A Synergistic Development in Contemporary Translation Practices: Translation Memory and Artificial Intelligence

Développement synergique dans les pratiques contemporaines de traduction : mémoire de traduction et intelligence artificielle

Résumé

Cette étude propose une revue approfondie de la littérature sur le lien croissant entre l’intelligence artificielle (IA) et les systèmes de mémoire de traduction (TM). Pendant de nombreuses années, la traduction assistée par ordinateur s’est concentrée sur les MT car elles améliorent l’efficacité et la cohérence enréutilisant des segments précédemment traduits. L’essor actuel de l’intelligence artificielle, en particulier sous la forme de la traduction automatique neuronale (NMT) et des grands modèles de langage (LLM), a
déclenché un changement de paradigme qui transforme les mémoires de traduction de dépôts passifs en éléments dynamiques et intelligents de l’environnement de traduction. Afin de présenter l’état de l’art, cette revue examine méticuleusement plus de 80 articles académiques de 2018 à 2025. Elle analyse trois domaines principaux : le développement architectural des systèmes de MT via l’intégration de l’IA, tels que la recherche neuronale et l’amélioration de la NMT ; l’influence subtile de cette synergie sur la qualité de la traduction et l’efficacité du traducteur ; et les difficultés et limites persistantes, notamment la gestion du contexte, les
biais liés aux données et le soutien aux langues à faibles ressources. Bien que les MT enrichies par l’IA améliorent considérablement les performances dans des domaines particuliers, notamment la traduction juridique et technique. Les résultats montrent que les avantages demeurent dépendants du contexte et n’éliminent pas l’expertise humaine. L’étude examine les implications de ces résultats pour la pratique professionnelle, la formation des traducteurs et le développement technique futur. Elle conclut que l’avenir du domaine se dirige vers un modèle de coopération humain-IA profondément intégré où le rôle du traducteur
se transforme en celui d’un superviseur stratégique, d’un expert créatif et d’un contrôleur de qualité utilisant l’IA comme un assistant puissant et personnalisé. Cette approche synergique permet non seulement d’améliorer les résultats de traduction mais aussi de transformer l’identité professionnelle des traducteurs à l’ère numérique.