Traducteurs et traductrices de SHS : une profession qui résiste à l’IA

Une profession doublement spécialisée… et précarisée

Traduire des SHS requiert un haut niveau de qualification, à la fois dans les langues vers et depuis lesquelles on traduit, mais aussi dans la discipline concernée. Comme le défend l’Association pour la traduction en sciences sociales (ATESS), fondée en 2018 « dans le but de développer la visibilité des traducteur·ices de SHS auprès des acteur·ices de la recherche et de l’édition scientifique » [2]. Les traducteur·ices assument une fonction médiatrice entre des cultures scientifiques différentes, où les mots ne sont pas chargés des mêmes histoires. Leur travail les amène à adopter elleux-mêmes une posture de recherche pour saisir la pensée qui anime un texte, si bien que souvent, la traduction constitue un moment heuristique précieux dans la vie des articles, comme en témoigne Siân Reynolds à propos de l’édition en anglais de la revue Clio [3].

Or, c’est bien ce temps de réflexion qui disparaît lorsque la traduction est déléguée à des machines. Contrairement aux traductions personnelles (mails, citations), la traduction d’ouvrages ou d’articles scientifiques est une activité professionnelle qui dépend en grande partie des politiques publiques permettant aux revues ou maisons d’édition, soit de diffuser la recherche francophone à l’international (« extraduction », généralement vers l’anglais), soit de traduire des travaux jusque-là inaccessibles en français (« intraduction »). Or, ces dernières années, la situation des traducteur·trices de SHS, qui pour la plupart travaillent comme indépendants, s’est largement dégradée. Lors d’une enquête menée par l’ATESS en 2024, environ 60% des répondant·es témoignent d’une baisse d’activité. Ce sont surtout les contrats de traduction d’articles vers l’anglais qui sont concernés, qui de plus en plus se retrouvent « bricolés » en interne par les revues. Conformément à la « taylorisation » décrite par Juan S. Carbonell [4], les logiciels de TAN (type DeepL) ou d’IAG (type ChatGPT) sont utilisés pour déléguer la traduction aux éditeurs et éditrices, ou aux chercheuses ou chercheurs eux-mêmes , alors que les traducteurs et traductrices sont progressivement exclus de la chaîne éditoriale. Comme certain·es l’avancent, l’invisibilisation et la marginalisation d’un métier par ailleurs majoritairement féminin contribue à rendre plus acceptable l’idée de son automatisation.

La traduction « automatique » n’existe pas

Conséquence du développement de la « traduction automatique » (TA), les traductrices et traducteurs sont de plus en plus confrontés à des demandes de post-édition. Post-éditer consiste à corriger une « sortie-machine », c’est-à-dire un texte généré par un logiciel de TAN ou d’IAG. Il s’agit d’une tâche plus abrutissante, moins bien rémunérée (entre 30 et 50% pour les SHS), et qui aboutit à des textes de moins bonne qualité, comme l’a montré Katharine Throssel [5]. La principale raison en est le « biais d’ancrage », c’est-à-dire la difficulté à se détacher de la version proposée par la machine. Les erreurs sont d’autant plus difficiles à repérer qu’elles sont noyées dans un texte d’apparence correcte. Outre un affadissement du style (dont on ne saurait négliger l’importance dans les sciences humaines), c’est la scientificité même des textes qui risque de pâtir de la post-édition avec des risques importants d’erreurs de terminologie, d’hallucination ou de contresens.

Contrairement aux idées reçues, la post-édition n’est pas moins chronophage, puisqu’il faut revérifier chaque phrase, segment par segment. En revanche, les traducteur·trices se trouvent privés de leur « premier jet », c’est-à-dire de la phase indispensable pendant laquelle ils et elles s’approprient un texte et une pensée [6]. Le processus de réflexion, d’adaptation et de reformulation inhérent à la traduction disparaît, ce qui rend la post-édition particulièrement pénible et aliénante. En conclusion de son enquête, l’ATESS note que « les technologies d’IAG et de TAN altèrent la nature de leur activité et nuisent à leur créativité, au préjudice de leurs conditions de travail, de leur rémunération et de leurs droits sociaux ». Les conséquences sont bien visibles : baisse de qualité, perte de compétences, perte de revenus, perte de sens… Beaucoup sont aujourd’hui contraint·es d’envisager une reconversion.

« Automatiques », ces traductions ne le sont donc qu’à condition d’occulter le lourd travail de révision des sorties-machines. Mais aussi, elles nécessitent bien plus de travail humain qu’il n’y paraît : l’entraînement des LLM repose en effet sur le pillage de textes protégés par le droit d’auteur. Si le « moissonnage » est en partie toléré par une directive européenne de 2019 dite « exception TDM » (text and data mining, directive actuellement contestée), il est souvent aussi réalisé en violation de la propriété intellectuelle. Ainsi, l’entreprise britannique Informa, société mère de Taylor & Francis, a récemment cédé pour 8 millions de livres sterling l’accès à ses contenus à Microsoft, sans que les auteur·trices ne soient consultés. Les traducteur·trices de SHS sont d’autant plus vulnérables qu’ils et elles n’ont souvent pas de contrat d’édition, ce qui rend plus difficile l’introduction de clauses d’opt-out (opposition à l’usage des textes pour l’entraînement des LLM) ou d’opt-in, privilégié par les organisations professionnelles, qui ne prévoit d’usage qu’à condition d’un accord explicite.

« Traduction au rabais, science au rabais »

Outre les gains supposés de temps et d’argent, on entend aussi des arguments plus insidieux en faveur de l’IA : meilleure visibilité de la recherche francophone, promesse d’égalité linguistique, voire une remise en question de l’hégémonie de l’anglais dans la recherche… À l’instar du projet OPTIMICE, les programmes visant à développer la TA des métadonnées (résumés, mots-clés) reçoivent des f inancements publics. Mais cet optimisme est largement critiqué au sein de la profession : il est probable que l’automatisation ne fasse qu’accentuer la précarisation de la recherche. Les collectifs de traducteur·trices IA-lerte générale et En Chair et En Os mettent en garde : « la traduction au rabais donnera de la science au rabais » [7]. Les promesses d’égalité cachent bien souvent une logique du good enough qui, loin de profiter aux chercheur·euses, accroît encore leur charge de travail et accentue la course à la publication.

Dans le même temps, les financements qui existaient jusqu’ici pour la valorisation internationale de la recherche francophone disparaissent, à l’image de la revue Clio (le financement du CNRS en 2022). Or, des traductions approximatives ne suffisent pas à faire circuler la recherche. Cela nécessite au contraire un travail de médiation qui n’est possible qu’avec du temps et des moyens. Il est ainsi urgent que tutelles, revues et maisons d’édition affirment une politique volontaire de financement de la traduction en SHS.