Traductique

• Traitement du langage naturel : domaine et méthodes ; exercices sur les expressions régulières et le pattern matching;

• Mémoires de traduction et traduction automatique : historique, domaine et méthodes ; exercices d’alignement, de traduction et de post-édition sur différents formats de fichiers et avec différents outils ; comparaison des forces et faiblesses de différents outils de TA et de TAO;
• Paramétrage des différents outils pour différents types de fichiers; méthodes de prise en charge ou de transformation de fichiers à des fins de traduction;

• Outils: Word; Frantext; SketchEngine, suite SDL/Trados ; MemoQ, DeepL, eTranslation;

• Langages de balisage : historique, principe et utilisation pratique en TAO et pour la réalisation d'un site web statique

Au terme de cette unité d'enseignement, l'étudiant devra être capable : ● D’identifier pour chaque contexte de traduction l’OAT le plus approprié ; ● D’identifier les différents formats de fichier et de convertir des fichiers d’un format à l’autre ; ● D’utiliser et de paramétrer les différents OAT ; ● D’expliquer leur fonctionnement et de mettre ce fonctionnement en perspective par rapport à l’histoire de la TAO ; de montrer les avantages et les limites de chaque outil ; ● D’identifier et de définir les différents langages de balisage, en particulier les formats XML utilisé en TAO et de convertir des fichiers d’un format à l’autre ; ● D’utiliser des langages informatiques, notamment HTML5, CSS3 et les expressions régulières ; de développer un raisonnement algorithmique ; ● D’aborder de nouveaux outils, tâches et difficultés techniques propres à son métier.

Cours magistral, démonstration, exercices dirigés.

Contribution au profil d'enseignement

L'étudiant doit avoir une connaissanec et une maitrise approfondie des outils d'aide à la traduction, de gestion de corpus et des techniques de linguistique computationnelle afin non seulement de les utiliser mais de contribuer à leur installation, à leur paramétrage et à leur développement.

L'accent est également mis sur les différents formats de fichiers, leur traitement, leur conversion ainsi que sur les langages de balisage et du web.

L'étudiant doit être prêt aux nouveaux métiers de la traduction dans ses aspects techniques: localisation, post-édition, gestion de projet.

Références, bibliographie et lectures recommandées

● ASLIB, Translating and the Computer, actes des congrès

● CHAUMARTIN F.-R. et LEMBERGER P., Le traitement automatique des langues. Comprendre les textes grâce à l'intelligence artificielle, Dunod, 2020

● EAMT and IAMT Summits, actes des congrès

●eColoTrain: https://translationcommons.org/learn/learning-center/

● eCoLoMedia: https://translationcommons.org/learn/learning-center/

● ESSELINK, B., A Practical Guide to Localization, Benjamins, 2000

● KOEHN, Ph. Neural Machine Translation, Cambridge University Press, 2020

● LOOK, R. La traductologie de corpus, Presses universitaires du Septentrion, 2016

● O'HAGAN, M. & MANGIRON, C., Game Localization, Banjamins, 2013 ● SOMERS, H. et al. (2003), Computers and Translation. A translator's Guide, Benjamins

● Aide des différents outils enseignés

Support(s) de cours

• Podcast
• Université virtuelle

Contacts

Pascaline Merten (pascaline.merten@ulb.be)

Campus

Uccle

Méthode(s) d'évaluation

• Examen écrit
• Portfolio
• Examen oral
• Autre

Examen écrit

Portfolio

Examen oral

Autre

Évaluation des exercices réalisés en cours d'année, projet final et examen final oral et écrit.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

Sont évalués: la connaissance et la compréhension du domaine, la capacité à utiliser les outils enseignés et à aborder des situations nouvelles.

Langue(s) d'évaluation

• français