Depuis des années, une idée persiste : la traduction serait avant tout un problème technique.
Un texte entre, un texte sort. Le reste relèverait de la puissance de calcul.

L’article récent de la FAZ Wie Übersetzer es mit Künstlicher Intelligenz aufnehmen (Comment les traducteurs font face à l’intelligence artificielle) apporte une correction nécessaire à cette vision. Non pas parce que l’IA échoue, mais parce qu’elle est souvent mal comprise.

Dans la pratique, les outils d’IA et de traduction automatique font depuis longtemps partie du quotidien. Ils accélèrent les processus, renforcent la cohérence et facilitent le travail répétitif. Toute personne qui travaille sérieusement avec la langue et ignore ces outils se prive d’efficacité. C’est aussi simple que cela.

Mais la vitesse ne remplace pas la responsabilité

C’est précisément dans les textes spécialisés, stratégiques ou juridiquement sensibles que l’on voit ce que le discours sur l’automatisation tend à oublier. Selon Ekaterina Lapshinova-Koltunski de l’université de Hildesheim, les traductions produites par l’IA restent  très littérales par rapport aux traductions humaines, donc très proches du texte source. Avec l’IA générative s’ajoute un autre risque : celui des hallucinations, autrement dit de contenus tout simplement inventés.

Ce n’est pas un problème théorique.

Un texte peut être linguistiquement correct tout en étant imprécis sur le fond, inadapté dans le ton ou risqué sur le plan contextuel. Et ce sont précisément ces écarts qui, à terme, coûtent cher aux entreprises.

La question décisive n’est donc pas de savoir si l’IA remplacera les traducteurs.
Mais qui évalue, pilote et assume la responsabilité du résultat.

Le travail de traduction professionnel consiste aujourd’hui de plus en plus à contextualiser les résultats produits par l’IA : vérifier la terminologie, repérer les implicites, contrôler le style et l’effet recherché. En somme, savoir quand un texte fonctionne, et quand ce n’est pas le cas.

Pour les entreprises qui utilisent l’IA ou envisagent de le faire, il n’y a là aucune contradiction.
Efficacité et qualité ne s’excluent pas.

Mais la confiance ne se crée pas automatiquement. Elle repose sur l’expertise.

La langue n’est pas un simple vecteur neutre. Et c’est précisément pour cette raison qu’elle ne devrait pas être automatisée sans supervision.

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