Abstract
Le développement de la traduction automatique déclenche des inquiétudes chez les traducteurs comme chez les enseignants, car elle peut non seulement remettre en cause l’enseignement de la traduction mais également rendre problématique l’évaluation des productions des étudiants en langue étrangère. Son usage croissant et ses progrès fulgurants ont renforcé ces peurs. Appuyés sur des grands corpus parallèles et des techniques d’apprentissage statistique ou « réseaux de neurones », ces systèmes se heurtent pourtant à des difficultés pour les langues de spécialité. À partir d’exemples de traduction de groupes nominaux complexes, nous soulignons leurs défaillances face à la prise en compte de savoirs implicites. Nous montrons que le fonctionnement actuel au niveau de la phrase ne permet pas de contextualiser le texte dans un genre, un domaine, et sa phraséologie. Enfin, nous préconisons une approche critique de la traduction automatique qui contribuera à une meilleure connaissance des langues de spécialité.
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