Des zones d’indécidabilité dans la traduction automatique et dans la traduction humaine
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine le concept d’indécidabilité de Jacques Derrida dans la traduction automatique et dans la traduction humaine. Définie comme la condition même de toute possibilité d’action et de décision (Caputo 1997 : 137), l’indécidabilité est la composante structurelle de toute décision. S’appuyant sur le concept de Derrida pour penser la complexité des processus décisionnels à l’oeuvre dans l’acte traductif, cet article explore les zones d’indécidabilité dans les traductions d’un extrait de Traduire au xxie siècle d’Henri Meschonnic (2008). Délibérément choisi pour sa résonance directe avec la notion d’indécidabilité, le commentaire de Meschonnic soutient que, mis à part les traductions automatiques, aucune pratique de la traduction n’est possible sans prise de décision réflexive (Meschonnic 2008 : 60). Les observations traitées dans cet article remettent en question l’opposition homme-machine en traduction en montrant que la programmabilité et l’indécidabilité sont des caractéristiques communes à la traduction automatique et à la traduction humaine. Cette étude semble ainsi indiquer que, comme condition préalable à toute prise de décision éthique, l’incertitude doit être développée au sein même des systèmes de traduction automatique et qu’une formation approfondie des traducteurs aux technologies de la traduction est indispensable pour un usage responsable de la traduction automatique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".