Traduction automatique et usage linguistique : une analyse de traductions anglais-français réunies en corpus
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse linguistique d’un corpus de français traduit de façon automatique depuis l’anglais, en comparaison d’un corpus de français original. Deux outils de traduction automatique ont été retenus pour cette étude, l’un générique, grand public et neuronal tandis que l’autre est un outil spécifique, utilisé par une grande organisation internationale et à base de statistiques. Selon la méthodologie de la traductologie de corpus, à travers une analyse quantitative de phénomènes linguistiques (lexicaux et grammaticaux) connus pour poser problème aux traducteurs anglais-français, nous montrons que l’usage linguistique, au-delà des règles et dont le respect permet d’atteindre la fluidité et l’idiomaticité de la langue cible attendues sur le marché, n’est pas pris en compte par les outils de traduction automatique actuels. L’objectif est de mettre au jour la valeur ajoutée de la traduction humaine, tout particulièrement auprès des traducteurs en formation.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".