Déroulement de l’expérience

Le but de l’expérience consiste à faire traduire en espagnol, humainement et automatiquement, des textes anglais extraits d’un corpus juridique et leurs versions simplifiées, afin d’observer l’impact que les versions simplifiées peuvent avoir sur la tâche de traduction. Les hypothèses que nous voulions vérifier sont que les versions simplifiées améliorent la lisibilité et la compréhension des textes et, donc aussi, leur traduction ; et par extension, que ce sont certaines constructions linguistiques concrètes qui encombrent le discours, et non leur contenu conceptuel. Pour ce faire, nous avons identifié les traits linguistiques propres au langage juridique qui ont tendance à être problématiques et nous avons essayé de les simplifier et de reformuler les paragraphes, en suivant des règles de LC, c’est-à-dire les directives proposées par Charrow et Charrow (op. cit.), vues à la section précédente.

Ensuite, nous avons fait traduire les textes. Pour exécuter la tâche de traduction humaine, nous avons choisi quelques traducteurs, tous de langue maternelle espagnole (certains étant Espagnols et d’autres Latino-américains) et ayant tous l’anglais dans leur combinaison linguistique. Ils ont tous entre 25 et 35 ans et un niveau d’éducation et une formation académique similaire (Maîtrise en traduction).

Certains d’entre eux connaissaient déjà les concepts de controlled language et plain English grâce au cours de Traduction Automatique mentionné auparavant, mais personne n’avait déjà entrepris une étude ou participé à une expérience dans le domaine. Nous avons fourni à chaque traducteur un paragraphe non simplifié et un autre simplifié. Ce ne sont, dans aucun cas, les versions correspondantes de chacun, afin que cela n’influence pas les traductions de l’autre version. Ils ont dû les traduire

en espagnol sans se servir de dictionnaires ou d’autres outils d’aide au traducteur. La Figure 14 résume les conditions de l’expérience :

Traducteur Version non contrôlée Version contrôlée

1 Paragraphe 4 Paragraphe 8

2 Paragraphe 2 Paragraphe 5

3 Paragraphe 7 Paragraphe 2

4 Paragraphe 10 Paragraphe 3

5 Paragraphe 5 Paragraphe 6

6 Paragraphe 8 Paragraphe 1

7 Paragraphe 6 Paragraphe 9

8 Paragraphe 9 Paragraphe 7

9 Paragraphe 3 Paragraphe 10

10 Paragraphe 1 Paragraphe 4

Figure 14 : Récapitulation des paragraphes fournis à chaque traducteur

En ce qui concerne la traduction automatique, ayant le choix entre des outils de traduction automatique linguistiques ou statistiques, nous avons préféré les seconds, concrètement Google Translate, pour des raisons pragmatiques : étant donné que les ambigüités sémantiques constituent la principale cause d’erreur dans les systèmes linguistiques, nous croyons que ceux-ci auraient été très problématiques pour l’obtention de bonnes traductions de textes juridiques. S’agissant d’un domaine très spécialisé et d’un type de texte peu utilisé dans la traduction automatique, il y aurait beaucoup de mots ambigus sur le plan sémantique et il faudrait beaucoup développer les dictionnaires spécialisés.

Google Translate utilise une approche statistique pour traduire, c’est-à-dire qu’il cherche dans son énorme base de données et extrait les phrases qui ont le plus de probabilités d’être une traduction correcte par rapport à la fréquence d’apparition des mots et séquences qui constituent la phrase. Ce système n’utilise pas de règles grammaticales et ne contient pas de dictionnaire bilingue avec des équivalents lexicaux, comme le font les systèmes dits linguistiques, mais il se base sur des probabilités extraites des corpus (la fréquence des traductions : modèle des

traductions ; et des N-grammes : modèle du langage). De plus, Google Translate offre la possibilité de post-éditer des éléments de la traduction fournie ; nous pouvons cliquer sur un mot et Google Translate affiche des variations de traductions ou nous pouvons aussi modifier la position des éléments dans la phrase. Nous n’avons pas eu recours à cette option, car nous ne voulions pas influencer la traduction automatique.

La traduction proposée par l’outil est donc celle que nous avons reprise pour l´étude.

Pour finaliser, nous effectuerons l’étape de l’évaluation comparative. Pour cela faire, nous avons demandé à cinq traducteurs de langue maternelle espagnole d’être nos juges. De la même façon que nos traducteurs, ils se trouvent tous dans un intervalle d’âge entre les 25 et les 35 ans et possèdent plus ou moins le même niveau de formation académique. Contrairement aux traducteurs, tous les juges connaissent bien les concepts abordés dans cette étude. Nous leur avons fourni les traductions obtenues, d’un côté, les humaines, de l’autre, les automatiques, et ils ont dû les évaluer. ⁸

3.6. Conclusion

Dans ce troisième chapitre de l’étude, nous avons d’abord analysé le champ d’application du LC et la typologie de textes à laquelle il s’applique, à savoir des textes qui mettent en avant leur contenu au détriment de leur forme, comme les textes techniques procéduraux. Ceux-ci manquent de fonction esthétique et leur objectif primordial est de communiquer un message. Nous avons ensuite expliqué le processus de composition de notre corpus. Comme nous voulons appliquer le LC au langage juridique et voir si cela vaut aussi la peine, nous avons choisi des paragraphes provenant d’un corpus juridique procédural pour entreprendre notre expérience. En nous appuyant sur les hypothèses supposant que l’incompréhension généralisée dans ce domaine est due à la complexité textuelle causée par certaines constructions linguistiques et non au contenu conceptuel, nous avons identifié lesdits traits linguistiques, à savoir les nominalisations, certaines phrases prépositionnelles et subordonnées, qui contribuent à la longueur excessive de ce genre des textes, le

8 Pour plus d’informations concernant l’évaluation, se référer à la section 4. 4. du chapitre suivant.

phénomène "whiz", les termes spécialisés, les verbes modaux, les phrases négatives et celles à la voix passive. Après avoir fourni une explication générale de pourquoi ces constructions gênent la compréhension d’un texte et analysé quelques exemples pratiques à travers différents auteurs et leurs ouvrages, nous passons à notre corpus.

Nous simplifions les structures alambiquées, expliquons la manière dont nous l’avons fait et fournissons une version simplifiée pour chaque paragraphe. Enfin, et après tout le processus d’élaboration du corpus, nous décrivons l’expérience : nous faisons traduire par dix sujets hispanophones les versions originales et simplifiées de notre corpus ; puis nous traduisons nous-mêmes les deux versions à l’aide de l’outil de traduction automatique Google Translate. De cette manière et après avoir présenté aussi nos juges, nous pouvons commencer l’étape d’évaluation dans le chapitre suivant.

4. Évaluation

4.1. Introduction

Dans ce chapitre, nous évaluerons les résultats obtenus lors de l’étude de l’impact de la simplification des textes juridiques sur la traduction. Nous donnerons un aperçu général des méthodes d’évaluation (section 4. 2.), en nous arrêtant plus spécifiquement sur la méthode utilisée (section 4. 3.) et le déroulement de l’évaluation (section 4. 4.). Nous commenterons ensuite les résultats obtenus (section 4. 5.) pour les traductions humaines (section 4. 5. 1.) et automatiques (section 4. 5. 2.) et tirerons les conclusions qui s’imposent (section 4. 6.).