été organisée par la DG XIII (Direction de l’Information et du Marketing), sous la responsabilité de Loll Rolling : Overcoming the language barrier. Au cours des discussions, Bernard Vauquois, chef de la recherche sur la traduction automatique à Grenoble, s’étonne que l’Europe achète de la technologie américaine et propose que des investissements soient faits dans des projets de Recherche et Développement européens. Suite à cela, Georges Anderla, directeur de la DG XIII-B décide de lancer le projet européen en même temps qu’il soutient le développement de Systran.

106A partir de 1978, des réunions mensuelles se tiennent à Genève, à l’Institute for Semantic and Cognitive Studies, présidées par Margaret King. L’objectif est de mettre en place la réflexion pour la création d’un système de traduction automatique européen d’architecture avancée. Eurotra devra être un système de traduction fonctionnant entre les neuf langues officielles de la Communauté Économique Européenne, à savoir le français, l’espagnol, l’italien, le portugais, l’anglais, l’allemand, le danois, le néerlandais, le grec. Cela signifie qu’il faudra traiter soixante-douze couples de langues.

107Entre 1980 et 1990, environ deux cents chercheurs ont participé au projet, répartis dans les différents pays de la Communauté. C’était surtout des universitaires. Les industriels n’ont participé que tardivement à la recherche en vue de la réalisation d’un prototype grandeur nature.

b – Aspects linguistiques

  • 18 Un modèle à langage pivot est construit sur deux modules : un module d’analyse qui produit une repr (...)

108L’originalité du projet consiste en la conception de représentations intermédiaires d’ordre sémantique entre langue source et langue d’arrivée. Le système est « construit sur le modèle à transfert dont les représentations sont abstraites et dont les modules d’analyse et de génération sont monolingues et réversibles » (L. Danlos & O. Laurens, 1991). Celui-ci s’oppose au modèle à langage pivot qui suppose un troisième langage élaboré, structuré, tandis que le transfert permet le passage d’une représentation à une autre18. Dans EUROTRA, la représentation du texte source est généralement syntaxique, elle inclut des informations sur le vocabulaire et la structure du texte, avec éventuellement une représentation et des informations sémantiques. La représentation du texte cible est calquée sur celle du texte source. L’abstraction intervient au niveau des représentations intermédiaires.

109Pourquoi les équipes de recherche ont-elles choisi le modèle à transfert ? L. Danlos et O. Laurens, dans leur rapport technique, examinent le débat selon six critères :

1 – Le nombre de langues concernées

110A priori un système à langage pivot semble plus économique qu’un langage à transfert. En effet le modèle à transfert implique pour chaque langue cible l’écriture de trois modules (les modules d’analyse, de transfert et de génération) tandis que le modèle à pivot n’implique l’écriture que de deux modules (les modules d’analyse et de génération). Cependant « il n’existe aucun consensus sur un éventuel langage pivot ni sur la nature des éléments qui le constituent », l’analyse et la représentation dans un langage pivot est complexe car elle nécessite une « compréhension profonde » du texte de la langue source, les opérations de linéarisation de la représentation abstraite en texte (vocabulaire, syntaxe, paragraphes, etc.) sont plus difficiles à effectuer que la génération dans un modèle à transfert où l’application de règles syntaxique est, en principe, suffisante.

2 – Typologie des langues à traduire

111Le choix entre langage pivot et transfert peut varier selon les langues à traduire. En effet entre deux langues typologiquement voisines (par exemple indo-européennes, voire romanes), on aura intérêt au modèle à transfert puisque « les structures des phrases sources et leur vocabulaire ont généralement des équivalents en langue cible ». Mais lorsque les langues sont fort éloignées (par exemple japonais et français) le passage par un langage pivot semble préférable car « seule une représentation conceptuelle suffisamment abstraite peut être commune à ces deux langues ».

3 – Fidélité de la traduction

112Le modèle à pivot « décrit approximativement les informations contenues » dans le texte donc le modèle à transfert débouchera sur une traduction plus fidèle au texte source.

113Nous remarquons que :

    • 19 Voir notre analyse des critères de conformité, correction, compréhensibilité, dans A.M.L.L. 1986.

    La reformulation du texte source semble un inconvénient dans le rapport technique cité. Qu’en penseraient des traducteurs ? Qu’est-ce que la fidélité pour une traduction technique, administrative, spécialisée ?19.

  1. Pourquoi les auteurs du rapport utilisent-ils l’adverbe « approximativement ? Si, dans l’état actuel des recherches et des connaissances, on ne sait pas encore élaborer une représentation sémantique des contenus informationnels d’un texte – prise en compte non seulement du sémantisme et de la syntaxe, des formes du discours, et des contextes, mais aussi des implicites, et des références socio-culturelles, historiques, personnelles etc., cela ne signifie pas que demain, ou après-demain, selon le montant des crédits qui seront alloués à ce type de recherche, on ne pourra pas proposer quelque représentation qui ne soit pas approximative. Ou bien préfère-t-on penser qu’il existe des zones de connaissances inaccessibles ?

4 – Traduction de phrases ou de textes

114Un modèle à langage pivot construit des représentations du texte qui dépassent le cadre de la phrase de telle sorte que des phénomènes discursifs peuvent être traités. Ceci est plus difficile, voire impossible, dans un modèle à transfert qui traite les phrases les unes après les autres, indépendamment les unes des autres. Là encore on pourrait imaginer que le modèle à langage pivot conduit à une meilleure traduction, plus homogène et plus respectueuse du sens du texte source, même si elle est moins « fidèle » ou proche de sa forme. Une difficulté majeure reste que l’état actuel des recherches ne permet pas la description souhaitée pour un langage pivot opérationnel.

5 – Applications autres que la traduction

  • 20 De même que la traduction automatique par SYSTRAN a servi d’autres fins que la traduction elle-même (...)

115Dans un souci d’efficacité et de rentabilité il est bon que les travaux de description, d’analyse, de structuration, etc., reçoivent davantage qu’un seul débouché20.

116Un système d’interrogation sur les informations contenues dans un texte, soit pour la documentation, soit en vue de la rédaction automatique de résumés, pourrait profiter des représentations mises au point pour la constitution d’un langage pivot. En effet celui-ci suppose une compréhension profonde du texte alors que le transfert peut se limiter à une analyse de surface.

6 – Transportabilité

117La représentation donnée d’un texte pour un langage pivot repose sur une connaissance du domaine du texte source. Il est donc difficile d’appliquer la représentation à un texte d’un autre domaine. Par contre le système à transfert est plus facilement transportable dans la mesure où son analyse est davantage linguistique et moins cognitive. L’utilisation des dictionnaires de spécialités n’est qu’un élément dans un ensemble descriptif plus général.

Conclusion

118Les divers systèmes de traduction automatique existant, en développement ou à l’étude, manifestent différentes philosophies :

  • technologie de la traduction automatique au service de la politique dans un contexte de guerre froide ;

  • traduction automatique au service de l’« espionnage industriel » appelée plutôt « veille technologique » actuellement ;

  • traduction automatique au service des industries, comme facteur de développement économique.

  • 21 On a vu par exemple Volvo s’y intéresser de près.

119Les organismes nationaux (Ministères, Universités) ou internationaux (Commission de la Communauté Européenne par exemple) ne sont pas les seuls à fournir des soutiens à la recherche. Celle-ci, même en sciences humaines et sociales, n’est pas dénuée de relations avec l’industrie. Elle en tire des subsides et elle lui fournit des idées et des expérimentations. La différence réside dans une sorte de contrat moral d’objectif « à but non lucratif » lorsqu’il s’agit de financements publics. Ainsi les travaux réalisés pour la traduction automatique à Luxembourg n’ont le droit, en principe, de servir que des organismes publics. Le client privé est exclu. Certes, on peut reconnaître là des objectifs politiques de valorisation, celle-ci étant placée dans un contexte non pas de concurrence mais de coopération. La traduction automatique a des retombées économiques, c’est indéniable, les services de traduction des entreprises peuvent grâce à elle, réduire leurs dépenses. Cependant l’investissement pour l’acquisition et le développement adapté d’un système de traduction automatique est tel que pratiquement une petite entreprise privée ne pourrait se le permettre tandis qu’une entreprise nationale, ou de cette envergure, le peut21.

120On a souvent dit que la traduction automatique permettrait de franchir les barrières linguistiques. Ne s’agit-il pas plutôt de les supprimer ? Est-il utile de franchir une barrière qui subsiste ? Mais d’autre part est-il souhaitable de supprimer les barrières linguistiques ? Nombreux sont ceux qui ont craint l’« abâtardissement » des langues lorsqu’elles seraient traitées automatiquement. Nombreux sont aussi ceux qui, culturellement, s’attachent à l’« intraduisibilité » de leur langue. En fait, on est confronté là à des attitudes mentales qui n’ont pas grand-chose à voir avec la réalité du développement technologique et la nécessaire circulation des informations scientifiques et techniques dans le monde actuel.

121Les forces conservatrices sont puissantes, partout. Qu’il s’agisse de traducteurs humains qui estiment que la traduction automatique est un danger, de chercheurs et d’enseignants qui « n’y croient pas », de politiques qui luttent pour la « pureté » de la langue, tous ont en commun de refuser de voir que la communication orale et personnelle ne peut pas être automatisée, que les discours qui touchent au littéraire, au poétique, au psychologique, au social, etc. ne peuvent être soumis à un traitement systématique, qu’enfin seul un certain type de discours peut (et doit) être traité en traduction automatique. Ce sont les textes appartenant à des domaines techniques spécifiques, pour lesquels le respect d’une certaine forme de style n’est pas primordiale, les textes qui ont besoin d’être lus parce qu’ils peuvent comporter des informations utiles, enfin, ceux qui doivent être traduits parce que c’est la loi. C’est la situation de plurilinguisme institutionnel qui a produit les systèmes les plus efficaces au Canada, en Suisse, à Luxembourg. Et si les traductions produites dans ces pays sont moins belles que les originaux, nous dirons, comme cela se fait dans d’autres contextes : « désolé, mais c’est la loi ».

Notes

1 D’après Geoffrey Kingscott, Applications of Machine Translation, Study for the C.E.C., sept. 1989, et, pour la période plus récente, informations fournies par des professionnels.

2 Ne dit-on pas d’une tâche répétitive qu’elle est « machinale » ?

3 On dit que la norme de la traduction humaine est de 1 500 à 3 000 mots par jour.

4 On peut noter que le même état d’esprit animait les missionnaires qui au XVIe siècle, et au cours des siècles suivants, ont essaimé en Amérique Latine, traduisant la Bible vers les nombreuses langues indigènes, fournissant d’ailleurs ainsi au linguiste une abondante documentation.

5 Ici aussi notons une analogie avec SYSTRAN qui, à un moment de son développement a fonctionné sur Wang. Il y a d’ailleurs eu des transferts de linguistes informaticiens entre la Communauté Européenne et Logos.

6 Voir Bibliographie sous Shann & Warwick.

7 Circuit, no 43, Montréal (Québec), mars 1994, p. 6.

8 Voir MT News International, no 8, mai 1994.

9 Voir infra chapitre sur Eurotra.

10 Groupe d’Étude pour la Traduction Automatique de l’Université de Grenoble.

11 Cf. note 8.

12 Plus tard le DLT a aussi utilisé l’espéranto, mais comme langue pivot dans un système modulaire, cf. infra.

13 Les autres exemples sont Siemens et IBM.

14 Lors de la soutenance d’habilitation de Jean-René Ladmiral, Université Paris X – Nanterre, 21 janvier 1995.

15 Nous avons publié un certain nombre d’articles portant sur l’analyse des erreurs dans les productions de Systran, sur les modalités de post-édition des traductions brutes, etc., en particulier dans Contrastes, Multilingua, Meta, IRAL. Voir bibliographie en fin de volume.

16 Nous avons publié une brève analyse linguistique des productions obtenues par Minitel : voir A.M.L.L., « La traduction automatique : son utilisation par le ‘grand public’ », Langages, no 116, Larousse, décembre 1994, pp. 87-94.

17 Une grande partie des informations qui suivent proviennent de Danlos, L. et Laurens, O., Présentation du projet EUROTRA et des grammaires d’Eurotra-France, rapport technique no 1, TALANA – LISH, 1991.

18 Un modèle à langage pivot est construit sur deux modules : un module d’analyse qui produit une représentation du texte source dans un langage supposé indépendant de toute langue, et un module de génération qui traduit cette représentation en texte cible. La représentation intermédiaire s’appuie sur des concepts abstraits et sur des relations entre concepts, et non sur des mots et des structures de phrases. Elle contient également des informations extra-linguistiques sur le domaine auquel appartient le texte traité.

19 Voir notre analyse des critères de conformité, correction, compréhensibilité, dans A.M.L.L. 1986.

20 De même que la traduction automatique par SYSTRAN a servi d’autres fins que la traduction elle-même en développant la réflexion sur la typologie des textes, sur la stylistique des types de discours, sur l’enseignement des techniques de correction ou de post-édition, etc. (cf. bibliographie : Bourquin, Loffler-Laurian, Zemb, entre autres), de même les travaux préparatoires à EUROTRA pourraient et devraient servir également d’autres fins.

21 On a vu par exemple Volvo s’y intéresser de près.

© Presses universitaires du Septentrion, 1996

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