La traduction automatique en 1979

Extrait de Jean-Claude Margot, Traduire sans trahir : la théorie de la traduction et son application aux textes bibliques, préface de Georges Mounin, Lausanne : L’Âge d’Homme, 1979, pp. 120–125 (§ 4).

4. La traduction automatique

Disons-le tout de suite : le temps n’est pas proche où le traducteur de la Bible pourra compter sur un ordinateur pour faire à sa place un travail entièrement satisfaisant et beaucoup plus rapide. En effet, après des débuts qui paraissaient prometteurs, les recherches très poussées effectuées depuis quelques dizaines d’années dans le domaine de la traduction automatique se sont heurtées à des obstacles considérables, pour ne pas dire insurmontables. Cependant, ces recherches ont déjà eu des résultats positifs dans la mesure où elles ont permis de préciser et de perfectionner la théorie de la traduction non automatique.

Dans un article sur la traduction automatique, E. Delavenay présente un résumé clair des diverses raisons qui ont stimulé l’étude des possibilités d’une telle automatisation dans l’immédiat après-guerre : « Après la deuxième guerre mondiale, l’immensité des besoins en traductions scientifiques coïncide avec les rapides progrès des calculatrices électroniques pour faire avancer l’idée de l’automate traducteur. Ces machines faites pour traiter dans des fractions de seconde des problèmes arithmétiques complexes, pour effectuer des calculs en chaîne, retiennent l’attention par leur aptitude au calcul algébrique et logique, par les dimensions gigantesques et la rapidité de leurs « mémoires », et l’on pense très vite à leur confier des tâches nouvelles. Cela va de pair avec l’étude du langage par des ingénieurs des télécommunications, qui aboutit à la théorie de l’information ; avec les progrès de la cryptographie, avec le développement de la statistique du langage et de la macrolinguistique, enfin avec la naissance de la cybernétique. La traduction automatique va se trouver au cœur de toute une floraison d’études nouvelles portant sur les problèmes de la communication et de la signification, vus sous l’angle du transfert de l’information d’une langue dans une autre. Mais il s’agira, avant toute chose, d’information lexicale, puis grammaticale et syntaxique, car on vise d’abord à faciliter la traduction des textes scientifiques et techniques, où les préoccupations stylistiques sont secondaires. » (in : A. Martinet 1968 : 758 s.)³⁸.

A partir des années 50, d’importants crédits furent mis à la disposition des chercheurs, l’un des motifs de ces largesses étant, d’après G.C. Lepschy, que « la traduction automatique était devenue un des champs de compétition entre les États-Unis et l’Union Soviétique », mais, ajoute le même auteur, « ce fut probablement aussi un des motifs pour lesquels, cherchant à obtenir des résultats pratiques spectaculaires et immédiats, ces recherches ne furent pas toujours développées dans les directions les plus intéressantes. » (1968 : 216). Au début, l’optimisme était grand, on pensait parvenir rapidement au stade de l’application pratique sur une large échelle. Une déclaration de Bar-Hillel au premier congrès sur la traduction automatique (au Massachusetts Institute of Technology, en juin 1952) est significative à cet égard : « Si un être humain peut le faire, une calculatrice avec un programme approprié peut aussi le faire. »³⁹. Il est vrai que peu d’années plus tard, Bar-Hillel était revenu de cet optimisme. Selon Lepschy encore, il fut même un des premiers à tirer le « signal d’alarme » : « En différentes occasions, il exposa des arguments montrant l’impossibilité de principe d’une traduction d’un haut niveau qualitatif et qui soit entièrement automatique ; une synthèse limpide de ses arguments se trouve dans les quatre conférences qu’il fit à Venise en 1961. Les arguments de Bar-Hillel n’ont pas été contredits et apparaissent, en l’état actuel des recherches, comme irréfutables. » (1968 : 216). En effet, « après une première période, au cours de laquelle on avait surmonté beaucoup de difficultés mineures, les difficultés majeures persistaient, et l’on n’arrivait pas même à entrevoir le début d’une solution. » (ibid.). Le changement de ton fut donc très rapide. On est même tombé dans l’extrême opposé, si l’on en juge par un article de M. Gross, paru dans la revue Langages en 1972 (no. 28, décembre 1972 : 40-48). M. Gross va jusqu’à parler de la faillite de la traduction automatique : « Le mot faillite n’est pas trop fort quand on compare la liste des laboratoires de T.A. (= traduction automatique) qui existaient vers 1960 à celle des laboratoires qui subsistent aujourd’hui », la plupart de ces laboratoires ayant disparu (p. 43-45).

Il vaut la peine de mentionner quelques autres arguments avancés dans cet article, car ils donnent une bonne idée des difficultés rencontrées : « il n’existe aujourd’hui aucun analyseur automatique (ni aucun projet d’en construire) qui pourrait mettre en œuvre les données complexes qui continuent à s’accumuler en syntaxe et dont on pourrait espérer qu’il fournira des analyses aussi « bonnes » que celles qu’un élève du secondaire exécute au moyen d’une grammaire rudimentaire. » (p. 41). Plus loin, l’auteur montre que l’échec des méthodes de T.A. « s’explique peut-être par le fait que sur la base d’un petit nombre d’exemples simples, le cerveau humain a l’unique faculté d’induire des règles générales et de les extrapoler à des exemples beaucoup plus complexes et beaucoup plus nombreux. Le calculateur électronique ne peut traiter les problèmes que strictement d’après les éléments qui lui ont été fournis » (p. 43). A la même page, il déclare à propos d’un exemple de traduction automatique (donné en annexe, p. 47) qu’il « comporte tous les défauts habituels : contresens, ambiguïtés, phrases non comprises, phrases indétectablement erronées. » Il constate aussi que s’il « est très facile de programmer une traduction mot à mot et même correcte à 50 % pour les phrases courtes rencontrées dans un texte usuel, il est clair qu’une traduction est encore inutilisable si elle n’est correcte qu’à 90 %. » (ibid.).

A vrai dire, tous les spécialistes ne sont pas aussi négatifs. Dans une note particulière destinée aux conseillers en traduction de l’ABU, E. Nida, en octobre 1974, faisait état, à propos de l’article de M. Gross, des travaux de P. Thoma, aux États-Unis. Celui-ci, plutôt que de consacrer la plus grande partie de son temps à traiter des problèmes théoriques⁴⁰, a réussi à amasser une quantité considérable de données lui permettant de traduire de la documentation de russe en anglais ou d’anglais en russe dans quinze domaines différents (physique, chimie, aéronautique, etc.), à un prix atteignant à peu près les 2/3 de ce que coûterait un traducteur humain. Et ce prix comprend la mise au point du texte définitif qui, précédemment, revenait à elle seule plus cher que l’ensemble du travail fait par un traducteur humain de A jusqu’à Z. Mais il est évident que de tels résultats ne sont applicables qu’à des documents très particuliers (scientifiques exclusivement) et que les progrès obtenus sont loin de suffire pour envisager la traduction automatique de livres comme la Bible. L’essentiel, après les illusions du début, est de prendre conscience des véritables services que peut rendre l’ordinateur et de ses limites. Dans la deuxième édition de son ouvrage sur la communication humaine (1966), C. Cherry formule à ce sujet des remarques dignes d’être retenues : alors que dans les années 50, il était courant de comparer le cerveau humain à des ordinateurs, une dizaine d’années plus tard cette comparaison tendait à passer de mode. Et Cherry montre pourquoi il n’y a guère de comparaison possible entre le cerveau humain et des ordinateurs actuellement existants⁴¹. Puis il ajoute cette remarque pleine de bon sens : « In fact, calculating machines have as their purpose, the execution of tasks not lightly undertaken by brains. That is why they are built ! » (p. 301). Par conséquent, l’intérêt des recherches récentes consiste précisément à voir en quoi un ordinateur peut suppléer aux limites du cerveau humain et non à faire exécuter péniblement par un ordinateur ce qu’un cerveau humain est capable de faire beaucoup mieux.

Il est donc évident que dans les débuts de la recherche sur la traduction automatique, on a sous-estimé les difficultés⁴². Par la suite, l’analyse linguistique plus poussée a permis de mieux discerner les obstacles et, inversement, les obstacles qui ont surgi ont permis de perfectionner la connaissance de plusieurs aspects des structures linguistiques. Donnons-en quelques exemples : Si nous considérons le vocabulaire, un ordinateur devrait comporter un dictionnaire bilingue tel qu’à chaque entrée d’un mot d’une langue A correspondrait la sortie d’un mot équivalent de la langue B. Mais ce qui complique les choses est la polysémie des mots qui ne se recouvrent jamais exactement d’une langue à l’autre, de sorte qu’il faut tenir compte du contexte pour savoir cas par cas dans quel sens un mot est pris, et par quel mot de la langue réceptrice il doit être traduit. Les choix que cela implique sont souvent aisés à faire pour un traducteur humain, qui a une faculté d’analyse dont ne dispose pas l’ordinateur. On peut stocker dans la mémoire de l’ordinateur des quantités de combinaisons dans lesquelles interviennent les principaux mots du vocabulaire d’une langue, y compris les idiotismes. Mais ces combinaisons sont en nombre pratiquement infini, puisque l’homme peut en imaginer sans cesse de nouvelles, de sorte que l’ordinateur se trouvera forcément devant des situations non programmées⁴³.

Quoi qu’il en soit de cette difficulté, il est certain que les recherches visant à la traduction automatique ont conduit à une analyse plus précise de la polysémie des mots et à une détermination plus correcte des indices contextuels favorisant le repérage exact du sens des mots. Le traducteur qui prétendrait rendre le même mot de la langue source toujours par le même mot de la langue réceptrice, ou qui prétendrait retrouver toutes les acceptions d’un mot dans tous les contextes, ce traducteur se montrerait aussi peu « intelligent » qu’un ordinateur mal programmé, mais avec cette excuse pour l’ordinateur qu’il ne peut, dans l’état actuel des choses, compter que sur sa mémoire et non sur toutes les facultés de raisonnement ou d’intuition propres à l’homme.

— Une autre difficulté est celle présentée par des structures syntaxiques ambiguës. De même que les mots ont diverses acceptions, entre lesquelles il n’est pas toujours facile de choisir, même avec l’aide du contexte, de même des propositions ou des phrases sont susceptibles d’être interprétées de diverses manières. Nous avons déjà cité plus haut (p. 77) l’exemple donné par G.C. Lepschy, « une vieille garde la règle », pour illustrer le fait que, selon lui, « la solution des ambiguïtés infinies, syntaxiques et sémantiques, qui apparaissent dans les énoncés des langues naturelles… est une difficulté évidente que les partisans de la traduction automatique n’ont jamais affrontée sérieusement (même s’ils y font parfois allusion, comme pour l’exorciser). » (1968 : 221). De son côté, E. Nida présente l’exemple suivant : « a son of Pharaoh’s daughter », en faisant remarquer qu’on ne peut savoir s’il s’agit d’un petit-fils ou d’une petite-fille de Pharaon, le fils de la fille de Pharaon ou la fille du fils de Pharaon (1964 : 263). Dans la plupart des cas, il est possible à l’aide du contexte de résoudre de telles ambiguïtés, c’est-à-dire de découvrir le véritable ordre de relation des termes entre eux pour en donner ensuite une traduction correcte. Mais l’ordinateur est incapable de procéder à une telle analyse, dans le texte source, pour traduire et restructurer le message de façon exacte et idiomatique dans la langue réceptrice. Il n’a quelque chance de succès que pour des textes à structure extrêmement simple, dépourvus de toute forme d’ambiguïté. Il est vrai que, au début, « l’examen des grammaires traditionnelles les plus complètes a pu conduire des ingénieurs à envisager leur utilisation pour analyser automatiquement des phrases, » déclare M. Gross, « mais les grammaires formalisées de 1972 ne leur laissent aucun espoir de cette sorte » (art. cit. : 41)⁴⁴. Pourtant les théories relatives à la grammaire générative-transformationnelle devaient susciter un intérêt immédiat parmi les chercheurs s’occupant de la traduction automatique. En effet, s’il est impossible « d’enseigner » à une machine le moyen de traiter le nombre indéfini de phrases inédites que tout sujet parlant une langue est apte à comprendre et à émettre⁴⁵, la question se poserait différemment et serait en principe plus simple à résoudre si les théories de la grammaire générative-transformationnelle parvenaient à atteindre leur objectif, à savoir construire une grammaire formée d’une suite de règles ordonnées et explicites, en nombre fini, telles qu’elles puissent engendrer ou générer toutes les phrases d’une langue et rien que celles-ci⁴⁶. Cependant, là aussi on est obligé de donner raison à M. Gross lorsqu’il constate : « Les théories linguistiques modernes (théories transformationnelles de Z. S. Harris et de N. Chomsky) bien qu’extrêmement fructueuses et riches d’applications potentielles sont trop récentes pour qu’on puisse envisager leur usage pour des réalisations de type industriel, même à un niveau expérimental. » (art. cit. : 42).

D’une part, on est fort loin d’avoir atteint l’objectif défini ci-dessus ; d’autre part, on s’est rendu compte qu’il n’était pas suffisant d’en rester au niveau de la phrase, comme on le faisait dans les premiers essais de grammaire générative-transformationnelle. Or, il s’est trouvé que l’échec de la traduction automatique tenait en bonne partie à l’incapacité de l’ordinateur d’englober dans l’analyse les relations de phrase à phrase ou, autrement dit, la structure du discours. L’ordinateur, à cet égard, commet le même genre d’erreur que le traducteur débutant ou insuffisamment averti qui pense avoir traduit correctement une phrase, alors qu’il l’a considérée isolément et que le contexte du discours impose manifestement un autre sens. Mais cet échec s’est révélé positif dans la mesure où il a été un élément qui a sérieusement mis en évidence l’importance de l’analyse du discours ; l’intérêt des linguistes pour la structure du discours, qui s’est manifesté depuis plusieurs années, est dû en bonne partie à ce fait⁴⁷.

On voit donc que, comme nous le disions au début de ce paragraphe, les recherches concernant la traduction automatique ont eu malgré tout des résultats positifs : elles ont démasqué un certain nombre d’illusions et ont fait avancer la connaissance de la véritable manière dont se posent les problèmes de traduction. Cela dit, si la traduction automatique reste théoriquement possible, certains pensent qu’il faudra encore 150 ans d’analyses grammaticales avant qu’elle se réalise pratiquement de façon tout à fait adéquate⁴⁸ !

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