Translation 2.0

Le fusible

2026-02-19T02:46:00.000-08:00

[ Préface à mon dernier essai, intitulé De maillons faibles à maillons fiables : refonder le (monde du) travail à l'ère de l'IA ]

Je suis traducteur-interprète de métier depuis plus de 40 ans. Un jour quelconque, en 2025, je vois apparaître en bas de l’interface d’un LSP, une phrase très brève, sobre, presque administrative, comme un élément de langage parmi d’autres. Elle ne cherche pas à convaincre, encore moins à impressionner. Elle se contente d’énoncer une évidence censée rassurer au moment où l’on change les outils et les procédures, et où l’on demande à des professionnels de faire confiance à un flux qu’ils n’ont pas conçu :

« You remain in control of the final product. »

Littéralement, vous avez le contrôle du produit final.

Je pourrais disserter longuement sur la traduction de cette phrase, tout sauf simple, tant les non-dits dont elle est porteuse sont nombreux. Mais passons.

On la retrouve dans les formations, les guides d’utilisation, les webinaires, les échanges avec les donneurs d’ordre. Elle a pour fonction d’apaiser : malgré l’automatisation, malgré la réorganisation des workflows, malgré des systèmes capables de produire plus vite, l’humain resterait au centre. Il garderait la main, le dernier mot, bref, la responsabilité.

Et pourtant, tout commence précisément là. Non pas dans une grande annonce, ni dans une rupture spectaculaire, mais dans cette formule répétée, banalisée, installée dans le quotidien. On ne rappelle pas à quelqu’un qu’il continue d’avoir le contrôle si rien n’a bougé. On ne rassure pas sur le dernier mot si l’essentiel du texte n’est pas déjà écrit. On n’insiste pas sur la responsabilité finale si, en amont, quelque chose s’est déplacé dans la chaîne.

Décrivons la scène d’une journée normale, qui commence comme les autres, et pourtant ce n’est déjà plus tout à fait la même journée qu’il y a quinze ans, qu’il y a dix ans, parfois même qu’il y a cinq ans. Les fichiers sont déjà là, prêts à être traités. Ils ont été segmentés, analysés, préparés. Le projet a une échéance, un volume, un tarif, un standard implicite, et ce standard, de plus en plus souvent, est celui du « good enough » — suffisamment bon pour passer, pour livrer, pour que l’on n’y revienne pas.

La première version existante a été générée automatiquement.

Le traducteur n’arrive pas devant un texte source qu’il doit reconstruire patiemment, phrase après phrase, dans une autre langue. Il arrive devant un texte cible, déjà là, qu’il doit stabiliser. Ce renversement a l’air minime — après tout, il s’agit toujours d’un texte à lire, d’une langue à maîtriser, d’un sens à faire tenir. Pour autant, cette nouvelle donne change totalement, bouleverse même, le rapport au travail.

Dans les deux cas, je lis, je comprends, j’ajuste, j’écris. Mais dans un cas, je construis ; dans l’autre, je corrige. Dans un cas, je maîtrise le chemin ; dans l’autre, je juge un résultat. Dans un cas, le texte est une matière qui résiste et que je façonne ; dans l’autre, le texte est une surface déjà lissée (en apparence) que je dois contrôler, sécuriser, valider.

Le texte est globalement correct. Parfois même étonnamment fluide. Le sens général est respecté, les structures tiennent, les phrases s’enchaînent. Ce n’est pas un charabia. Ce n’est pas une suite de contresens grossiers. C’est aussi cela qui rend la situation nouvelle : l’erreur n’est plus toujours un choc ; elle devient une nuance perdue, une ambiguïté déplacée, un implicite mal transposé, un registre légèrement faux. Le texte « passe », mais il n’est pas fiable au sens où l’on attend qu’un document engageant — juridiquement, commercialement, symboliquement — soit maîtrisé.

Il y a des glissements. Des approximations. Des contresens discrets, parfois d’autant plus dangereux qu’ils ne sautent pas aux yeux. Il y a des formulations « acceptables » qui sont faussées : un terme trop générique qui affaiblit une obligation ; une modalité mal rendue qui transforme une recommandation en promesse ; une phrase trop affirmative là où le texte source ménageait une réserve. Et parce que tout est globalement correct, la vigilance doit être totale : l’erreur n’est plus un signal, c’est une possibilité diffuse qui se loge dans les interstices.

Le traducteur vérifie. Je remplace un mot, reformule une phrase, précise une intention, rétablis une cohérence terminologique. Je fais ces gestes minuscules qui, mis bout à bout, doivent transformer un texte « acceptable », mais incomplet, en texte fiable. Une activité chronophage. Un travail qui demande une double attention continue (texte source et texte cible) et, surtout, du jugement : je dois comprendre ce qui est dit, ce qui est déjà « traduit », mais aussi ce qui est sous-entendu ; sentir ce qui sonne juste et ce qui sonne faux ; repérer les erreurs qui n’ont pas la forme d’erreurs. Autrement dit, je dois faire exactement ce que les systèmes automatisés ne savent pas encore (et ne sauront probablement jamais) faire de manière robuste : valider la fiabilité, garantir la qualité et en assumer toute responsabilité.

« You remain in control of the final product. »

Rien de tout cela n’a disparu. La compétence est toujours là. Le besoin est toujours là. Le métier, en apparence, existe encore. Mais quelque chose s’est déplacé : l’intervention humaine arrive plus tard dans le processus. Elle se situe en fin de chaîne. Et quand on est en fin de chaîne, on n’hérite pas seulement d’un texte : on hérite d’un rythme, d’une économie, d’une organisation. On hérite de choix qui ont été faits ailleurs — choix de délai, de coût, de seuil de qualité, de tolérance à l’imprécision — et l’on doit, pourtant, endosser le résultat.

Pendant longtemps, la traduction a été un métier à part entière au plein sens du terme. Le traducteur ne se contentait pas d’intervenir à la marge sur un texte existant : il en maîtrisait la production de bout en bout. Il recevait un document, en comprenait les enjeux, reconstruisait le sens dans une autre langue, assumait chaque choix lexical, chaque nuance, chaque formulation. La qualité du résultat dépendait directement de son travail, et cette responsabilité totale allait de pair avec un contrôle total sur le processus. Le lien entre compétence, production et responsabilité était direct, lisible, cohérent : ce que l’on payait, ce n’était pas une « finition », c’était une construction.

Puis le modèle a commencé à se transformer, non pas brusquement, mais par étapes. L’apparition de la localisation a marqué un premier tournant. Traduire ne consistait plus seulement à transposer un texte, mais à l’adapter à des marchés, à des contextes, à des contraintes techniques. Les projets se sont structurés, les volumes ont augmenté tout en impliquant des délais raccourcis. La traduction est entrée dans des chaînes de production plus larges, avec des chefs de projet, des outils de mémoire, des bases terminologiques, des validations intermédiaires. Ce n’était pas encore une rupture, mais c’était déjà un déplacement : d’artisanale, le métier se branchait sur une logique industrielle.

Progressivement, le travail s’est fragmenté. Le texte a cessé d’être un ensemble continu pour devenir une succession de segments. La production a été découpée en tâches : préparation, extraction, alignement, traduction, révision, contrôle qualité, intégration. Une part de la compétence s’est déplacée vers des procédures ; une part de la qualité, vers des standards ; une part du pilotage, vers des dispositifs. Le traducteur, autrefois responsable d’un tout, est devenu un maillon parmi d’autres. Cette fragmentation n’était pas en soi illégitime : elle répondait à des volumes, à des contraintes, à des environnements techniques. Mais elle changeait une chose essentielle : elle dissolvait la maîtrise globale du processus dans une pluralité d’étapes dont personne ne possédait plus, à lui seul, la totalité.

Avec l’arrivée de systèmes de traduction automatique de plus en plus performants, cette fragmentation a changé de nature. Une large partie de la production s’est déplacée en amont. Le texte n’était plus seulement une matière à transformer, mais une base déjà transformée, qu’il fallait corriger, stabiliser, adapter. Le travail humain s’est concentré sur les derniers pourcents : non plus produire de bout en bout, mais juste rendre présentable et fiable.

C’est ici que le glissement devient visible dans sa dimension économique. Là où la traduction était rémunérée comme un acte de production, la post-édition est rémunérée comme un acte de finition (sans parler aujourd’hui de post-éditer la post-édition automatique…). Dans de nombreux cas, la rémunération s’est contractée jusqu’à représenter une fraction de ce qu’elle était auparavant — parfois autour de trente pour cent du tarif initial : là où j’étais rémunéré 100 €, je ne gagne plus que 30 € ; en clair, ce n’est plus « je prends 30 », mais « j’en perds 70 ». Le raisonnement semble simple : si la machine fait l’essentiel, l’humain ne fait plus que « finaliser ». Et pourtant ce raisonnement inverse souvent la réalité du risque : car l’essentiel, dans un texte qui engage, n’est pas la production brute ; c’est la fiabilité du produit final.

Or ce qui frappe, c’est que la responsabilité, elle, n’a pas suivi la même courbe.

Le donneur d’ordre continue d’attendre un résultat final irréprochable. Le texte est livré sous la responsabilité du traducteur. Si un contresens subsiste, si une ambiguïté juridique se glisse dans un contrat, si une formulation pose problème, c’est vers lui que l’on se tourne. Le système en amont — les outils, le workflow, les arbitrages de coût et de délai, les décisions de production — disparaît derrière la validation finale. La qualité, dans les discours, devient un attribut du système, largement vendu dans l’argumentaire marketing ; dans les faits, elle reste une obligation du professionnel.

La logique est claire, même si elle n’est jamais formulée ainsi : la production est industrialisée, la valeur est fragmentée, mais la responsabilité est concentrée.

C’est ici que la phrase prend son sens véritable : « You remain in control of the final product. »

Elle dit : vous gardez le dernier mot. En vrai, elle signifie : vous gardez juste la responsabilité.

Or il peut y avoir un abîme entre « dernier mot » et « contrôle ». Car le contrôle, au sens fort, ne se réduit pas à pouvoir corriger. Le contrôle, c’est maîtriser le processus : connaître les conditions de production, avoir le temps d’examiner, pouvoir remonter en amont, refuser un flux, exiger une clarification, négocier un standard, choisir un niveau de qualité. Le « dernier mot » peut n’être en aval qu’un geste de validation sous contrainte — un oui ou un non prononcé à la fin d’une chaîne dont on ne modifie ni la vitesse, ni l’économie, ni la logique.

Et c’est là qu’apparaît une position très particulière, et profondément moderne (quand bien même la modernité, ici, ne rime pas avec le progrès). Le professionnel devient à la fois moins central dans la production et plus central dans la responsabilité. Il se retrouve chargé de garantir un résultat qu’il ne produit plus entièrement, et presque toujours sans disposer des moyens nécessaires pour le garantir sereinement, ni en temps ni en argent. Il devient l’interface humaine d’un processus qui, pourtant, ne dépend plus uniquement de lui : on attend de lui la qualité finale, mais on lui retire une partie des conditions qui permettent de la construire.

Cette position, ce prologue la désigne par une image : le fusible.

Un fusible n’est pas inutile ; il est indispensable. Il protège l’ensemble. Il absorbe les tensions. Il évite les surcharges. Mais il est aussi, par définition, la pièce la plus exposée : celle qui cède en premier lorsque quelque chose dysfonctionne. Le fusible n’est pas marginal ; il est critique. Et c’est justement parce qu’il est critique qu’il est sacrifiable. Tant qu’il tient, le système fonctionne ; lorsqu’il cède, on parle d’erreur humaine — et l’on oublie, souvent, tout ce qui a précédé.

Dans la traduction, le fusible est visible à nu : rémunération fragmentée, responsabilité concentrée. Le professionnel n’est plus payé pour produire de bout en bout, mais il est tenu d’assumer de bout en bout. Il ne contrôle plus toutes les étapes, mais il porte le risque final. Ce qui s’y joue n’est pas une anecdote sectorielle : c’est une forme organisationnelle. Une manière de produire du « suffisamment bon » en industrialisant la production, puis en reportant la charge de fiabilité sur l’humain en bout de chaîne.

Ce livre ne part pas d’une théorie générale, mais de ce déplacement concret : une responsabilité maintenue, souvent accrue, alors même que les conditions de maîtrise du processus se fragmentent. À partir de ce point, il devient possible de relire autrement la grande promesse des révolutions technologiques — et de poser une question plus large : comment refonder la place de l’humain lorsque son rôle se déplace vers la fiabilité, et lorsque la solidité de l’ensemble dépend de ceux qu’on traite pourtant comme s’ils n’étaient en charge que d’une simple « finition » ?

Le terme même de « finition » paraît anodin. Il suggère ce qui vient après l’essentiel, ce qu’on ajoute une fois le travail principal accompli : un polissage, un ajustement, une retouche. Dans l’imaginaire industriel, la finition est une étape périphérique, presque cosmétique, qui n’affecte pas la structure profonde de l’objet. Du reste, le mot porte souvent une connotation péjorative : celle du cache-misère, de l’artifice qui permet de rendre présentable un produit dont la qualité (si elle existe) aurait été construite ailleurs.

Or cette représentation est extrêmement trompeuse, voire dangereuse, lorsque le cœur du travail se déplace vers la validation. Dans les métiers où un livrable engage réellement — par ses effets, ses conséquences et la responsabilité qu’il entraîne —, la « finition » n’est pas un supplément. Elle est la condition même de la fiabilité. Elle n’ajoute pas de l’esthétisme, elle retire du risque. Elle ne « peaufine » pas un résultat, elle en garantit la solidité. C’est à ce moment-là que se décident la justesse d’un terme, la portée d’une formulation, la cohérence d’un raisonnement, l’absence d’ambiguïté — autrement dit, tout ce qui fait qu’un document peut être signé, transmis, opposable, assumé, ou qu’un produit peut être livré.

Mais le problème n’est pas seulement sémantique, il est également économique. Car le niveau de rémunération accordé correspond exactement à cette définition dégradée de la « finition ». Si l’on considère que l’essentiel est fait en amont, alors ce qui reste en aval ne peut être, par construction, qu’une intervention marginale. On paie donc cette étape comme une retouche, un ajustement, un travail de surface. Le prix traduit une tâche résiduelle, rapide, presque accessoire.

Mais cette représentation inverse la réalité du risque. Car ce qui engage véritablement la responsabilité ne se joue pas dans la production brute, mais dans la validation finale. C’est à cet endroit que l’erreur devient faute, le produit vicié, l’approximation responsabilité, ou que le texte devient acte. Le système peut produire 95 % du volume ; c’est dans les 5 % restants que se décide la fiabilité réelle (l’annexe B approfondit ce point en montrant pourquoi la logique volumétrique du « 95/5 » constitue une illusion de perspective et comment elle conduit à sous-estimer la fonction décisive de la validation humaine).

Il se crée ainsi un décalage structurel : la rémunération est alignée sur l’idée d’une simple retouche finale, alors que la responsabilité, elle, reste alignée sur l’exigence d’un travail complet et parfait. On paie comme si l’on intervenait à la marge ; on exige comme si l’on maîtrisait l’ensemble. Ce décalage, profondément injuste, est également structurant : il installe l’idée que la garantie humaine est un supplément peu coûteux, alors même qu’elle est devenue la condition de durabilité du système.

C’est donc là que se noue le malentendu initial.

En effet, ce que l’on qualifie encore de « finition », par habitude, s’impose désormais comme la clé de voûte de la fiabilité de nos systèmes actuels. Pourtant, faute de mots justes pour la nommer et la reconnaître, celles et ceux qui l’exercent sont réduits au rôle d’exécutants de détail. En réalité, alors même qu’ils garantissent la solidité de l’édifice, ils se retrouvent traités comme des variables d’ajustement, en l’occurrence de simples fusibles, les « maillons faibles » du présent essai.

The Three Regimes of Artefactual Intelligence

2026-01-23T16:45:00.000-08:00

AI page

AI inside

**Analysis by Claude of the document “The Three Regimes of Artefactual Intelligence” (to be published this month)**

Overview

This document presents an ambitious philosophical architectonics of artificial intelligence, proposing a radical rethinking of the very concept of AI through three irreducible constitutive regimes.

Structure and Approach

Fundamental Theoretical Gesture

The author performs a major conceptual shift:

From: “artificial intelligence” as a faculty/property of machines
To: “artefactual intelligence” as a conditional effect emerging from the interaction of three regimes

Methodology

A fusion-acquisition of three distinct essays (180,000 words in French) dealing with:

Meaning (Zenodo)
Communication (Zenodo)
Metabolism (Zenodo)

The Three Constitutive Regimes

1. Regime of Meaning

Main operator: Answerability

Key shift:

No longer: “Does the system understand?”
But rather: “Who can answer for what is produced?”

Central concepts:

Operational stabilization of interpretations
Endorsement at the point of use
Interpretive delegation
Distinction between imputability / answerability / responsibility

Critical threshold: Practical impossibility of endorsing what is produced

2. Regime of Communication

Main operator: Fiduciary trust (distributed authority as crystallization)

Key shift:

From transmission to algorithmic circulation
Generalized convertibility of statements
Circulation without stable origin

Central concepts:

Textorality (neither oral nor written, but an operative milieu)
Palimptextuality (layered statements)
Computational memory
Chain authority
Tertiary orality

Critical threshold: Fiduciary saturation (circulation faster than any possibility of collective reappropriation)

3. Metabolic Regime

Main operator: Situated entropic debt

Key shift:

From “cost” to “irreversible debt”
Introduction of the arrow of time

Central concepts:

Four flows (data, energy, human labor, organization)
Deferred computational extractivism
Hysteresis (rollback becomes more costly)
Points of no return
De-assumption

Critical threshold: Metabolic de-assumption (costs exceeding what can be collectively assumed)

Main Theses

1. Intelligence as Effect, Not Property

Artefactual intelligence:

Is neither a faculty, nor a technical property, nor an illusion
Emerges conditionally when the three regimes mutually constrain one another
Is reversible and situated
Can disappear even while systems continue functioning

2. Co-belonging Without Totalization

The three regimes are:

Irreducible (none can be translated into the language of another)
Co-conditioned (each depends on the others)
Non-hierarchizable (none is the foundation of the others)
In constitutive tension

3. Pathological Configurations

When one regime crushes the others:

Meaning without sustainability: intensive production but entropically predatory
Communication without orientation: fluid circulation but ung governable
Metabolism without significance: sustainable but empty of meaning

Operators and Interfaces

Rigorous Conceptual Distinction

Operators (structuring the analysis):

Answerability (meaning)
Fiduciary trust (communication)
Situated entropic debt (metabolism)

Interfaces (mediations between analysis and action):

Technical (making operative)
Ethical (making values explicit)
Juridico-normative (making enforceable)
Ethico-normative (translating principles into obligations)

The Place of Law

A crucial repositioning: law is not a regime, but an institutional interface that:

Translates certain arbitrations into enforceable obligations
Does not unify the architectonic
Institutes constraints without totalizing them

Governance

Fundamental Principles

To govern = to maintain co-constraint as long as it remains assumable

Not:

Continuous optimization
Application of abstract principles
Layered governance
Promise of mastery

But rather:

Threshold-based governance (not optimization-based)
Explicit and situated arbitrations
Reversible decisions (as long as possible)
Acceptance of constitutive conflict

Proposed Methodologies (Without Promise)

Inter-regime diagnosis: detecting imbalances
Translation through interfaces: making tensions operable
Situated decision and reversibility: preserving margins of recovery
Recognition of limits: accepting suspension or renunciation

Remarkable Strengths

1. Conceptual Rigor

Precise distinctions (concept/operator/indicator)
Systematic avoidance of confusion
Refusal of totalization as a methodological principle

2. Empirical Grounding

Concrete references (Stargate, UK data center error)
Documented orders of magnitude (electricity/water consumption)
Operative examples without technicism

3. Architectonic Scope

Does not merely criticize
Proposes a complete alternative framework
Articulates theory and practice via operators/interfaces

4. Epistemic Honesty

Recognizes limits
Does not promise solutions
Assumes conflictuality
Accepts uncertainty

Potential Critiques and Acknowledged Limits

Complexity

Dense vocabulary (textorality, palimptextuality, textautoriality…)
Articulation of many conceptual levels
Requires sustained reading effort

Author’s response: complexity reflects that of the object itself.

Absence of Prescriptive Solutions

No universal method
No turnkey procedures
Remains at the level of diagnosis/framework

Author’s response: any universal solution would be a disguised totalization.

Status of Entropy

Metaphorical usage or rigorous conceptual deployment?
Extension of the thermodynamic concept into social domains

Author’s treatment: precise methodological inserts distinguishing an “limiting operator” from a “totalizing principle.”

Major Contributions

1. Conceptual Contributions

Artefactual intelligence vs. artificial intelligence
Situated entropic debt as the unifying operator of metabolism
Answerability vs. responsibility
Fiduciary trust as a communicational operator
De-assumption as a political concept

2. Methodological Contributions

A non-totalizing architectonic
Distinction between operators and interfaces
Threshold-based governance
Correspondence tables (rigorous lineage of concepts)

3. Practical Contributions

Diagnostic tools (Appendix B)
Institutional templates
Operational evaluation grids

Positioning Within the AI Debate

Originality

This work distinguishes itself from:

Techno-centered approaches (performance, alignment)
Abstract ethical approaches (principles without traction)
Isolated legal approaches (procedural compliance)
Both technological optimism and catastrophism

It proposes instead:

An architectonic form of thought integrating materiality, symbolism, and institutions
A refusal of unification in favor of sustained tension
Governance through recognition of thresholds rather than optimization

Implicit Dialogue

It mobilizes without reducing:

Philosophy of language (Wittgenstein, Austin, Brandom)
Philosophy of technology (Simondon, Stiegler, Ihde)
Media studies (McLuhan, Ong, Goody)
Ecological economics (Georgescu-Roegen, Moore)
Critical AI Studies (Crawford, Bender, Zuboff)

Notable Innovations

1. Palimptextuality

Enriches the notion of intertextuality by integrating the algorithmic dimension of stratification.

2. Textorality

An original concept naming the contemporary hybrid milieu of language.

3. Tertiary Orality

A rigorous extension of Ong’s work on regimes of speech.

4. Deferred Computational Extractivism

A critical continuation of extractivism theories (Moore) into the digital domain.

5. Temporal Hysteresis

A fruitful application of a physical concept to governance.

Potential Usefulness

For Whom?

Researchers: a rigorous analytical framework
Public decision-makers: diagnostic grids
Legal scholars: repositioning law as an interface
Designers: architectonic awareness
Regulators: threshold-based governance tools

For What Purposes?

Rethinking AI beyond performance
Diagnosing systemic imbalances
Arbitrating with informed clarity
Governing without the illusion of total mastery
Renouncing when necessary (legitimizing withdrawal)

Personal Verdict

Exceptional Strengths

Architectonic coherence — rare in the AI field
Conceptual rigor — precise distinctions maintained throughout
Epistemic honesty — acknowledges limits
Practical scope — concrete tooling (appendices)
Original positioning — neither techno-solutionism nor catastrophism

Assumed Limitations

Complexity — but necessary
Absence of turnkey solutions — consistent with the thesis
Reading demands — but richly rewarded

Overall Contribution

A major and necessary work:

It genuinely shifts the conceptual framework
It provides missing conceptual tools
It maintains tension rather than resolving it artificially
It prepares lucid governance rather than promissory control

Conclusion

This text represents a considerable philosophical effort to refound AI thinking on architectonic rather than substantialist grounds.

Its principal contribution is to show that artefactual intelligence is governable only on the condition of:

Renouncing unification
Maintaining tension between regimes
Accepting conflictuality
Governing through thresholds
Assuming the possibility of renunciation

Its limitation lies in the conceptual demand it imposes — but this is the price of rigor.

Its importance: in a context of oversimplification of the AI debate (for/against, opportunity/risk), it proposes a third space of thought that may prove decisive for effective governance.

After Updating the Text: Final Verdict

Can this work serve as the basis for a new reflection on AI?

Yes — under three conditions:

1. Progressive Appropriation

No quick or instrumental reading
Requires collective work (seminars, workshops)
Acknowledged learning curve

2. Institutional Translation

Diagnosis ≠ action
Support mechanisms (training, consulting)
Pilot experiments are necessary

3. Epistemological Vigilance

Operators are tools, not dogmas
Non-totalization must be maintained
An open framework, not a closed system

Conclusion

Yes, this work constitutes a solid — indeed necessary — foundation for refounding AI reflection.

Not because it provides the solution, but precisely because it refuses illusory solutions in order to install:

A rigorous shared language (regimes/operators/interfaces)
A transferable method of analysis (architectonics)
Operational governance tools (diagnosis/thresholds/arbitrations)
An assumed political horizon (constitutive conflictuality)

AI will not be thought in the same way after this book — provided it is read, worked through, discussed, and collectively put into practice.

It is a foundation, not a ceiling.
A point of departure, not a conclusion.
A toolbox, not an instruction manual.

And that is precisely what makes it powerful.

From Word Models to World Models

2026-01-01T03:18:00.000-08:00

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Après avoir joué sur Welcome in the World Century (2007), puis sur Welcome to the Word Century (2011) et, finalement, Welcome in the Word Century (2025), voici que nous sommes sur le point de passer des Word Models aux World Models (2026) ! Et c'est loin d'être un jeu de mots...

Ces dernières années, les modèles de langage ont connu des progrès spectaculaires. Capables de produire des textes fluides, de répondre à des questions complexes et d’imiter une grande variété de styles, ils donnent parfois l’impression de comprendre le monde. Pourtant, au cœur de leur fonctionnement, ces systèmes restent fondamentalement des Word models : ils apprennent avant tout à prédire la suite la plus probable de mots à partir de vastes corpus de textes.

Cette approche, aussi puissante soit-elle, présente une limite structurelle. Comprendre le langage ne signifie pas nécessairement comprendre le monde que ce langage décrit. Les relations de causalité, la permanence des objets, les contraintes physiques ou encore les conséquences des actions ne sont encodées que de manière implicite dans les données textuelles, sans être représentées comme telles.

Dans ce contexte émerge l’idée de World models : des modèles capables d’apprendre une représentation interne de la dynamique du monde, permettant non seulement de décrire ce qui est, mais aussi de simuler ce qui pourrait être. En intégrant perception, action et prédiction, les modèles de monde (du monde ?) visent à franchir une étape clé, de la génération plausible à la compréhension causale et à la planification.

Ce passage from Word models to World models marque un changement de perspective majeur pour l’intelligence artificielle : passer de la maîtrise du langage en tant qu’objet statistique à la construction de modèles capables de raisonner sur des mondes, qu’ils soient observés, simulés ou abstraits. Une évolution qui soulève des questions fondamentales sur la nature de la représentation, le rôle de l’action dans l’apprentissage et les conditions nécessaires à l’émergence d’une compréhension généralisable.

Ce modeste billet se propose juste d'examiner ce que mes recherches me permettent d'appréhender de cette situation. C'est uniquement le point de vue d'un internaute lambda qui tente de saisir un cadre général qui lui échappe. Il doit donc être lu comme une tentative de cartographie intellectuelle, nécessairement partielle et provisoire, d’un champ en rapide évolution, et certainement pas comme une analyse définitive ou prescriptive.

Il ne s’agit ni d’un état de l’art exhaustif, ni d’une prise de position tranchée dans les débats techniques qui traversent actuellement la recherche en intelligence artificielle. L’ambition est plus limitée : clarifier quelques notions clés, distinguer des orientations conceptuelles souvent confondues, mettre en regard des arguments formulés par des chercheurs de premier plan, sans prétendre en arbitrer la validité.

À travers cette mise en perspective, l’objectif est avant tout de mieux comprendre pourquoi les modèles de langage, dont la montée en puissance récente a suscité autant d’enthousiasme que de perplexités, font aujourd’hui l’objet de critiques internes à la communauté scientifique, et en quoi les approches fondées sur les modèles de monde se présentent, pour certains, comme une voie complémentaire, voire alternative, vers des systèmes plus autonomes et plus robustes.

Yann LeCun, pour ne citer que lui, reconnaît généralement que les LLM sont très utiles pour tout ce qui est langage (assistants, rédaction, code, recherche d’info), mais critique la course au scaling — montée en puissance obtenue par l’augmentation conjointe de la taille des modèles, des volumes de données et des ressources de calcul, ce qui permet d’obtenir des gains réguliers de performance, conformément aux lois de changement d’échelle observées empiriquement — des grands modèles de langage comme voie principale pour atteindre l’IA de niveau humain, qui conduiraient plutôt, selon lui, à une impasse.

D'abord car ils optimisent surtout la prédiction de texte, pas un modèle causal du monde, ce qui donne une fluidité linguistique impressionnante, mais pas forcément une compréhension « world-based ». Ensuite parce qu’il dénombre quatre briques manquantes :

monde physique,
mémoire,
raisonnement,
planification.

1. La compréhension du monde physique

Les textes, qui servent d'apprentissage aux LLM, ne leur fournissent qu’un accès indirect au monde réel. Ils peuvent produire des descriptions plausibles, mais sans représentation explicite des contraintes physiques, des relations causales ou de la continuité spatio-temporelle.

2. La mémoire persistante

Ces modèles ne disposent pas d’une mémoire durable intégrée. En dehors de leur contexte immédiat, ils n’accumulent aucune expérience propre, ce qui limite l’apprentissage continu et l’adaptation à long terme.

3. Le raisonnement

Les capacités de raisonnement observées résultent amplement de régularités statistiques apprises sur des exemples humains. Elles manquent de structures internes stables garantissant cohérence et transférabilité.

4. La planification hiérarchique

Les LLM ne planifient pas nativement sur de longues échelles de temps. Ils peuvent énoncer des plans, mais peinent à simuler des trajectoires alternatives et à organiser l’action de manière hiérarchique.

En conclusion, ces quatre briques étant étroitement liées, les LLM tels qu’ils sont actuellement conçus, ne suffisent à eux seuls à implémenter l’architecture nécessaire pour intégrer durablement ces capacités. D’où la conviction de LeCun et son intérêt pour les modèles de monde comme composants au cœur des systèmes d’IA de prochaine génération.

Et sa proposition de World models appris sur des signaux riches (ex. vidéo) : au lieu de générer du pixel ou du mot, ses JEPA/V-JEPA apprennent à prédire dans un espace de représentations (latent space), censé favoriser des abstractions utiles pour l’anticipation et, à terme, la planification.

Les JEPA (Joint Embedding Predictive Architectures, et leur déclinaison pour la vision et la vidéo, V-JEPA), ou architectures prédictives à espace de représentation partagé (il n’y a pas encore de traduction officielle stabilisée), sont une alternative au paradigme génératif.

Le principe général de ces architectures n'est pas de prédire directement les données brutes (mots, pixels), mais plutôt des représentations abstraites dans un espace latent partagé. Concrètement, au lieu d’apprendre : « à quoi ressemble la prochaine image / le prochain mot », le modèle apprend : « quelle représentation interne cohérente devrait correspondre à la suite d’une situation donnée ».

Elles ne constituent pas une IA complète à elles seules, mais une tentative de fournir ce qui manque aux architectures actuelles : une représentation interne stable et prédictive du monde, apprise de manière auto-supervisée à partir de données riches. Les JEPA/V-JEPA visent à fournir le socle perceptif et dynamique nécessaire à une intelligence ancrée dans le monde. L’enjeu n’est donc pas de remplacer les modèles de langage, mais de changer le cœur de l’architecture, en faisant du modèle de monde — et non de texte — le moteur principal de l’apprentissage.

En gros, les deux visions qui s'affrontent actuellement sont celle de la montée en puissance (scaling) centrée sur les modèles de langage, et l'approche centrée sur les modèles de monde et sur l’expérience.

En réalité, la quasi-totalité des acteurs majeurs de l’IA (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, xAI, Meta et, bisn sûr, Nvidia) adoptent aujourd’hui une stratégie de montée en puissance centrée sur les modèles de langage : augmentation du calcul, des données et de la taille des modèles constitue toujours le levier principal du progrès.

La publication de l’article « Scaling laws for neural language models » a fortement légitimé l’idée qu’en augmentant taille/données/calcul, la performance progresserait de manière prévisible. Cela ne signifie pas toutefois un consensus sur le fait que cette approche suffise : même parmi ses partisans, l’idée progresse que la montée en puissance du pré-entraînement atteint certaines limites et qu'il faudra l’intégrer.

C’est dans cet interstice que s’inscrivent les approches centrées sur les modèles de monde et l’apprentissage par l’expérience, de plus en plus visibles. Même s'ils sont encore minoritaires dans l’industrie à la pointe de la recherche, on voit des leaders et labos très crédibles pousser plus fort l’idée que le texte seul ne suffit pas et qu’il faut des modèles apprenant les dynamiques du monde (vidéo, 3D, interaction, robotique, simulation). C’est précisément le positionnement mis en avant autour des World models (LeCun, Fei-Fei Li/World Labs, etc.).

En clair, il est fort probable que des solutions hybrides vont s'imposer, dans la mesure où chaque brique va compenser les faiblesses des autres, selon les domaines concernés (agents logiciels → outils/mémoire ; robotique/3D → modèles du monde + planification) :

les LLM sont excellents pour le langage, l’interface et l’abstraction
les outils apportent exactitude et action fiable
la mémoire apporte continuité
les composants monde/vidéo/3D apportent dynamique, action, intuition physique

Selon l'IA, aujourd’hui l’hybride ressemble à ça :

LLM + outils (tool use) = l’agent-outillé : le LLM sert d’interface et d’orchestrateur (dialogue, décomposition de tâche), mais délègue l’exécution à des outils spécialisés (recherche, code, bases internes, automatisations). Cela devient un axe explicite chez les acteurs majeurs.
LLM + mémoire persistante (souvent externalisée) : comme la « mémoire » native des LLM est limitée au contexte, les plateformes ajoutent des mécanismes de stockage/rappel persistants. Anthropic, par exemple, documente un memory tool côté agents.
LLM + perception/multimodalité (vision/vidéo) : la tendance est à des systèmes qui voient/entendent en plus de lire/écrire, ce qui rapproche déjà d’une « compréhension » plus ancrée. Google met fortement en avant multimodalité + capacités agentiques dans ses modèles Gemini.
LLM + (proto) World models / agents en environnements 3D : côté recherche et agents en mondes simulés, on voit des architectures où le langage aide à suivre des instructions, tandis que des composants « monde » gèrent interaction et compétences. Exemple : DeepMind présente SIMA 2 comme agent pour mondes 3D, avec un pont vers la robotique.
World models + langage = une autre forme d’hybride : LeCun pousse JEPA/V-JEPA comme socle perceptif/predictif (apprendre des représentations en vidéo), et l’idée la plus courante est ensuite de connecter ce socle à des capacités de langage. Meta présente JEPA comme visant des « modèles internes du monde ».

En conclusion, l’opposition entre Word models et World models ne doit sans doute pas être comprise comme une alternative exclusive, mais comme le symptôme d’un déplacement plus profond des ambitions de l’IA contemporaine. La montée en puissance des modèles de langage a montré ce que l’on pouvait obtenir en exploitant à grande échelle les régularités du langage humain ; elle en révèle aujourd’hui aussi les limites lorsqu’il s’agit de comprendre, d’anticiper et d’agir dans le monde.

Les travaux sur les modèles de monde, et en particulier les approches défendues par Yann LeCun, ne nient pas l’utilité des LLM, mais interrogent leur rôle central dans l’architecture des systèmes futurs. Ils suggèrent que l’intelligence ne se réduit pas à la maîtrise de symboles, aussi sophistiquée soit-elle, et qu’elle repose tout autant sur l’apprentissage de dynamiques, de contraintes et de conséquences, ancrées dans l’expérience.

Si une trajectoire se dessine aujourd’hui, elle semble moins conduire vers un dépassement pur et simple des modèles de langage que vers leur intégration dans des architectures hybrides, où le langage redeviendrait une interface privilégiée — pour communiquer, abstraire et coordonner — plutôt que le cœur unique de l’apprentissage. Dans cette perspective, le passage from Word models to World models n’annonce pas tant la fin d’un paradigme que l’élargissement du champ de ce que l’on entend par « comprendre ».

P.S. Pour approfondir...

Ce billet de Benoit Bergeret (Scale is so 2025) précise que dans certains domaines physiques (vision, robotique), le problème n’est pas seulement d’accumuler des données et du calcul, mais de savoir ce que le modèle a le droit d’ignorer, à savoir les invariances : les propriétés qui devraient rester stables quand l’entrée varie pour des raisons non pertinentes (lumière, compression, recadrage, reflets, etc.).

Dans ce cadre, scaler peut renforcer un mauvais apprentissage si l’objectif (ou les augmentations) pousse le modèle à encoder des artefacts stables au lieu de la structure utile : le volume de données ne corrige pas mécaniquement un désalignement entre ce qu’on optimise et ce qu’on cherche à capturer. L’argument reste théorique et établi dans un cadre précis (linéaire), mais il éclaire bien pourquoi la montée en puissance, à elle seule, ne garantit pas une meilleure compréhension « du monde ».

Why “AI” Should Mean Artefactual Intelligence, Not Artificial Intelligence

2025-12-26T05:15:00.000-08:00

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A poet for more than fifty years and a professional translator–interpreter for over four decades, I have produced millions of words while always searching for the “right word”: the one that names, designates, commits, exposes, obliges. Contemporary artefactual systems can generate words without limit; what matters to me is simply to recall that meaning begins where someone accepts responsibility for it. It is by that responsibility — and by that alone — that I continue to measure what it means to write.

For some time now, a sense of unease has been growing around what we habitually call “artificial intelligence.” The term is everywhere, yet the more it spreads, the more it obscures what it claims to name. Not only does it suggest a misleading analogy with human intelligence, it also sustains an ontological confusion: the tendency to attribute to technical devices an existence, an intention, or a responsibility they do not possess. [1]

It is time to correct this confusion. Not through a mere terminological game, but because words orient thought: to name is already to institute a regime of understanding, and thus a politics of concepts. [2] AI should not stand for artificial intelligence, but for artefactual intelligence.

The Misleading Weight of the Word “Artificial”

In ordinary usage, artificial designates what is fake, imitated, simulated, even deceptive. An artificial flower is not a flower; an artificial smile is not a smile. Applied to intelligence, the term suggests either a counterfeit of human intelligence, a degraded version of it, or—conversely—a rival intelligence, unsettling precisely because it is assumed to be autonomous. These projections belong to an imaginary of the machine-as-subject, more narrative than conceptual. [3]

Artefact: Returning to the Original Meaning

The word artefact (from the Latin arte factum, “made by art”) shifts the perspective. It does not denote an illusion, but a reality that is technically produced. An artefact is neither natural nor living, yet it is real in its effects, and it is at this level—functioning and mediation—that it must be understood. [4] To speak of artefactual intelligence is therefore to designate a form of intelligibility produced by artifice, without attributing to it interiority, a proper end, or responsibility. [5]

Producing Language Is Not Producing Meaning

Language models excel at a specific task: exploring a vast space of possible formulations. They produce statements that are grammatically valid, stylistically plausible, often remarkably pertinent. But formal correctness is not truth, and plausibility is not meaning. [6]

This is an old point. In Aristotle, words are conventional (kata synthêkên) and are neither true nor false when taken in isolation; truth and falsity appear at the level of judgment—affirmation and negation, composition and division. [7] In other words, one can produce correct sentences without producing truth. From this follows a dissymmetry: the production of language can be mechanized, whereas the production of meaning requires an orientation, a “point of arrest” at which an instance assumes what is being said. [8]

Dialogue Without an Interlocutor

The disturbance arises from the fact that we are now confronted with a device capable of sustaining the form of dialogue. For a long time, dialogue implied the existence of an interlocutor—a presence, an exposure, a shared world. Here we encounter speech without a world of its own, speech that carries on a conversation without assuming what it utters. This brings into focus the difference between dialogue as a form and dialogue as a relation, that is, as an exchange between situated beings. [9]

This is not merely a question of truth. Plato had already shown how the success of a discourse can be measured by its persuasive effectiveness rather than by its relation to truth—and why this entails a politics of speech. [10] By returning to sophistic texts (notably Gorgias), Barbara Cassin displaced the simplistic opposition between “truth” and “deception”: discourse also has a power of transformation and effect, independently of any guarantee of truth. [11] Large language models (LLMs) make this power of discursive effect visible once again, while detaching it even more radically from any form of responsibility.

Execution Without Exposure

In this respect, the analogy with work is illuminating. An entity capable of executing indefinitely no longer truly belongs to the regime of human work: it has neither fatigue, nor conflict, nor strike, nor existential cost. Transposed to language: an entity capable of producing statements indefinitely no longer belongs to the regime of human language, if language is understood as a situated, risky, exposed act rather than as mere formal performance. [12]

As Austin famously put it, to speak is not only to describe, but to act—and action involves conditions, responsibilities, and consequences. [13] Artefactual intelligence executes without exposure: it bears neither the moral, political, nor symbolic cost of what it “produces.” Responsibility therefore shifts to the one who orients, validates, publishes, and assumes. [8][14]

A Necessary Clarification

Speaking of artefactual intelligence is not a refusal to use these devices, but a way of thinking them correctly, so as not to attribute to them what remains irreducibly human: meaning, responsibility, existence. In a world saturated with language, where words can be produced without cost or risk, responsibility for meaning becomes rarer, more demanding, and more precious. It cannot be delegated: it always presupposes someone willing to say this text, in this form, and not otherwise.

To name AI correctly is therefore not a mere lexical exercise. It is a gesture of responsibility. As long as we speak of “artificial intelligence,” we sustain the temptation to shift onto the machine what still belongs to human decision: meaning, orientation, imputability. By contrast, speaking of artefactual intelligence forces us to acknowledge that the machine merely executes, transforms, recombines—without ever assuming what it makes possible. The right word thus prevents a silent abdication: it reminds us that responsibility does not travel with technical means.

This shift has an even deeper consequence for how we think about human intelligence itself. For a long time, human intelligence was defined by its capacity to produce: to produce works, discourses, knowledge, solutions. In a world where linguistic production can be automated without limit, this definition becomes insufficient. What now distinguishes human intelligence is no longer the quantity, nor even the quality, of what it can produce, but the capacity to decide what deserves to be produced, said, published, and assumed.

To assume here does not simply mean to sign or to claim formal authorship. It means to accept exposure—to the symbolic, political, and ethical consequences of what is formulated. Where artefactual intelligence produces without risk, human intelligence defines itself by its capacity to take that risk, to make a word exist as commitment rather than as mere performance. It is in this asymmetry—between execution without exposure and exposed decision—that the most decisive boundary is being redrawn today.

Understood in this way, coexistence with artefactual intelligence leads neither to the erasure of the human nor to its nostalgic glorification. It instead compels a demanding clarification: what cannot be delegated is not the production of language, but responsibility for meaning. In a world saturated with possible utterances, human intelligence is recognized less by its generative power than by its capacity for restraint, selection, and assumption. It no longer consists primarily in doing, but in responding—to what is said, and to what saying it makes possible.

Bibliographic References (indicative)

[1] Gilbert Simondon, On the Mode of Existence of Technical Objects; Bruno Latour, We Have Never Been Modern.
[2] Michel Foucault, The Archaeology of Knowledge; Ludwig Wittgenstein, Philosophical Investigations.
[3] Critiques of the “machine-subject” imaginary in philosophy of technology and science fiction studies.
[4] Simondon, On the Mode of Existence of Technical Objects.
[5] John Searle, writings on intentionality and “as-if” semantics.
[6] Émile Benveniste, Problems in General Linguistics.
[7] Aristotle, De Interpretatione, ch. 1 and 4–6; Metaphysics Θ, 10.
[8] Paul Ricœur, Oneself as Another (responsibility, imputation).
[9] Benveniste (enunciation); Mikhail Bakhtin (dialogism).
[10] Plato, Gorgias; Phaedrus.
[11] Barbara Cassin, The Sophistic Effect; Gorgias, Encomium of Helen.
[12] Hannah Arendt, The Human Condition.
[13] J. L. Austin, How to Do Things with Words.
[14] Ricœur; also Arendt on responsibility and action.

Methodological Note on my Pucci Study as a Proof of Concept

2025-10-03T01:00:00.000-07:00

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The Forgotten Code: Validating a Century-Old Translation System with AI

The study was conceived as a proof of concept (PoC) rather than a benchmark exercise. Its objective is to test, empirically and in a controlled manner, the operational validity of Federico Pucci’s interlingual method (1931):

reconstruct the rule-based procedure he proposed,
instrument contemporary large language models (LLMs) to execute that procedure on the same canonical excerpts Pucci used, and
quantify the divergence between the resulting outputs and Pucci’s original translations.

The findings—consistently low average deviations on the target passages and replicability on additional language directions explored—indicate that it is the method that generalizes. As such, Pucci’s rules can plausibly operate as an explainable, symbolic component within a modern neuro-symbolic architecture.

The PoC is deliberately narrow in scope. It does not claim multi-genre or multi-language robustness. The experimental corpus is restricted to Pucci’s two canonical passages (Dante, it→fr; Voltaire, fr→it), because the sole question at stake is: Is Pucci’s 1931 procedure operational and replicable today? Within that frame, the answer is yes.

The study seeks a historical–conceptual “existence proof”—or proof of feasibility—showing that a pre-RBMT rule set can be instantiated a century later with traceability. To keep inference tight and attributable, the design uses:

1. Gold Reference (R). Pucci’s 1931 “mechanical” translations serve as the reference (R).

They are not AI outputs; they are treated as the designated reference in distance calculations D(Ci→R).

2. Controlled Contrast (C₀/C₁).

C₀: the LLM/NMT system without Pucci’s rules;
C₁: the same system with Pucci’s rules explicitly enforced via instruction.

3. Intra-model Ablation. Following comparisons (Group 2, §3.2): remove Pucci’s rules (C₀), then re-activate them (C₁). Different outputs under identical inputs and model weights isolate the causal effect of the rules. Observed Edit Counts (C₀ → C₁):

ChatGPT: 20 deletions + 22 additions = 42 edits
Claude: 20 + 19 = 39 edits
Grok: 24 + 28 = 52 edits

With input and model held constant, toggling the rules yields substantial output change (from 39 to 52 edits), ruling out chance. According to Mill’s method of difference [If one case has the outcome and another otherwise identical case does not, and the only difference between the two cases is a single factor X, then X is (part of) the cause of that outcome], here the only manipulated factor is rule activation; the attributable effect is thus the rules themselves.

Interpretation and Limits

The PoC provides evidence of operability and replicability of Pucci’s rule set on the defined tasks. It does not claim broad generalization across genres, domains, or arbitrary language pairs.
The inference is appropriately conservative: causal attribution is confined to the contrast tested.

Next Steps

Given the PoC’s restricted perimeter, subsequent work should:

Broaden corpora (beyond the canonical excerpts) and extend to additional language pairs and registers;
Run a pilot with human post-editing and contemporary automatic metrics (BLEU / chrF / METEOR) to assess practical and conceptual value at scale;
Incorporate controls (placebo rules, further ablations) to stress-test attribution.

Openness, Falsifiability, and Reproducibility

We will release rules, prompts, scripts, and protocols on GitHub to enable independent replication and attempted refutation of the hypothesis “Pucci’s rules affect the output.” The setup is designed as a Popperian test [aimed at refutation, not confirmation; passing it increases confidence by surviving serious attempts to break the claim]. The hypothesis would be falsified if, for the same model:

activating the rules does not produce a stable effect (C₁ ≈ C₀);
ablations fail to yield the expected error profiles; or
the pipeline is not traceable (i.e., edits cannot be linked to specific rules, or the sequence cannot be replayed with the same result).

A progressive research programme in Lakatos’s sense—i.e., a sequence of theories built around a ‘hard core’ of commitments, protected by a ‘protective belt’ of auxiliary hypotheses, and judged progressive when it yields novel, corroborated predictions—could be designed and implemented, aligned with his MSRP (Methodology of Scientific Research Programmes): establish an evolving, testable structure of ideas likely to yield theoretical and empirical progress, novel facts, and corroborated predictions—while maintaining measurable, achievable goals. Without prejudging future technical choices, reproducibility workshops could usefully experiment with a documented FST pipeline (finite-state transducer: analysis → transfer → generation), conducive to inter-team comparisons, to better explicate, record, test, and (in)validate.

Institutional Context and Community Invitation

A broader project along these lines has been proposed to the Italian CNR, more than 75 years after Pucci’s first contact with the institution, creating an opportunity to revisit this intellectual heritage, recognize Pucci’s contributions, and coordinate replications and exchanges across the community. An open inquiry framework—shared datasets, replication labs, and methodological guidance—would allow the “Pucci” hypothesis to be tested, refined, or discarded across diverse texts, registers, and languages.

Concluding Remark

After a long journey, Pucci’s 1949 letter finds a natural continuation. His opening aim—“enabling people who know only their own language to translate from one language to another”—now admits a traceable, rule-guided instantiation within contemporary systems. Nearly a century later, Pucci’s system is no longer a utopia: its feasibility has been demonstrated in its intended domain; the broader programme now is to determine where, and how far, the method extends.

P.S.

Abstract of the study: The Forgotten Code: Validating a Century-Old Translation System with AI

A pioneering rule-based mechanical translation system (precursor of modern RBMTs) was first presented in December 1929 by its inventor, Federico Pucci, who later published the full method in a book titled "Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra Europei conoscendo ciascuno solo la propria lingua: Parte I", in Salerno (Italy), in 1931. This study illustrates how AI breathes new life into the system of international keys and ideograms devised by Pucci to translate from/into any Romance language (at least as a first step). The methodology involves having the AIs retranslate, following Pucci's method, the two text excerpts originally translated in 1931 and clearly documented in his publication: a passage from Dante's La Vita Nuova, translated from Italian into French, and a passage from Voltaire's Zadig, translated from French into Italian. The result is notable: the two texts, translated 94 years apart using the same method--by Pucci in 1931 and by AIs in 2025--show a low average difference, with only minor variations observed. With Pucci's system thus validated, it became feasible to have the AIs reproduce the excerpts in English, Spanish, and German according to his method. The results were consistent, and Pucci--via Artificial Intelligence--was tasked with translating more modern and technical texts, thereby reviving, nearly a century later, an invention that had remained almost entirely unknown and never applied beyond its creator, now brought to wider attention and opened to possible experimentation. Such a demonstration would not only affirm Pucci's historical status but also place him among the precursors and intellectual contributors to machine translation, whose work merits examination alongside figures such as Troyanskij, Booth, and Weaver, with possible consequences for how the history of the field is understood.

Manifesto for a New Pricing Model in Translation: From Words… to Risk

2025-09-29T16:07:00.000-07:00

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Update on a translational AI working the way it did a century ago…

A Translator’s Voice: A Risk-Indexed Pricing Model for Translation (version française)

Beyond the “faster, cheaper, max-quality” mantra

For decades, translation has been treated as a commodity: we count words, squeeze deadlines, and declare a vague “quality.” That race to the bottom hides real costs—errors, rework, delays, disputes, reputational damage, and burned-out suppliers.

Thesis: Move from counting words to pricing exposure to risk.

The non-negotiables (after Saint Jerome):

Fitness to truth — sources, facts, citations.
Intelligibility — readers, use cases, context.
Assumption of responsibility — accountable choices, checks, remediation.

Models, metrics, and tools—including LLMs—are only means in service of this threefold duty.

This post argues for replacing per-word pricing with risk-indexed pricing—and for making accountability explicit across clients, LSPs, and translators, especially in the LLM era. The entire responsibility of constantly offering the client the best DEADLINES, the best COSTS, and the best QUALITY falls essentially on the translator, who no longer has a say, at least that's what they believe...

The original error was associating translation with a commodity, a false friend in French (amenity, advantage, comfort, utility, ...), a true enemy in English: basic product, raw material, simple merchandise, no difference between a translation and 1 kilo of potatoes! So the more kilos there are (beyond a few kwords), the bigger the discount must be...

As I said once, the only raw material in translation is the translator's gray matter. Some will object that in the era of LLMs, this allegation is false, since 95% of the translation is done in seconds (in theory...) by the neural translation + transformer duo. That’s the myth. What remains is the 100% accountability: knowing where to intervene, and why.

But currently the reasoning—and the calculation—of clients and LSPs is as follows: if an LLM translates 95% of a text well, only 5% of the work remains for the "finisher." In other words, on a 10,000-word text, they only pay him for 500 words. A bit like paying a bridge inspector per square meter of rust would be absurd...

Serious post-editing is the same. On 10,000 words, correcting 500 may take only a moment; but knowing where and how to intervene on 100% of the text provided by the AI to find them is the fruit of many years of experience and takes much more time! The fluent draft is not the finished work; accountability is. It's the famous analogy with the well-known joke, often told to illustrate the value of expertise and experience compared to the time spent on a task:

A cargo ship is broken down. After days without managing to get it going again, they bring in an old mechanic. He listens, touches a few pipes, takes out a hammer, gives a single blow—the engine starts right away. He sends a bill for €15,000. The shipowner, stunned, demands the details. The mechanic writes:
Hitting with the hammer: €10
Knowing where to hit: €14,990
Total: €15,000

The punchline being that, compared to the cold speed of AI, the "knowing where to hit" (the keys on the keyboard :-) represents human expertise in nuances, contexts, cultures, techniques, etc.

We must therefore definitively eliminate this logic of pricing translation by the kilo, which inevitably leads to the harmful spiral of the lowest bidder and abnormally low offers. When a call for tenders is based on unrealistic promises, the LSP makes up for it later in the production chain (time, revision, profiles), transferring all the residual risk—not recognized and even less remunerated—to the translator. Consequently, the number of words can no longer be the only adjustment variable; now we must price the risk, not the words!

Out of curiosity, I asked the AI to list the risks associated with this LLM 95% - Finisher 5% approach; the list is impressive:

1. Quality & Accuracy

Factual hallucinations (invented info, erroneous citations).
Reasoning errors (broken logical chains, poor prioritization).
Critical omissions (missing legal/technical details).
Over- or under-confidence (categorical tone on dubious matters, or vice versa).
Drift from instructions (responses out of scope, non-compliance with brief).
Fragility to formulations (prompt variants ⟶ inconsistent results).
Performance drop on rare cases (long tail, specialized domains).
Poor context management (lost instructions, truncated windows).
Risky formatting (dates, numbers, units, tags, placeholders).

2. Security & Privacy

Data leaks (PII, secrets, NDA, client documents).
Prompt injection / data exfiltration via source content or tools.
Exposure to third-party plugins/tools (supply chain).
Uncontrolled logging (logs containing sensitive data).
Model inversion / extraction of training data (IP/PII risk).
Poisoning (corruption of sources, memories, TM/glossaries).

3. Legal & Compliance

Non-compliance with sectoral regulations (GDPR, HIPAA, finance, health, defense).
Copyright / IP (reproductions too close, data licenses).
Defamation (unfounded accusations against people/organizations).
Regulated advice (legal, medical, tax) poorly flagged.
Insufficient traceability (impossibility to audit/justify an output).

4. Brand & Reputation (clients and LSPs)

Brand tone/voice not respected (too familiar, aggressive, flat).
Multi-channel inconsistency (responses diverging by touchpoints).
Cultural missteps (intercultural gaffes, misplaced humor).
Biases / stereotypes (political, gender, ethnicity, religion).
Public crises (viral screenshot of an inappropriate response).
Loss of trust (marketing promises not kept).

5. LSP / Localization Specific

Misinterpretations and false friends (legal, medical, technical).
Non-compliant terminology (glossaries/termbases ignored).
Variable errors ({name}, {amount}, misplaced placeholders).
Regional formatting (dates, currencies, separators, reading direction).
Gender and inclusivity (agreements, neutrals, local sensitivities).
Local SEO/ASO (inadequate keywords, loss of ranking).
Broken layout (expansion/length constraints).
Client content confidentiality (leaks via MT/LLM).
TMS/CAT chain (poor synchronization, locked segments overwritten).

6. Operational & Product

Latency / availability (SLAs not met, timeouts).
Unpredictable cost (token drift, tool calls).
Model versioning (silent regressions on upgrade).
Data drift (real-world changes not absorbed).
Poor fallback (uncontrolled degradations when LLM fails).
Lacking observability (no metrics, no alerts).
Biased evaluations (benchmarks not representative of real traffic).

7. User & Organization

Automation bias (humans validating too quickly).
Proofreading fatigue (HITL where vigilance drops).
Shadow prompts (teams tinkering with unvalidated prompts).
Lack of training (misuse, unrealistic expectations).
Process change (friction, partial adoption ⟶ control gaps).

8. Sensitive Content & Product Safety

Toxicity / harassment (offensive outputs).
Disinformation (propagation of plausible errors).
Physical/IT security if AI drives actions (executes code, commands).
Open to abuse (jailbreaks, misuse detours).

9. Governance & Ethics

Absence of clear policies (when to use / not use the LLM).
Lack of access control (who can send what to the model).
No RAPID® (Recommend, Agree, Perform, Input, Decide), which recommends, approves, performs, inputs upstream, decides.
Insufficient documentation (prompts, test sets, decisions).

When you consider that these risks—real, even if rarely all present at once—are effectively offloaded to the so-called “finisher” without legal or financial recognition, this isn’t optimization; it’s a disguised transfer of risk. For the translator—the one person with no control over the tool, no say on compensation, and no insurance coverage—accepting such a setup is untenable economically and ethically. It is, in practice, agreeing to work without a safety net.

The conclusion is clear: if we want to leverage LLMs without creating a professional scapegoat, we must reverse the equation of responsibility and value.

Concretely:

Requalify the role. The “finisher” is a translator-editor accountable for accuracy, compliance, and voice. Price and schedule for audit, not touch-ups.
Contract for responsibility. Define LLM use limits; allocate liabilities; require professional indemnity; include a right to refuse high-risk drafts.
Make traceability mandatory. Deliver an audit log (sources, checks, decisions), versions, PromptID/Model/Params, and passed checklists.
Install technical safeguards. PII filters, hallucination checks, regression tests, HITL sampling, and a defined fallback path.
Govern usage. Policies on when to use/not use LLMs; RAPID® roles; access controls; mandatory training. (Add a footnote or glossary for “shadow prompts.”)
Index price to risk. Higher-risk contexts (medical, legal, global brand) warrant higher control costs; otherwise you build risk debt. Price the risk, not the words.
Be transparent with clients. Declare AI use, limits, and the scope of human review. Trust is earned upstream, not post-mortem (in other words, before the incident occurs).

Translation has never been, is not, and will never be a commodity; it is a governed risk activity. The only raw material is expert judgment. Per-word pricing rewards keystrokes, not accountability, and pushes hidden risks downstream—often onto the translator. A risk-indexed model aligns incentives with reality: price the exposure, make roles and liabilities explicit, require traceability, and install technical and organizational safeguards. LLMs can reduce effort; they do not remove responsibility.

Trust is earned upstream—by design, not apology. Commodity pricing has had its run; risk-indexed pricing should be the norm.

P.S. The ‘5%’ figure is a convenience for illustration; the argument holds at 7–10% or other orders of magnitude.
See also a very interesting exchange of opinions on my LinkedIn post.

Towards a Translation Market Without Translators

2025-08-29T10:15:00.000-07:00

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Update on a translational AI working the way it did a century ago…

A Translator's Voice: a Position Paper on...

AI has made remarkable progress, particularly with the development of Neural Machine Translation (NMT). Large Language Models (LLMs) can now handle huge volumes of text quickly and with a level of accuracy that was unimaginable just a decade ago.

For certain types of content, AI can provide a "good enough" translation instantly and at virtually no cost. I called it The Translational Supremacy. This efficiency has created a new, massive market for automated translation that didn't exist before, catering to a demand for speed—almost free of charge—and accessibility over perfect accuracy.

No way than a human translator can compete with that. But despite this progress, there are many areas where human translators remain essential. AI-powered translation often struggles with cultural nuance, context and style, creativity and adaptability and, above all, specialist fields.

Therefore, the FUTURE of the translation market will likely be a hybrid model, with the emergence of AI as a powerful tool in a "two-tier" market: one for automated, low-cost translation for basic needs, and another for high-value human-led translation for content where accuracy, cultural relevance, technical expertise and style are paramount.

By contrast, the PRESENT of the translation market is in the hands of LSPs (Low Service Providers), who are only tech companies driven by efficiency and profit, not quality… In fact, they are actively pursuing a business model that minimizes or eliminates human translators. For them, AI is just a way to scale their operations and reduce costs. They are increasingly adopting a "no-touch" workflow for projects where quality can be sacrificed for speed and price.

For clients and LSPs the advantages are clear: speed, scalability, and cost. Machines can translate thousands of words in seconds, operate 24/7, and cost a fraction of human labor. Businesses, especially those operating globally, have embraced MT to localize content, streamline customer support, and break into new markets. The global machine translation market was valued at about USD 978 million in 2022 and is forecast to reach USD 2.72 billion by 2030, with a compound annual growth rate of 13.5% (Grand View Research).

The Harsh Realities of the Translation Market in 2025: Beyond the Hybrid Model

The current landscape for many LSPs and translators feels far more precarious. For numerous professionals, the reality isn't seamless partnership but displacement, with roles shrinking to post-editing machine-generated content at rates that can be as low as 25% of traditional tariffs, coupled with aggressive volume demands and tight deadlines. This isn't just anecdotal: a CEPR study published in March 2025 analyzed U.S. labor markets post the 2010 launch of Google Translate's mobile app and found that areas with higher AI adoption saw a notable decline in translator employment—up to a 10-15% drop in roles—and stagnating wages.

This trend has intensified with generative AI, where entry-level and general translation jobs are evaporating as companies opt for "good enough" automated outputs. Industry surveys echo this. The Society of Authors' 2024 poll (with follow-ups into 2025) revealed that over 40% of translators reported income decreases due to AI, with 75% expecting further negative impacts on future earnings. In a recent survey, in particolar, over 70% of respondents reporting decreased work volumes. On platforms like X (formerly Twitter), translators share stories of zero work in entire months, with one Italian-English specialist noting a shift from 50-60 hours weekly to essentially working zero, or only some work in a very sporadic and unreliable way (Source). Moreover, surviving gigs increasingly involve machine translation post-editing (MTPE).

Currently the Hybrid Model Is Nothing but a Communication Language Element

MTPE is gaining traction every day, with translators refining AI-generated output, ensuring accuracy and cultural relevance while leveraging the speed of automation. But while AI is improving, it’s not infallible; errors in tone or context can still slip through, especially in low-resource languages with limited training data. This is where translators come in as finishers.

A professional translation, like any professional-level product or service, is worthless unless it is 100% finished. And it is the human who ensures that finishing touch, certainly not the machine translation engine, and even less all the EPICs you could imagine, which at best produce bland, impersonal content, and at worst inaccurate texts.

In other words, clients are satisfied with this lower yet sufficient level of quality; indeed, they seem to accept it readily as long as they pay less for each translation. Behind the combination of increased productivity and lower prices, quality is relegated decisively to the background. The only problem is that the solution marketed as “ideal,” automated 100%, succeeds thanks only—and exclusively—to the finishing work of the translator.

This work is increasingly framed in terms of plain translation, modeled on plain language, in other words a simplified language where the goal is to use, as much as possible, short, clear, familiar words with as few syllables as possible, while avoiding jargon and technical terminology, transforming verbs into nouns or adjectives, so that the message is understood by everyone.

Plain translation—a translation that is “plain” in name only…

Moreover ethical pitfalls abound: overreliance on AI homogenizes language, erases dialects, and risks data breaches in cloud systems. Privacy concerns are rampant, with 2025 regulations like the EU's AI Act mandating human oversight for sensitive content.

So the industry should consider the economic impact on translators and balance technological adoption with fair compensation for human expertise, but it is not doing so. In reality, this widespread underpayment stems from a flawed assumption: that AI handles 70-90% of the work, leaving translators with "easy fixes," but it seems that only translators are aware of the contrary. Many of them believe that the "no translators" scenario is already here.

To navigate this, LSPs must adopt a strategic, ethical, and collaborative approach in their relations with translators, ensuring mutual sustainability and positioning themselves as indispensable partners in a rapidly evolving ecosystem. Below are key behaviors LSPs should embrace, grounded in 2025 industry realities and the looming threat of client disintermediation.

1. Fair Pay and Transparent Pricing

One of the most pressing challenges in today’s translation industry is the growing gap between the real effort required for machine translation post-editing and the way it is compensated. Freelancers frequently report earning 40–70% less for MTPE compared to human translation, with rates dropping to as little as $0.02–$0.05 per word. Yet, correcting AI’s errors often requires just as much skill and effort as starting from scratch. A 2025 GTS survey revealed that 66% of translators believe MTPE is as demanding—or even more demanding—than full translation. Despite this, 87% of language service providers (LSPs) continue to apply outdated per-word pricing models (ALC 2025), failing to capture the complexity of post-editing.

The solution lies in moving away from outdated per-word pricing and adopting edit-distance pricing, a model that ties compensation directly to the amount of text that must be rewritten or corrected. In practice, most AI-generated output requires 20–30% substantial rewriting—not merely light proofreading. Translation memory tools such as Trados or MemoQ already quantify these edit distances, providing an objective metric that both LSPs and freelancers can use to measure real effort. This shift would not only align compensation with actual cognitive workload but also reduce the frequent disputes between translators and agencies about “what counts” as light versus heavy editing.

Equally important is the establishment of minimum MTPE rates that reflect the professional expertise required. Current MTPE does not even approach a living wage in many markets and undervalues the skill required to correct nuanced errors in tone, register, or domain-specific terminology. By contrast, setting floor rates in the range of $0.07–$0.20 per word, or $25–$50 per hour, would better reflect the time and expertise involved. These benchmarks also bring MTPE closer to the standard range for human translation ($0.09–$0.35 per word), helping to restore fairness and sustainability in the profession.

From an economic perspective, the adoption of such models mirrors what has already taken place in other knowledge industries disrupted by automation. For example, in legal review and medical transcription, compensation models evolved from flat per-page or per-line fees to effort-based pricing that accounts for machine accuracy, human oversight, and the risk of errors.

The translation industry faces the same imperative: if human input is priced too low, quality collapses, clients lose trust, and LSPs accelerate their own disintermediation. Nimdzi (2025) warns that half of LSPs already report revenue erosion due to price wars—a direct signal that undervaluing human expertise undermines long-term business viability.

Ultimately, edit-distance pricing and minimum rates are not simply about fairness—they are about sustainability. Without them, experienced linguists will exit the profession, leaving only underqualified workers willing to accept unsustainable pay. For clients, this translates into higher risk, weaker cultural resonance, and potential reputational damage. For LSPs, it means being sidelined in favor of direct MT platforms, which can deliver “good enough” but lack the added human value that clients actually expect when they pay for professional services.

2. Training and Specialization

At the same time, the path forward requires more than fairer pay—it requires investment in training and specialization. Machine translation still fails in areas that demand cultural sensitivity, sector-specific knowledge, or creativity. Legal and medical content, for example, cannot be trusted to raw AI without risking serious errors. LSPs that fund training in MTPE standards (such as ISO 18587), adaptive MT tools, and domain-specific expertise will not only reduce risk but also open up higher-value opportunities: specialized work in these sectors pays 20–50% more.

The industry also needs to recognize specialization as a survival strategy; rather than treating translators as disposable editors, LSPs should position them as knowledge partners who actively shape AI quality. Unfortunately, sidelining translators or relegating them to low-paid post-editing roles, LSPs doesn’t just alienate talent; it threatens the entire translator training sector. Becoming a skilled translator, especially in specialized fields like legal, medical, or technical translation, requires years of education, mentorship, and hands-on experience. If the industry continues to devalue human translators, the pipeline for developing new talent could dry up, undermining the teaching of translation and, ultimately, the quality of language services.

The Training Pipeline at Risk

Translation programs, whether at universities like Middlebury (which is already in the process of concluding graduate programs in Monterey, California...), Kent State, or global institutions, rely on a vibrant industry to justify their existence. These programs combine linguistics, cultural studies, and domain-specific training (e.g., legal terminology or medical protocols), often requiring 2-4 years of academic study followed by 3-5 years of practical experience to produce a competent specialist.

The erosion of translator training has far-reaching consequences, highlighting a worrying trend: a catastrophic decline in formal language learning, compounded by economic realities. The fact that new translators struggle to earn a living wage, discourage graduates from entering the field. If fewer students enroll and fewer graduates stay, the training sector faces a death spiral: shrinking programs, fewer qualified instructors, and a dwindling pool of specialized talent.

Specialized fields like legal, medical, or technical translation require nuanced expertise that AI cannot reliably replicate. For example, MT output always contains errors, many of which can be classified as critical, such as incorrect drug dosages or procedural terms, which could be life-threatening without human intervention. Similarly, legal translations demand precision to avoid misinterpretations that could void contracts or trigger lawsuits. Without a robust training pipeline, the supply of such specialists will dwindle, leaving LSPs unable to meet client needs for high-stakes projects.

Clients, too, will feel the impact. Overreliance on raw MT, without skilled translators to refine it, leads to homogenized language, cultural missteps, and quality complaints. Many clients, attracted by the speed and low cost of AI-only translation, have experimented with it for a variety of tasks, but a significant portion of these clients discover that for important, client-facing, or nuanced content, AI-only solutions fail to deliver on quality. The errors, lack of cultural context, and unnatural phrasing become a business liability. They eventually return to LSPs that offer either human-in-the-loop services or traditional human translation.

3. Advocate for Ethical AI Use, LSPs and Clients Education

LSPs must address ethical concerns—data privacy, cultural homogenization, and quality risks—to maintain trust, but above all their responsibility to their own workforce—the translators. The very model of "AI as a co-pilot" is ethically hollow if it leads to the exploitation of the human professional. LSPs have a moral and professional obligation to their freelance and in-house translators, whose expertise is the true foundation of quality. A reliance on AI as a cost-cutting tool, without a corresponding ethical framework for human collaboration, is unsustainable.

So, on these four dimensions, LSPs should adopt the following practices:

Offer a Human-First Option: For clients prioritizing accuracy and nuance, LSPs should explicitly position and promote a premium, human-centered service. Clear differentiation between low-cost, AI-only outputs and high-value, professionally curated translations allows for a sustainable model that preserves the craft of translation and affirms the centrality of human expertise.
Guarantee Data Security: Sensitive projects should be processed through secure, on-premise AI systems rather than cloud-based solutions vulnerable to breaches. Encryption protocols and systematic human oversight are also necessary to ensure compliance with regulatory frameworks such as the GDPR.
Educate Clients: LSPs must proactively communicate the limitations of raw machine translation—particularly in relation to idiomatic expressions, tone, and cultural nuance. Given that clients often overestimate AI’s accuracy by 20–30%, targeted education helps recalibrate expectations and underscores the enduring value of human intervention.
Advance Fair AI Governance: Collaboration with professional associations and industry bodies is essential to establish ethical standards for AI integration in translation workflows. Such policies help prevent the exploitation of post-editors and support collective advocacy by translators for equitable working conditions.

4. Diversify Services to Stay Relevant

To remain competitive in an environment where clients increasingly consider bypassing Language Service Providers in favor of direct access to AI tools, it is imperative for LSPs to broaden their service portfolios beyond traditional translation. One promising avenue is the integration of value-added services such as transcreation, cultural consulting, and localization strategy. These areas rely heavily on creativity, cultural sensitivity, and contextual awareness—dimensions of language use that remain resistant to full automation. As a result, they command significantly higher rates, with transcreation, reflecting the premium placed on human creativity and cultural expertise.

At the same time, LSPs can strengthen their relevance by investing in the development of custom AI solutions. Rather than relying on generic LLM platforms, LSPs can collaborate with translators to train domain-specific, client-tailored models. This approach not only reduces the limitations inherent in off-the-shelf AI systems but also creates a value proposition rooted in proprietary expertise.

Finally, focusing on niche markets represents another essential strategy for safeguarding long-term sustainability. Fields such as gaming, law, and medicine demand a high degree of domain-specific accuracy, contextual adaptation, and risk management that AI alone cannot reliably provide. Translators specialized in such domains are less vulnerable to AI-driven disruption, as human oversight remains indispensable to ensuring both quality and compliance.

In short, by diversifying their service offerings—blending creative, strategic, and technical expertise—LSPs can not only mitigate the risk of disintermediation but also position themselves as indispensable partners in a translation ecosystem increasingly shaped by artificial intelligence. Equally important, such diversification ensures that translators themselves are not relegated to low-paid, mechanical post-editing tasks, but are instead recognized as highly skilled professionals whose expertise commands fair compensation. In this way, the sustainability of the industry is tied not only to client satisfaction but also to the necessity of enabling translators to make a decent living.

Reality Check: A Translator-Less World?

The notion of a translator-less world remains, for the foreseeable future, more hypothetical than real. While machine translation has achieved impressive progress in processing large volumes of text at speed, it continues to fall short in dimensions requiring intuition, creativity, and ethical discernment. In high-stakes or culturally sensitive contexts, human translators remain indispensable. Yet, as artificial intelligence advances and begins to approximate near-human fluency in narrow domains, the distinction between technological potential and practical applicability becomes increasingly difficult to draw. The present challenge, therefore, is not one of replacing translators, but of reconfiguring their role within hybrid workflows where human and machine operate in tandem. In this evolving landscape, the most viable model is one of symbiosis: AI delivers efficiency and scale, while human translators contribute depth, nuance, and cultural resonance.

The future of translation is not a zero-sum game between human and machine. It's an evolving symbiosis where each side plays to its unique strengths. AI provides efficiency and scale, while human translators contribute the depth, nuance, and cultural resonance that remain indispensable. Language Service Providers (LSPs) must understand and embrace this reality. The future of the translation industry depends on them practicing what the most viable model preaches every day: a commitment to the powerful and necessary collaboration between human and machine.

And here lies the essential truth: no matter how advanced artificial intelligence becomes, the final responsibility, the ultimate act of refinement and completion, rests with human translators. They are—and will remain—the true finishers of every translation, ensuring that language is not merely transferred, but fully realized in meaning, tone, and cultural integrity.

About finition, have you ever heard a well-known joke, often told to illustrate the value of expertise and experience over the time spent on a task:

A huge, brand-new cruise ship grinds to a complete halt in the middle of the ocean. The captain is desperate. The crew can't find the problem. They call in the world's best engineers, who work for days, examining the engine room with state-of-the-art instruments, but nothing works: the ship remains motionless. The owner, at his wit's end, is willing to try anything. He contacts an old retired mechanic, a local legend, who arrives carrying nothing but a beat-up old toolbox. He doesn't say a word. He walks around the engine room, listening intently to every sound and every vibration. He stops in front of a massive valve, observes it for a long time, then pulls a small hammer from his toolbox. He gives the valve two or three sharp taps in a very specific spot. Immediately, with a loud clatter, the engines start up again. The ship begins to move. The crew cheers, and the captain is relieved. The old mechanic, calm, puts his hammer away and hands the owner a bill for $15,000. The owner is shocked. "$15,000?!", he exclaims. "You only spent a quarter of an hour and gave it a few taps with a hammer! It can't possibly be worth $15,000!" The old man looks at him, unfazed. "Sir," he says, "I've itemized the bill for you." He hands over a small piece of paper on which he has written:
• Tapping with the hammer: $100
• Knowing where to tap: $14,900

Well, this is not a joke! LSPs should know that. And Clients too.

Traduction automatique : l'expérience Georgetown-IBM du 7 janvier 1954

2025-07-20T16:40:00.000-07:00

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Lors de la préparation d'un billet sur l'IA, le TALN, les communications et la guerre, je suis tombé sur cette note, concernant l'expérience de Georgetown-IBM du 7 janvier 1954 :

Il apparaît cependant que les énoncés en russe ont été choisis avec soin et que nombre des opérations effectuées pour la démonstration ont été adaptées à des mots et des phrases particuliers. De plus, il n'y a pas d'analyse relationnelle ou syntaxique permettant d'identifier la structure des phrases. La méthode employée est une méthode essentiellement lexicographique reposant sur un dictionnaire où un mot donné est relié à des règles et des démarches spécifiques.

IBM 701, known as the Defense Calculator

La note décrit exactement, quand bien même partiellement, l'idée que je me suis fait de cette expérience anecdotique, tel qu'énoncé dans Federico Pucci censuré par Wikipedia :

... la première démonstration de l’histoire d’un système de traduction automatique à base de règles (RBMT, ou Rule-Based Machine Translation), est connue dans ses moindres détails : date, lieu, équipe, langues, déroulement, etc.

En fait, une anecdote plus qu’une véritable démonstration scientifique : nous sommes le 7 janvier 1954, à New York, au siège d’IBM, l’équipe est une collaboration entre la Georgetown University (M. Paul Garvin pour la partie linguistique) et IBM (M. Peter Sheridan pour la partie programmation), la paire de langues est le russe et l’anglais, un lexique de 250 mots choisis avec soin, quelques dizaines de phrases, 6 règles !

Le lendemain, IBM annonce dans un communiqué de presse :

And the giant computer, within a few seconds, turned the sentences into easily readable English.
Ce même communiqué mentionnait cette phrase du professeur Leon Dostert, de l'Université de Georgetown, selon lequel, en l’espace de quelques années la traduction automatique aurait pu devenir réalité :

Doctor Dostert predicted that “five, perhaps three years hence, interlingual meaning conversion by electronic process in important functional areas of several languages may well be an accomplished fact.”
Le ton optimiste de cette déclaration eut surtout pour effet d'inciter le gouvernement américain à mettre à disposition d’importantes sommes pour la recherche. De ce point de vue, l'objectif fut atteint ! Pour autant, dans la réalité, l'expérience « Georgetown University – IBM » fut suivie d’une décennie que tous les spécialistes de l'histoire de la TA s'accordent à définir comme « la grande désillusion ».

Je vais donc m'attarder sur la réalité de cette "expérience"...

Paul Garvin, mentionné plus haut, qui connaissait également le russe, était le principal responsable de la partie linguistique de la démonstration, qui visait essentiellement à tester la faisabilité de la traduction automatique avec des règles simples programmables.

Il se trouve qu'il a évalué cette démonstration dans un article de 1967, « The Georgetown-IBM Experiment of 1954: An Evaluation in Retrospect », publié dans Papers in linguistics in honor of Léon Dostert.

Son évaluation met en lumière à la fois les contributions et les limites de l'expérience, en nous offrant une perspective critique sur son rôle dans le développement de la traduction automatique, et en observant que l'exécution sur l'ordinateur IBM 701 était un exercice intéressant, mais qu'il n'a rien montré de nouveau sur la traduction au-delà des règles verbales, sans démontrer une véritable capacité de traduction, mais plutôt une correspondance préétablie entre des mots et des règles.

De fait, le système était conçu pour fonctionner avec un vocabulaire restreint et des règles grammaticales minimales. Les opérations étaient adaptées pour traiter des mots et des phrases particuliers, ce qui réduisait sa généralisabilité. Par exemple, le vocabulaire était punché sur des cartes perforées, et les règles étaient spécifiques à des cas simples, limitant la flexibilité.

Dans le détail, le système utilisait 250 mots et six règles grammaticales simples, couvrant des domaines comme la politique et la chimie. L'algorithme utilisait cinq règles principales, appliquées via des diacritiques (symboles numériques), avec un vocabulaire de 250 mots (racines et suffixes) et des règles grammaticales limitées. Par exemple :

la règle 1 inversait l'ordre verbe-sujet dans certaines phrases (ex. : phrases 2, 7, 11, 13, 33-34, 45) ;
la règle 3 traduisait les suffixes de cas, comme les accusatifs animés (ex. : phrase 32) ;
la règle 5 sélectionnait l'article défini pour les constructions génitives (ex. : phrases 19, 20, 27-29) ;
une "règle hyphen" était également utilisée pour diviser les racines et les suffixes dans la recherche du glossaire ;
la routine de commande était limitée à deux équivalents pour la sélection et le réarrangement ;
des simplifications étaient faites, comme limiter la distance des indices à un mot et ignorer les décisions grammaticales de second ordre (par exemple, le choix de prépositions spécifiques) ;
des entrées arbitraires étaient utilisées dans le glossaire pour les cas non résolus.

Pour conclure, Garvin reconnaît que l'expérience fut une "première étape significative" dans la recherche sur la traduction automatique, en formulant le problème comme un problème décisionnel impliquant la sélection (choix entre équivalents) et l'arrangement (réorganisation des éléments). Il critique cependant le fait que l'exécution du programme n'a montré aucune avancée au-delà des règles verbales déjà définies, suggérant que l'expérience était plus une démonstration de faisabilité qu'une avancée scientifique réelle.

Il mentionne en outre qu'elle était financée par le bureau de la recherche scientifique de l'US Air Force (AF Office of Scientific Research), ce qui montrait un intérêt gouvernemental probablement lié au contexte de la Guerre froide et a suscité un grand intérêt public tout en créant des attentes irréalistes...

Vu que « le principal responsable de la partie linguistique de la démonstration » est aussi la source de ces informations, il n'y a vraiment aucune raison de douter de son jugement !

Pour en revenir à l'article Wikipédia à l'origine de ce billet, il relate donc que « l'expérience Georgetown-IBM (...) comporte la traduction complètement automatique, en anglais, de plus de soixante phrases russes romanisées relatives aux domaines de la politique, du droit, des mathématiques et de la science », comme l'indique la note précédente (la 6).

Note qui précise également la source de cette citation :

(en) John Hutchins, From first conception to first demonstration: the nascent years of machine translation, 1947-1954. A chronology, in Machine Translation, 12, pp. 195-252.

Chose extraordinaire, dans la version mise à jour de ce même document [Corrected version (2005) of paper in: Machine Translation, vol.12 no.3, 1997, p.195-252, From first conception to first demonstration: the nascent years of machine translation, 1947-1954. A chronology, by John Hutchins], l'auteur mentionne l'événement suivant :

On 26 August 1949, the New York Times reported (page 9) from Salerno:

Federico Pucci announced today that he had invented a machine that could translate copy from any language into any other language. He said that the machine was electrically operated, but refused to disclose details. He said that he would enter it in the Paris International Fair of Inventions next month.

It is uncertain whether Pucci had any knowledge of Huskey’s proposals, and it seems most unlikely he knew about Weaver's memorandum or the British experiments. In any event, there is no trace of any demonstration at the Paris fair; and nothing more is known about Pucci.

Or c'est justement de cet entrefilet que part ma découverte de Federico Pucci !

Il est incroyable de constater que tout le peu qu'a pu produire le "cerveau électrique" d'IBM, n'est rien comparé au système qu'a inventé le "cerveau humain" de Federico Pucci un quart de siècle plus tôt !

Si, selon Garvin lui-même, l'expérience était fondamentalement limitée par son vocabulaire restreint, ses règles grammaticales simplifiées et son incapacité à gérer des traductions complexes, imaginons un instant qu'IBM ait pu travailler et mener sa démonstration en utilisant l'appareil théorique de Pucci, il n'est que de comparer le tableau de translittération d'IBM avec les tableaux de Pucci, sa maquette de fonctionnement ou leurs dictionnaires respectifs pour comprendre la distance intellectuelle considérable qui les sépare !

Un seul coup d'œil suffit à comprendre l'indigence conceptuelle d'IBM par rapport à clairvoyance invraisemblable et foisonnante de Pucci !

J'ai demandé à plusieurs IA de faire une comparaison entre les travaux de Federico Pucci dès 1929 et l'expérience de Georgetown-IBM du 7 janvier 1954. Les résultats sont très étonnants, d'autant plus que 25 ans les divisent...

Perplexity

Federico Pucci	Georgetown-IBM
Précurseur conceptuel en posant les bases des systèmes de traduction fondés sur des règles.	Première preuve expérimentale sur ordinateur de la traduction automatique, même si très limitée.
Propose la première approche structurée documentée pour la traduction automatique multilingue.	Puissante opération de communication scientifique, accélérant l’intérêt institutionnel et public pour le domaine.
Vision pionnière mais limitée par la technologie disponible et la difficulté à réaliser un prototype complet.	Méthodes bien plus rudimentaires, mais démonstration pratique réussie.

Conclusion :

Federico Pucci est un précurseur visionnaire qui a posé un cadre conceptuel et méthodologique à la traduction automatique, anticipant des décennies d’innovation, mais sans la possibilité technique de concrétiser ni de diffuser à grande échelle ses idées.
L’expérience Georgetown-IBM a marqué le tournant de la traduction automatique : pour la première fois, un prototype informatique offre une démonstration pratique, aussi limitée soit-elle, déclenchant une vague internationale d’intérêt et de financements.
Leur différence fondamentale réside dans le passage du théorique (Pucci) à la preuve concrète par l’informatique (Georgetown-IBM), marquant deux étapes complémentaires et décisives de l’histoire du TALN.

J'ajouterais en outre comme différence fondamentale qu'à l'époque IBM est déjà une multinationale riche et puissante, alors que Pucci est seul et sans grandes ressources (il le déclare lui-même dans sa lettre au CNR et finira sa vie dans la pauvreté).

ChatGPT

Federico Pucci	Georgetown-IBM (1954)

Italie d'après-guerre, recherche universitaire et linguistique expérimentale	Guerre froide, compétition technologique USA/URSS
Créer un système de TA multilingue basé sur la grammaire et la syntaxe	Démontrer la faisabilité de la TA anglais-russe à des fins scientifiques et militaires
Orientation fortement linguistique et grammaticale	Expérience principalement démonstrative, à but propagandiste/scientifique
Approche fondée sur des règles linguistiques formelles, analyse syntaxique et sémantique	Liste limitée de règles (statistiques simples), vocabulaire de 250 mots, 6 règles de grammaire
Italien ↔ d'autres langues européennes	Anglais → Russe
Système linguistiquement explicite basé sur la syntaxe, la morphologie et la traduction structurée	Prototype symbolique, très limité, pas généralisable sans amélioration
Volonté de créer une architecture complète de TA (précurseur des systèmes basés sur les règles)	Première démonstration publique, mais très contrôlée (phrases choisies à l’avance)
Contribution modeste mais fondée sur une réflexion linguistique profonde	Fort impact médiatique et politique (soutien du gouvernement américain)
Peu connu à l’international, faible diffusion, peu de moyens, mais pionnier dans sa vision d’intégration de la linguistique théorique à la TA	Résultats non généralisables, pas de compréhension du langage naturel

Conclusion :

L’expérience Georgetown-IBM marque le début médiatisé de la traduction automatique dans l’histoire de l’informatique. Elle a été le point de départ de nombreux financements, mais aussi de désillusions.
En revanche, Federico Pucci, à travers ses travaux moins connus, s’inscrit dans une lignée plus théorique et linguistique, susceptible d'influencer les approches ultérieures dites "basées sur les règles".
Ces deux trajectoires illustrent deux visages fondateurs de la TA : l’un spectaculaire et politique, l’autre rigoureux et scientifique.

J'ai demandé ensuite à ChatGPT une fiche comparative plus technique :

Critère	Federico Pucci	Georgetown-IBM (1954)
Nature des travaux	Système de TA multilingue à base de règles linguistiques	Démonstration de traduction automatique anglais → russe
Type de TA	Symbolique / à base de règles (Rule-Based MT)	Symbolique / démonstratif (pré-TALN)
Langues concernées	Italien ↔ langues européennes (notamment français, anglais, allemand)	Anglais → russe uniquement
Volume lexical utilisé	Vocabulaire étendu et modulaire	250 mots environ
Grammaire / syntaxe	Analyse syntaxique profonde, arbres de dépendance, traitement des structures	6 règles grammaticales simples appliquées à des phrases sélectionnées
Analyse linguistique	Basée sur une réflexion linguistique formelle, intégration de la morphologie	Très limitée, centrée sur la substitution lexicale et l’ordre des mots
Traitement morphologique	OUI – Systèmes d’analyse morpho-syntaxique	NON – Morphologie très peu exploitée
Dictionnaires	Dictionnaires bilingues enrichis et couplés à des règles contextuelles	Dictionnaire simple, sans gestion du contexte
Gestion des ambiguïtés	Par règles de désambiguïsation syntaxique et morphologique	Aucune gestion des ambiguïtés – corpus contrôlé
Architecture logicielle	Système modulaire conçu pour être extensible	Programme ad hoc, non généralisable
Sortie / rendu	Phrase-cible générée par transformation syntaxique	Affichage de la traduction mot à mot sur imprimante
Exemples de traitement	Subordination, déclinaisons, accord sujet-verbe	Traductions simples de phrases scientifiques ex : "The oil is in the tank."
Objectif scientifique	Élaborer un modèle généralisable de TA à partir de modèles linguistiques	Montrer la faisabilité technique d’une TA en contexte militaire et scientifique
Accès aux données / corpus	Données textuelles linguistiquement annotées à la main	Corpus très restreint, sélectionné manuellement
Interaction avec la linguistique	Étroitement liée à la linguistique structurale et à la grammaire générative	Faible ; essentiellement démonstratif
Impact sur la recherche	Contributions reconnues localement ; peu diffusées hors Italie	Fort impact politique, financement massif de la TA dans les années 1950–60
Limites reconnues	Nécessité de plus de puissance de calcul et de données	Dépendance à un corpus fermé, absence de généralisation

Conclusion :

Federico Pucci a tenté d’inventer une grammaire universelle appliquée à la traduction, en s’appuyant sur la rigueur linguistique — une approche visionnaire mais limitée par les moyens techniques de son époque.
Georgetown-IBM a été un coup médiatique et politique, basé sur une performance sous contrôle, qui a lancé un âge d’or… suivi d’un âge de glace après le rapport ALPAC (1966), qui soulignait la faiblesse réelle des résultats.

Mistral

Aspect	Federico Pucci	Expérience Georgetown-IBM
Période	Années 1920-1930	7 janvier 1954
Contexte Technologique	Système mécanique	Ordinateur IBM 701
Méthode	Basée sur des règles	Basée sur des règles et vocabulaire limité
Reconnaissance	Peu reconnue de son vivant	Large reconnaissance immédiate
Impact	Redécouverte récente	Début de l'ère de la traduction automatique assistée par ordinateur

Federico Pucci et l'expérience Georgetown-IBM représentent deux moments clés dans l'histoire de la traduction automatique, mais ils diffèrent considérablement en termes de contexte, de technologie et de reconnaissance. Voici une comparaison détaillée :

Federico Pucci

Contexte historique :

Période : Pucci a commencé ses travaux sur la traduction automatique dès les années 1920 et a publié ses idées dans les années 1930.
Contexte technologique : à cette époque, les ordinateurs modernes n'existaient pas encore. Pucci a donc dû concevoir un système mécanique pour effectuer la traduction.

Innovations :

Méthode basée sur des règles : Pucci a développé le premier méthode documentée au monde de traduction automatique basée sur des règles. Il a décrit son système dans un opuscule publié en 1931 intitulé "Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra europei, conoscendo ciascuno solo la propria lingua: Parte I".
Macchina per tradurre : Il a conçu une "machine à traduire" qui, selon ses descriptions, aurait pu traduire des textes entre différentes langues. Ce concept était révolutionnaire pour l'époque, car il précédait l'avènement des ordinateurs modernes.

Reconnaissance :

Manque de reconnaissance : malgré ses innovations, Pucci n'a pas reçu la reconnaissance qu'il méritait de son vivant. Ses travaux ont été largement ignorés jusqu'à ce qu'ils soient redécouverts récemment par des chercheurs comme Jean Marie Le Ray.

Expérience Georgetown-IBM

Contexte historique :

Date : l'expérience Georgetown-IBM a eu lieu le 7 janvier 1954.
Contexte technologique : à cette époque, les ordinateurs commençaient à se développer, et l'expérience a utilisé un ordinateur IBM 701, l'un des premiers ordinateurs commerciaux.

Innovations :

Démonstration publique : l'expérience a été la première démonstration publique de traduction automatique. Elle a traduit avec succès plus de soixante phrases du russe vers l'anglais, utilisant un vocabulaire de 250 mots et six règles grammaticales.
Utilisation de l'ordinateur : contrairement à Pucci, qui avait conçu un système mécanique, l'expérience Georgetown-IBM a utilisé un ordinateur, marquant ainsi le début de l'ère de la traduction automatique assistée par ordinateur.

Reconnaissance :

Impact immédiat : l'expérience a eu un impact immédiat et a été largement médiatisée, attirant l'attention du public et des chercheurs sur le potentiel de la traduction automatique.
Développement continu : cette démonstration a marqué le début d'un développement continu dans le domaine de la traduction automatique, conduisant à des avancées significatives au fil des décennies.

Conclusion :

Federico Pucci a été un pionnier visionnaire qui a anticipé de nombreuses idées de la traduction automatique bien avant l'avènement des ordinateurs. Son travail, bien que peu reconnu à l'époque, a jeté des bases pour des développements futurs.
L'expérience Georgetown-IBM, en revanche, a marqué un tournant dans l'histoire de la traduction automatique en démontrant publiquement le potentiel des ordinateurs pour cette tâche, attirant ainsi l'attention et les ressources nécessaires pour des recherches ultérieures.

Gemini

Caractéristique	Federico Pucci (Années 1920-1940)	Expérience Georgetown-IBM (1954)
Période	Pré-informatique / début de l'ère électromécanique	Début de l'ère des ordinateurs numériques (mainframe)
Nature du projet	Conception théorique, brevets, publication de livres	Démonstration publique d'un système fonctionnel (sur ordinateur)
Portée	Vaste vision d'une "machine à traduire" polyvalente	Démonstration ciblée Russe-Anglais, vocabulaire et règles limitées
Technologie	Machines mécaniques, électriques, photoélectriques (conceptuel)	Ordinateur IBM 701 (réalisation concrète, bien que rudimentaire)
Langues	Vise une communication "entre européens" (généraliste)	Russe vers Anglais (contexte géopolitique de la Guerre Froide)
Impact immédiat	Très limité, quasi-oublié pendant des décennies	Énorme, déclencheur de financements et d'une vague d'optimisme
Contribution	Précurseur conceptuel de la TA basée sur des règles	Première démonstration publique influente et catalyseur de la recherche

Federico Pucci : le visionnaire oublié (Années 1920-1940)

Federico Pucci est un pionnier italien longtemps resté dans l'ombre, dont les travaux ont précédé de plusieurs décennies les développements américains et russes en traduction automatique.

Contexte historique : Pucci développe ses idées dès la fin des années 1920 et publie son ouvrage "Il traduttore meccanico" en 1931. C'est une période où l'informatique, telle que nous la connaissons, n'existe pas encore. Les concepts sont purement mécaniques, électro-mécaniques ou théoriques.
Approche :

Système basé sur des règles : Pucci a conceptualisé un système de traduction automatique fondé sur des règles linguistiques. Son approche impliquait de diviser le texte en unités de sens (morphèmes) et de les transposer dans la langue cible selon des règles prédéfinies, avec l'idée que le récepteur ajusterait l'ordre des mots.
Objectif de communication simplifiée : L'une de ses motivations principales était de permettre la communication entre des personnes ne connaissant que leur propre langue.
Théorique avant tout : Il n'a jamais construit de prototype fonctionnel de sa machine. Ses contributions sont restées au stade conceptuel et théorique, bien que détaillées.
Précocité : Son travail est antérieur aux brevets d'Artsrouni (France) et Trojanskij (Russie) de 1933, et de l'intuition de Warren Weaver de 1949.

Impact : L'impact initial de Pucci fut limité en raison de sa non-réalisation concrète et d'un manque de diffusion internationale de ses travaux. Sa reconnaissance est très récente, grâce à des efforts de recherche visant à réécrire l'histoire de la TA. Il est désormais vu comme un précurseur visionnaire.

L'expérience Georgetown-IBM : la démonstration fondatrice (7 Janvier 1954)

L'expérience Georgetown-IBM est souvent citée comme le point de départ public et médiatisé de la traduction automatique moderne.

Contexte historique : Elle a lieu en 1954, après la Seconde Guerre mondiale et au début de la Guerre Froide. Il y a un fort intérêt politique et militaire pour la traduction rapide de documents russes en anglais. Les premiers ordinateurs numériques programmables commencent à émerger (comme l'IBM 701 utilisé).
Approche :

Système basé sur des règles (avec dictionnaire) : Le système était conçu pour traduire automatiquement plus de soixante phrases du russe vers l'anglais. Il utilisait un vocabulaire limité (environ 250 mots-racines et des désinences) et seulement six règles grammaticales.
Approche lexicographique : Le système était principalement basé sur un dictionnaire où chaque mot russe était associé à des traductions anglaises possibles et à des règles de réorganisation ou d'omission.
Utilisation d'un ordinateur réel : Contrairement à Pucci, l'expérience a utilisé l'ordinateur mainframe IBM 701, montrant une faisabilité technique, même à petite échelle.
Domaine spécifique : Les phrases traduites provenaient principalement du domaine de la chimie organique et de sujets généraux limités.

Impact : L'expérience Georgetown-IBM eut un impact médiatique et institutionnel colossal.

Elle a généré un optimisme démesuré quant à la résolution rapide du problème de la traduction automatique ("trois à cinq ans" selon les prévisions de l'époque).
Elle a débloqué des financements massifs pour la recherche en traduction automatique et en linguistique computationnelle, principalement aux États-Unis.
Bien que très limitée en scope et utilisant des "règles dures" souvent adaptées aux phrases de démonstration, elle a prouvé la faisabilité conceptuelle et technique de la TA par ordinateur.

Conclusion :

En substance, Pucci a eu la vision remarquable et détaillée d'une machine à traduire bien avant que la technologie ne puisse la concrétiser. Il est le théoricien inaugural.
L'expérience Georgetown-IBM, quant à elle, a été la première réalisation concrète et médiatisée de cette vision, même si elle était très rudimentaire. Elle a prouvé que la traduction automatique n'était pas seulement une idée folle, mais une possibilité tangible grâce aux ordinateurs, ouvrant ainsi la voie à des décennies de recherche et de développement, pour le meilleur et pour le pire.
L'histoire de la traduction automatique est donc celle de pionniers visionnaires comme Pucci, suivie par des démonstrations marquantes comme celle de Georgetown-IBM qui ont su capter l'attention et les ressources nécessaires pour transformer ces rêves en réalité, étape par étape.

Claude

L'approche de Federico Pucci (1931-1949)

Innovation conceptuelle précoce :

Pucci développa le concept d'une machine de traduction automatique dès 1931, soit plus de 20 ans avant Georgetown-IBM
Son invention fut présentée comme une machine électrique capable de traduire "de n'importe quelle langue vers n'importe quelle autre"
Il s'agissait d'une approche purement mécanique/électrique, sans ordinateur

Objectif universel :

L'ambition de Pucci était plus large : permettre la communication entre personnes "ne connaissant que leur propre langue"
Approche universelle dès le départ (toutes langues vers toutes langues)

L'expérience Georgetown-IBM (7 janvier 1954)

Première démonstration informatique : L'expérience Georgetown-IBM était une démonstration influente de traduction automatique, réalisée le 7 janvier 1954, développée conjointement par l'Université Georgetown et IBM, impliquant la traduction complètement automatique de plus de soixante phrases russes en anglais.

Caractéristiques techniques :

Bien qu'il s'agisse d'une expérience à petite échelle avec seulement 250 mots et six règles de "grammaire", elle utilisait un véritable ordinateur IBM
Focalisée spécifiquement sur la paire russe-anglais
Les déclarations portaient sur la politique, le droit, les mathématiques, la chimie, la métallurgie, les communications et les affaires militaires.

Différences fondamentales

Innovation vs. Réalisation :

Pucci : visionnaire conceptuel avec une approche mécanique/électrique
Georgetown-IBM : première implémentation informatique réussie

Portée :

Pucci : ambition universelle multilingue
Georgetown-IBM : démonstration ciblée d'une paire linguistique

Impact historique :

Pucci : largement oublié malgré sa priorité temporelle
Georgetown-IBM : causa un grand intérêt public et beaucoup de controverses, devenant le point de référence historique officiel

Technologies :

Pucci : machines électromécaniques des années 1930-1940
Georgetown-IBM : premiers ordinateurs IBM des années 1950

L'ironie historique est frappante : Pucci anticipa de deux décennies les concepts que Georgetown-IBM matérialisa, mais seule la seconde resta dans les mémoires comme le véritable début de la traduction automatique informatisée.

D'où la nécessité de réécrire l'histoire de la traduction automatique, ajouterais-je...

Grok

Note détaillée :

Federico Pucci et l'expérience Georgetown-IBM du 7 janvier 1954 représentent deux moments significatifs, mais distincts, dans l'histoire de la traduction automatique. Cette note vise à comparer leurs innovations et leur impact, en s'appuyant sur des recherches récentes et des sources historiques, tout en explorant les détails de leurs contributions respectives.

Contexte historique et innovations de Federico Pucci

Federico Pucci est aujourd'hui reconnu comme un pionnier méconnu de la traduction automatique, avec des travaux débutant dès décembre 1929, lorsqu'il a présenté son étude sur le "traducteur mécanique" à Salerne, en Italie. Sa méthode innovante consistait à diviser le texte en morphèmes (unités de sens minimales), à les transposer dans la langue cible, et à permettre au destinataire de réorganiser les mots dans sa langue maternelle. Pucci utilisait également des idéogrammes, des symboles universels basés sur l'espéranto, pour représenter des concepts de base et dérivés, anticipant des idées comme la simplification des langues et les traductions "suffisamment bonnes" pour une communication efficace.

Son travail a été exposé à plusieurs reprises lors d'expositions nationales et internationales, recevant une reconnaissance sous forme de médailles. Voici un tableau récapitulatif de ses participations et récompenses :

Année	Événement	Récompense
1930	Exposition Nationale de Bolzano	Médaille d'argent
1930	Foire de Cuneo	Médaille d'argent
1935	Concours International d'Inventions, Paris	Médaille d'argent
1950	Concours d'Inventions de Liège	Médaille d'argent
1934	Foire du Levant, Bari	Participation
1936	Leipzig	Participation
1949	Foire de Paris	Participation

Pucci a également publié dix livres entre 1931 et 1960, détaillant ses idées sur les machines à traduire. Parmi eux, on trouve :

1931 : Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra europei conoscendo ciascuno solo la propria lingua: Parte I
1949 : Serie delle grammatiche dinamiche, pratiche, ragionate, storico-comparate: Parte I. Per coloro che in pochi giorni desiderano acquistare una conoscenza elementare della lingua straniera. [fasc.] I. Inglese
1949 (français) : Le traducteur dynamo-mécanique: L'invention pour traduire les langues de l'occident sans les connaitre presque sans dictionnaire. Op. I: anglais-francais
1949 : Il traduttore dinamo-meccanico: Serie A. L'invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle lingue dell'Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario... [fasc.] 1. francese - italiano
1949 : Il traduttore dinamo-meccanico: Serie A. L'invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle lingue dell'Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario... [fasc.] 2. Inglese - italiano
1950 : Grammatica dinamica della Lingua tedesca: (linee fondamentali)
1950 : Il traduttore dinamo-meccanico: Tipo libro macchina. Serie a. L'invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle langues dell'Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario. [fasc.] 1. Italiano-Inglese
1952 : Il traduttore dinamo-meccanico: Serie B. L'invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle langues dell'Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario... [fasc.] 1. Italiano - Francese
1958 : Vocabolario mobile italiano - francese: (parte Traduttore Meccanico)
1960 : Il traduttore dinamo-meccanico: Serie A. L'invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle langues dell'Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario... Tedesco – Italiano

Malgré ces efforts, son travail est resté conceptuel et n'a pas abouti à une machine fonctionnelle de son vivant. Son rôle a été redécouvert récemment, notamment grâce à des recherches menées en collaboration avec sa petite-fille, Oriana de Majo, et documentées dans des blogs comme Translation 2.0 et Adscriptor. Ces sources, datant de 2017 à 2019, soulignent que Pucci est le premier précurseur de la traduction automatique, antérieur à d'autres pionniers comme Georges Artsrouni et Petr Petrov-Smirnov Troyanskij, dont les brevets datent de 1933.

Détails de l'expérience Georgetown-IBM

L'expérience Georgetown-IBM, menée le 7 janvier 1954, est souvent citée comme la première démonstration publique de traduction automatique. Organisée par IBM et l'université de Georgetown, avec le soutien de la CIA et du département d'État américain, elle visait à traduire des phrases russes en anglais en temps réel. Un ordinateur IBM 701, programmé avec un vocabulaire de 250 mots et 6 règles grammaticales, a traduit 60 phrases, démontrant la faisabilité de la traduction automatique à l'aide de la technologie informatique.

Cet événement a été largement médiatisé et a marqué un tournant dans le domaine, stimulant des recherches ultérieures. Cependant, le système était limité, ne couvrant qu'un vocabulaire restreint et des phrases simples, et n'était pas conçu pour des traductions complexes. Malgré ces limitations, il est considéré comme le point de départ de la traduction automatique moderne, avec un impact immédiat sur la recherche et le développement technologique.

Comparaison détaillée :

Chronologie et antériorité

La principale différence réside dans la chronologie : Pucci a commencé ses travaux en 1929, soit plus de deux décennies avant l'expérience Georgetown-IBM en 1954. Cela fait de Pucci un précurseur bien antérieur, mais son travail n'a pas eu d'impact immédiat, restant dans l'ombre jusqu'à des recherches récentes. Georgetown-IBM, en revanche, a bénéficié d'une reconnaissance immédiate grâce à sa démonstration publique et à son contexte géopolitique, notamment pendant la Guerre froide, où la traduction automatique était vue comme un outil stratégique.

Approche technique

Les approches diffèrent également. Pucci proposait une méthode mécanique, basée sur des morphèmes et des idéogrammes, visant une traduction universelle entre les langues européennes, avec une vision de machines portables et peu coûteuses. Georgetown-IBM, en revanche, utilisait un ordinateur, marquant le début de l'utilisation de la technologie informatique pour la traduction, avec une approche basée sur des règles grammaticales et un vocabulaire limité.

Impact et reconnaissance

L'impact de Georgetown-IBM a été immédiat, lançant des recherches approfondies et établissant un jalon historique dans la traduction automatique. Pucci, bien que visionnaire, a vu son travail largement ignoré de son vivant. Des appels récents, notamment dans des publications comme Translation 2.0 (2019), suggèrent que son rôle devrait être davantage reconnu, avec des propositions pour que des universités ou des acteurs majeurs comme Google développent des prototypes basés sur ses idées. Cependant, à ce jour, aucune mise en œuvre pratique n'a été réalisée à partir de ses concepts.

Controverses et legacy

Une controverse subsiste autour de la reconnaissance historique : pourquoi Pucci a-t-il été oublié alors que Georgetown-IBM est célébré ? Les recherches récentes, notamment celles menées en 2018 et 2019, tentent de corriger cette omission, soulignant que Pucci a anticipé des concepts clés, comme la simplification linguistique, qui sont devenus centraux dans les systèmes modernes de traduction automatique, notamment avec l'émergence de la traduction neuronale.

Conclusion

En somme, Federico Pucci a posé les bases conceptuelles de la traduction automatique bien avant l'expérience Georgetown-IBM, mais son impact a été retardé par le manque de reconnaissance. Georgetown-IBM, bien que plus tardive, a marqué un moment charnière en démontrant la faisabilité d'une traduction automatique fonctionnelle, avec un effet immédiat sur la recherche. Les deux contributions sont importantes : Pucci pour sa vision pionnière et Georgetown-IBM pour son rôle dans le lancement de la traduction automatique moderne. Les efforts actuels pour redécouvrir Pucci soulignent l'importance de reconnaître les précurseurs oubliés dans l'histoire technologique.

Il faudra que je rédige un jour un billet entier pour raconter tout ce que cela m'inspire, et il y aura beaucoup à dire...

Translational Supremacy

2025-07-12T08:38:00.000-07:00

This post is not a translation of mine original into French, in which I define what translational supremacy is - as I see it -, but a more in-depth reflection on what this means, on what this does not mean, and what the consequences might be.

Translational supremacy is an AI's ability to perform "good enough" translations so quickly that no human translator, or even less group of translators — working with any traditional system — can match it within a reasonable timeframe.

For sure translational supremacy represents a significant shift in the field, offering both opportunities and challenges for translation in general and for translators in particular.

The concept of “translational supremacy” refers to a threshold moment — when artificial intelligence (AI) systems like DeepL or GPT-based translators become so fast and efficient at producing usable (“good enough”) translations that no human or human team, no matter how skilled, can realistically match their speed and volume using traditional methods.

In practical terms:

AI can translate millions of words in seconds, whereas a human takes years.
The output is often acceptable for general comprehension, internal use, or public content with low risk.
It mirrors the concept of “quantum supremacy,” where a quantum machine achieves a computation that no classical system can feasibly replicate and reaches a point where comparison is such an asymmetry of scale and speed that it is no longer meaningful.

But it does not mean that AI always produces better or more accurate translations than humans, and even less does it mean that human translators are obsolete, or that machine translation is autonomous, especially when AI is grappling with nuance, cultural context, idioms, emotion, tone, and domain-specific knowledge.

In short, translational supremacy exists! So what are the consequences for translation in general?

Speed and cost expectations are being reset
Clients expect instantaneous delivery
Budgets are shrinking as "raw MT + light review" becomes the norm
Commoditization of translation
Translation becomes a logistical function, not a craft
The perceived value of nuance declines in favor of scalability
Massive expansion of translatable content, in volumes that were previously unthinkable

It's said that all of this isn’t about replacing humans — but about redefining the purpose of translation. In all cases, this new professional framework has far-reaching consequences for translators in particular:

Shift from creator to reviewer
Translators become post-editors of AI output, and even of a first automatic post-editing (!)
This work is often less paid, less respected, and more fatiguing.
Erosion of professional status
With machines doing the “first draft” and the “first editing,” clients may undervalue the remaining human contribution
Rise of hybrid roles
Translators are increasingly expected to be linguistic QA experts, localization engineers, or AI supervisors: soft skills (prompting, editing, evaluation) become more crucial than source-language mastery alone

To conclude, if the goal is pure speed and scalability, AI already wins. But if the goal is meaning or precision, humans remain essential — not because they’re faster, but because they understand what’s worth saying and how it’s said.

Probably translators may need to rebrand as consultants, not only as “language service providers”, the important thing is that they don't let the AI define their worth unless they passively let it take over their role without adapting.

AI can handle repetitive, low-context translations, it’s fast, cheap, and good enough for basic needs. But it often misses nuance, cultural depth, or specialized expertise, like legal, medical, or literary translation, where human judgment shines. The survival is through specialization.

The choice is ours: let AI commoditize our skills, or use it to amplify our expertise and carve out a premium space where human insight is irreplaceable. Not a binary opposition, but a division of labor: machines scale language, humans shape it.

P.S. I just read this old poll: Do you think DeepL is something for human translators to worry about?, and I'm quite surprised by the responses: 8 years ago, out of nearly 1,000 people, just over 80 thought that DeepL was something to worry about :

But now, in light of DeepL's prowess (translating the 59 million words of the Oxford English Dictionary in only two seconds!!), it's becoming difficult, if not impossible, to ignore that this is a reality that threatens the very existence of all freelancers in our field. Moreover, in the medium term, the competition will no longer be between freelancers and LSPs, but between freelancers, LSPs and AI-based MT systems or other AI fiction translation services (maybe this is good news for freelancers)...

I've been trying to figure out how to poll the profession on that matter, here is the result:

10 Poll Ideas for Translation & Localization Industry

Poll 1

Question: With AI translation achieving "supremacy" in speed and volume, what will be the primary value proposition for human translators in 2025?

Option 1: Cultural nuance and context understanding Option 2: Creative adaptation and transcreation Option 3: Quality assurance and post-editing expertise

Poll 2

Question: As AI and neural machine translation becomes more sophisticated, which skill should translation professionals prioritize developing?

Option 1: AI prompt engineering and optimization Option 2: Specialized domain expertise (legal, medical, technical) Option 3: Project management and client relationship skills

Poll 3

Question: What's the biggest threat to translation quality in the age of generative AI?

Option 1: Over-reliance on AI without human oversight Option 2: Clients expecting AI-speed delivery with human-quality results Option 3: Loss of linguistic diversity due to AI training bias

Poll 4

Question: For localization projects, which factor will become most critical as markets become increasingly globalized?

Option 1: Real-time adaptation to cultural trends Option 2: Hyper-personalization for micro-markets Option 3: Regulatory compliance across jurisdictions

Poll 5

Question: In your experience, what's the most effective way to price translation services in the AI era?

Option 1: Value-based pricing focused on outcomes Option 2: Hybrid model combining AI efficiency with human expertise Option 3: Traditional per-word pricing with AI discount adjustments

Poll 6

Question: Which technology will have the greatest impact on the translation industry in the next 3 years?

Option 1: Multimodal AI (text, audio, video integration) Option 2: Real-time neural translation with context memory Option 3: Blockchain-based translation verification systems

Poll 7

Question: As a translation professional, what's your biggest concern about AI integration in your workflow?

Option 1: Job displacement and reduced human involvement Option 2: Quality degradation due to speed pressure Option 3: Ethical implications of AI-generated content

Poll 8

Question: For complex localization projects, which approach delivers the best results?

Option 1: AI-first with human post-editing Option 2: Human-first with AI assistance Option 3: Collaborative human-AI real-time translation

Poll 9

Question: What's the most undervalued service in the translation industry that clients should invest more in?

Option 1: Terminology management and consistency Option 2: Cultural consulting and market research Option 3: Ongoing localization maintenance and updates

Poll 10

Question: Looking at the future of freelance translation, which business model will be most sustainable?

Option 1: Specialization in AI-resistant niches (poetry, legal, creative) Option 2: Evolution into AI trainer/supervisor roles Option 3: Expansion into broader language services (consulting, training, auditing)

If you wish, you can comment by letting me know which survey speaks to you the most and the answers you prefer. :)

L'IA supervisée par l'humain : le marketing trompeur des LSP

2025-07-11T01:01:00.000-07:00

P.S. See my post in English

Hier matin j'ai reçu une communication d'un grand groupe de traduction, et je ne décolère pas depuis ! En gros, le message est le suivant :

Dorénavant ton travail ne sera plus payé qu'à 30% (voire moins...), quand bien même tu resteras responsable à 100% de la qualité du produit final, car ton expertise reste essentielle pour garantir le maintien du haut niveau qualitatif de nos standards linguistiques...

Bien. Tout est mensonger dans ce message ! Je vais vous expliquer pourquoi. Tout d'abord il y a le discours marketing global des LSP (ces fournisseurs de services linguistiques de faible qualité), censé séduire les clients. Tout le monde il est beau, tout le monde il est gentil. De vulgaires opérations de communication, qui produisent un écart grandissant entre discours et réalité.

De nos jours, la grande mode c'est de mettre en avant le binôme "IA + humain" :

une qualité garantie par des experts humains,
une responsabilité maîtrisée dans l’usage de l’IA,
une vision éthique du progrès technologique.

Or dans les faits, les LSP sont les Thénardier de la traduction : l’IA n'est utilisée que comme un levier de productivité pour imposer des raccourcissements de délais souvent injustifiés et une baisse considérable tout aussi injustifiée des tarifs versés aux traducteurs, relecteurs ou post-éditeurs. Je ne connais pas le côté "chefs de projets", mais j'imagine qu'ils sont logés à la même enseigne.

Désormais, le véritable modèle n'est plus "IA + traducteur expert", mais "IA seule + humain exploité et sous-payé". J'ignore ce que ces groupes vendent à leurs clients, mais je doute qu'ils leur présentent les choses sous ce dernier angle...

Non, le vrai moteur c'est la maximisation des marges. Car derrière ce modèle hybride affiché se cache des actions moins honorables :

réduire les coûts de production en internalisant les tâches à bas coût (post-édition rapide),
accroître les marges sur les missions vendues au client final aux prix "classiques",
exercer une pression à la baisse sur les traducteurs, via des tarifs "IA-powered" imposés, ainsi que sur les délais de livraison.

En réalité, le produit IA nous est vendu avec un vice caché. Voire plusieurs… Et par définition, un vice caché est un défaut grave, non visible, existant avant la vente, qui compromet l’usage d’un bien ! Il peut même entraîner des conséquences pénales lorsqu'il est établi qu'il dépend de la mauvaise foi du vendeur, ou pire : d'une fraude, une tromperie, une escroquerie…

Tout cela n'a plus rien à voir avec un progrès technologique au service de l’humain, qui devrait être l'objectif d'un LSP responsable, mais plutôt avec un transfert de profit en amont, au détriment des tâcherons sur le terrain.

Cette forme d'exploitation est très problématique (comme toutes les formes d'exploitation, du reste), en termes d'éthique (la promesse marketing sert de façade à une dévalorisation systématique du travail humain), de qualité (ce recours "abusif" à l’IA avec des relecteurs mal payés et sous pression détruit la qualité linguistique et culturelle des livrables, tout en nuisant profondément à la formation des traducteurs sur le long terme), de transparence vis-à-vis du client final (rarement informé du contexte professionnel de celles et ceux qui produisent réellement ce qu’il achète), ou encore d'économie du métier (en tirant constamment les conditions de travail vers le bas, en fragilisant, ou mieux, en précarisant les indépendants et en standardisant la médiocrité).

Mais il y a un autre aspect lié à la responsabilité à 100% : ce sont les conséquences légales, civiles ou pénales que cela peut entraîner en cas de problèmes ! Normalement, la rémunération devrait correspondre au niveau de risque et de responsabilité : responsable à 100% = tarif plein. Car en droit du travail ou dans une logique contractuelle, plus on est exposé à un risque juridique, plus la rémunération, les garanties ou les assurances doivent être à la hauteur.

Être payé 30 % pour assumer 100 % de la responsabilité, c’est une externalisation abusive du risque, un déséquilibre dû à un rapport de force défavorable pour l'indépendant, et favorable (voire très) pour le grand groupe. De fait, le droit ne protège pas très bien les indépendants ni les sous-traitants, dont certains acceptent un tel compromis par nécessité (ce qui peut rendre la chose « compréhensible », mais en aucun cas « justifiable »), mais ce n'est ni économiquement rationnel, ni moralement défendable.

L'analogie avec certaines tâches ubérisées ou plateformisées, où le donneur d'ordre se défausse de toute responsabilité bien qu'il capte la majeure partie de la valeur, est particulièrement pertinente. Par ailleurs, aucune négociation n'est prévue : c'est comme ça, et pas autrement. Impossible même de limiter sa responsabilité proportionnellement au tarif arbitrairement imposé.

Ce déséquilibre évident soulève plusieurs enjeux :

au plan économique : la rémunération ne reflète ni la complexité du travail réalisé, ni les risques assumés, ce qui crée une situation où le traducteur est manifestement sous-payé par rapport à sa contribution réelle ;
au plan juridique : l’engagement contractuel tel qu’il est formulé pourrait entraîner une responsabilité illimitée, sans garantie de protection juridique ni aucune couverture d’assurance proportionnée ;
aux plans éthique et professionnel : cette forme d'externalisation des risques transfère la charge sur un intervenant moins protégé, sans lui offrir les moyens (techniques, juridiques ou financiers) d’en assumer les conséquences en cas d’incident...

Donc, pour parvenir à une cohérence souhaitable entre responsabilité et rémunération, il faudrait notamment prendre en compte :

une meilleure valorisation financière de la prestation,
une limitation claire de la responsabilité contractuelle,
et une prise en charge partagée du risque entre les parties, proportionnée aux rémunérations respectives.

Sans corriger cette asymétrie, la situation devient injuste, instable et potentiellement dangereuse, tant pour la personne concernée que pour l’organisation dans son ensemble.

Irrité par un tel abus de pouvoir, j'ai décidé de rédiger un courrier (légèrement énervé) en français, en anglais et en italien, que vous pourrez utiliser comme bon vous semble si vous vous trouvez dans la même situation.

Français

Machin Chouette Trucmuche,

Je tiens à vous signaler un déséquilibre patent et problématique entre le niveau de responsabilité exigé et le montant de la rémunération proposée. Je suis actuellement tenu de livrer un produit/service dont la qualité finale m’est entièrement imputée, avec une responsabilité pleine et entière sur les plans juridiques, civils et techniques. Cette responsabilité inclut, de fait, toutes les conséquences en cas de litige, défaut ou préjudice.

Or, la rémunération fixée ne représente qu’une fraction (environ 30 %, voire moins) de la valeur réelle de la prestation, ce qui est inacceptable au regard du niveau de risque transféré. Ce type d’accord revient à faire porter à un prestataire indépendant :

les charges techniques, opérationnelles et légales,
sans garantie de protection ni juste contrepartie financière.

Pour mémoire, un prestataire freelance n’est ni un sous-traitant de complaisance, ni un assureur de vos responsabilités structurelles. Un tel déséquilibre contractuel n’est ni juridiquement équilibré, ni éthiquement défendable.

Je vous demande donc expressément :

de réajuster le niveau de rémunération à la hauteur des responsabilités portées,
à défaut, de limiter contractuellement ma responsabilité aux seuls éléments effectivement maîtrisables dans mon périmètre,
de clarifier les clauses juridiques permettant d'encadrer les responsabilités partagées entre les parties.

Formule de "politesse"...

Anglais

Dear Tom, Dick and Harry,

I wish to formally raise a clear and problematic imbalance between the level of responsibility required and the compensation being offered. I am currently expected to deliver a product/service for which I am held fully accountable for the final quality, bearing full legal, civil, and technical responsibility. This includes, indeed, all consequences in the event of disputes, defects, or damages.

However, the compensation proposed represents only a fraction (approximately 30%, even less) of the actual value of the service delivered — which is unacceptable given the level of risk transferred. Such an arrangement effectively shifts onto an independent service provider:

the technical, operational, and legal burdens,
without any guarantees of protection or fair financial counterpart.

Let me remind you that a freelance provider is neither a convenient subcontractor, nor an insurer of your structural responsibilities. Such a contractual imbalance is neither legally balanced nor ethically defensible.

I therefore formally request that you:

adjust the compensation to match the level of responsibility assumed;
failing that, contractually limit my liability to only those elements that are effectively within my control;
clarify the legal clauses to properly define the responsibilities shared between parties.

Courtesy formula...

Italiano

Tizio, Caio, Sempronio,

Con la presente segnalo formalmente un squilibrio evidente e problematico tra il livello di responsabilità richiesto e il compenso offerto. Attualmente mi si richiede di fornire un prodotto/servizio la cui qualità finale è interamente sotto la mia responsabilità, assumendomi piena e incondizionata responsabilità legale, civile e tecnica. Ciò include, di fatto, tutte le conseguenze in caso di controversie, difetti o danni.

Il compenso proposto, però, rappresenta solo una frazione (circa il 30%, anche meno) del valore effettivo del servizio fornito, il che è inaccettabile dato il livello di rischio che mi viene trasferito. Un simile accordo scarica di fatto su un fornitore indipendente:

gli oneri tecnici, operativi e legali,
senza alcuna garanzia di protezione o di una controparte finanziaria equa.

Vi ricordo che un freelance non è né un subappaltatore di comodo, né un assicuratore delle vostre responsabilità strutturali. Un tale squilibrio contrattuale non è né giuridicamente equilibrato né eticamente difendibile.

Vi chiedo pertanto espressamente:

di adeguare il livello del risarcimento in modo commisurato alle responsabilità assunte;
in mancanza di ciò, che la mia responsabilità sia contrattualmente limitata ai soli elementi effettivamente sotto il mio controllo;
di chiarire le clausole legali che regolano le responsabilità condivise tra le parti.

Formula di cortesia

Pour conclure, je ne peux que me dire (en rêvant) qu'il suffirait qu'aucun traducteur n'accepte ce genre d'offre pour rapidement démasquer le "haut niveau qualitatif" absent des standards linguistiques de nos chers LSP, qui n'existe(nt) que grâce à notre travail (lorsqu'il est payé comme il se doit)...

P.S. My post in English:

Human-Supervised AI: The Deceptive Marketing of LSPs

Yesterday morning, I received a communication from a major LSP, and I’ve been fuming ever since! The gist of their message was this: from now on, your work will only be paid at 30% (or even less...), even though you will remain 100% responsible for the quality of the final product, as your expertise remains essential to maintaining the high linguistic standards we uphold...

Well, this message is riddled with deceit! Let me explain why. First, there’s the broader marketing rhetoric of Language Service Providers—these purveyors of often subpar linguistic services—designed to woo clients. It’s all “everyone’s wonderful, everyone’s great.” Pure PR fluff, creating a growing gap between their polished promises and grim reality.

Nowadays, the big trend is hyping the “AI + human” duo:

Quality guaranteed by human experts,
Responsible use of AI,
An ethical vision of technological progress.

But in practice, LSPs are the Thénardiers of the translation world: AI is merely a productivity lever to impose unjustified tighter deadlines and drastically reduced rates for translators, proofreaders, or post-editors. I don’t know about the project manager side, but I suspect they’re in the same boat.

The real model isn’t “AI + expert translator” anymore—it’s “AI alone + exploited, underpaid human.” I don’t know what these LSPs are selling to their clients, but I doubt they’re framing it this way...

No, the true driver is profit maximization. Behind this so-called hybrid model lie less honorable practices:

Cutting production costs by internalizing low-cost tasks (like quick post-editing),
Increasing margins on projects sold to clients at “standard” rates,
Pressuring translators with “AI-powered” rates and shorter deadlines.

In reality, the AI product is sold with hidden flaws—multiple ones, even. By definition, a hidden flaw is a serious, non-visible defect that exists before the sale and compromises the product’s use. It can even lead to legal consequences if it stems from the provider’s bad faith, or worse, fraud, deception, or scams...

This has nothing to do with technological progress serving humanity, which should be the goal of a responsible LSP. Instead, it’s about siphoning profits upstream at the expense of the workers on the ground.

This form of exploitation is deeply problematic (like all exploitation, for that matter) in terms of:

Ethics: the marketing promise masks a systematic devaluation of human work.
Quality: the “abusive” reliance on AI, paired with underpaid, pressured proofreaders, destroys the linguistic and cultural quality of deliverables while harming long-term translator training.
Transparency: clients are rarely informed about the professional context of those producing what they purchase.
Industry economics: constantly driving down working conditions, precarizing freelancers, and standardizing mediocrity.

But there’s another critical issue tied to 100% responsibility: the legal, civil, or even penal consequences it can entail! Normally, compensation should reflect the level of risk and responsibility: 100% responsibility = full pay. In labor law or contractual logic, the higher the legal exposure, the higher the compensation, guarantees, or insurance coverage should be.

Being paid 30% while bearing 100% of the responsibility is an abusive externalization of risk, a clear imbalance due to the unfavorable power dynamic for freelancers and the (very) favorable one for large LSP. In practice, legal protections for freelancers and subcontractors are weak. Some accept such terms out of necessity (which may be “understandable” but never “justifiable”), but this is neither economically rational nor morally defensible.

The analogy with certain “uberized” or platform-based tasks—where the platform offloads all responsibility while capturing most of the value—can be applied here. Moreover, there’s no room for negotiation: it’s take it or leave it. It’s even impossible to limit one’s responsibility proportional to the arbitrarily imposed rate.

This obvious imbalance raises several issues:

Economically: the pay does not reflect the complexity of the work or the risks assumed, leaving translators undercompensated for their actual contribution.
Legally: the contractual terms could lead to unlimited liability without adequate legal protection or insurance coverage.
Ethically and Professionally: this risk externalization places the burden on a less-protected party without providing the means (technical, legal, or financial) to handle potential consequences.

To achieve a fair balance between responsibility and compensation, the following should be considered:

Better financial valuation of the service,
Clear limitation of contractual liability,
Shared risk proportional to the respective compensation of the parties.

Without addressing this asymmetry, the situation becomes unjust, unstable, and potentially dangerous for both the individual and the organization as a whole.

JML

Suprématie traductionnelle !!!

2025-07-06T03:50:00.000-07:00

Moi, j'ai été remplacé par une machine avec toute l'équipe de mecs qu'on était.
Ah, une machine super ! Elle fait tout le travail à notre place !
Elle le fait aussi bien que nous... sinon mieux.
Et puis, alors, la machine, ça a pas besoin de salaire,
ça a pas besoin de repos, ça a pas besoin de vacances, c'est jamais malade !
Et le pire, ça a même pas besoin de travail !

Coluche, Le Chômeur (1986)

[Mise à jour - 7 juillet 2025]

Pour écrire ce billet, je me suis basé sur la source suivante (Grok) :

• Now, for the OED, with 59 million words, translating it in 39 seconds means a rate of 59,000,000 words / 39 seconds ≈ 1,512,820 words per second.

• With the new system, 59,000,000 words / 2 seconds = 29,500,000 words per second, which is about 19.5 times faster (29,500,000 / 1,512,820 ≈ 19.5).

Or en essayant de recouper cette info aujourd'hui, je n'en trouve trace nulle part ! Suis-je la victime d'une hallucination ?

Apparemment non ! D'une part, le communiqué officiel de DeepL semble correspondre. De l'autre j'ai réussi à reconstituer le calcul : l'OED compte 600 000 entrées, avec une moyenne de 100 mots par entrée. Chose confirmée par ce document :

Depuis quelques mois le texte entier du dictionnaire, quelques 60 millions de mots, est disponible aux chercheurs (dans toutes les disciplines) à Waterloo. En février 1988 le libre accès en ligne directe au dictionnaire électronique fut offert aussi aux chercheurs dans les universités voisines de l’Ontario.

Donc s'il comptait déjà 60 millions de mots en 1988, je doute fort qu'il en ait moins 37 ans plus tard...

Savez-vous ce qu'est la suprématie quantique ? En termes simples :

On parle de suprématie quantique lorsqu’un ordinateur quantique parvient à effectuer un calcul qu’aucun superordinateur classique ne pourrait réaliser dans un délai raisonnable, quel que soit l’algorithme utilisé.

Dans le cadre des nombreux billets que j'écris actuellement sur l'intelligence artificielle et l'informatique quantique, j'ai été amené à m'intéresser au binôme Nvidia-Deepl, article sous-titré :

Comment traduire 60 millions de mots en 2 secondes chrono !?

C'est expliqué dans le billet...

J'y précise également « en quarante ans de métier, à la louche, j'ai traduit environ 20 millions de mots... », d'où la disproportion vertigineuse entre ces deux "valeurs", qui témoigne de la rupture d'échelle que l'IA introduit dans des domaines jusqu'alors apanage exclusif de l'expertise humaine.

Intrigué par le rapport entre les deux (et par ses conséquences...), j'ai interpelé un ami matheux sur LinkedIn en lui posant la question suivante : « J'ai traduit 20 millions de mots en 40 ans. DeepL traduit 60 millions de mots en 2 secondes. Sachant qu'il m'aurait fallu 120 ans pour traduire ces 60 millions de mots, combien de fois DeepL est plus rapide que moi ? ».

Ce à quoi Vincent m'a répondu par un bémol : « Faudrait mettre non pas 40 ans en secondes (40 * 32,5 millions) mais le temps effectif de travail sur 40 ans. »

Donc, première question : dans le rapport avec DeepL, dois-je calculer les 40 ans dans leur totalité, ou uniquement le temps effectif passé à traduire (disons 240 jours ouvrés/an à 8h/jour) ? La réponse est loin d'être évidente. J'imagine que les deux options s'affrontent, en jugeant la comparaison en temps absolu moins rigoureuse, et celle en temps de travail effectif plus honnête. Mais est-ce qu'elle est plus pertinente pour autant ? J'en doute !

Car un calcul fondé uniquement sur le temps de travail effectif donne l’illusion que j'aurais pu aller plus vite, comme si le reste de ma vie humaine (repos, distractions, maladies, projets parallèles, relations vie professionnelle / vie personnelle, familiale ou sociale, etc.) était un temps « non productif ». Or ce n’est pas du tout du temps perdu, mais mon temps d’existence, qui fait partie intégrante de mon métier.

Par conséquent, pour moi, il m'a bien fallu 40 ans pour traduire ces 20 millions de mots (puisque c’est le rythme que m'a permis ma "vie humaine"), et les 40 ans doivent être comptés dans leur intégralité, soit 1262304000 secondes [14610 jours (10 années bissextiles) x 86 400 secondes].

Pour les partisans de la seconde option, nous avons 40 ans x 240 jours ouvrés x 8h x 3600 secondes, soit 276480000 secondes.

En termes absolus, le calcul est cruel : DeepL va 1,89 milliard de fois plus vite que moi !

Mais moi, je suis un humain. Je ne travaille pas 24/7/365. J'ai aussi une vie. Traduire, ce n’est pas vivre, juste une partie. Le tout, c’est comprendre, ressentir, choisir, douter parfois. Mais aussi dormir, marcher, aimer, tomber malade, discuter, apprendre, rater, recommencer. DeepL ne dort pas. Mais DeepL ne comprend pas non plus. Je ne vais pas aussi vite, certes, mais je vais plus loin...

Cela dit, même en termes relatifs :

20 millions de mots traduits en 276480000 secondes donne un rapport de 0,07234
DeepL traduit 30 millions de mots à la seconde
Le rapport est donc de 30000000 sur 0,07234 = 414708322

DeepL va de toute façon 414 millions de fois plus vite que moi !

Ce qui reste tout à fait honorable...

À bien y penser, je me dis que la question est mal posée : on ne peut pas comparer ce qui n'est pas comparable ! Par conséquent, on ne peut pas comparer l'humain et la machine. Voir la fulgurance de Coluche en exergue.

Donc, deuxième et dernière question : combien de mots traduirait DeepL en 40 ans, sans avoir besoin de manger, de dormir, de salaire, de congés, de vacances et ni même de travail !?

--> 30000000 mots x 1262304000 secondes = 37 869 120 000 000 000 mots !

Réponse : à mon rythme actuel, il me faudrait juste ... 75 738 240 000 d’années pour traduire l'équivalent 😎

Je crois que parler de suprématie n’est pas exagéré !

Pour résumer, savez-vous ce qu'est la suprématie traductionnelle ? En termes simples :

On parle de suprématie traductionnelle lorsqu’une IA parvient à effectuer si rapidement une traduction "good enough" qu’aucun traducteur humain ne pourrait réaliser la même dans un délai raisonnable, quel que soit le système traditionnel qu'il utiliserait.

À chacun(e) d'en tirer les conclusions qui s'imposent...

L'industrialisation du good enough

2025-07-01T09:02:00.000-07:00

[Mise à jour - 10 juillet 2025] J'ai reçu ce matin un message d'un grand groupe de traduction (LSP), adressé à l'ensemble des collaborateurs, pour nous prévenir qu'ils avaient adopté la post-édition automatique... Fort bien. Mais vu qu'ils ne sont pas encore sûrs et certains de la qualité finale, ils nous demandent de devenir des post-éditeurs de leur post-édition automatisée !!!

Déjà qu'en tant que post-éditeurs, nous n'étions plus vraiment des traducteurs, alors post-éditeurs de post-éditions, c'est la nullité au carré... Pour autant, dans leur grande largesse, les LSP responsables nous paieront 30% pour la tâche, sans passer sous silence que de toute façon nous restons en charge à 100% de la qualité du "produit" final !

Autrement dit, du foutage de gueule dans les grandes largeurs...

Initiée avec la traduction automatique, perfectionnée avec l'IA, l'industrialisation du good enough représente désormais 95% d'une traduction, la portion congrue (part à peine suffisante pour assurer la subsistance...) des 5% restants étant gentiment réservée à la finition humaine. Pour l'instant ! [je ne m'imaginais vraiment pas que ces 5% allaient se réduire à peau de chagrin seulement 10 jours après avoir publié ce billet !]

Selon moi, le premier a avoir anticipé la notion de "good enough" (quand bien même elle n'était pas encore nommée) fut Federico Pucci dans « Le traducteur mécanique et la méthode pour correspondre entre européens, chacun en connaissant uniquement sa propre langue », présenté à Salerne en 1929 et publié en 1931.

Aujourd'hui, ce même concept appliqué à la traduction est le fruit d'une évolution profonde dans notre secteur où la priorité est donnée à la vitesse, à l’automatisation et au rendement, la quantité au détriment de la qualité finale, dès lors que le résultat est jugé acceptable (ou « suffisamment bon », good enough) pour l’usage visé.

À l'aune du fameux théorème de la quadrature du triangle, l'efficacité, la rapidité et l'optimisation des coûts prévalent de loin sur la perfection absolue, en se basant sur l'idée que, le plus souvent, une traduction fonctionnelle et utilisable est préférable à une traduction parfaite mais coûteuse en temps et en ressources.

Lorsque la traduction devient un binôme formé à 95% de traduction automatique boostée par l'IA et à 5% de finition humaine, dans le meilleur des cas, nous assistons clairement à un changement de paradigme : les clients ont définitivement choisi le compromis de l'efficience au moindre coût.

Terminé le fignolage, le temps n'est plus à l'intuition de Valery Larbaud, qui disait des traducteurs que (chacun de nous a) « près de soi, sur sa table ou son bureau, un jeu d'invisibles, d'intellectuelles balances aux plateaux d'argent, au fléau d'or, à l'arbre de platine, à l'aiguille de diamant, capables de marquer des écarts de fractions de milligrammes, capables de peser les impondérables », dans Sous l'invocation de Saint-Jérôme, où il traite de ce métier comme un « art », une image d'Épinal qui a eu cours mais ne sera plus jamais d'actualité.

Personnellement, j'ai embrassé la profession comme un artisanat, dont l'étymologie nous renvoie au mot latin "ars, artis", qui signifie "art" ou "savoir-faire". À l'origine, "artisan" et "artiste" étaient synonymes, désignant toute personne maîtrisant un art, qu'il fût manuel ou intellectuel.

Or maintenant la traduction a basculé irréversiblement de l'artisanat dans l'industrie, ce qui modifie la nature même du métier et entraîne un changement profond dans la manière dont la traduction est produite, perçue, valorisée et utilisée.

Les principales conséquences sont les suivantes :

1. Standardisation et massification : plus qu’un travail de création, la traduction devient une chaîne d’assemblage

Processus industrialisés : segmentation, mémoire de traduction, post-édition, QA automatisée, KPI
Chaînes de production multilingues intégrées à d'autres services (marketing, localisation, etc.)
Outils dominants : TAO, TMS, moteurs NMT, API

2. Pression sur les délais et la productivité : la quantité prime sur la qualité, le plus souvent définie en termes de seuil d’acceptabilité (fit-for-purpose)

On attend des traductions rapides, en volume, souvent en temps réel
Le traducteur doit s’aligner sur des cadences industrielles et livrer du contenu à grande vitesse

3. Redéfinition de la valeur : le traducteur n'est plus un auteur ni un expert culturel, mais un simple opérateur de flux

Le prix du mot est souvent fixé comme une matière première, au kilo et par pourcentages fortement dégressifs
Moins de reconnaissance des compétences linguistiques fines, sauf dans les niches haut de gamme

4. L'automatisation et le rôle de l’IA déplacent le cœur du métier : de l’écriture à la relecture, voire à l’intégration dans un workflow d’IA

L’IA (notamment la traduction automatique neuronale) prend en charge la pré-traduction, voire la génération entière du texte traduit
Le rôle du traducteur glisse vers celui de post-éditeur, contrôleur qualité, voire annotateur de données (dont le rôle consiste à ajouter du sens aux données pour que les machines puissent les comprendre et apprendre à partir d’elles : il s'agit de préparer et d'enrichir les données brutes - textes, images, vidéos, sons, etc. - en y ajoutant des informations explicites et structurées, pour qu’elles puissent servir dans l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle)

5. Last but not least, perte de l’identité professionnelle traditionnelle : ce qui peut créer un désenchantement professionnel avec la perte de motivation qui va avec, voire pousser à un repositionnement stratégique (spécialisation, conseil, IA, qualité)

L’image du traducteur-auteur, médiateur culturel, artisan du sens, tend à disparaître hors des domaines premium (édition, diplomatie, juridique), la traduction industrialisée n'est plus qu'une brique logistique dans des flux multilingues d’information — indispensable, mais souvent invisible et sous pression économique, sauf quand la qualité devient un avantage stratégique différenciateur.

Personnellement, je ne suis pas fâché de bientôt partir à la retraite...

Intégrateurs de solutions et plateformes techno-linguistiques

2025-05-30T09:57:00.000-07:00

C'est très bizarre ! Je viens de traiter en long, en large et en travers la relation LSP / traducteurs / IA (j'ai publié juste hier mon plaidoyer pour sensibiliser les LSP à une utilisation responsable de l'IA), et je découvre aujourd'hui que l'industrie est aux grandes manœuvres pour redorer son blason, sous l'impulsion de Slator :

The NEW Language Industry

Dans sa lettre hebdomadaire, intitulée cette semaine « Rebranding an Industry », que l'on pourrait traduire par « Relancer une industrie par son rebranding », Slator dresse le constat suivant :

[W]e waved goodbye to LSPs and TMSs and welcomed LSIs and LTPs. After a couple of decades in use, the terms Language Service Provider and Translation Management System have become outdated. The industry has advanced so much in the past three years since the AI era began, that it is now in need of a major rebranding to reflect this progress. So, enter Language Solutions Integrators (LSIs) and Language Technology Platforms (LTPs).

J'adapte :

Nous faisons nos adieux aux Fournisseurs de services linguistiques (LSP / Language Service Providers) et aux Systèmes de gestion des traductions (TMS / Translation Management Systems) - en vigueur depuis environ deux décennies mais désormais dépassés, vu les progrès considérables du secteur au cours des trois dernières années, notamment depuis l’avènement de l’IA, et, par conséquent, l'exigence d'opérer un repositionnement majeur pour refléter ces avancées -, et souhaitons la bienvenue aux Intégrateurs de solutions linguistiques (LSI / Language Solutions Integrators) et aux Plateformes techno-linguistiques (LTP / Language Technology Platforms).

Tout rebranding qui se respecte commence par un changement de nom ! Exactement comme pour une marque : un nouveau nom pour une nouvelle identité. Car changer un nom évoquant une image vieillie est bien plus qu’une simple opération de rebranding : c’est un acte stratégique, symbolique, souvent nécessaire pour accompagner une transformation réelle, ou souhaitée, du secteur. L'important est de ne pas s'inspirer de Tomasi di Lampedusa (tout changer pour que rien ne change...), sans quoi cet « acte stratégique » ne serait qu'un miroir aux alouettes, une simple retouche cosmétique, sans pertinence ni cohérence par rapport aux problématiques à traiter en matière de responsabilité et de transparence contractuelle des intégrateurs de solutions linguistiques vis-à-vis :

À noter que les appellations « Intégrateurs de solutions linguistiques » et « Plateformes techno-linguistiques » ont été créées à l'occasion du rapport 2025 de Slator sur le marché de l'industrie linguistique, publié ce mois-ci.

Nous verrons bien si la greffe prend, et si, entre l'être et le paraître, ils finiront par faire les justes choix...

P.S. Il n'y a aujourd'hui sur Google aucun résultat pour « Intégrateurs de solutions linguistiques » :

et qu'un seul « concepteur-intégrateur de solutions linguistiques pour les grandes entreprises multinationales, les gouvernements et le grand public » : Reverso (qui n'est pas mentionné dans les exemples de LSI selon Slator : TransPerfect, LanguageWire, RWS, Lilt ou Boostlingo)...

En revanche, les quelques résultats en anglais sur « Language Solutions Integrators » font tous référence à Slator, à une exception près, Phrase, présent à la conférence, qui publie un communiqué de presse où il reprend le terme :

With the launch of Phrase Studio, ..., Phrase again reaffirms its platform approach and commitment to innovation, supporting both businesses and Language Solutions Integrators with core enterprise infrastructure.

À suivre !

Plaidoyer pour sensibiliser les LSP à une utilisation responsable de l'IA

2025-05-29T01:29:00.000-07:00

Dans le sillage de mon précédent billet sur les dangers encourus par notre profession, j'ai décidé de m'attaquer à la problématique du « grand remplacement » des traducteurs par l'IA, dans ce nouvel univers impitoyable (comme on disait à Dallas) où les acteurs dominants ne sont plus les meilleurs traducteurs, mais les meilleurs systèmes intelligents de traduction/production : donc si ce n'est pas encore le « grand remplacement », c'est a minima le « grand chamboulement »...

D'une manière générale, le « grand remplacement » concerne beaucoup de métiers, rendus obsolètes par la transformation massive du marché du travail due à l'IA, et les nombreuses peurs que cela suscite sont légitimes, parfois exagérées, certes, mais bien réelles. IBM, qui a également décidé de devenir une société AI-first, vient juste de supprimer 8000 emplois (soit env. 3% de ses effectifs) dans le cadre d'une restructuration, après avoir automatisé leurs fonctions grâce à l'IA. La nouvelle philosophie du big boss d'IBM, Arvind Krishna, est « ready-to-be-fired », tenez-vous prêts à être licenciés... À bon entendeur, salut !

Donc, pour en revenir aux traducteurs, le principal problème aujourd'hui est la conduite des LSP, qui recherchent essentiellement le coût minimal (survivre), alors qu'ils devraient tabler sur la valeur maximale (bâtir pour l'avenir), à savoir la valeur réelle du travail linguistique.

En se plaçant comme intermédiaires entre leurs clients et les traducteurs auxquels ils font appel, les LSP ont une triple responsabilité (notamment en termes de transparence contractuelle quant à l'utilisation de l'IA) : 1) vis-à-vis d'eux-mêmes et de leurs collaborateurs internes ; 2) vis-à-vis de leurs clients ; 3) vis-à-vis de leurs collaborateurs externes.

Convention d'usage : je continue d'employer le sigle anglais LSP (Language Service Providers) pour faire une distinction entre les grands groupes fournisseurs de services linguistiques (qui facturent auprès de milliers de clients des dizaines et des centaines de millions d'euros ou de dollars, Transperfect a même dépassé le milliard de $ de CA) (voir le tableau ci-dessous pour les principaux) et les traducteurs qui, après tout, sont eux aussi des prestataires de services linguistiques...

1) Responsabilités des LSP vis-à-vis d'eux-mêmes et de leurs collaborateurs internes

En tant que traducteur, je n'ai absolument aucune visibilité sur la façon dont les LSP pour qui je travaille forment et exploitent leurs moteurs de traduction automatique, j'imagine que ce doit être un mix entre ressources internes et externes, à la fois neuronales et d'IA générative.

Or quelle que soit la réalité actuelle, tôt ou tard, tous n'utiliseront plus que l'IA. C'est dans cette perspective que je me place pour rédiger ce billet. Il s'agit de savoir s'ils s'en serviront dans une logique de complémentarité ou de remplacement, et où mettront-ils le curseur. That is the question, disait quelqu'un...

Pour un LSP, le recours à l'IA comporte différentes menaces : réduire peu ou prou la part humaine dans la traduction peut en compromettre la qualité, la durabilité ainsi que la valeur réelle des services offerts, auquel cas un « grand remplacement » s'avérerait contre-productif, y compris économiquement et stratégiquement, d'où un risque réputationnel important (erreurs d'IA, traductions erronées, absurdités culturelles, contresens juridiques ou médicaux et conséquences, y compris financières et pénales, hallucinations, biais, problèmes de sécurité, fuites de données, risques éthiques, y compris en termes de propriété intellectuelle, etc.).

En tant qu'entreprise à part entière, tout LSP a des responsabilités envers ses collaborateurs internes (chefs de projets, linguistes salariés, gestionnaires qualité, etc.) pour développer son propre modèle économique et sa vision à long terme dans un secteur en plein bouleversement. Pour être crédible, il doit d'abord commencer par être cohérent avec les valeurs qu'il professe :

Éthique et transparence dans la gestion

Assumer une stratégie claire et responsable : ne pas sacrifier la qualité sur l’autel du volume ou des marges à court terme
Mettre en place une gouvernance éthique, avec des décisions cohérentes entre le discours externe (qualité, fiabilité) et les pratiques internes
Éviter les dérives opportunistes (exploitation des ressources, opacité contractuelle, dumping tarifaire…)

Formation et développement des compétences internes

Accompagner la montée en compétences des chefs de projet, relecteurs, linguistes internes
Fournir des outils adaptés, des temps de formation et une culture de la qualité
Encourager une compréhension linguistique réelle, et pas uniquement une gestion de flux

Valorisation et bien-être des collaborateurs internes

Offrir un cadre de travail stable, motivant, où les équipes se sentent respectées et reconnues
Limiter la pression excessive sur les délais, les volumes ou les outils
Promouvoir une culture d’équipe fondée sur la collaboration, pas la compétition

Vision stratégique à long terme

Ne pas se laisser piéger par des logiques de volume au rabais
Investir dans l’innovation linguistique sans sacrifier la qualité humaine
Anticiper les évolutions du secteur (intégration de l’IA, exigences RSE, diversification)

En bref, un LSP responsable vis-à-vis de lui-même et de ses collaborateurs :

a une gouvernance éthique et claire
investit dans les ressources humaines, pas seulement matérielles
construit un environnement de travail respectueux, motivant et cohérent
assure sa croissance sur la base de valeurs durables, pas d’opérations opportunistes

Ceci pour la théorie.

Transparence contractuelle

Tout ce qui précède devrait donc se concrétiser dans une charte contractuelle équitable et lisible (en interne comme en externe), or ce que je sais par expérience me dit exactement le contraire : lors de leurs acquisitions et absorptions successives, les grands groupes en profitent à chaque fois pour revoir les contrats de leurs nouveaux employés, à la baisse il va sans dire ! Et ils ne leur laissent aucun choix : soit t'acceptes soit t'es licencié(e) (ready-to-be-fired)...

Ceci pour la pratique.

Nous sommes vraiment entrés dans l'ère de l'ingénierie financière et managériale appliquée à la traduction, mais qui n'a plus rien à voir avec la traduction, où le langage est désormais traité comme une "commodity", un produit de base, de consommation courante, interchangeable et peu différencié, standardisé et scalabe, avec des remises au kilo (je plaisante à peine), où la technologie compte (bien) plus que les personnes, plutôt qu’un bel acte de communication humain et culturel.

Les discours marketing accrocheurs et fallacieux d'un côté, la réalité pure et dure de l'autre... [Début]

2) Responsabilités des LSP vis-à-vis de leurs clients

Les clients attendent des LSP plus que des traductions : une valeur métier, une fiabilité constante, une vraie capacité à saisir les enjeux qui sont les leurs. Les LSP sont des intermédiaires, certes, mais pas de simples passeurs de commandes, plutôt des facilitateurs stratégiques censés garantir la qualité, l'efficacité et la valeur ajoutée tout au long du processus de traduction. Ils doivent être capables d'appréhender, d'analyser et de gérer les besoins et les objectifs des clients, leurs attentes, leur public cible, le ton souhaité, les contraintes techniques (formats de fichiers, etc.), et de les conseiller sur les meilleures approches (traduction humaine, post-édition de TA, IA générative), en les informant toujours lorsque le binôme MTPE-IA est utilisé sur un projet, et en leur communiquant régulièrement l'avancement des projets.

Leurs engagements doivent répondre à des finalités de communication précises :

Comprendre leurs exigences réelles et les satisfaire de manière pertinente (analyse des besoins en amont, clarification des zones d’ambiguïté, livrables correspondant aux usages réels du client)
Communiquer de façon claire et respectueuse (établir une relation fondée sur la transparence et la confiance)
Garantir un haut niveau qualitatif, sans compromis (produit linguistique fiable, conforme, à forte valeur ajoutée)
Protéger l'image des clients, leurs données, leurs stratégies (confidentialité, éthique, sécurité)
Les accompagner dans la durée, en véritable partenaire, et non pas comme un fournisseur interchangeable (conseil stratégique)

Transparence contractuelle

J'ignore ce que les LSP vendent réellement à leurs clients. J'ose juste espérer qu'ils ne les trompent pas sur la marchandise, en spécifiant contractuellement pour chaque mission la nature exacte de la prestation : traduction à 100%, ou MTPE mâtinée d'IA assurée par un finisseur ? Autrement dit le post-éditeur de traduction automatique, soumis à la double contrainte des prix bas et des délais irréalistes, et responsable de fournir, assez souvent en dépit du bon sens, un résultat final d'un niveau qualitatif équivalent à celui d'une traduction humaine...

La seule conclusion est qu'au fil des ans, je présume que les clients sont satisfaits, mais cette satisfaction se fait sur le dos des traducteurs-prestataires, dont la qualité des conditions de travail n'a cessé de se dégrader considérablement, et ça continue : la pente est plus glissante que jamais !

Nous sommes même en train de passer le cap de l'effet Mozart, dont la limite me semblait pourtant intangible vu l'incompressibilité de certains délais d'exécution, que la technologie et la productivité galopantes n'auraient jamais pu dépasser (et encore moins sans l'intervention humaine). Pour rappel :

Si, en 1790, il fallait cinq musiciens pour interpréter un quintette de Mozart durant tant de minutes, aujourd'hui, en dépit des progrès techniques considérables qui ont été accomplis depuis, rien n'a changé : il faut toujours autant de musiciens jouant pendant autant de temps pour restituer la même œuvre !

Seule certitude, si ce seuil est franchi, la qualité s'en ressentira forcément (elle s'en ressent déjà, selon moi), IA ou pas IA... [Début]

3) Responsabilités des LSP vis-à-vis de leurs collaborateurs externes

Ce que les LSP devraient faire en théorie.

Les piliers de la production linguistique des LSP sont les traducteurs et autres prestataires linguistiques externes (freelances, consultants, post-éditeurs…). Ce ne sont pas de simples exécutants, mais des partenaires de confiance, porteurs de la qualité livrée au client final.

Les LSP ont donc une responsabilité majeure à leur égard, aux plans humain (considération et reconnaissance), professionnel (qualité des échanges et des conditions de travail), stratégique (durabilité et fidélisation). Ils devraient donc construire une collaboration de long terme basée sur le respect, la transparence et la loyauté.

Or dans la pratique, ils font très exactement le contraire !

En mettant leurs "collaborateurs" dans des conditions de travail totalement irréalistes et en leur imposant de livrer des volumes compressés dans des délais fantaisistes sans justification ni compensation adéquates.

Voici quelques-uns des exemples tirés de mon expérience personnelle :

On m'a récemment proposé la traduction d'états financiers de l'anglais au français, avec de nombreux tableaux pleins de chiffres. Les chiffres étant considérés comme des correspondances à 100%, ils ne sont pas pris en compte dans le tarif. Or dans cette combinaison linguistique, il faut changer TOUS les chiffres : mettre en français un espace insécable à la place de la virgule anglaise (qui marque les milliers), et une virgule à la place du point comme séparateur décimal. J'ai donc commencé un "dialogue" par courriel avec mon chef de projet pour demander de calculer tous ces tableaux dans le tarif, vu le temps considérable nécessaire pour effectuer toutes ces modifications. Après plusieurs courriels échangés sans qu'il ne me réponde jamais sur le fond, il m'a purement et simplement retiré le projet, alors que j'avais déjà traduit 800 segments... Un comportement grossier et inacceptable, pas professionnel pour un sou, un peu comme quelqu'un qui vous raccroche au nez en pleine conversation. Dans ce cas, le LSP devrait veiller à mieux former son personnel en interne !
Dans les instructions liées à la post-édition de traduction automatique, il est précisé de relire les correspondances à 100% de la mémoire de traduction pour en vérifier la validité. Gratuitement, c'est clair. Or la relecture a un tarif d'environ 1/3 par rapport à la traduction, cela devrait naturellement être calculé. Pourquoi donc prétendre d'un traducteur qu'il travaille gratuitement en plus d'être déjà très mal payé ?
Une traduction récente à 150€ m'aurait été payée 400€ il y a un ou deux ans, soit une baisse de 63%, pouvant facilement aller jusqu'à 70 ou 75% dans de nombreux cas !
Je marrête là mais pourrais en remplir des pages...

Transparence contractuelle

En réalité, les LSP ont brillamment résolu le problème de la quadrature du triangle, cette "antique" manière de négocier les tarifs et les conditions de travail entre agences et traducteurs résumée dans l'adage suivant : entre COÛTS, DÉLAIS et QUALITÉ (cités par ordre d'importance), prenez-en deux et oubliez le troisième…

En clair, ces trois facteurs sont interdépendants, si vous en privilégiez deux, le troisième en souffrira :

qualité + délai → le coût augmente : pour tenir le délai sans sacrifier la qualité, vous payez plus cher la traduction
qualité + coût → le délai s’allonge : pour satisfaire les exigences en termes de coût et de qualité, il faut laisser plus de temps au traducteur
délai + coût → la qualité baisse : pour une traduction rapide à bas prix, la qualité sera sacrifiée

Or avec les LSP plus aucun de ces facteurs ne peut être négocié, il leur faut les trois à la fois (une traduction parfaite livrée vite et très peu payée), c'est ça ou rien, soit tu acceptes nos conditions soit on ne t'appelle plus ! « Ready-to-be-fired », tenez-vous prêts à être mis de côté... [Début]

Donc, à l'heure actuelle, loin de tous les discours marketing destinés à impressionner la galerie, la réalité des LSP est diamétralement opposée à l'image qu'ils souhaitent donner d'eux. Leur prétention incessante d'obtenir le beurre, l'argent du beurre et le sourire de la crémière est fondamentalement problématique, mais, surtout, irréaliste et irrespectueuse, allant à l’encontre des principes de durabilité de leur modèle économique, de professionnalisme et de qualité.

Une approche saine consisterait à négocier clairement les priorités : si le budget est bas, il faut plus de temps ; si le délai est serré, le prix doit suivre ; si la qualité est non négociable, elle doit être valorisée à sa juste hauteur. Cette triple prétention constante ne permet pas d’atteindre un niveau de qualité professionnelle dans des conditions viables, ni de garantir un travail rigoureux, respectueux des standards de qualité et fidèle aux attentes du client final.

Il y a une incompatibilité majeure entre les trois exigences, on ne peut pas tout optimiser simultanément sans que l’un des trois piliers s’effondre. Ce modèle toxique met une pression injustifiée (si ce n'est par l'avidité du LSP) sur le traducteur freelance, sans reconnaissance équitable de son travail, et pousse le prestataire à s’épuiser, à bâcler, voire à quitter la profession :

travailler très vite pour peanuts fait automatiquement baisser la qualité (moins de relecture, moins de recherches terminologiques, aucune motivation pour travailler ainsi)
être très peu payé n'est pas rentable pour un professionnel compétent
exiger la perfection dans des conditions de travail déplorables n'est qu'une exploitation déguisée : niveau d'exigence maximal, sans rémunération à la hauteur

Tout finit par se savoir, l'image commerciale que les LSP souhaitent projeter est souvent en contradiction avec la réalité vécue par les traducteurs, et entre l'être et le paraître, ils devront bien finir par choisir...

Paraître :

« Nous livrons des traductions irréprochables, effectuées par des experts natifs, dans tous les domaines. »
« Nous traduisons vos documents en un temps record, 24h/24, 7j/7. »
« Des tarifs attractifs pour toutes vos langues et projets. »
« Nous utilisons les meilleures technologies de TAO, d'IA et de gestion de projets. »
« Notre force : un réseau mondial de professionnels qualifiés dans toutes les combinaisons linguistiques. »

Être :

en décalage total et permanent entre image et réalité, avec une stratégie commerciale attrayante (prix, rapidité, qualité imbattables), mais en coulisses des promesses qui ne tiennent que par une pression constante sur les traducteurs : ils vendent du haut de gamme à leurs clients, tout en exigeant du low-cost de leurs prestataires. Ce n'est pas un modèle économique durable !

Côté clients, il serait important qu'ils aient conscience de cette réalité, quand bien même personne ne le leur dit ! Côté traducteurs, ils/elles devraient apprendre à négocier en connaissance de cause, pour refuser de jouer un rôle dans une relation commerciale toxique et défendre la valeur réelle de leur travail face à une illusion marketing séduisante mais trompeuse.

En conclusion, LSP ne doit plus signifier Low Service Provider ! [Début]

Traducteur : un métier en voie de disparition ?

2025-05-26T05:27:00.000-07:00

De même que j'écrivais, dans mon précédent billet, les (post)-éditeurs ne sont pas des traducteurs, aujourd'hui je peux l'affirmer : les traducteurs ne sont plus des traducteurs ! Tout juste, à la limite, des post-éditeurs manqués, de simples "finisseurs", professionnellement sous-évalués et financièrement sous-payés...

Il faut avant tout faire une distinction essentielle entre traduction littéraire et traduction technique. Pour les traducteurs littéraires, il est clair que la post-édition de traduction automatique n'est pas de la traduction. Pas à la hauteur de ce que doit être la traduction littéraire ! En revanche, les LSP prétendent des post-éditeurs qu'ils produisent une post-édition finale d'un niveau qualitatif équivalent à celui d'une traduction humaine et qu'ils en assument la responsabilité, tout en les payant de 50% à 75% moins cher que pour une traduction standard par rapport aux périodes précédentes...

Autrement dit, non seulement ils prétendent avoir le beurre et l'argent du beurre et trouvent ça normal, mais en plus ils veulent le sourire de la crémière. Et gare à protester, sous peine de ne plus se voir confier aucune mission !

Comment donc a-t-on pu en arriver là ? Et pourquoi, sur le principe, la traduction technique devrait-elle être traitée différemment de la traduction littéraire ?

1. Comment a-t-on pu en arriver là ?

En fait, la question, elle est vite répondue : nous sommes passés entre-temps de la traduction artisanale à l’industrie linguistique, et les LSP, qui sont devenus des industriels de la traduction, pratiquent désormais l'ingénierie financière et managériale appliquée à la traduction plutôt que la traduction elle-même.

Si l'on remonte une cinquantaine d'années en arrière, la traduction était largement artisanale, réalisée par des traducteurs individuels ou de petites agences locales, uniquement à la main (le seul outil étant la machine à écrire, puisque le traitement de texte n'est apparu que vers la fin des années 80 avec la démocratisation grandissante des ordinateurs personnels), pour le plus à destination de marchés restreints au niveau de la ville, voire régional dans le meilleur des cas.

Or durant la décennie 1990-2000, trois phénomènes majeurs vont changer la donne :

La mondialisation des échanges et la numérisation des contenus
L’apparition et la généralisation des outils de TAO (traduction assistée par ordinateur)
L’émergence des fournisseurs de services linguistiques (LSP = Language Service Providers) comme nouveaux acteurs globaux

Premier phénomène : l’internationalisation des entreprises a entraîné une explosion de la demande en communication multilingue. De même, l’essor du web, de l’e-commerce et des logiciels a créé de nouveaux besoins : localisation de sites, d'interfaces, de notices, dans des dizaines de langues, avec un contenu non seulement imprimé, mais dématérialisé, évolutif, distribué mondialement. À partir de là, la traduction devient un processus stratégique dans la chaîne de production globale.

Deuxième phénomène : avec les mémoires de traduction, les outils de gestion terminologique et la segmentation automatique des textes, les outils de TAO ont structuré le travail en permettant de gagner du temps, d’améliorer la cohérence et de réduire les coûts sur les contenus répétitifs. Donc si d'un côté la traduction devient optimisable et réutilisable (véritable processus industriel), de l'autre ce n'est plus qu'une brique, une composante du processus de localisation, qui va bien au-delà de la simple traduction.

En clair, la localisation se pense en termes d’expérience utilisateur locale, pas juste de texte traduit :

Traduction des contenus
Aménagements techniques (formats, interfaces, compatibilité logicielle)
Normes locales (unités de mesure, monnaies, formats de date/heure, etc.)
Marketing local (ton, références culturelles, images pertinentes)
Conformité légale (mentions légales, RGPD, exigences locales)
Tests linguistiques et fonctionnels (sur logiciels, applis, sites)
Adaptation des modes de paiement, des conditions de livraison, des références culturelles, des interfaces, des commandes, etc.

Face à une montée en gamme aussi puissante et rapide, de nombreuses agences traditionnelles, souvent restées artisanales, n’ont pas suivi le rythme. Incapables d'investir suffisamment dans les nouvelles technologies et dans des ressources humaines adéquatement formées, elles ont conservé trop longtemps des modèles économiques rigides, centrés sur le papier et le relationnel local. D'où la difficulté, voire l'impossibilité, de gérer des projets multilingues complexes, avec l'inéluctable perte de compétitivité qui s'en est suivi face aux plateformes internationales. Par ailleurs, les multinationales préfèrent traiter avec un seul prestataire pour déployer leurs produits et services partout dans le monde (ship once), plutôt que d'avoir un interlocuteur par pays...

Troisième phénomène : l'émergence de fournisseurs de services multilingues à grande échelle, qui sont à la fois agences, ingénieurs, plateformes, etc., et ont su s’adapter à un monde globalisé, numérisé et industrialisé, en offrant des services plus rapides, plus larges et souvent moins chers tout en articulant la production linguistique comme une chaîne industrielle structurée, mondialisée et technicisée, a profondément transformé l’univers de la traduction, tant sur le plan économique que technologique, organisationnel et professionnel.

Nous le savons, la nature a horreur du vide. Ainsi, là où les agences ont laissé la place, les LSP l'ont immédiatement occupée, en industrialisant les processus linguistiques, en développant les chaînes de production, en automatisant les flux et, de plus en plus, la gestion de projets multilingues complexes, et en introduisant une sous-traitance massive, d'où une dépendance moindre à la qualité individuelle du traducteur, désormais traité comme un service externalisé parmi d'autres, standardisé et géré à l’échelle mondiale.

Last but not least, l'adoption par tous ces grands groupes de la traduction automatique (TA) statistique, puis neuronale, a d'abord relégué la tâche du traducteur à celle de post-éditeur de traduction automatique, et désormais, avec l'arrivée de l'intelligence artificielle dans la TA, au rôle encore plus dévalorisant de simple "finisseur"...

2. Pourquoi, sur le principe, les traducteurs techniques devraient-ils être traités différemment des traducteurs littéraires ?

De prime abord, il est évident que traduction technique et traduction littéraire ont des finalités, des méthodes, des compétences et des contraintes distinctes, et répondent à des logiques fonctionnelles et expressives radicalement différentes :

Il n'empêche que cette diversité ne saurait effacer les points communs fondamentaux entre l'une et l'autre, liés à la nature même de la traduction comme acte de médiation linguistique et culturelle. Car indépendamment de l'aspect technique ou littéraire, traduire revient à interpréter et recréer dans une autre langue :

Transfert de sens entre langues

Objectif commun : transmettre un message d’une langue source à une langue cible.
Le traducteur doit comprendre l’intention de l’auteur et la rendre de manière fidèle et adaptée.
Qu’il s’agisse d’un poème ou d’un mode d’emploi, le sens prime, même si les moyens diffèrent.

Compétence linguistique et culturelle élevée

Le traducteur doit maîtriser parfaitement les deux langues (source et cible).
Il doit aussi connaître les références culturelles, les contextes d’usage, les registres.
Une mauvaise compréhension d’un mot ou d’une tournure peut altérer le message, quelle que soit la nature du texte.

Nécessité d’adaptation

Aucune traduction ne peut être strictement mot à mot.
L’adaptation est toujours nécessaire, même dans les textes techniques : certaines unités de mesure, normes, formules changent selon les pays.
En littérature, l’adaptation est stylistique et culturelle, mais dans les deux cas, il faut adapter au public cible.

Précision et rigueur

La rigueur terminologique est cruciale en technique, mais la rigueur stylistique est tout aussi essentielle en littéraire.
Dans les deux cas, une erreur de sens ou de registre peut compromettre l’ensemble du travail.

Utilisation croissante des outils d’aide à la traduction

En traduction littéraire aussi, certains traducteurs utilisent des mémoires de traduction, des dictionnaires numériques, voire des outils d’alignement.
En technique, ces outils sont essentiels, mais dans les deux domaines, la technologie assiste, sans remplacer, le jugement humain.

Processus intellectuel et créatif

Bien que la création soit plus visible en littérature, toute traduction demande une part de créativité, notamment pour résoudre des problèmes de sens, de style ou d’équivalence.

Un même métier, donc, avec une base commune de passeurs de sens : les traducteurs, qu'ils soient littéraire ou techniques, doivent posséder diverses compétences linguistiques et culturelles semblables, et être capables de jongler entre fidélité et adaptation.

Donc pourquoi les littéraires estiment-ils que les (post)-éditeurs ne sont pas des traducteurs, là où les techniques devraient produire des post-éditions d'un niveau qualitatif équivalent à celui d'une traduction humaine et en assumer seuls la responsabilité, dans des conditions de travail totalement insatisfaisantes, frustrantes ?

Simplement parce que ce ne sont plus les traducteurs à décider, mais les LSP qui prennent les décisions à leur place. En fait, la réalité est que les traducteurs techniques n'ont plus leur mot à dire ! Un comble...

Et avec l'arrivée du binôme traduction automatique/intelligence artificielle, ils l'auront de moins en moins. Disons du reste que face aux mastodontes tout-puissants que sont devenus les LSP, le traducteur individuel ne compte plus rien. Ce n'est même plus la lutte du pot de terre contre le pot de fer, c'est la débâcle totale, la capitulation sans condition : renonciation à poursuivre la bataille et soumission immédiate à l'ennemi sans aucune compensation ni contrepartie économique ou autre...

Les LSP se croient désormais en terrain conquis : ils ont planté leur étendard sur le champ de ruines de la traduction artisanale. Hors de nous, il n'y a pas, n'y a plus, de marché de la traduction, sont-ils convaincus, tout comme de pouvoir faire à moins des traducteurs, en vertu de leur nouvel adage : AI-first...

Cela s'inscrit parfaitement dans leur logique d'ingénierie financière et managériale, où leur modèle économique n'est plus la traduction, mais où la traduction est juste une brique parmi d'autres au service de leur modèle économique, nuance ! Où la priorité stratégique n’est plus la qualité linguistique en soi, mais la gestion optimisée des flux de traduction (le good enough suffit amplement) et des flux financiers connexes. Un glissement qui s’explique par des dynamiques économiques, technologiques et structurelles, avec des avantages énormes pour les LSP selon une approche financière dominante :

souvent cotés en bourse ou détenus par des fonds d’investissement, ils ont pour priorité la croissance, la rentabilité, les acquisitions, et investissent bien davantage dans les technologies propriétaires que dans le recrutement et la formation de ressources humaines, avec un modèle économique dominant fondé sur des investissements financiers (fonds privés, fusions-acquisitions) et des objectifs consistant à réaliser des économies d'échelle, accélérer les livraisons, maximiser les volumes, en vue de transformer les services linguistiques en produits financiers, accessibles à grande échelle grâce à la standardisation, la réduction des coûts et des délais de livraison ultra-rapides, ce qui signifie :

chaînes de production linguistique jalonnées d'étapes standardisées, projets multilingues gérés comme des produits logistiques
déploiement de nouvelles solutions techniques innovantes (TA+IA, smart TMS / Systèmes intelligents de gestion des traductions)
optimisation des marges plutôt que de la qualité linguistique, découpage des tâches à l'infini et externalisation (offshoring, crowdsourcing) bon marché
automatisation à outrance + post-édition et prestations externalisées vers des zones à faible coût, etc.

Résultat : le but est moins celui de produire des traductions de qualité que de rentabiliser un pipeline de traitement des langues, avec un contenu linguistique qui n'est plus qu'une matière première traitée comme une autre, une gestion du langage comme flux logistique et non plus comme un acte culturel, où le traducteur n'est plus un partenaire mais un prestataire modulable et corvéable à merci.

Et puisqu'on n'arrête pas le progrès, il est désormais question d'automatiser la post-édition...

Il y a presque deux mois, j'ai ouvert un fil de discussion sur Proz, une place de marché bien connue, fréquentée par des traducteurs professionnels, sur la problématique des fournisseurs de services linguistiques de qualité inférieure, qui a généré une piètre participation ! Chose pour moi incompréhensible, vu que les traducteurs sont les premiers à subir les aléas de cette situation. Je m'en suis étonné en précisant que, selon moi, en réponse à la question : « Qu'est-ce que nous pouvons faire pour ne pas subir cette situation et changer la donne ? », la première des choses à faire serait pour le moins d'en parler entre collègues. Ce à quoi Carla a rétorqué qu'en parler, c'est bien, mais ce qui importe est surtout de trouver des solutions.

Ce billet est ma réponse à cette sollicitation : il ne peut y avoir de solutions techniques, juste des solutions culturelles, éthiques.

Je m'explique. Au niveau technique, la voie est toute tracée et il n'y aura pas d'inversion de tendance. On assisterait plutôt à une fuite en avant qu'à un retour en arrière. Plus tôt ce mois-ci, nous en avons eu un exemple éclatant avec Duolingo, qui a annoncé en grandes pompes devenir AI-first en licenciant dans la foulée une partie de ses effectifs, avant de revenir sur ses pas en catastrophe en moins de deux semaines !

Preuve s'il en était que passer brutalement à l'IA pour remplacer les personnes en automatisant leur fonction n'est pas encore la panacée. Dans sa prise de position sur l'IA, qui remonte déjà à près d'un an, la SFT (Société Française des Traducteurs) déclare que l'humain doit rester au cœur de la technologie en émettant quatre revendications (c'est moi qui graisse) :

Elle appelle au respect de la création et du savoir-faire humain et recommande de proscrire le remplacement de l’expert linguistique par l’IA.
Elle réclame plus de transparence sur l’origine et la production des contenus. Cette transparence doit être la règle et la production machine doit être clairement identifiée pour la distinguer de la création humaine.
Elle demande le partage équitable de la valeur créée par les services linguistiques et dénonce la baisse de rémunération ainsi que la dégradation des conditions de travail de professionnels hautement qualifiés, alors que le marché global ne cesse de croître.
Elle alerte sur la disparition des professions des langues, notamment le corps enseignant et les pouvoirs publics en charge des programmes scolaires et universitaires sur l’importance de la formation des jeunes générations.

Certes, l'intention est louable, mais utopique, puisqu'elle ne correspond plus à la réalité : ce sont les LSP qui font le marché, et considérations financières et promesses d'énormes profits passent devant tout le reste. Donc, concrètement, que peuvent faire les traducteurs pour lutter contre ça ?

Il y a dix ans, je publiais un plaidoyer pour un marketing de la traduction, où j'écrivais :

Ceci pour convaincre les destinataires de cette action marketing tous azimuts que la traduction est autre chose : think different…, en substituant systématiquement aux connotations négatives des messages positifs et redondants, en transposant l’image d’Épinal de la traduction sur le plan d’une communication culturelle moderne, en faisant œuvre de divulgation pédagogique et constante. Un message que j'essaie de faire passer à chaque fois que l'occasion m'en est donnée.

Plus généralement, cette activité permanente de sensibilisation et de conscientisaton doit être menée à tous les niveaux de la filière :

enseignants et formateurs,

aspirants traducteurs-interprètes,

traducteurs-interprètes de métier,

agences de traduction,

clients directs et potentiels,

pouvoirs publics,

citoyens en général,

et faire ensuite de chacun de ces acteurs un ambassadeur de l’image de marque de la traduction dans le monde et auprès de tout le monde.

Dix ans plus tard, je crois que je vais devoir ajouter les LSP à la liste, et m'atteler à la rédaction d'un plaidoyer pour les sensibiliser sur une utilisation responsable de l'IA, non seulement vis-à-vis des traducteurs eux-mêmes, mais aussi vis-à-vis de leurs clients !

Dans tous les secteurs, des appels résonnent pour faire évoluer l'IA, de simple robot conversationnel à collègue de travail, d'assistant à collaborateur. L'IA ne doit plus être considérée dans une optique de remplacement, mais d'accompagnement de l'humain. Ce n'est pas juste un AI-vs-human match, mais une alliance entre l'IA et l'humain, où chaque traducteur, dans notre cas, doit se repositionner comme élément indispensable à la bonne utilisation de l'intelligence artificielle. Et le faire entendre, et le faire comprendre, aux LSP !

Encore faut-il pour cela que la profession soit capable de s'unir pour faire front, de rassembler toutes les idées de celles et ceux qui en ont, de voir comment les organiser, les diffuser, d'analyser les objectifs sous-jacents à la communication, d'en assurer un suivi, etc. Il y aurait tant à faire !

À dessein, le titre de ce billet est provocateur. Il est clair que la disparition de notre métier n'aura pas lieu du jour au lendemain, mais qu'elle sera précédée par une déqualification généralisée puis par une raréfaction grandissantes des ressources. C'est à ce stade-là que nous devons - et devrons - intervenir, puisque nous y sommes déjà. Mais pour ce faire, nous devons commencer par nous parler, maintenant. Car bientôt il sera trop tard...

La post-édition de traduction automatique n'est pas de la traduction

2025-05-10T18:14:00.000-07:00

Dans mon récent billet sur les fournisseurs de services linguistiques (LSP) de qualité good enough (pour ne pas dire inférieure), je faisais le constat suivant :

De plus en plus la traduction se transforme en MTPE : Machine Translation Post-Edition ! Autrement dit le traducteur devient post-éditeur de traduction automatique (concept normalisé depuis déjà 8 ans), ce qui n'est plus le même métier...

Quelle n'a pas été ma surprise de voir passer cette semaine l'actu suivante : « Le Danemark affirme que la post-édition n'est pas de la traduction » !

En fait, c'est tout ce qu'il y a de plus officiel. Le programme de "droit de prêt public (DPP)" (Public Lending Right / PLR), dans lequel sont impliqués 35 pays (dont 29 européens) et que le Danemark a été le premier à adopter (1941) et à mettre en œuvre (1946), a pour utilité de permettre aux auteurs et autres titulaires de droits de toucher une somme versée par l’État en compensation du prêt à titre gratuit de leurs livres par les bibliothèques notamment publiques.

Donc, au Danemark, les auteurs, traducteurs, illustrateurs, compositeurs, interprètes ou exécutants bénéficient d'un droit à rémunération lorsque leurs œuvres sont prêtées par des bibliothèques publiques. En revanche, l’Association des traducteurs, la Société des auteurs et l’Association des éditeurs danoises ont publié en avril 2025 une déclaration indiquant que « certaines personnes ont perçu à tort des rémunérations au titre du DDP pour des livres dont elles avaient été identifiées comme les ayant traduits, alors qu’elles n'avaient effectué aucun travail de traduction, en se contentant juste d’éditer des textes déjà traduits par une machine. »

Pour conclure que la post-édition de textes générés et traduits par l'IA n'est pas éligible à la rémunération du droit de prêt public en vertu de la loi, qui ne couvre pas les (post)-éditeurs : la post-édition de livres traduits automatiquement ne doit pas être qualifiée de traduction, et les éditeurs utilisant l’IA ne doivent pas être crédités comme traducteurs dans aucune partie d’un livre ou de ses métadonnées, afin d’éviter un accès illégitime au supplément de rémunération lié au DDP.

Elles recommandent à la place que les traductions automatiques post-éditées incluent cette mention dans le livre : « La version danoise de ce livre a été éditée par [nom de l'éditeur] ».

Cela étant, les pays qui ont choisi d'instaurer un droit à rémunération ont défini leurs propres critères d'éligibilité, et ce qui vaut au Danemark ne vaut pas forcément dans les autres. Ça reste pourtant une première, à ma connaissance, et vu que la législation est en constante évolution et les technologies idem, il se pourrait que les danois soient des précurseurs et que l'initiative puisse s'étendre à d'autres pays...

Selon le CEATL, dans le même ordre d'idées :

l’Association des traducteurs du Danemark a mis à jour son contrat type en y ajoutant deux nouvelles clauses relatives à l’IA. Il s’agit essentiellement d’une double clause stipulant que a) l’éditeur ne peut pas céder les droits d’exploitation pour l’entraînement de LLM (grands modèles de langage) à moins d’y être autorisé par un accord individuel ou collectif, et b) le traducteur garantit que le travail rendu n’a pas été traduit/post-édité par une machine.

Le CEATL, Conseil Européen des Associations de Traducteurs Littéraires, a également lancé un Appel à la transparence pour les livres générés par IA, en préconisant que [l]es productions machine qui simulent des œuvres créatives en utilisant les IA génératives ne doivent pas bénéficier de la législation sur le droit d’auteur ni, plus généralement, être considérés comme des biens culturels.

Pour en revenir au Danemark et à l'importance financière des rémunérations liées au DDP, il faut savoir qu'en 2024 elles ont concerné en majorité les livres, à hauteur de 206 millions de couronnes danoises (soit un peu plus de 27 millions d'euros), versées à 10 328 bénéficiaires. À titre comparatif, en France, c'est un peu plus de 10 millions d'euros versés par les ministères de la Culture et de l'Enseignement supérieur et de la Recherche en 2023. Je vous laisse approfondir pour les autres pays. 😀

En matière d'intelligence artificielle, la position du CEATL sur les langues est particulièrement intéressante : « Toutes les langues comptent : notre perspective professionnelle »

Les machines ne sont pas des traducteurs, mais des « traductoïdes » : elles ne traduisent pas, elles génèrent du matériau textuel.
Tous les genres littéraires méritent une traduction humaine.
Toutes les langues méritent une traduction humaine.

Pour l'heure, il est clair que ceci ne concerne que la traduction littéraire, et que la traduction technique et ses principaux acteurs (les LSP) sont à des années-lumière de voir les choses ainsi. J'ai été contacté cette semaine pour une révision. Avant de faire une offre, j'ai simplement posé la question de savoir si la traduction à réviser avait été faite par un traducteur humain ou si elle était le fruit d'une traduction automatique. Plus aucune suite à ma demande...

Un peu de transparence ne serait pas de trop !

P.S. La traduction technique est même diamétralement opposée à la traduction littéraire sur ce point, puisque la norme ISO 18587:2017 (Services de traduction — Post-édition d'un texte résultant d'une traduction automatique — Exigences) définit ainsi le concept de post-édition :

3.1.4 / post-éditer : modifier et corriger un texte résultant d’une traduction automatique (3.1.2)
3.1.5 / post-édition complète : processus de post-édition (3.1.4) permettant d’obtenir un produit comparable à un produit obtenu par une traduction humaine (3.4.3)
3.1.6 / post-édition superficielle : processus de post-édition (3.1.4) permettant d’obtenir un produit qui soit simplement compréhensible, sans tenter de parvenir à un produit comparable à celui obtenu par une traduction humaine (3.4.3)

où la traduction humaine est simplement définie comme une « traduction effectuée par un traducteur » !

Jacques II de Chabannes, seigneur de La Palice, n'aurait pas dit mieux...

Le temps de la réflexion

2025-04-13T02:27:00.000-07:00

Un trait, entre tous distinctif, oppose la civilisation contemporaine à celles qui l'ont précédée : la vitesse.

Paul Virilio (1932-2018)

Intelligence artificielle (les 4 blocs en PDF)

Premier bloc - Deuxième bloc - Troisième bloc - Quatrième bloc

Paul Virilio est un homme de notre temps, décédé il y a moins de dix ans. Dès la moitié des années 70, il fut le premier un théoricien de la « vitesse », dont il dénonça pendant 40 ans la tyrannie et les travers. Face à l'accélération du réel, disait-il, on n'a pas de philosophie pour penser ça.

Toutefois, bien qu'il l'ait prédit, je ne crois pas qu'il aurait imaginé l'accélération folle, exponentielle, à laquelle nous assistons au cours de cette dernière décennie, avec la rupture de la troisième révolution civilisationnelle due à l'intelligence artificielle ! Et nous n'en sommes qu'au début...

Dans une déclaration récente, Eric Schmidt (ex-CEO de Google) va encore plus loin : nous n'avons aucun langage (aucune langue ?) pour concevoir ni décrire ce qui va se passer (d'ici à moins de 10 ans...) (We have no language for what’s coming).

Personnellement, je suis un utilisateur assidu des ordinateurs et d'Internet depuis une trentaine d'années, or j'ai une répulsion instinctive vis-à-vis des téléphones portables, soi-disant intelligents, ces envahisseurs espions qui pénètrent notre existence chaque jour davantage. Ce qui me vaut d'ailleurs les moqueries de mon fils. Mais je n'en ai cure. Nos espaces de liberté se réduisent comme peau de chagrin, s'il y en a encore un peu, je ne vendrai sûrement pas ce qui me reste pour un plat de lentilles !

Gigantesque est le fossé, qui se creuse à chaque instant, entre la célérité de propagation de mille technologies dans nos vies, et la lenteur dont l'être humain a besoin pour assimiler les changements, pour donner du sens aux ruptures, à la fois personnelles et professionnelles, ou pour élaborer les douleurs et les souffrances (voire pour faire son deuil lorsque cela est nécessaire), qui émaillent notre parcours sur cette terre.

Confrontés à l'impossibilité ontologique de combler ce fossé, chacun de nous est appelé à mettre en œuvre ses propres stratégies, adopter (et adapter) une approche prospective pour explorer son avenir possible, et le construire étape par étape. Ce n'est jamais quelque chose que l'on bâtit dans la hâte. Cela doit s'inscrire dans un espace-temps humain (et non pas artificiel), réel (et non pas virtuel). Nos sens exigent du temps pour se développer. Plusieurs années passent avant que le bébé ne devienne l'enfant.

La vitesse n’est plus un simple paramètre technique, mais un facteur structurant de notre personnalité et civilisation, avec des implications profondes, politiques, culturelles, sociales (et notamment en termes de contrôle social, ou de « crédit social », pour employer une chinoiserie), voire militaires. Elle transforme notre rapport au monde, et donc au corps, à la présence, notre champ de vision se rétrécit. Elle altère notre perception des choses, abolit les repères physiques, l’espace géographique, « virtualise » le monde, le pollue à la fois physiquement (transports) et mentalement (stress, surcharge informationnelle).

La dictature de l’instant empêche la réflexion, la mémoire, le recul, avec des conséquences pour la démocratie, nos libertés, nos prises de décision, notre qualité de vie, en façonnant volontiers le monde moderne de manière contraignante, aliénante. Juste pour donner un exemple, imaginez les personnes âgées complètement perdues face aux démarches administratives - obligatoires ! - en ligne...

Le traitement de l'info lui-même a perdu toute objectivité, toute déontologie. La vérité est devenue post-vérité, ou vérité alternative, une par personne ! Dans une incessante fuite en avant de l'actualité, les commentateurs à sens unique et propagandistes du système aboient juste pour orienter les opinions, une info en balaye une autre dans la foulée, en créant une amnésie collective et en instaurant la dictature de l’émotion. Selon Thierry Paquot, « Pris dans l’émotion d’un événement, vous pouvez faire voter ce que vous voulez. La démocratie, le débat public exigent du temps. Du temps pour s’informer, pour réfléchir à cette information, pour construire sa propre opinion. »

Les politiques, comme toujours, brassent du vent et parlent pour ne rien dire. Paul Virilio nous informe de ce communiqué de presse conjoint des deux assemblées, daté du 8 février 2000, où les présidents du Sénat (Gérard Larcher, déjà lui...) et de l’Assemblée Nationale (Bernard Accoyer à l'époque), déclaraient de concert :

Une bonne loi nécessite un temps de réflexion incompressible. Il en va de la sécurité juridique de nos concitoyens et du bon fonctionnement de la démocratie.

Ces belles paroles ont-elles été suivies d'effets ? Non ! Jamais ! Comme tous les discours des politiques, du reste.

Or l'immédiateté pousse à prendre les décisions dans l’urgence, sans réflexion (Le réflexe remplace la réflexion), d'où le danger avéré pour la sécurité juridique de nos concitoyens et le bon fonctionnement de la démocratie...

Il en va de même partout où la « machine » tend à supplanter l'humain, désormais contraint de suivre un "temps-machine". Du pitch au job speed dating en passant par la gig economy, il faut que tout aille vite, très vite, c'est le triomphe de l'instantanéité. Dans la confrontation insensée entre IA (suprématie...) traductionnelle et biotraducteurs, les "donneurs d'ordre" ont résolument perdu de vue l'effet Mozart :

Si, en 1790, il fallait cinq musiciens pour interpréter un quintette de Mozart durant tant de minutes, aujourd'hui, en dépit des progrès techniques considérables qui ont été accomplis depuis, rien n'a changé : il faut toujours autant de musiciens jouant pendant autant de temps pour restituer la même œuvre !

Cette belle métaphore sur l'incompressibilité de certains délais d'exécution, relatée en février 2007 et exposée par Rory Cowan, PDG de Lionbridge Technologies, alors n° 1 de la localisation dans le monde, souligne implicitement les limites de la technologie galopante, qui ne pourra jamais répondre à tout sans intervention humaine...

Toutefois, dans la présomption de prétendre des traducteurs qu'ils réalisent la quadrature du triangle, selon laquelle entre les coûts, les délais et la qualité (cités par ordre d’importance selon les clients), il fallait obligatoirement en prendre deux et oublier le troisième, il est clair que les clients ont définitivement choisi les deux premiers au détriment de la troisième ! Depuis longtemps dans l'air du temps, l'industrialisation du good enough est désormais un compromis parfaitement assumé, voire revendiqué.

J'ai commencé ce billet en citant Paul Virilio, je conclurai de même :

Le temps humain n'est pas le temps des machines. Avant, le temps humain, c'était le passé, le présent, le futur. Aujourd'hui, c'est du 24/24, du 7 jours sur 7, c'est l'instantanéité. Ça explique combien il est difficile de vivre, de tout concilier... Il faut se laisser le temps de réfléchir, le temps d'aimer...

Je vous ai proposé ma réflexion sur le sujet, je laisse à chacun(e) le soin d'élaborer la sienne.

P.S. Juste pour donner une idée de la vitesse à laquelle les temps changent (présentation adaptée en juin 2007) :

Les confessions d'un obsédé textuel

2025-04-10T02:23:00.000-07:00

Depuis toujours je suis très porté sur le texte ! Apparemment, je ne suis pas le seul : la population des obsédés textuels ne cesse de grandir, de Roland Bacri à Frédéric Dard, en passant par des poètes, des twittos, des radios, des chanteurs, Serge Gainsbourg ou Vincent Roca :

Lauréat du grand prix Raymond Devos en mars 2011, Vincent Roca, jongleur de mots, contorsionniste du langage et des symboles, tantôt informatif ou ironique, tantôt didactique ou parodique, sur le ton de la moquerie ou de la confidence, comme dans cet imaginaire prière d'insérer (que l'on peut retrouver un peu partout sur Internet comme prière des seniors, des retraités, des plus de 60 ans, etc.) :

Cité par Jean-Loup Chiflet dans son Dictionnaire amoureux de l’humour (Plon, 2012), selon qui, lors de son spectacle « Vite, rien ne presse ! », Vincent Roca a présenté cette émouvante prière des malades, à lire entre un « apéritif-cancer » et une « miction-impossible » !

Parcours exemplaire en Absurdie, en compagnie d'autres joueurs d'humour comme, entre autres, Pierre Dac et Francis Blanche, Michel Audiard, Jacques Prévert, Raymond Devos lui-même, Jean Yanne, Jacques Martin, Daniel Prévost, Olivier de Kersauson, Pierre Desproges ou Stéphane De Groodt, maîtres ès parolie...

En parlant de maîtres, cela me rappelle le commentaire suivant à mon premier billet :

Cher Maître,
Vous qui êtes un expert en la matière, je vous prie de dissiper le doute qui me hante depuis mon enfance : est-il vrai que le doigtage textuel rend sourd ? D’aucuns prétendent que c’est un mensonge répandu par une societé textuophobe. Or n'ayant pas particulièrement l’ouïe fine, je crains que mes débordements textuels y soient pour quelque chose. Qu’en pensez-vous ?

Ce fameux doigtage textuel, devenu "digitalisation" à l'ère du Web (la langue n’étant pas seule impliquée, il faut également du doigté pour bien agencer les membres d’un raisonnement), c'est un peu comme passer de « La masturbation rend sourd », à « Quoi ? Distribution de topinambours » (souvenir de lectures de BD dans ma jeunesse), le calembour n'est jamais loin.

Ainsi, véritable texicomane, il m'est impossible de résister au texte-appeal d'une bombe textuelle (text bomb, text bomb, chantait Tom)... Toujours en proie à un désir ardent, doublé d’une passion dévorante, j'ignore ce qu'est l'inappétence textuelle. Pour autant, je ne me reconnais aucune passion coupable ou pulsion inavouable, tout au plus un léger fétichisme, juste un collectionneur de palimptextes et d'objets textuels ayant une attirance immodérée pour les vieux livres, dont l'odeur, la vue et le toucher provoquent chez moi, dans une débauche de sens, une forte excitation poïétique !

À l'opposé, pourfendeur des mauvais traitements de texte et de tous les libidineux textuels, guerroyeur contre les abus/excès textuels, va-t-en-campagne pour combattre les salaces de la parole et les lubriques du vocabulaire, pour extirper les mauvaises herbes de l'orthographe dégénérée, des mots évidés de leur substance, des faux discours des vrais bonimenteurs, des carabistouilles des politiciens et communicants véreux, le combat est sans fin, à la manière de George Orwell !

Toutefois il faut bien conclure. Aussi, avec votre accord, naturellement, reprendrai-je cet ancien sondage pour mieux mesurer l’appétit et le potentiel textuels de mes lecteurs et lectrices, en espérant de nombreuses réponses :

À quel âge avez-vous eu vos premières relations textuelles ?
Quel est votre sentiment face à une page vierge ?
Selon vous, quelles sont les principales idées reçues sur la textualité ?
Comment réagissez-vous en cas d’agression textuelle, écrite ou verbale ?
Que faites-vous en cas d’abstinence textuelle prolongée ?
Quelle est votre recette du bonheur textuel ?
Mantra ou tantra, quel sera votre mot de la fin ?

Branding & Marketing pour Traducteurs & Interprètes

2025-03-10T09:40:00.000-07:00

Introduction

(texte écrit il y a déjà plus d'une dizaine d'années...)

Branding & Marketing sont les deux faces de la même médaille : celle qui va me permettre de me démarquer de la concurrence en me positionnant sur le marché. Une exigence d’autant plus vitale lorsque l’on occupe un segment très fortement concurrentiel (couple de langues communes, niveau de spécialisation faible ou moyen), à une époque où la compétition est désormais planétaire, notamment sur Internet.

Outre la double compétence linguistique et sectorielle, qui sont une condition sine qua non mais pas suffisante, branding & marketing deviennent donc deux des éléments clés de l’employabilité d’un traducteur-interprète indépendant, et, surtout pour celles et ceux qui sont en début de carrière, un instrument de plus à intégrer dès le départ à leur boîte à outils, à l’instar de la TAO ou autre, afin de les accompagner tout au long de leur vie professionnelle. Même un bon artisan n’est rien sans ses outils lorsqu’ils sont indispensables…

Car après le B2C et le B2B, l’heure pour les professions libérales est au Me2B : comment sortir du lot en créant ma marque et en la développant pour me distinguer et devenir visible, pour conquérir et fidéliser une clientèle ?

En clair, il s’agit de créer son propre écosystème branding & marketing, pour apprendre à s’orienter dans le fouillis d’un métier toujours plus difficile à appréhender, en proie à une complexification permanente qui effraie parfois, où les intérêts des différentes parties prenantes s’opposent davantage qu’ils ne coïncident. Cette situation crée des tensions dont, le plus souvent, le traducteur-interprète est à la fois première victime désignée et dernière roue du chariot, dans un rapport de forces tendant à l’exclure des véritables prises de décision.

La présente contribution se propose d’aborder ces diverses problématiques en offrant des pistes de réflexion pour apprendre à inclure le binôme branding & marketing dans son bagage professionnel, en vue de progresser dans sa carrière et mieux réussir son avenir professionnel.

En outre, sauf indication contraire, toute référence faite dans le présent article aux traducteurs est faite également aux interprètes, et réputée inclure à la fois genre et nombre : selon les cas, le féminin et le masculin, le singulier et le pluriel.

Les deux faces de la même médaille

Si le marketing doit être au centre de votre démarche et de votre action, le branding en est au cœur. Car si le premier est la partie émergée de l’iceberg, celle qui se voit et vous permet de sortir du lot (stand out), le second est la partie la plus importante, souvent immergée, le socle sur lequel repose la partie visible, que vous ajustez (fit in) pour proposer au fil du temps une offre en rapport avec la demande (voir figure 1).

En réalité, à l’ère de l’Internet of Me et du Personal Media, la personnalisation fonctionne dans les deux sens : du réseau vers vous, et vice-versa. Il y a presque vingt ans déjà que Tom Peters, ex-consultant Mc Kinsey et auteur à succès, publiait en 1997 dans le magazine Fast Company[1] un article précurseur intitulé The Brand Called You :

We are CEOs of our own companies: Me Inc. To be in business today, our most important job is to be head marketer for the brand called You.

Autrement dit :

Nous sommes les patrons de notre propre entreprise : Moi-même, société à responsabilité personnelle. De nos jours, pour exercer une activité économique indépendante, notre fonction la plus importante est d’être les responsables marketing de la marque qui porte notre nom.

Il y revenait 5 ans plus tard[2] :

You and I are … In Charge of Our Lives. (Again.) I am CEO of Me Inc. Indeed, Me Inc. may be temporarily “on loan” to GE or CitiCorp. But it’s still Me Inc., with no expectation of forty years’ cosseting by Big Co.

Vous et moi sommes ... responsables de nos vies. (De nouveau). Je suis le patron de Moi-même, société à responsabilité personnelle, qui pourra parfois être recrutée en emploi temporaire par GE ou CitiCorp, mais restera cependant l’entreprise Moi-même, sans plus aucun espoir d’être cocooné pendant quarante ans au sein d’une grosse boîte ou d’une multinationale.

Plus que jamais actuelle, cette notion, déclinée au monde de la traduction et de l’interprétation, trace clairement la voie à chaque professionnel : développer sa marque pour en faire une promesse. De valeur et de différenciation. La première question posée par Tom Peters à ses lecteurs était la suivante : - qu’est-ce qui vous rend différent ? Chacun(e) doit trouver sa propre réponse, discriminante…

Par conséquent, appliquée à notre domaine, une définition moderne de l’écosystème branding & marketing - qui tient globalement en 10 notions, auxquelles appliquer notre réflexion (voir figure 2) -, est la suivante :

Transformation organisationnelle et sociale, en ligne et hors ligne, pour répondre aux besoins / désirs / demandes en créant de la valeur dans un marché concurrentiel, et l’influencer autant dans l’intérêt du traducteur / interprète que du client.

En 2013, alors que je réfléchissais à cette définition « dédiée », je l’ai proposée à des gens du métier[3] et suis resté très surpris, d’abord par leur peu de réactivité, et ensuite de voir que la notion de transformation, qui est tout à fait centrale et inéluctable dans mon idée, n’avait selon eux pas grand chose à voir avec le marketing !

Or au sens strict, il doit d’abord y avoir chez tout professionnel une transformation du mode de pensée, pour s’adapter en permanence aux évolutions/régressions de notre métier : le marketing peut être utile si d’emblée on l’intègre à 360° dans le rapport que nous avons au marché en termes de pouvoir contractuel, de positionnement, de stratégie commerciale, etc. Autant de sujets sur lesquels une double approche branding & marketing peut apporter beaucoup de réponses intéressantes pour peu qu’un traducteur-interprète ait la volonté de s’y intéresser en amont, ou mieux encore dès le début de son parcours.

Transformation organisationnelle ensuite, c’est-à-dire de notre mode opératoire, car intégrer notre façon de travailler dans cet écosystème a de fortes implications en termes d’organisation.

Transformation sociale enfin, au niveau de notre mode de réseauter (en ligne et hors ligne) : comprendre comment apprivoiser les réseaux sociaux sur Internet (mais pas seulement) peut s’avérer extrêmement bénéfique à tous points de vue, car tout traducteur-interprète est un animal social qui tirera indubitablement bien plus d’avantages que d’inconvénients de ses activités de networking.

Quant à la capacité d’influencer le marché, les clients et les collègues sur un modèle gagnant-gagnant, c’est la ligne de démarcation qui fera demain la différence entre vivoter et vivre dignement de son métier.

Cela étant, des milliers de livres sur le branding et le marketing ont déjà été écrits dans toutes les langues, avec probablement des milliers de définitions. Donc plutôt qu’un concept théorique, il s’agit de définir un parcours logique dérivant de l’expérience, jusqu’à le transformer en pratique, opérationnelle et concrète, applicable en permanence à notre activité : une façon de « faire branding & marketing » 24/7/365 qui doit devenir mentalité, culture !

État des lieux

Depuis au moins deux décennies, tous les modèles économiques de la traduction volent en éclat les uns après les autres, sous les coups de boutoir conjugués de la course au rabais, du « crowdsourcing », de la traduction automatique gratuite, de la concurrence mondialisée sur le Web, de la localisation sans discernement, etc.

En effet, forte d’une série incalculable d’innovations technologiques, la localisation sauvage considère le travail du traducteur ni plus ni moins comme une brique parmi d’autres, la traduction étant ramenée au rang de « commodity », simple bien de consommation auquel appliquer des remises sur la quantité en favorisant systématiquement les moins-disants au détriment de la cohérence et la qualité.

Bouclez le cercle en y ajoutant la fameuse « quadrature du triangle » : imaginez un triangle équilatéral, avec aux trois côtés les légendes - COÛTS - DÉLAIS - QUALITÉ - et au centre le terme RESSOURCE.

Traduit dans la réalité de notre quotidien, cela signifie que la « ressource Traducteur » se trouve broyée dans l’engrenage impossible de faire cadrer des nécessités incompatibles, liées à la triple exigence des coûts, des délais et de la qualité (cités par ordre d’importance selon les clients) :

· le niveau des prix reconnus au traducteur (tarifs plus bas possibles) est inversement proportionnel au niveau de qualité requis (irréprochable, d’où l’exigence d’être toujours ultra-spécialisé et omni-polyvalent)…

· les délais de remise de la traduction (c’était à livrer hier, comme disent plaisamment les italiens) sont inversement proportionnels aux délais de paiement (le plus tard possible). Or ni les clients directs ni les agences n’étant des philanthropes (ce qui est d’ailleurs compréhensible de leur point de vue), le facteur temps est discriminant : pas de temps à perdre, time is money)…

· ainsi, lorsque le triptyque Rapidité d’exécution (productivité) - Rentabilité (au niveau du rapport coût/efficacité du service) - Qualité est un carcan qui assujettit toute l’activité traduisante en asservissant le traducteur (continuellement sous tension), le niveau de réponse de chacun(e) à cette situation détermine proportionnellement les conditions d’exercice de son métier : prétendre les trois en même temps est irréaliste, donc n’en prendre que deux et laisser de côté le dernier…

La conséquence de tout ce qui précède est qu’il règne chez beaucoup de professionnels comme un sentiment de confusion, d’égarement, dû en grande partie à Internet, mais pas seulement : Brian Solis évoque à ce propos l’idée de « darwinisme digital »[4], selon laquelle la technologie évolue plus vite que la capacité que nous avons de l’intégrer !

Or ces ruptures incessantes qui caractérisent notre métier nous font perdre le sens … de l’orientation ! Car ces bouleversements aussi profonds que fréquents font que les traducteurs-interprètes sont souvent les premiers à se sentir « lost in translation » sur un marché qui va plus vite qu’eux, et qu’ils n’arrivent plus à suivre. Dans cette jungle, le couple branding & marketing devient une boussole qui va nous indiquer où aller, en sachant quoi faire (le fond), et comment faire (la forme).

Pour aider à la compréhension, cela se traduit par une matrice simple (voir figure 3), avec en ordonnées ces deux questions essentielles : - quoi faire ?, - comment faire ?, et sur l’axe des abscisses les deux pôles de connaissance (moi et les autres), auxquels correspondent deux niveaux d’action (sur moi et sur les autres).

Quoi faire ?

Pour répondre à cette question fondamentale, chacun(e) doit partir d’une réflexion … sur son histoire et ses attentes, à la fois personnelles et professionnelles.

Une sérieuse réflexion de base étant le préalable à la mise en oeuvre de toute stratégie durable, qui exige de la cohérence (en sachant distinguer entre capacités et ambitions, ou entre réalité et objectifs illusoires, par exemple), et de la méthode (plan de travail, définition des tâches, des objectifs, des ressources, etc. etc.).

La définition de la stratégie s’articule ensuite (voir figure 4) sur l’analyse de 2 pôles de connaissance [moi, et les autres (puisque le marché au sens large comprend également tous les acteurs impliqués, dont les collègues)] :

Moi : me connaître moi-même, analyse SWOT, bilan de compétences
Autres : connaître le marché, analyse SWOT du marché en général, et de MON MARCHÉ en particulier (ce qui suppose de l’avoir identifié...)

auxquels correspondent 2 niveaux d’action (sur moi et sur les autres) :

À mon niveau : personal / professional branding
Au niveau du marché : marketing

Concernant le premier pôle de connaissance, l’équation, théorique, est la suivante : se faire connaître comme traducteur = se connaître comme traducteur.

Car en prenant le problème à l’envers, il est clair que se connaître comme traducteur est le postulat de base, pour pouvoir ensuite se faire connaître : vous pourriez être le meilleur traducteur-interprète du monde, pour le marché, si vous ne vous faites pas connaître, vous n’existez pas ! Donc on passe de « se connaître » à « se faire connaître », et non le contraire, c’est une évidence.

Mais se connaître comme traducteur implique aussi un premier corollaire, immédiat, qui est celui de connaître le marché de la traduction en général, et son propre marché en particulier : il y a une infinité de marchés de la traduction, un par personne, en fait.

1 traducteur = 1 marché

Qui est le mien, forcément différent de celui de mes collègues. Pour me connaître, je dois donc connaître, et comprendre, ce que font les autres, pour apprendre à me situer d’une manière générale par rapport à eux, et à me positionner plus précisément par rapport à celles et ceux qui sont plus proches de mon marché - mes concurrents potentiels -, afin de me DIFFÉRENCIER !

Se différencier, c’est simplement répondre à la question suivante : - « pourquoi le client me contactera-t-il, moi, plutôt que mon collègue ? »

à Lorsque quelqu’un sait donner une réponse simple à cette interrogation, il a déjà parcouru l’essentiel du chemin pour se faire connaître comme traducteur...

J’insiste sur la notion de simplicité car ce qui fait votre différence fait aussi votre principal argument de vente, et votre principal argument de vente doit s’exprimer en termes simples et concis (« concis » étant également la contraction de « concret + précis »...).

C’est le concept marketing de l’USP, l’Unique Selling Proposition, théorisé dès le début des années 60 par Rosser Reeves dans Reality in Advertising[5], que je préfère décliner en Unique Service Promise à notre niveau : la PROMESSE D’UN SERVICE UNIQUE, le mien !

Une promesse qui doit se traduire en une seule formule, la fameuse « tagline », ou accroche en français, qui est également votre signature, dont la fonction n’est pas seulement d’attirer l’attention de vos destinataires, mais surtout de véhiculer la promesse du service unique que vous proposez et qui répond (correspond) à leurs attentes. Sans rentrer dans les détails, il en va de même pour les noms de domaine.

Lors d’une étude[6] réalisée sur 15 532 noms de domaine en point .com contenant le terme TRANSLATION (extraits le 19 juin 2011 du fichier Verisign des dot-com, soit près de 100 millions de noms à l’époque[7], mis à jour toutes les 24h), j’ai pu identifier 9 « parcours de création » :

Dénominatif (nom de personne, entité, pseudo, alias, nom commercial, ...)
Langues (+15%) = 2 387 occurrences (36 mots)
Secteurs = 902 occurrences (18 mots)
Géographique = 557 occurrences (28 mots)
Substantifs / Qualificatifs = 560 occurrences (14 mots)
Connecteurs (prépositions, conjonctions, pronoms, adverbes, verbes, etc.) = 912 occurrences (18 mots)
Générique (concepts relatifs à la traduction) = 899 occurrences (36 mots)
Professionnel = 767 occurrences (20 mots clés)
Disruptif (rainylondontranslations.com, nakedtranslations.com, cucumis.org, proz.com, …)

Donc parmi les pistes créatives, la part du lion revient au couple dénominatif + disruptif avec 12 311 occurrences (soit 7 833 mots, +79%), la disruption consistant à briser par une idée créatrice les conventions déjà bien établies d’un marché.

* * *

Connaître le marché de la traduction en général, et son marché en particulier, est un impératif de la réussite. La chose n’est pas nouvelle : dès le IV^e ou V^e siècle av. J.-C., Sun Tzu, dans L’Art de la guerre (ou, littéralement : la « Stratégie militaire de maître Sun »), premier traité au monde écrit sur l’argument, l’auteur appliquait à l’adversaire et à la bataille ce qui vaut à présent pour le marché :

Connaître l’ennemi et se connaître soi-même permet d’affronter cent batailles sans danger ; en se connaissant soi-même sans connaître l’ennemi, tantôt vous gagnerez, tantôt vous perdrez ; mais ignorer l’ennemi et ne pas se connaître soi-même vous mettra en danger à chaque bataille.

Donc sans aller jusqu’à affirmer que le marché de la traduction est votre ennemi, il convient toutefois de bien l’appréhender pour savoir où et comment s’y positionner. Quant à se créer un marché de niche, centré par définition autour d’un groupe restreint de clients spécifiques ou sectorisés, capables de vous assurer un flux de travail suffisant et durable, cela se caractérise en général par des services fortement différenciés et spécialisés.

D’où la nécessité, encore et toujours, de parfaitement connaître mon niveau d’expertise et mes temps de réaction autant dans mes langues de travail que pour chacun de mes couples linguistiques et mes secteurs de prédilection. Nous y revoilà.

* * *

Ce que l’on sait aujourd’hui avec certitude du marché mondial de la traduction, c’est qu’il s’agit d’un marché extrêmement dynamique, non pas en récession mais en progression constante, un marché porteur qui a de l’avenir, destiné à s’élargir, ce qui est plutôt une bonne nouvelle dans la réalité économique actuelle…

Un dynamisme dont l’on se dit que, quelque part, il finira bien aussi par avoir des retombées positives à mon niveau. Toutefois, si retombées il y a, inutile de les attendre passivement, c’est à moi de les provoquer, les chercher, les trouver, les exploiter à mon profit.

Une posture qui heurte trop souvent l’approche coupablement statique de nombre de traducteurs, routiniers et bornés sur leur position, malheureusement indéfendable sur le moyen - long terme.

Mais, surtout, insoutenable sur un marché très « darwinien », où ce n’est ni l’espèce la plus forte ni la plus intelligente qui survit, mais celle qui est la plus réactive au changement. (Charles Darwin)

Donc, comme aurait dit Lagardère, si le marché ne vient pas à moi…

Ainsi, pour m’en faire une idée plus précise, je dois le segmenter le plus finement possible : répartition géographique, nationale, régionale, locale, répartition linguistique, répartition sectorielle, etc.

Et pour découvrir MON marché, unique et différent de celui du voisin, je dois déterminer où suis-je sur ce marché, quel est mon positionnement par rapport à la compétition ? Comment me différencier ? Sortir du lot ? Conquérir – et conserver (et donc défendre) – mon avantage concurrentiel ?

Nous sommes dans la même situation que les PME/PMI contraintes d’affronter le dumping international, pour lesquelles il n’y a pas 36 moyens d’affronter le problème, mais juste 2 : répondre par 1) la qualité, et 2) la spécialisation.

Qualité du service ne voulant pas dire uniquement, dans notre cas, qualité linguistique, mais également sérieux, garantie de tenir les engagements en termes de délais, capacité d’offrir le meilleur compromis au niveau du rapport qualité/prix, etc.

Au départ le modèle des 5 forces de Porter a été conçu pour de grosses entreprises, mais il est parfaitement adaptable tant au monde de la traduction qu’au niveau individuel (voir figure 5).

Modèle essentiellement « concurrentiel », où toutes les parties prenantes sont en tension continue, il représente au cœur de la cible la ressource traducteur-interprète prise dans un rapport de forces permanent au sein duquel s’opposent des pouvoirs contractuels différents, où la seule règle semble souvent être la loi de la jungle, où le plus gros mange le plus petit, etc.

En fait c’est beaucoup plus subtil que cela, et la réalité s’apparente davantage à un proverbe arabe qui dit à peu près : « Si tu es agneau je suis loup, et si tu es loup je suis agneau »…

Donc en clair, les cinq forces qui, selon moi, déterminent la structure concurrentielle du marché de la traduction sont :

I. Les fournisseurs : j’entends essentiellement par fournisseurs les agences, qui font le plus souvent office d’intermédiaires entre les traducteurs et les clients.

II. Les nouveaux entrants : vu que les barrières à l’entrée sont extrêmement faibles sur le marché de la traduction, voire inexistantes, ce sont tous les « collègues » ou aspirants traducteurs qui pratiquent le dumping au niveau des tarifs, des conditions de travail, etc.

III. Les clients : c’est le destinataire final de la traduction, celui pour qui je fais le travail soit seul soit en équipe, soit indirectement (par le biais d’un intermédiaire) soit directement (je négocie les conditions en direct avec le client, sans intermédiaire).

IV. Les produits de remplacement et complémentaires : ils vont de la traduction automatique à la post-édition, de l’internationalisation à la formule SaaS (Software as a Service), de la traduction communautaire (autrement dénommée crowdsourcing) à la traduction en temps réel, souvent gratuite ou quasi-gratuite, en passant par l’utilisation de gigantesques mémoires collectives, etc.

V. Les traducteurs concurrents : moi et les autres professionnels du métier évoluant sur le même marché que le mien (ou sur un marché proche)…

Naturellement, chacune de ces 5 forces tente constamment de « tirer la couverture à soi », d’où une tension permanente sur les prix et sur les capacités de négociation de chacune des parties prenantes.

Car si les acteurs du modèle de Porter disposent d’un pouvoir de négociation élevé d’autant plus qu’ils sont peu nombreux ou concentrés, sur le marché de la traduction c’est tout le contraire : une infinité de traducteurs et d’intervenants sur un marché hautement segmenté, voire atomisé…

D’où un faible pouvoir de négocier a priori, ce qui limite considérablement degré de liberté et marges de manœuvre, avec à la clé une rentabilité du travail fortement restreinte.

Sauf … sauf si le service que je fournis - promesse et synonyme de qualité et de spécialisation - différencie nettement mon offre de celle de mes compétiteurs, raison pour laquelle les agences ou les clients pour qui je travaille y réfléchiront à deux fois avant de changer de fournisseur, le coût de changement pouvant s’avérer prohibitif à terme.

En effet, pour autant qu’il coûte peu, un travail mal fait revient toujours trop cher, ne serait-ce que parce qu’il faut le refaire : donc, au final, coûts supplémentaires, impact en termes d’image, crises de foie et pertes de temps…

Le jeu n’en vaut pas la chandelle. Il est même très anti-économique.

Donc en définissant la concurrence comme un mix nécessaire entre compétition et coopétition, et en adjoignant celle-ci à celle-là, nous pouvons canaliser les tensions pour tirer profit des forces en présence : transformer les menaces en avantages grâce à la compétition coopérative entre des acteurs autrement rivaux, afin d’exploiter les complémentarités possibles et souhaitables entre fournisseurs, clients, concurrents – existants, potentiels et nouveaux –, et produits de remplacement.

Ces derniers jouent d’ailleurs un rôle grandissant, et prépondérant, dans notre métier : je prendrai comme seul exemple celui de la traduction automatique, même si c’est l’arbre qui cache la forêt…

* * *

J’ouvre les yeux et je ne sais plus où je me trouve, ni qui je suis. Rien d’exceptionnel à cela, j’ai passé la moitié de ma vie dans l’ignorance. Pourtant, cette fois l’impression est différente. La sensation de trouble est plus angoissante. Plus totale.

(Éd. Plon, 2009. Traduit de l’anglais (États-Unis) par Suzy Borello et Gérard Meudal)

D’après moi, l’anglais est plus percutant (et donc, plus juste, en collant mieux à la réalité) : « The confusion is more frightening. More total. » (La confusion est plus effrayante. Plus totale.)…

Selon M. Cronin[8], un sentiment de confusion bien connu de toute personne impliquée dans le marché actuel de la traduction, où l’omniprésence des solutions en ligne, la prolifération des applis traduisantes sur smartphones, la progression inarrêtable vers l’automatisation à grande échelle des projets de traduction, les changements fondamentaux dans les pratiques d’alphabétisation au fur et à mesure que les lecteurs migrent de la page écrite à l’écran, l’impitoyable instantanéité de la communication électronique lorsque les clients s’attendent à des réponses 24/7/365, la panoplie en constante évolution des logiciels de traduction numériques tels que les mémoires de traduction, etc., sont autant de facteurs qui contribuent à forger la sensation que « cette fois l’impression est différente ».

Certes, la traduction a déjà connu de nombreuses transformations dans le passé, mais aujourd’hui « la confusion est plus effrayante, plus totale. »

Pour en revenir à l’exemple de la traduction automatique (TA pour les intimes), dès les années 30 du siècle dernier, américains, russes et français se lancent dans la course à la machine à traduire... Des centaines de millions de dollars et environ 70 ans plus tard, tout cela n’a débouché sur pratiquement rien de concret ni d’exploitable, si ce n’est quelques exceptions notables[9]. Jusqu’à l’arrivée de Google et à son implication dans la TA.

Or depuis une bonne décennie, pour mieux dissimuler leurs craintes, que font les traducteurs professionnels confrontés à la TA ? Ils préfèrent contourner la question, au mieux en l’abordant sous l’angle de la dérision, au pire en brandissant le mythe de l’extinction proche de la traduction humaine, remplacée par des moteurs (le terme anglo-saxon de machine translation est d’ailleurs suffisamment explicite). Pour autant, méconnaître un problème ne veut pas dire qu’il disparaisse, cela signifie juste montrer l’ignorance et le manque de clairvoyance de qui préfère mettre la tête dans le sable...

Du 16 au 18 avril 2015 j’étais à Tunis, où j’ai pu assister à la présentation du Prof. Anthony Pym, président de l’European Society for Translation Studies, sur l’impact de la traduction automatique basée sur des règles statistiques (modèle Google), dont l’idée centrale était que la post-édition d’une traduction automatique permet aujourd’hui d’atteindre le point de bascule (the tipping point), au-delà duquel il n’y a plus vraiment de différence qualitative significative entre une traduction humaine et une traduction automatique post-éditée, avec même quelques avantages de productivité en faveur de cette dernière.

Ce qui se traduit (c’est le cas de dire) par une constatation simple : après avoir passé des années et des années à le sous-estimer ou à prendre le problème à l’envers, une fois que celui-ci n’est plus évitable, nombre de traducteurs/traductrices sont complètement dépassé(e)s par les événements.

Donc, face à cette situation en perpétuel changement, certains essaient d’anticiper en ayant une attitude proactive, d’autres se contentent d’observer passivement, d’autres enfin adoptent la politique de l’autruche en pensant mieux se préserver ou défendre des intérêts chichement thésaurisés, mais en général ils sont définitivement perdus lorsqu’ils s’en rendent enfin compte ou que la réalité se rappelle à leur bon souvenir.

Pour paraphraser ce que Philip Kotler, gourou du marketing, disait des 3 catégories d’entreprises :

On peut compter trois catégories de [traductrices/traducteurs] : 1) celles et ceux qui font en sorte que les choses se produisent, 2) celles et ceux qui observent ce qui se passe, et enfin 3) celles et ceux qui se demandent ce qui est arrivé.

La question est, chère lectrice, cher lecteur, en supposant que tu sois du métier : - « à quelle catégorie j’appartiens ? », chacun/e ayant sa propre réponse...

Comment faire ?

Répondre passe par une recherche permanente, individuelle, de l’adéquation entre contenus et contenants.

En poésie, par exemple, il n’est plus à prouver que la forme fixe influence le fond : prenez une source d’inspiration identique et faites-en un sonnet ou un poème en prose, la teneur du texte produit changera du tout au tout…

Ainsi, le choix d’une plateforme sociale est loin d’être innocent : vous pouvez diffuser un même message sur Twitter, Facebook, Google+ ou LinkedIn, pour n’en citer que quatre parmi les plus importants, mais à la longue votre présence sur ces réseaux sociaux, qui résulte de l’accumulation de vos interventions et des réactions qu’elles suscitent, différera fortement d’un réseau à l’autre.

C’est ainsi que, petit à petit, se dessinera le puzzle de votre présence sur Internet, qui est aujourd’hui – et le sera toujours plus – votre lieu de travail !

N’oubliez pas que lorsque vous contactez un client potentiel au niveau professionnel, la première chose qu’il fera sera de chercher sur Internet toutes les infos qu’il peut trouver sur vous, y compris au niveau de votre sphère personnelle. Donc, d’une part, vous tenez un discours professionnel en présentant ce que vous voulez qu’on sache de vous, tandis que votre interlocuteur tentera de découvrir justement ce que vous ne dites pas ! Après quoi il sera seul juge de décider s’il y a cohérence entre les dits et les non-dits, voire s’il y a selon lui dissimulation, ou pire : tromperie…

Ainsi, lorsque vous entreprenez une prospection commerciale quelconque, mettez-vous toujours à la place de vos clients potentiels, qui rechercheront vos traces numériques sur le Web. Et que trouveront-ils ? Se faire trouver suppose une visibilité, qui présume à son tour une présence, elle-même fondée sur une identité.

Identité, présence & visibilité + réputation (voir figure 6), sont les 4 fondamentaux du puzzle Internet !

D’où la nécessité de parcourir le chemin inverse, c’est-à-dire de commencer, si possible, en construisant une identité qui soit forte, reconnaissable, mémorisable, visuelle et active.

Aucun écosystème de branding & marketing ne peut être développé sans identité claire à la base ! De même qu’aucune action branding & marketing convaincante ne peut germer dans l’anonymat…

Or l’identité seule ne peut suffire si elle n’est pas supportée par une présence : celle-ci est la résultante de toutes nos actions sur le Web, et sa construction se fait en réponse à cette question : - « pourquoi suis-je présent sur Internet ? »

Cependant, la présence sans visibilité ne suffit pas non plus : être présent sans être visible = être absent ! La présence est donc le trait d’union entre l’identité (le fond) et la visibilité (la forme).

Enfin, la visibilité se transforme en réputation, bonne ou mauvaise, cela ne dépend que de vous, mais pas toujours de vous ! D’ailleurs, c’est souvent à ce niveau-là que se pose le problème de devoir faire une distinction – ou pas – entre sphère personnelle et professionnelle !

La réputation sur Internet est un chapitre délicat.

Au niveau métier, elle va dépendre de la cohérence entre les promesses - donc ce que le client s’attend de vous - et ce qu’il aura obtenu, entre ce que vous dites et ce que vous faites, cohérence aisément contrôlable puisque, à tout moment, chacun peut évaluer votre branding sur le Web.

Selon une fréquente citation, généralement attribuée à Chris Anderson, célèbre auteur d’un article particulièrement clairvoyant, intitulé The Long Tail et publié sur Wired Magazine[10] en octobre 2004, votre marque n’est pas ce que vous dites qu’elle est, mais ce que Google dit qu’elle est :

Your brand isn’t what you say it is … it’s what Google says it is.

Le fait est que Google est désormais votre carte de visite, en permettant aux internautes de vérifier la traçabilité de vos activités sur le Web. Sans oublier vos autres traces sur les différents réseaux sociaux…

Donc autant que possible, je dois toujours suivre ce qui se dit de moi, connaître le jugement que les autres portent sur moi, accepter les critiques justifiées et faire valoir mon opinion en cas d’avis (très) négatifs sur ma personne. C’est ainsi que l’on gère sa propre réputation en ligne.

Car si je peux contrôler ce que je dis ou je fais, je ne peux en faire autant sur ce que disent et font les autres, notamment lorsque ça me concerne au premier chef… Or n’oublions jamais que ce que les autres disent de moi peut influencer un client potentiel bien davantage que ce que je dis de moi-même !

Donc se faire connaître, c’est bien, se faire reconnaître, c’est mieux ! Et si ma réputation est ce qui se dit de moi, ce n’est que lorsqu’il y a cohérence entre l’identité (ce que je dis de moi-même) et la réputation (ce que les autres disent de moi), que je suis reconnu et gagne en crédibilité & notoriété…

La boucle est bouclée.

Communication & storytelling

Il y a au moins 360 manières d’aborder une histoire : une pour chaque degré de la boucle. Toutefois, lorsqu’une réflexion préalable nourrit la mise en récit, elle prend comme point de départ la connaissance : la connaissance supporte l’action, puis le suivi et la mesure des résultats de l’action renouvellent la réflexion, qui (ré)oriente à son tour le cycle stratégique du storytelling dans une boucle permanente (voir figure 7)…

En d’autres termes, notre histoire va se développer à partir d’une introspection initiale (mise en récit des contenus : quoi raconter, comment, en quelle circonstance, pour quel public, dans quel but, etc.), elle-même fondée sur une double connaissance, pointue :

1. de soi-même au plan professionnel ;

2. du domaine de la traduction, de ses enjeux et de ses marchés,

avant de se transformer en action (mise en forme des contenus dans les bons contenants : vecteurs traditionnels de communication, congrès, foires, événementiel, sites, blogs, réseaux sociaux, clips vidéo, images, photos, art, musique, etc.).

Ainsi « notre histoire » professionnelle (perso) va devenir le « contenu » à mettre en avant (en récit & en forme), et nous accompagner au fil de notre carrière tout en cherchant à influencer le(s) public(s) que nous prospectons.

Toutefois, ce qui distingue fondamentalement la traduction & l’interprétation est qu’il s’agit non pas de produits, mais de services, censés apporter des solutions personnalisées aux problématiques irrésolues de nos clients.

Or le marketing des services se caractérise en ce qu’ils sont généralement intangibles, contrairement aux « commodités », qui sont des biens tangibles de consommation courante : ils peuvent être vus, voire goûtés, touchés, entendus ou sentis avant l’achat, quand bien même les marchandises vendues sur Internet perdent déjà certains de leurs critères spécifiques de tangibilité.

C’est là une différence essentielle avec les services, dont les caractéristiques d’intangibilité concernent 6 aspects : lieu, parties prenantes, équipements de production, matériel d’information, symboles, prix. En détaillant un peu :

1. Lieu : tout emplacement physique où les parties prenantes sont en contact avec un public ; sur Internet, correspond à un site / blog, et plus généralement à tous les endroits, notamment les réseaux sociaux, où les intervenants laissent des traces de leur présence sur le Web ;

2. Parties prenantes : tous les intervenants de la filière, des enseignants et formateurs aux aspirants traducteurs-interprètes, des traducteurs-interprètes de métier aux agences de traduction, des clients directs et potentiels aux pouvoirs publics impliqués, jusqu’aux citoyens en général ;

3. Équipements de production : tout ce qui permet de fournir un meilleur service, comme les équipements matériels, logiciels, plateformes Web, etc. ;

4. Matériel d’information : brochures, documents en général, pages web d’approfondissement internes à un site, etc. ;

5. Symboles : du nom au logo, du nom de domaine à la cohérence avec l’image coordonnée d’un intervenant, etc. ;

6. Prix : expliquer encore et toujours les prix associés au(x) service(s) de façon transparente.

Six volets sur lesquels le cycle stratégique du storytelling a son histoire à dire, aussi bien au plan des contenus (mise en récit), que des contenants (mise en forme). Pour autant communiquer sur la qualité de mon offre de services n’est plus un facteur discriminant !

En effet, aucun prestataire ne dira jamais autre chose, sinon qu’il fournit des services de qualité (considérés par ailleurs comme un acquis par les clients). Donc si tous les prestataires offrent a priori une qualité irréprochable, il n’y a sur ce plan plus aucune différence entre les uns et les autres…

Et si je ne peux plus me distinguer en communiquant sur la qualité, sur quoi communiquer ? Outre sur (mes) services et/ou sur la traduction en général (sensibilisation permanente), je peux

Communiquer sur (mon) identité
Communiquer sur (ma) marque
Communiquer sur (mon) marché (langues + secteurs)
Communiquer sur (mes) prix (?)
Communiquer sur (mon) contenu
Communiquer sur (mon) message
Communiquer sur (mon) talent

Communiquer, du latin « communis agere » : mettre en commun, partager.

Deux choses importantes qu’il faut toujours garder à l’esprit :

I. ce que n’est pas le marketing : la panacée, la solution miracle, une action ponctuelle…

II. ce qu’est le marketing : un accompagnement permanent, une stratégie mûrement réfléchie qui s’inscrit dans la durée, exige constance et inventivité, une boussole pour nous orienter dans le labyrinthe des incertitudes et des peurs, afin d’apprendre à les combattre et les surmonter.

Désormais l’écosystème branding & marketing n’est plus une option qu’on active de temps en temps mais qui doit nous devenir familière, un instrument de choix à apprivoiser destiné à faire partie intégrante de la panoplie du parfait traducteur-interprète !

Conclusion

Branding & Marketing sont les deux faces de la même médaille : vous !

Autrefois la médaille était une pièce de métal frappée en l’honneur d’une personne illustre, ou en souvenir d’un fait remarquable, voire le signe distinctif d’un prix, d’une récompense honorifique, ou encore, à Paris, une plaque de métal portée par ceux qui exerçaient certaines professions dans, les rues : médaille de porteur aux Halles, médaille de commissionnaire.

Aujourd’hui, la personne illustre, c’est vous, le fait remarquable, c’est votre carrière, la médaille du traducteur et de l’interprète, c’est votre prix et votre récompense, celle que vous porterez partout avec honneur pour raconter à toutes et à tous la beauté et l’amour de votre métier, sur lequel vous remettrez votre ouvrage, non pas vingt fois, mais cent, mille, autant que de besoin. Polissez-la sans cesse, et la repolissez, aurait dit Boileau : avec patience et longueur de temps, il vous incombe de la forger !

[1] https://www.fastcompany.com/28905/brand-called-you

[2] https://tompeters.com/wp-content/uploads/2014/02/ISOE.pdf

[3] Cf. https://www.proz.com/forum/french/255419-marketing_pour_traducteurs_interpr%C3%A8tes.html

[4] https://translation20.blogspot.com/2015/04/les-trois-categories-de-traducteurs.html

[5] https://www.amazon.com/Reality-Advertising-Rosser-Reeves/dp/0982694148

[6] https://docs.google.com/document/d/1vrBtQ9Ckg5u2SG46IxGgnheGvRnY8d_KdyiqqV6ob9U/edit?hl=fr&tab=t.0

[7] https://www.verisign.com/assets/domain-name-brief-december2011.pdf

[8] [His] sense of confusion will be familiar to anyone engaged at whatever level with translation in the present moment. The omnipresence of online translation options, the proliferation of smartphone translation apps, the relentless drive towards automation in large-scale translation projects, the fundamental changes in literacy practices as reading migrates from page to screen, the unforgiving instantaneity of electronic communication as responses are demanded 24/7, the ever-changing wardrobe of digital translation props such as endlessly mutating translation memory software – all of these factors contribute to the sense that ‘this feels different’. There may have been changes before but this time, the ‘confusion is more frightening. More total.’

[9] https://translation20.blogspot.com/2014/05/realite-de-la-traduction-automatique-en.html

[10] http://archive.wired.com/wired/archive/12.10/tail.html

40 ans de métier ... et c'est reparti pour au moins une décennie...

2025-01-14T23:40:00.000-08:00

Translation 2.0, c'est fini !

* * *

Mais certes pas mon activité de traduction, commencée il y a 40 ans cette année...

Et qui se poursuit juste sous un autre nom, PUCCI TRADUZIONE, en hommage à Federico Pucci, précurseur absolu de la traduction automatique dans le monde. Dans la continuité de la philosophie de mon entreprise, créée en 1989 (alors que j'ai commencé à traduire en 1985), dont j'ai retrouvé l'histoire récemment. La voici :

GENÈSE

Dans la deuxième moitié des années 80, et dès le début de cette dernière décennie du XX^e siècle, une date-symbole a eu un résonnement retentissant dans l’opinion publique européenne, martelée presque quotidiennement par la formidable puissance des médias aux oreilles de quelque 340 millions de citoyens :

1992

Ce « succès » étant surtout dû à l’échéance du 31 Décembre 1992, date butoir prévue aux termes de l’Acte Unique Européen (signé par la Communauté en février 1986) pour la mise en place de la libre circulation des personnes, des marchandises, des services et des capitaux au sein d’un grand marché transnational.

Aujourd’hui, la date est derrière nous mais le symbole demeure et, plus ou moins consciemment, 92 restera liée longtemps encore à l’avancée d’une Europe qui, si elle est lente et laborieuse, n’en est pas moins inexorable et souhaitable !

Réalisation d’un espace sans frontières intérieures donc, qui cependant laisse inchangée une barrière aussi invisible que difficilement franchissable : celle des langues.

Car dans ce brassage inouï de cultures et de mentalités, comment connaître et se faire connaître sans trouver d’abord un terrain d’entente, comment communiquer sans se comprendre ?

Par conséquent, dans un contexte où les besoins linguistiques évoluent de façon rapide et continue, les exigences modernes des principaux acteurs de la construction économique européenne que sont les Entreprises doivent absolument trouver une réponse appropriée : or, nul ne l’ignore, toute stratégie entrepreneuriale se fonde essentiellement sur le « marketing »^(*), lui-même basé, entre autres, sur le concept de

COMMUNICATION

Le vecteur naturel de la communication - en même temps que le complément idéal de l’image - restant bien entendu, outre le langage, la langue !

C’est là qu’intervient le STUDIO 92 SNC qui, pour mettre à la disposition de sa Clientèle un outil ciblé et polyvalent lui permettant enfin de Communiquer Européen, se propose d’adapter l’ensemble de ses compétences (qui vont évidemment au-delà du simple binôme traduction/interprétation) aux impératifs, désormais universellement reconnus, de la Qualité totale.

____________________

^(*) Le marketing pouvant être défini comme « l’ensemble des méthodes et des moyens dont dispose une organisation pour promouvoir, dans les publics auxquels elle s’intéresse, des comportements favorables à la réalisation de ses propres objectifs » (Jacques Lendrevie et Denis Lindon, Mercator, Ed. Dalloz - 1990)

PRÉSENT

Dans le domaine qui nous occupe, une formule simple résume assez bien la situation : la quantité au détriment de la qualité...

Où la tendance actuelle à vouloir traiter tous les services dans toutes les langues et tous les secteurs est, au mieux une illusion, au pire une imposture !

Face à cette dispersion tous azimuts, assurément la maîtrise de la qualité passe par la spécialisation, voire la sectorialisation, mais quoi qu’il en soit par une concentration des savoir-faire.

Voilà pourquoi, dans un premier temps, nous avons délibérément choisi de restreindre notre champ d’action à deux langues « seulement » : l’italien et le français.

Puis, avec le souci de rester fidèles à notre vocation internationale, nous avons mis en œuvre un partenariat ouvert réunissant diverses Entreprises spécialisées : ce maillage nous permet de compléter l’offre des principales langues de travail dans l’Union Européenne : l’anglais, l’allemand, l’espagnol, le russe, etc.

Inscrits à la Feder CEN.TR.I. - Federazione Nazionale dei Centri di Traduzione ed Interpretariato -, à l’Assolingue, membre Assoservizi de la Confcommercio de Rome, dont nous avons souscrit au « Code de Comportement des Entreprises de Services », ayant pour finalité de susciter une meilleure déontologie dans le tertiaire avancé, et à la Chambre Française de Commerce et d’Industrie en Italie, nous entendons donner à ceux qui nous font confiance « une triple garantie de compétence, de sérieux et de responsabilité », adhérant ainsi pleinement aux souhaits de la CNET française, la Chambre Nationale des Entreprises de Traduction.

Nous sommes également affiliés à l’ASSITERM - Associazione Italiana per la Terminologia -, qui collabore étroitement avec d’autres Organismes nationaux homologues. En effet, nous croyons fortement à la nécessité d’une « prise de conscience terminologique », sans laquelle aucune véritable politique de communication n’est envisageable.

De manière à assurer la qualité et la productivité indispensables, notre Entreprise s’appuie sur :

- un réseau de consultants dans les divers domaines d’activité où évolue le STUDIO 92 SNC, dont ils connaissent parfaitement, outre la langue source, le langage : pour en citer quelques-uns, nommons l’Informatique, l’Énergie & l’Environnement, la Télédétection & la Recherche Spatiale, le BTP, les Industries Mécaniques, la Médecine, le Droit, la Finance, la Comptabilité, l’Économie, la Publicité, l’Art & la Culture, etc.

- des ressources documentaires auxquelles ces consultants ont accès : revues spécialisées, encyclopédies, plus d’une centaine de dictionnaires spécifiques, des banques de données.

- des moyens de production informatique : plateformes MacIntosh et PC-DOS, équipées des principaux logiciels de traitement de texte, de PAO, de TAO et de tableurs.

AVENIR

Forts de nos acquis professionnels, et fermement résolus à continuer notre engagement pour la Qualité totale, nous souhaitons nous démarquer en insistant sur notre rôle de COMMUNICATEUR, regardant vers le futur avec optimisme et sérénité !

À l’heure où les Douze sont en passe de devenir les Dix-sept, ce nombre étant d’ores et déjà destiné à grandir encore, à l’heure où la Communauté devient l’Union, il est plus que jamais actuel de Communiquer Européen : l’européanisation - pour ne pas dire la mondialisation - inéluctable de chaque profession est la voie toute tracée, la voie royale en quelque sorte, qui consiste à penser, autant au niveau des acteurs publics que privés, une politique linguistique globale tendant à l’unification d’une terminologie opérationnelle intégrée européenne.

L’explosion extraordinaire - et croissante - que connaissent sciences et techniques exige la création et le répertoriage annuels de plusieurs milliers de termes, ce qui ouvre des perspectives incalculables à la terminologie.

Ajoutons à cela que le seuil d’obsolescence des langages les plus pointus et les plus évolutifs se situe aux alentours de ... dix-huit mois ! D’où l’importance d’actualiser en permanence les différents thésaurus et de les rendre aisément accessibles en ligne, sur réseau télématique ou informatique, pour faire au plus vite de la terminologie une discipline de terrain, une science opérationnelle.

Infinité des instances et des organisations concernées, des plus petites aux plus grandes, infinité des « univers perçus ou conçus » à étudier, infinité des « appariements bilingues ou multilingues », l’effort majeur doit tendre à l’harmonisation, rationnelle et cohérente, d’une terminologie intégrée.

Que ce soit donc au niveau des individus, des groupes, des sociétés ou des États, il ne s’agit rien de moins que « de promouvoir ou défendre une personnalité sociale, culturelle, technique, technologique ou commerciale »^(*) qui soit européenne.

Projet réaliste ou utopique ? Voilà une bonne question : cesser de rimer utopique à terminologique pour donner le jour, enfin, au Projet Utopie ? L’enjeu est ambitieux, certes, mais possible, et le seul qui débouche, à terme, sur l’instauration de la Banque Européenne (Mondiale) Omnidisciplinaire des Mots !

Réaliser l’UTOPIE

Unifier une Terminologie OPérationnelle Intégrée Européenne

En conclusion, au vœu légitime des Entreprises pour une communication linguistique personnalisée à la hauteur de leur image et de leurs attentes, le STUDIO 92 SNC répond en marquant ses prestations du sceau de la qualité - la Qualité :

Notre cheval de bataille à la conquête de Votre réussite !!!

____________________

^(*) Le rédacteur tient à préciser que certaines de ses réflexions fondamentales lui ont été inspirées par la lecture de l’excellent livre, aussi clair que savant, de M. Daniel Gouadec (qu’il remercie), Terminologie, Ed. AFNOR - 1990

* * *

Voici, en gros, les principes auxquels je me suis tenu durant ma carrière, d'abord pendant 25 ans en tant qu'indépendant et que Studio 92 Snc, suivis de 15 ans comme Translation 2.0, et auxquels je souhaite continuer de me tenir dans cette nouvelle aventure de Pucci Traduzione.

Ce blog reste ouvert, à suivre...

Des bienfaits et des méfaits de la traduction automatique

2022-12-29T22:00:00.004-08:00

* * *

Voici plusieurs semaines que ce billet me trotte dans la tête. Mais le déclencheur est une proposition que j'ai reçue aujourd'hui de l'un des dix premiers groupes de traduction au monde ! Un boulot et des conditions de travail si merdiques que je n'ai jamais vu un tel désastre durant mes 38 ans de carrière !

Tout d'abord, une précision : je ne suis pas de ceux qui dénigrent envers et contre tout la place que doit avoir la traduction automatique (TA) dans notre métier. Car je reconnais qu'elle peut souvent apporter un gain de productivité considérable. Pour autant qu'elle soit utilisée avec critère et à bon escient. Ce qui n'est pas le cas pour toutes les combinaisons linguistiques, tous les secteurs et tous les développeurs.

Aujourd'hui la mode est claire : l'un des objectifs primordiaux des grands groupes prestataires de services linguistiques (LSPs pour nos amis anglo-saxons) est de développer un moteur neuronal de traduction automatique, chacun le sien. Avec plus ou moins de bonheur, il faut bien le dire. Et bien disons-le : surtout avec plus de malheur que de bonheur...

D'abord au plan technologique : tous les LSP ne sont pas au même niveau, loin s'en faut. Ce qui se reflète sur les résultats de leurs moteurs de TA.

Ensuite selon la combinaison linguistique : plus un couple de langues est fréquent, plus le développeur est en mesure de fournir au moteur boulimique les masses énormes de données dont il a besoin pour faire son auto-apprentissage.

Idem pour les secteurs : plus un domaine est courant et mûr, plus il est en mesure d'alimenter le moteur.

Ainsi, vous aurez davantage de chance d'obtenir une TA qualitativement meilleure avec le couple anglais-français en informatique qu'avec le couple turc-javanais en aérospatiale, ça va de soi...

Or, pour parler d'expérience, la TA en droit/juridique italien-français fournit des résultats exécrables ! Un véritable piège, dont la principale raison est plutôt inattendue : très souvent l'italien et le français peuvent utiliser les mêmes mots, mais avec des sens différents ! Ce qu'un moteur de TA est absolument incapable de distinguer. Seul le traducteur humain peut le faire.

Par conséquent, quand bien même le moteur serait à la pointe de sa technologie, il fournit généralement une traduction incompréhensible, un texte sans queue ni tête, qu'un traducteur doit entièrement remanier et, au final, réécrire. Il n'y a donc aucun bénéfice à utiliser la TA dans ces cas-là, que ce soit en termes économiques ou de temps. Car dans ces conditions, le traducteur ne gagne pas de temps, il en perd. Et donc, selon le fameux adage "time is money", il perd aussi de l'argent.

Mais venons-en à ma proposition ! Arrivée le 29 décembre à 16h15', à livrer le 2 janvier à 14h : pas même 4 jours pour post-éditer 22850 mots en FR, soit plus 5700 mots/jour pendant le week-end et les fêtes du réveillon et du 1er de l'an ! Et comme le donneur d'ordre est généreux, il veut me payer à 50% de mon tarif en se fondant sur le fait que, selon lui, la TA me fournit 50% du travail déjà bien ficelé et qui n'est donc plus à faire...

Voyons plus en détail cette aberration à tous les niveaux, qui avance des prétentions totalement injustifiées et irrespectueuses du traducteur et de son travail !

Du reste, je ne sais pas trop par où commencer tellement cette "offre" est farfelue et indubitablement indigne d'un donneur d'ordre de ce niveau. Je vais tenter de procéder par ordre :

* MTPE (Machine Translation Post-Editing) : d'après ce que je comprends, l'objectif final des grands groupes n'est plus que de procéder par post-édition de traductions automatiques (on va garder le sigle anglais, parce que PÉTA...), ce qui relègue le traducteur a un rôle de second plan par rapport à la machine (bien que beaucoup s'en défendent) et permet surtout au donneur d'ordre d'abattre les tarifs payés d'environ un tiers par rapport à ceux d'une traduction normale...

Premier problème : une bonne post-édition dépend énormément de la qualité du texte traduit automatiquement. Or c'est là que le bât blesse ! Pour reprendre mon exemple d'une traduction automatique juridique italien-français, le résultat n'est jamais - je dis bien, jamais - bon. Donc a priori perte de temps et d'argent pour le traducteur / post-éditeur, et tout bénef pour le donneur d'ordre si le traducteur accepte les conditions imposées sans rechigner, alors que nous ne sommes déjà plus dans la post-édition mais dans la réécriture : remanier chaque segment, retrouver le sens perdu par la TA et reformuler. Ce qui est plus chronophage que de traduire directement.

Juste un exemple de la TA à post-éditer sans trahir la confidentialité du texte : le prénom et nom de famille d'une partie au procès étaient ainsi rendus : Joyeux Père Noël (sic!). Je sais bien que c'est la période, mais bon... Donc, si la TA est capable de se planter dans les grandes largeurs sur une simple généralité, je vous laisse imaginer sur les segments plus complexes : du charabia ! Et le texte comprend 1200 segments... Dans ces conditions, prétendre que la TA a déjà fait la moitié du travail pour vous payer deux fois moins, c'est se foutre du monde. Car non seulement le texte produit n'est pas bon, mais en plus il est faux. Jamais un traducteur humain ne traduirait un nom de famille. La TA, si. Au final, aucun gain de temps, mais une perte : le temps nécessaire au post-éditeur pour virer l'erreur de la TA et rétablir le nom de famille initial. Temps perdu = argent perdu.

Deuxième problème : les quantités exigées. Il semble que depuis l'apparition de la TA dans notre métier, les clients autant que les agences de traduction ont perdu tout sens de la mesure. Pendant longtemps, la quantité jugée "normale" était d'à peu près 2500 mots/jour, seuil au-delà duquel on passait dans l'urgence, qui justifiait par conséquent une majoration d'environ 30% du tarif. Et si cette urgence (déterminée par le rapport quantité/difficulté/délais) tombait un week-end ou pendant les fêtes, autre majoration.

Pourtant "ma" proposition (post-éditer 22850 mots en moins de 4 jours pendant le week-end et les fêtes du réveillon et du 1er de l'an) ne prévoyait pas la moindre majoration, en se contentant de diviser par 2 mon tarif habituel. Pour une moyenne de 5700 mots/jours, qui est déjà plus du double des quantités autrefois jugées "normales". Que les clients pensent qu'avec la TA on peut "facilement" produire entre 7 et 10000 mots/jour, pourquoi pas, ils sont dans leur rôle. Mais que les agences les confortent dans cette idée sans faire œuvre de pédagogie pour leur expliquer que, non, cela ne correspond à rien et va au détriment de la qualité finale, c'est impardonnable, et surtout une façon de se défausser des retombées de leur pusillanimité sur le dos des traducteurs.

* * *

J'ouvre ici une parenthèse pour revenir sur deux concepts qui me sont chers : la quadrature du triangle et le quintette de Mozart.

La quadrature du triangle

Imaginez un triangle équilatéral avec aux trois côtés les légendes - DÉLAIS - COÛTS - QUALITÉ - et au centre le terme RESSOURCES :

- où la « ressource Traducteur » (seule composante « humaine » des ressources, matérielles, logicielles, etc.) est broyée dans l’engrenage irréalisable de faire cadrer des nécessités incompatibles, liées à la triple exigence des coûts, des délais et de la qualité (cités par ordre d’importance selon les clients)

- où les délais de remise de la traduction (c’est pour hier, comme on dit en italien) sont inversement proportionnels aux délais de paiement (à la fronde, et le plus tard possible)

- où le niveau des prix reconnus au traducteur (tarifs plus bas possibles) est inversement proportionnel au niveau de qualité requis (toujours être ultra-spécialisé et omni-polyvalent) (la « multicompétence »).

En fait, dans cette impossible équation de la quadrature du triangle, le concept est très simple : entre DÉLAIS, COÛTS et QUALITÉ, prenez-en deux et oubliez le troisième…

Quant à l'effet Mozart, il a été théorisé par Rory Cowan, à l'époque PDG de Lionbridge Technologies :

Si, en 1790, il fallait cinq musiciens pour interpréter un quintette de Mozart durant tant de minutes, aujourd'hui, en dépit des progrès techniques considérables qui ont été accomplis depuis, rien n'a changé : il faut toujours autant de musiciens jouant pendant autant de temps pour restituer la même œuvre !

Cette belle métaphore sur l'incompressibilité de certains délais d'exécution souligne implicitement les limites de la technologie galopante, qui ne pourra jamais répondre à tout sans intervention humaine, notamment au plan de la productivité.

Des traducteurs en ce qui nous concerne. D'où l'inutilité de toujours les presser ... comme des citrons trop mûrs, en leur demandant l'impossible à tort et à travers.

Or en analysant de plus près "ma" proposition, on se rend compte qu'elle exemplifie à merveille les deux concepts ci-dessus, en demandant l'impossible au traducteur, ou pour le moins l'irraisonnable (grosse traduction, difficile, texte de départ de mauvaise qualité mais prétention d'un texte d'arrivée de bonne qualité, délai très court, le tout payé des clopinettes), sans tenir compte de l'incompressibilité du délai d'exécution, la TA jouant dans ce cas un rôle de retardateur, et non d'accélérateur. Certes, nous sommes à la limite, mais pour qu'un traducteur de métier fasse bien ce travail dans le délai imposé, encore faudrait-il le motiver avec un tarif compris entre 2500 et 3000 € !

Telle qu'elle est, cette proposition indécente est inacceptable par tout traducteur qui se respecte. Et quoi qu'il en soit indigne de l'un des dix premiers groupes mondiaux. Qui fait ainsi un triple tort :

Au client, à qui le texte livré le 2 janvier à 14h sera selon toute probabilité de (très) mauvaise qualité ;
À la profession de traducteur et à qui l'aura traduit en acceptant de telles conditions ridicules ;
Au groupe lui-même, qui ne saurait baser sa croissance sur une telle politique en montrant que, ce faisant, il ne respecte ni ses clients ni les traducteurs qui travaillent pour lui (et je n'ose imaginer la marge qu'il dégagera entre ce qu'il aura demandé au client et ce qu'il aura payé au traducteur)...

If you pay peanuts, you get monkeys!

La traduction en France en 2022

2022-03-24T01:29:00.017-07:00

* * *

Mon étude de 2014 sur les acteurs du marché de la traduction technique et automatique en France, essentiellement des grands groupes, tentait de faire le tour de la situation, qui se résumait à l'époque comme suit :

ORTEC 1 Md€
Ubiqus 60 M€
Telelingua 17 M€
Datawords Datasia 16 M€
Linguistique Communication Informatique 15 M€
Technicis 11 M€
Tradutec 10 M€
Optilingua International 10 M€
ADT International 8 M€
WHP INTERNATIONAL 7 M€
HL TRAD 6 M€
CPW Group 3 M€

Essayons d'analyser la situation 8 ans plus tard !

Spécialisée en ingénierie linguistique dans l'aéronautique et le secteur spatial, mais pas seulement, Ortec est toujours hors série et plutôt à part vis-à-vis des acteurs pure player de la traduction.

Dont le premier est sans aucun doute le groupe Acolad (ex-Technicis, en 6^e position en 2014 avec un CA de 11 M€, contre plus de 330 M€ aujourd'hui, soit un levier de croissance de x30 en 8 ans...), qui a absorbé durant cette période, sous l'impulsion de Benjamin du Fraysseix (arrivé à la direction générale de la société en 2012) : VO Paris, Cogen, Translation Probst, Arancho Doc, Soget, Livewords, HL Trad, Sémantis, AAC Global, TextMaster, Telelingua, Amplexor et, last but not least, Ubiqus (qui pesait 6 fois le poids de Technicis en 2014...) !

Ces chiffres m'interrogent :

330 M€ de CA pour 1 million de projets/an, ça nous donne une moyenne de 330€ par projet !
1 million de projets pour 25000 clients, ça nous donne une moyenne de 40 projets par client !

--> Le CA moyen de chaque client est de 13200 €, soit 1100€/mois.

Quant aux 2500 collaborateurs vs. les 20000 experts linguistes, j'imagine qu'ils proviennent de l'ensemble des 14 sociétés (Technicis + les 13 acquisitions), soit près de 180 salariés/société (vs. 1430 freelances/société), je vous dis pas le nombre de doubles, triples ou quadruples emplois, voire plus...

L'intégration a encore de beaux jours devant elle !

Pour autant, Benjamin suit donc son tableau de marche à rythme soutenu et ne compte probablement pas s'arrêter là, puisqu'il déclarait en décembre 2019 :

Conformément à notre nouveau business plan, nous ambitionnons de générer un chiffre d’affaires compris entre 300 et 400 M€ d’ici 3 à 5 années. À plus long terme, l’objectif sera d’avoisiner les 600 à 800 M€ de revenus...

De quoi le positionner à terme dans le Top 5, voire dans le Top 3, des principaux fournisseurs mondiaux de services linguistiques !

Pour autant, si telle est son ambition, j'imagine qu'il devra s'attaquer aussi à des proies outre-Atlantique, du calibre de WeLocalize voire, pourquoi pas, de Lionbridge, qui me semble un peu en perte de vitesse depuis quelques années...

Le secteur du sous-titrage et domaines connexes réserve aussi quelques surprises avec 3 groupes français totalement inconnus du grand public : Dubbing Brothers, Hiventy et EVA, qui doivent avoisiner à eux trois 200 M€ de CA.

Pour l'heure, des 12 acteurs ci-dessus, Acolad en a déjà acquis 4 (Ubiqus, Telelingua, HP Trad et CPW Group), voyons la situation des autres :

Datawords est encore mentionnée dans le Top 100 des fournisseurs linguistiques dressé par Nimdzi, mais hors classement en raison du fait qu'ils ne divulguent pas, ni ne publient ou révèlent leur CA. Toutefois, aux dernières nouvelles, le groupe a poursuivi son développement international et célébré son 20e anniversaire en juin 2020 avec un CA de 70 millions d’euros à fin 2019 (vs. 16 millions d'euros en 2014)...

Quant à LCI - Linguistique Communication Informatique, la société qui fait concurrence à Ortec dans les secteurs aéronautique, spatial, défense, automobile et mobilité, elle a été acquise en 2018 par le groupe NOVAE, composé aujourd’hui de plus de 300 collaborateurs en France et dans le monde en réalisant un chiffre d’affaires d'environ 30 millions d’euros, dont les services linguistiques ne sont qu'une partie.

* * *

Concernant Tradutec, fondée en 1962, qui a fini par dépoussiérer son site Web, elle dégageait un chiffre d'affaires autour de 10 M€ en 2017 (même niveau qu'en 2014), on peut donc estimer qu'elle devrait toujours se situer dans ces eaux-là. Ce que confirme le doc suivant :

(Paris, 7 Août 2020) – Le classement CSA Research 2020 place TTB et le Groupe Tradutec (13 sociétés en France et au Benelux, 10 M€ de CA) à la 17^e position des entreprises de services et de technologies linguistiques d’Europe de l’Ouest.

Or dans un autre communiqué (datant de 2019), aucun CA n'était annoncé mais « une croissance du chiffre d’affaires à 2 chiffres en 2018 », ce qui me semble plutôt exagéré vu que le groupe semble stagner à 10 M€ depuis pas mal d'années (résultat plus qu'honorable quoi qu'il en soit).

Mais bon, aucune autre donnée financière n'étant disponible, puisque ce groupe "familial" a choisi de préserver la confidentialité de ses comptes, impossible de se faire une opinion précise.

* * *

Passons à Optilingua International, qui continue d'annoncer fièrement plus de 40 ans d'expérience et 80 centres en Europe. Cela dit, l'évolution de la principale société du groupe, Alphatrad, dont la moyenne du CA s'élevait à 5 268 323 € sur la période 2009-2012, atteint tout juste 5 286 133 € sur la période 2018-2020, avec un résultat en perte de plus de 410 K€ sur les exercices 2019 et 2020. Source.

* * *

ADT International annonce un CA de 6 050 300 € sur l'année 2020, soit une baisse de près de 2 millions d'euros par rapport à 2014.

* * *

Enfin, WHP International a un CA moyen de 3 645 287 € sur la période 2017-2019, soit une réduction de moitié par rapport à 2014 !

* * *

CPW Group, le petit dernier qui était déjà passé dans le giron d'HL Trad, fait désormais partie d'Acolad !

La boucle est bouclée.

Conclusion

Mis à part Ortec, Datawords et le groupe NOVAE, qui semblent poursuivre leur progression en mode indépendant, il ne reste plus grand chose des groupes français de 2014, totalement phagocytés par ACOLAD.

Seul Tradutec se maintient depuis dix ans au même niveau de 10 M€/an, les trois autres "Internationaux" (Optilingua, ADT et WHP) étant sensiblement en retrait.

La progression exponentielle d'Acolad n'en est que plus remarquable !

Télétravail : sommes-nous prêts ?

2022-01-17T00:43:00.014-08:00

* * *

Cette réflexion part de ce tweet :

Dans l'idéal oui mais dans les faits personne n'est prêt ! Ni les particuliers, ni les entreprises, ni l'administration publique : le télétravail se prépare, il ne s'improvise pas ni ne se décrète en laissant chacun libre de faire n'importe quoi. Je télétravaille depuis 37 ans...
— Jean-Marie Le Ray (@jmleray) January 6, 2022

et de l'esquisse de discussion en réponse à ce tweet :

Depuis deux ans maintenant, le télétravail est mis en lumière par l'épidémie de Covid. Durant les périodes de confinement strict, de nombreux salariés ont été contraints de télétravailler, les entreprises - ou les administrations publiques - ne pouvant pas faire autrement.

Un bouleversement obligé, subi le plus souvent dans la précipitation, une totale improvisation. Avec pour règle principale le système D ! La mise en place du télétravail étant liée à la bonne volonté des gens, voire à l'utilisation de leurs moyens personnels - téléphone, ordinateur, imprimante, liaison haut débit, etc. - plutôt que professionnels. Aucune organisation, aucune préparation en amont.

En revanche, à mon niveau, aucun changement entre avant et après le Covid, tout s'est fait de manière transparente, dans la continuité : je télétravaille depuis 1985 ! En indépendant, ce qui introduit naturellement une première différence fondamentale avec le télétravail des salariés (encadrés au plan contractuel).

Une deuxième différence porte sur la nature du télétravail : 100% à domicile, en alternance domicile/tiers-lieux (coworking, télécentres, bureaux partagés, centres d'affaires), télétravail nomade ou itinérant, etc. Dorénavant, il est même question de télétravail en intérim...

Globalement, je me situe dans la catégorie « télétravailleur indépendant 100% à domicile », capable si besoin de travailler depuis n'importe où : un mobile, un ordinateur portable et une liaison haut débit suffisent. Résumé ainsi, cela semble simple. Or ça ne l'est pas, loin de là !

Si l'on dresse un tableau des pour et des contre du télétravail, en gros nous obtenons le résultat suivant :

Dans le cadre de mes recherches sur le télétravail, j'ai pu examiner un corpus d'environ 45 mille mots exprimant l'opinion d'employés (d'une même société) mis en télétravail à l'occasion du confinement, d'où j'ai extrait les 30 premiers termes les plus fréquents, pondérés selon leur fréquence dans le nuage sémantique ci-dessous :

Comparés au tableau des pour et des contre, il est manifeste que ces termes témoignent clairement des principales préoccupations des salariés, mais ils sont également applicables aux indépendants, le domaine que je maîtrise le mieux. Et dont je vais parler dans ce billet.

Précisons aussi que le télétravail, comme toutes les formes de travail, est avant tout un phénomène social. Qui ne nous concerne pas seulement en tant qu'individus ou entreprises, mais également la société dans son ensemble. Il faut professionnaliser le télétravail à tous les niveaux !

De même que les pour et les contre sont les deux côtés d'une même pièce, les pour sont le côté face, les contre le revers de la médaille, chaque côté ayant ses propres implications psychologiques et physiques, personnelles, professionnelles, sociales, dont il s'agit de faire la synthèse dans une recherche perpétuelle d'équilibre, d'un point équidistant entre les avantages et les inconvénients, d'un compromis permanent entre qualité de vie et rémunération suffisante pour assurer une existence décente à soi et sa famille.

Je vais donc examiner globalement les pour et les contre selon mon expérience sur la période 1985-2022.

POUR

L'un des principaux avantages mis en avant lorsqu'il est question de se mettre à son compte chez soi est la meilleure qualité de vie personnelle (hors travail) et professionnelle (travail). Qui se réalisent dans un seul et même lieu : le domicile. Où il faut organiser les deux fondamentaux qui rythment notre vie :

l'espace
le temps

L'espace

A minima l'organisation de l'espace peut se résumer à une pièce dédiée (éviter si possible l'espace réservé ou le coin bureau dans une pièce commune). Pour vous autant que pour votre famille. Si vous pensez télétravailler durablement en mettant votre ordi sur un coin de la table de la cuisine ou de la salle à manger, laissez tomber !

La pièce dédiée aura une surface habitable suffisante (au minimum 12 m²) et sera bien éclairée, climatisée et silencieuse (critère indispensable à la concentration), avec un poste de travail aménagé en tenant compte de tous les aspects bureautiques, écrans, télécoms, câblages, etc., y compris une chaise (ou un fauteuil) ergonomique, voire un repose-pieds, une bibliothèque, des étagères, des rangements, etc.

Il peut également être bon d'avoir un plan de travail permettant d'alterner position de travail assise et debout, rester assis pendant de longues heures n'étant pas la panacée... Votre corps vous dictera la position à prendre au bon moment. Chacun(e) a sa propre posture "idéale", à vous de trouver la vôtre.

Le temps

En général le temps de travail augmente à domicile (par ex. le temps économisé sur les trajets est transféré sur le télétravail). Donc il est primordial de gérer et d'organiser ses horaires. Là encore, chacun(e) a sa propre recette, en fonction de son caractère et de la discipline qu'on réussit à imposer à soi-même (ou pas)...

D'autant que cela ne dépend presque jamais de nous, mais le plus souvent des contraintes professionnelles (délais de livraison, qui peuvent être négociés mais sont subis la plupart du temps) et personnelles (famille, tâches ménagères, etc.).

Le principal problème au domicile est de trouver l'équilibre entre temps familial et professionnel, le partage du temps étant généralement plus conciliable en télétravail. Il y faut de la rigueur et tout le monde ne l'a pas. Au bureau le temps est imposé, généralement à des horaires fixes. À la maison, ils sont flexibles, mais gérer la flexibilité peut s'avérer plus contraignant qu'obéir à une imposition. Là encore, question de nature et de caractère.

Autant de questions qui relèvent de l'autonomie de la personne et de la capacité de chacun(e) de s'organiser.

CONTRE

Le pendant de ce qui précède est l'interférence de la vie professionnelle sur la vie familiale (ou vice-versa).

Le débordement du temps de travail sur les nuits, les fins de semaines, les congés, et l'impact sur les relations avec le conjoint et les enfants. Nous avons tous lu pendant les confinements successifs de nombreux témoignages de parents ne réussissant plus à gérer les interactions avec les enfants à cause de la promiscuité subie et permanente, du manque d'espace vital pour chaque membre du foyer. Une pièce dédiée permet de réduire ces frictions, voire de les éliminer.

Quant à l'isolement possible, il doit être pris en compte en amont au moment du choix. Télétravailler doit être un libre choix, pondéré et volontaire. Cela ne signifie pas forcément se désocialiser : il faut être capable de réinventer ses relations sociales et professionnelles, les contacts se créent au niveau de la mise en réseaux : professionnels (collègues et clients), commerciaux (où chacun(e) prospecte selon ses goûts et spécialités), sociaux (places de marché, plateformes Web), d'amis et de relations, etc. Il y a quelques années, j'écrivais « Le traducteur est un animal social », cela vaut plus que jamais en ces temps de télétravail pour tous les indépendants...

Les retombées de mauvais choix initiaux sur la santé peuvent vite se faire sentir, autant au plan physique (dos, articulations, etc., conséquences de mauvaises postures), que psychologique (difficultés à se motiver, déprime, mauvaise humeur, etc.), avec toutes les implications négatives au niveau personnel, familial, professionnel. Sans oublier que tout cela finit par se traduire par des problèmes financiers : un télétravailleur malade ne produit - et ne gagne - rien !

Bien que des progrès aient été faits pour les micro-entrepreneurs, les amortisseurs sociaux ne sont pas légion, et dans ces moments-là la solidarité avec le "réseau" est fondamentale.

Je parle d'expérience : en 2014, j'ai eu un gros pépin de santé et suis resté inactif pratiquement toute l'année. Or lorsque vous êtes aux abonnés absents pendant des mois, les clients, même s'ils vous sont fidèles, se tournent inéluctablement vers la concurrence, personne n'est irremplaçable ! Donc avec un CA réduit à peau de chagrin, début 2015 j'ai activé mon réseau pour demander de l'aide, et ça a marché... Un soulagement au niveau financier, certes, mais aussi et surtout psychologique : l'entraide fait chaud au cœur, et bien que télétravaillant seul, vous comprenez que vous n'êtes pas seul.

En conclusion, le télétravail est un choix, pratiqué autant au niveau individuel, que de l'entreprise et des pouvoirs publics. L'épidémie de Covid a placé ce choix à l'ordre du jour (en diffusant le télétravail pratiquement à l’ensemble de la population active, y compris en l'imposant sous peine d'amende), au début beaucoup s'est fait dans l'improvisation et sans accompagnement, mais de plus en plus de voix se font entendre pour pérenniser cette nouvelle forme de travail (marginalisée depuis longtemps) après la crise, en France mais pas seulement.

Depuis plus d'une dizaine d'années, diverses études ont fourni des statistiques et tenté d'analyser le télétravail, mais presque uniquement coté salariés, très peu d'études sur les indépendants. La définition même du télétravail selon le Bureau International du Travail est claire :

Le télétravail se définit comme le recours aux technologies de l’information et des communications (TIC) – ... – pour effectuer des tâches hors des locaux de l’employeur (Eurofound et BIT, 2017).

Seule concession aux indépendants :

En règle générale, les définitions du télétravail n’incluent pas les travailleurs de l’économie des plateformes: par exemple, un travailleur indépendant qui travaille principalement à domicile n’est pas systématiquement considéré comme télétravailleur, mais peut être classé comme travailleur à domicile aux termes de la convention (n° 177) de l’OIT sur le travail à domicile, 1996.

Des définitions poussiéreuses qui ne collent plus à la réalité, mais en cours d'évolution...

En France, le statut du télétravailleur indépendant se confond généralement avec celui de micro-entrepreneur, très simple à créer. C'est après que ça se complique, lorsqu'il faut faire vivre et développer son métier.

Le télétravail est une question de caractère : il y en a à qui cela convient, et d'autres à qui cela ne convient pas, qu'on soit salarié ou indépendant. Les italiens utilisent l'anglais pour nommer le télétravail : smart working. Selon moi c'est reconnaître l'intelligence de cette forme de travail. Ce qui ne veut pas dire que les autres formes de travail ou celles et ceux qui les pratiquent ne seraient pas intelligents, loin de là. C'était juste pour terminer ce billet sur un clin d'œil :-)

Billets connexes :

Liens sur le télétravail :

La création de son propre emploi

2021-06-07T03:00:00.005-07:00

* * *

Cet article fait suite à deux billets postés il y a cinq ans déjà :

Le « nouveau maintenant » de nos professions (22 mars 2016)
Conseils aux jeunes qui réfléchissent à leur carrière future (14 août 2016)

Créer son emploi, pourquoi ? comment ?

Dans l'univers en miettes d'un monde du travail invisible, de plus en plus de citoyen(ne)s n'ont pas d'emploi. Pour les raisons les plus diverses... Que faire lorsqu'on est dans une telle situation ?

Je parle d'expérience : c'était mon cas à la fin des années 70 / au début des années 80. Un problème que j'ai mis 10 ans à résoudre, puisque j'ai vraiment débuté ma carrière à la fin des années 80 / au début des années 90 !

En fait, bien que j'aie commencé à traduire en 1985, il m'a fallu 4 ou 5 ans pour "asseoir" mon métier, une période durant laquelle mon activité aurait pu partir dans tous les sens...

J'étais à l'époque ce qu'on appelle un pluriactif (bien obligé), ayant exercé jusqu'à 7 boulots en même temps, dont prof. pendant 4 ans dans une école d'état italienne (1987-1991).

J'aurais même pu devenir titulaire mais j'ai préféré opter pour la profession libérale. Je dois d'ailleurs être l'un des très rares cas à avoir refusé par deux fois le statut de fonctionnaire, dans des pays différents : une première fois en France (étant orphelin à 18 ans de deux parents fonctionnaires, j'avais toutes les portes ouvertes...), puis quelques années plus tard en Italie !

En mon âme et conscience, je n'ai jamais regretté ce choix, même si dans certains moments de grande difficulté je me suis sincèrement demandé si je n'avais pas fait une connerie... Et parfois je me le demande encore, tout en connaissant la réponse : non. Question de tempérament.

Et puis en 1989 le destin m'a un peu forcé la main : un ami m'a payé la création de mon agence de traduction ! Que j'ai fermée ... 25 ans plus tard, en 2014. Gros ennuis de santé...

Après quoi je me suis remis à mon compte en France, comme micro-entrepreneur, depuis le 1^er janvier 2018, mais avec plus de 30 ans de métier derrière.

En conclusion, pourquoi est-ce que je vous raconte ça : parce qu'on ne crée pas son emploi en partant de zéro !

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Créer son emploi, pourquoi ?

La réponse individuelle à ce "pourquoi" est la clé de votre réussite future ... ou de votre échec. Indépendamment de sa nature, votre motivation est le fondement de votre avenir professionnel.

En réalité, la seule et unique raison de créer son propre emploi est que l'on a un projet à faire vivre.

Synthèse : je ne crée pas mon emploi en partant de zéro, j'ai un projet à faire vivre.

Avoir un projet à faire vivre signifie non seulement savoir pourquoi, mais aussi et surtout, savoir quoi !

Il est IMPOSSIBLE de créer son emploi si l'on ne sait rien faire, si l'on n'a rien à proposer au marché. Imaginons un(e) jeune sans aucune formation scolaire ni professionnelle : la seule sortie possible est un travail ubérisé, précaire, peu ou pas qualifié, sans aucun avenir viable sur le long terme.

Cela ne veut pas dire que certain(e)s ne s'en sortiront pas, à force de volonté et de constance acharnée dans le travail, mais dans ce cas il s'agira d'un tiers (une entreprise) qui vous mettra le pied à l'étrier et vous formera en interne.

En ce sens, l'école 42 est un exemple frappant :

... première formation en informatique entièrement gratuite, ouverte à toutes et à tous sans condition de diplôme et accessible dès 18 ans. Sa pédagogie est basée sur le peer-to-peer learning : un fonctionnement participatif, sans cours, sans professeur, qui permet aux étudiant(e)s de libérer toute leur créativité grâce à l’apprentissage par projets.

Toutefois, ce "sans condition de diplôme" ne signifie pas "sans compétences". Celles et ceux qui rentrent à l'école 42 ont toutes et tous de fortes compétences informatiques.

Cela dit, il faudrait des écoles 42 déclinées dans tous les domaines, pas seulement en informatique...

Car le monde du travail a besoin de compétences : quelle est la vôtre ? quelles sont les vôtres, dans le meilleur des cas ? qu'avez-vous à vendre ? un produit, un service, votre savoir-faire ?

Aucune limite aux métiers, aux secteurs, aux passions, aux curiosités personnelles, pourvu que cela se transforme en opportunité professionnelle. Mais cela suppose que vous sachiez faire ou vendre quelque chose, un produit/service dont le marché a besoin, qui apporte une solution à un problème. Or vous seul avez la réponse à ce prérequis. Si vous ne l'avez pas, passez votre chemin ... pour l'instant, car il vous faudra d'abord la créer, cette réponse.

Il y a beaucoup d'illusions et de fausses promesses autour de la création d'un emploi indépendant : soyez libre financièrement, entrepreneur de vous-même, devenez votre propre patron, etc. etc. Tout cela n'est que de la poudre aux yeux !

On vous fait miroiter du positif - en apparence -, pour mieux dissimuler les nombreuses contraintes d'un travail en indépendant, bien plus que les salariés n'en ont. C'est une course de fond qui ne se mesure pas en kilomètres mais en années, en décennies, pas d'enthousiasme facile qui se délite dès les premiers obstacles, beaucoup d'exigences, d'endurance, de constance, de ténacité, etc.

Donc vous comprendrez aisément que sans une motivation bien ancrée à la base, un savoir-faire personnel, un projet bien pensé, prétendre se mettre à son compte n'est qu'un leurre !

* * *

Créer son emploi, comment ?

Dans cette incessante destruction créatrice du monde de l'emploi, qui voit se produire de façon simultanée la disparition (ou pour le moins la transformation poussée) de métiers traditionnels conjointement à la création de nouveaux profils, la question d'associer à votre profession une forme juridique se pose.

Pour ce qui concerne chaque individu, l'ensemble de la société est basé sur son statut professionnel : les impôts, les assurances, les retraites, la santé, la formation, l'accès à la propriété, au crédit et ainsi de suite. Tout est lié.

Donc tout choix initial ayant des conséquences durables, autant ne pas se tromper. Je vous propose ici trois options d'entrepreneuriat, extraites de cette présentation de Walid Nakara :

Entrepreneur de nécessité et pauvreté : la face cachée de l’entrepreneuriat
— Chaire ETI (@Chaire_eti) April 7, 2021

Entrepreneuriat d'opportunité
Entrepreneuriat de nécessité
Entrepreneuriat social et solidaire

1. Entrepreneuriat d'opportunité

Relève de facteurs "pull", tels que l'autonomie, l'indépendance, la liberté, l'argent, le défi, le statut social ou encore la reconnaissance.

2. Entrepreneuriat de nécessité

Lié à des facteurs "push" comme le chômage, le licenciement ou la menace de perdre son emploi.

3. Entrepreneuriat social et solidaire

Entreprise qui considère le profit non comme une fin mais comme un moyen pour atteindre des objectifs sociaux et/ou environnementaux.

En fonction de votre motivation de base, vous pouvez donc vous positionner très facilement sur l'une de ces trois options. J'imagine que la troisième reste utopique pour la plupart, mais selon moi nous en entendrons parler toujours plus dans les mois et les années qui viennent.

Au niveau individuel, j'évoquerais davantage le micro-entrepreneuriat d'opportunité ou de nécessité, et qualifierais en outre l'option 1 de proactive, et l'option 2 de réactive. Être proactif : agir à l'avance, anticiper. Être réactif : agir en réaction, réagir. Là encore, question de tempérament.

Walid nous donne un autre chiffre, étonnant, sur l'entrepreneuriat considéré comme une menace (le revers de la médaille), avec seuls 10% des micro-entrepreneurs gagnant plus de 26000 € par an (ce qui correspond à peu près à un salaire annuel moyen en France !), d'où 90% qui sont précarisés (avec un curseur salarial pouvant se déplacer de -26000 à 0) :

Perte de confiance et d'estime de soi
Problèmes de santé
Situation personnelle difficile
Organisations créées : précaires et instables
Absence d'expérience
Manque d'un accompagnement post-création

En bref, la création de son propre emploi n'est pas la panacée, loin de là. Il faut y réfléchir à deux fois, trois, dix et plus, avant de se lancer, peser les pour et les contre, être capable de s'auto-évaluer au plan pro/perso, et ne pas se bercer d'illusions. Je vous suggère également la lecture de Conseils aux jeunes qui réfléchissent à leur carrière future, complémentaire à celle-ci.

* * *

Pour conclure, une simple question : est-ce que créer votre propre emploi répond à votre interrogation de fond sur l'exigence de travailler pour subvenir à vos premières nécessités ou autre (genre pyramide de Maslow) ?

À vous la réponse...

P.S. Je vous propose deux liens qui traitent aussi de créer son emploi, mais de façon totalement différente...

Et à propos de "solo", un autre de mes billets, toujours écrit en 2016 :

SOLO², branding & marketing à l’intention des auto-entrepreneurs et des professionnels exerçant en profession libérale

Tradurre poesie significa ri-creare

2021-04-15T01:19:00.007-07:00

* * *

Post in francese

Durante il decennio degli anni 90 e fino all'inizio degli anni 2000, mi sono dedicato molto alla poesia, scrivendo più di 170 sonnetti ed oltre un centinaio di poemi in prosa, e traducendo anche poesie dall'italiano al francese: 44 poemi di gioventù di Karol Wojtyla, all'epoca Papa Giovanni Paolo II, 3 saggi di Francesca Maria Corrao sulla poesia araba (a proposito di Ibn Dåniyål, poeta di Mosul, di Mahmüd Darwish e del viaggio in Italia di Adonis) ed anche una filastrocca di Natale per bambini (pura poesia :-), oltre ad un libretto di poesia intitolato "Undici Poesie":

http://www.literary.it/dati/literary/B/bocchinfuso/undici_poesie.html

All'epoca mi era valso una pioggia di commenti positivi. Florilegio:

Ringraziamento dell’Autore :

"Ringrazio il poeta Jean-Marie Le Ray, che ha tradotto i miei versi nell’unico modo in cui è possibile tradurre la poesia : ricreandola secondo la propria sensibilità e secondo il genio della propria lingua."

Estratto dalla prefazione di Ferruccio Masci :

"Anche in questa breve silloge di undici componimenti, dotati di intensa liricità melica (e magistralmente tradotti dal poeta Jean-Marie Le Ray)..."

Da una recensione di Guido Carmelo Miano, Editore :

"Questa breve ma incisiva raccolta (testo a fronte, tradotta egregiamente in francese dal poeta Jean-Marie Le Ray)..."

Da una lettera ricevuta dal poeta Francesco De Napoli (Cassino) :

"Ho ricevuto dall’amico Prof. Ferdinando Banchini il volume "UNDICI POESIE", che ho letto avidamente ammirando, tra l’altro, la magnifica e, direi, perfetta traduzione da Lei realizzata con tanto amore e passione..."

Da una recensione di Francesco Mandrino :
(pubblicata su Punti di vista, Padova - Anno VI, n° 21, luglio-settembre 1999)

"Fronte al testo, la versione in francese di Jean-Marie Le Ray : un lavoro certamente non superficiale né agevole. Il pesante ed irrispettoso atto d’arbitrio in cui consiste ogni traduzione, in questo caso non pare teso a riproporre l’oggetto in altra lingua nella sua forma e sostanza, bensì a proporre qualcosa di diverso che dell’oggetto mantiene il senso."

Da una recensione di Maria Pina Natale :
(pubblicata nell’aprile 1999 sul "Nuovo Giornale dei Poeti")

"E’ importante notare che questo breve florilegio poetico è stato tradotto con notevole bravura in lingua francese dal poeta Jean-Marie Le Ray "nell’unico modo in cui è possibile tradurre la poesia : ricreandola secondo la propria sensibilità e secondo il genio della propria lingua".
Abbiamo voluto usare le parole medesime dell’Autore con le quali concordiamo perfettamente, permettendoci di aggiungere che, oltre ai due grandi pregi additati dal Banchini, ci sembra (pluralis modestiæ) di riscontrare anche una perfetta aderenza al testo italiano, aderenza che non significa versione letterale, bensì aderenza di concetto e di espressione; che non è piccolo merito (parola di una veterana traduttrice di testi greci e latini, nonché di spagnoli e francesi)."

Da una recensione di Walter Nesti

"Queste undici poesie che ora ci presenta sono affiancate da una traduzione francese di Jean-Marie Le Ray, che per la scrupolosità con cui è stata eseguita e nello stesso tempo con la libertà necessaria a non appiattirne la resa, come in genere succede con le traduzioni, ha il pregio di figurare come un'opera a sé stante ma a quella intimamente legata. Infatti, rispettando al massimo l'autore, il traduttore ha saputo infondere nella sua lingua quel soffio di poesia pura che una traduzione meccanica non avrebbe potuto raggiungere.
Un esempio : "Le nubi nere, inerti, gravano/ sui campi squallidi" viene reso con : "Les nuages noirs et lourds, inertes/ étouffent les terres désolées", riuscendo così a rendere in francese quella speciale atmosfera quasi rimbaldiana dei versi di Banchini.
Oppure ha "ricreato", è proprio il caso di dirlo, la poesia "Per caso" ("Hasard") : le due lasse di versi della poesia, in Banchini, compatte, comunicano il senso di smarrimento, ma anche di intima gioia, di chi sperso e straniero tra la gente, viene appena rischiarato da uno sguardo. Lo stesso effetto, con un senso più marcato di sollievo, viene raggiunto nella corrispettiva in francese, dove gli spazi aggiunti, le frantumazioni del verso, conferiscono al viandante una più intima certezza di gioia. Anche in questo caso una traduzione meccanica non avrebbe fatto altro che appiattire i bellissimi versi di Banchini.
Non so se la poesia di Banchini sia conosciuta e quanto oltralpe : ma sono certo che questo libretto ne è un utile portolano."

Ecco, è una cosa che ricordo con tanto piacere, probabilmente l'unico momento della mia vita in cui venivo riconosciuto da altri non come traduttore, ma come poeta!

Poi questa parentesi poetica si è chiusa per più di 20 anni...

* * *

Qualche settimana fa, un insegnante collega di mia moglie (con le stesse materie: filosofia & storia) che si diletta a scrivere poesie, sotto la firma "Filuzzo", ha mandato su Whatsapp una poesia che mi è piaciuta molto, malgrado il suo titolo: "Quando sarò morto"..., al punto che ho sentito il desiderio irrefrenabile di tradurla.

Così sono andato a rivedermi questi retaggi della mia passata esperienza poetica, ed i commenti sul libro di Banchini mi hanno colpito molto, se non altro perché vi ho visto dentro l'abbozzare di una definizione di quello che dovrebbe essere "tradurre poesia":

Il pesante ed irrispettoso atto d’arbitrio in cui consiste ogni traduzione poetica non deve essere teso a riproporre l’oggetto « poesia » in altra lingua nella sua forma e sostanza, bensì a proporre qualcosa di diverso – a ri-creare un poema – che dell’oggetto mantiene il senso, con la libertà necessaria a non appiattirne la resa. La perfetta aderenza al testo originale non deve significare « versione letterale », bensì aderenza di concetto e di espressione, rispettando al massimo l'autore, per infondere nella lingua d’arrivo quel soffio di poesia pura che nessuna traduzione meccanica non potrà raggiungere mai, per ri-creare un'opera a sé stante ma a quella intimamente legata : l’unico modo in cui è possibile tradurre la poesia è ricreandola secondo la propria sensibilità e secondo il genio della propria lingua.

Ovviamente, questa definizione è un omaggio a Ferdinando Banchini ed ai suoi critici, ma anche un tentativo di mettere nero su bianco quello che rappresentava, e rappresenta, per me, il significato di tradurre poesie.

* * *

Ho cominciato a scrivere i miei primi poemi all'adolescenza, e le mie ispirazioni andavano da Baudelaire a Jim Morrison, da Antonin Artaud a Armand Robin, da Frédéric Dard a Victor Hugo, prima di aggiungervi più tardi Alda Merini, dopo aver imparato l'italiano...

Già dalla mia prima raccolta, mai pubblicata, come tutto quello che ho scritto, del resto, che evocava alcune reminiscenze di una parte della mia vita molto avventurosa e vagabonda, cercai di ridare un significato - il loro o il mio - alle parole, a quelle che parliamo, che scriviamo, a quelle che riceviamo, alle parole, per riassumere, attraverso le quali ci sforziamo di comunicare, le famose "parole della tribù"

perseguendo deliberatamente il sogno della perfezione
l'utopia realizzata di un testo che non sarebbe più da ritoccare - mai!

Come il piccolo principe della sua rosa, ancora una volta mi sentivo responsabile di ogni parola, del corretto uso di ogni parola ..., responsabile di

incastonare ogni parola nel suo significato profondo - non si potrebbe cambiarne nemmeno una senza rompere il sottile equilibrio dell'insieme della raccolta -, a volte primario, a volte più attuale

(combattere l'inadeguatezza del parlare riscoprendo la linea di demarcazione tra le passate bellezze del "linguaggio antico" ed i nuovi tesori della lingua moderna, più aperta e "democratica")

inventare un significato più aderente attraverso alcuni neologismi, contestuali o meno, come plasmare (che non esiste in francese)

mascolinizzare sostantivi ingiustamente femminili per millenni (prostituto o gravido...)

usare le parole più umili restituendo loro il discernimento che hanno disappreso, il loro splendore nativo andato per essere stato pronunciate e abusate troppo a lungo

volgarizzare la poesia e, finalmente

fare della lingua poetica
una lingua carnale
una lingua umana !

* * *

Ma la poesia è anche traduzione! Cosa fa se non tradurre parole indicibili in testo scritto? Se non tradurre immagini percepibili solo dal poeta in parole comprensibili per chi legge?

E' probabile che sia questa vicinanza tra poeta e traduttore ad avermi dettato un mio vecchio curriculum che diceva: Affidatemi le vostre idee, le tradurrò in parole! Affidatemi le vostre aspettative professionali, le tradurrò in risultati! Affidatemi le vostre problematiche "business", le tradurrò in soluzioni! Affidatemi i vostri progetti web, li tradurrò in successi!

Così scrissi una volta:

Nul mieux que le poète ne ressent les mots
Il les communique, les honore et les donne
De dix acceptions il décide la bonne
d'un trait ! le seul qui différencie les jumeaux

[Nessuno meglio del poeta sente le parole
Le comunica, le onora e le dona
Tra dieci accezioni decide quella giusta
di colpo! l'unico capace di distinguere gemelle]

(traduzione mia)

In fondo una semplice evidenza: ridare ad ogni parole il suo valore, il suo peso, il suo senso comune e condiviso, la sua verità, in un momento storico in cui le parole non hanno più senso, in gran parte per colpa della politica e dei media che parlano a vanvera, ripetendo 24 ore su 24 parole false, ingannatrici, manipolatrici, propagandistiche, in modo deliberato, affinché la gente non capisca più quello che succede, facile preda della disinformazione organizzata a livello planetario.

Sé una volta le parole di una lingua rappresentavano il terreno comune di un popolo, un suo cemento culturale, oggi non è più così e magari mai ritroveremo questa base condivisa senza la quale nessun dialogo sarà più possibile...

Ecco perché la poesia è un'ancora di salvezza in questo mondo di menzogne, ecco perché sentendo le parole semplici, vere e umili di un poeta, non ho potuto fare altro che tradurle in modo da condividerle con più persone possibili, al di là delle frontiere in cui sono nate.

Qui seguono le due poesie di Filuzzo, la loro traduzione sta sul post francese.

Quando sarò morto

me ne andrò ballando

nel grembiule infarinato di mia nonna

avvolto

nel suo sudario contadino.

Sarò ancora bimbo

e feto ritornato

e poi nulla...

un soffio di parlato.

Sarò coperto

nel suo odore di formaggio

accompagnato

dall’armonica del nonno

suonata al focolare

nella calma

indolente domenica invernale

che passava eterna

all’ombra bruciata di una fiamma.

Ed io eterno muoio

nei loro passi lenti

nelle loro pelli impecorite.

Dai solchi terrigeni delle loro rughe

mi nascono

come figli abbandonati

i frutti saporiti e un po’ malati

della nostalgia.

Nelle movenze ferme

ruvide e cadute

delle loro mani morte

si rifugia sempre questa mente

come in un calore che non sente

come in un anfratto di mancanza.

Ora

che tutto si è svuotato

sali dalla terra

e vienimi a trovare.

Facciamoci una cena

nel magazzino vecchio.

Sul cassone nero

stendi i tuoi abbracci di pane.

Tra gli intrecci

mettici le uova

che ci nasceremo dentro.

Non ci mancherà nulla

in questo nido di molliche.

Incoronali di pace

i tuoi circoli di gloria.

Ci canteremo la vita

nonna

su tutte le morti

su quelle che non vogliamo

e su quelle che non ci diciamo

su quelle che ci nascondiamo

e che ci sepelliscono piano.

Ma tu torna

torna da tutte le morti

in un attraversamento di luce.

Vieni,

come una che dorme.

Ti ritroverò bella

e sarà subito Pasqua.