Etape 1 : l’analyse du texte source
Le logiciel examine le texte à traduire, dit texte source, comme le ferait un traducteur humain. Il décortique la structure de chaque phrase et étudie les fonctions des groupes de mots, disséquant sujet, verbe et compléments. Tous
ces éléments sont envoyés les uns à la suite des autres dans le ‘ moteur de traduction ‘.
Etape 2 : l’application des règles
Le logiciel applique alors à tous les éléments analysés, les ‘ règles ‘ syntaxiques, sémantiques et morphologiques, propres à la langue source, qu’il possède dans sa base de données. Une succession
d’algorithmes résout les problèmes les uns après les autres.
Pour cela, le logiciel utilise tous les indices présents dans la phrase, y compris la ponctuation et les majuscules. Ainsi, s’il rencontre le mot Paris avec une majuscule au milieu d’une phrase, il sait qu’il s’agit
de la ville et non du nom commun. Si le mot est en début de phrase, il analyse alors les mots qui suivent. Dans ‘ Paris est une belle ville ‘, comme Paris est suivi d’un verbe au singulier et n’est
pas précédé d’un article, il en déduit (peut-être un peu vite) qu’il se trouve devant un nom propre.
Autre exemple : dans ‘ il la porte ‘, le logiciel doit analyser que porte, bien que précédé d’un article, n’est pas un substantif, mais un verbe.
De même, il interprète différemment le verbe porter, dans ‘ porter une voile ‘ et ‘ porter un voile ‘. Résultat, il traduit en anglais la première expression
par ‘ to carry a sail ‘ et la seconde par ‘ to wear a veil ‘.
Quand aucune indication n’est donnée sur le genre, comme dans la phrase ‘ les voiles déferlent en vitesse ‘, mieux vaut que les règles linguistiques soient complétées par des
données statistiques.
Etape 3 : l’intervention du dictionnaire
Pendant qu’il mouline pour appliquer les règles au texte, le logiciel pioche dans son dictionnaire afin de passer en revue tous les cas possibles pour un mot.
La richesse et la structure du dictionnaire se révèlent très importantes. L’utilisation de dictionnaires thématiques ou spécialisés enrichit une traduction de façon très nette en jouant le rôle de filtre supplémentaire. De quoi
éviter certains contre-sens. Ainsi, le mot anglais board désigne à la fois une planche, un tableau, le fait d’être à bord d’un véhicule ou un conseil d’administration. Si le logiciel comporte un dictionnaire spécialisé en finance et que
l’utilisateur choisit de s’en servir, le logiciel interprète le mot, sans hésitation, dans le sens conseil d’administration.
Si le logiciel ne comporte pas de dictionnaire spécialisé, il a des chances de se tromper. D’ailleurs, c’est cette présence de dictionnaires spécialisés pour affiner la traduction qui fait toute la différence entre un logiciel et
un service de traduction en ligne. Parfois, le logiciel propose à l’utilisateur de choisir lui-même entre différents homophones. De plus, certains logiciels évolués sont capables d’apprendre. On dit qu’ils possèdent une
‘ mémoire de traduction ‘, qui leur permet d’enregistrer des textes qu’ils ont déjà traduits et de les identifier lors d’une autre traduction. Il est aussi parfois proposé à l’utilisateur d’enrichir
lui-même le dictionnaire.
Etape 4 : le transfert vers le texte cible
Une fois que le logiciel a décortiqué et analysé chaque portion de phrase ou chaque mot, qu’il les a traduits dans ce qu’il estime être le bon sens, il lui reste à effectuer ce qu’on appelle le
‘ transfert ‘ pour reconstituer le texte cible, traduction complète du texte source.
De nouvelles difficultés apparaissent dans la construction de cette synthèse. Car le logiciel doit maîtriser aussi bien les subtilités de la langue source que celles de la langue cible. Afin de traduire, par exemple, l’expression
française ‘ il pleut des cordes ‘ par son équivalent anglais ‘ it’s raining cats and dogs ‘ (les Anglais font, eux, pleuvoir des chats et des chiens) et non pas
‘ it’s raining ropes ‘.
C’est généralement là que pèchent le plus les logiciels de traduction automatique. La qualité de la traduction dépend donc de la simplicité syntaxique du texte source et de l’absence de fautes d’orthographe. Le logiciel ne
comprend pas le sens du texte, il applique les règles phrase par phrase, sans vision globale. En revanche, il ne traduit pas mot à mot, mais fait l’analyse de la phrase en entier.
Pourquoi ça ne marche pas ?
La méthode statistique
