Ce projet se situe dans le contexte de recherches entreprises en vue d’évaluer l’aide que peuvent fournir les outils informatiques au traducteur littéraire et leurs implications en traductologie. Dans cette optique, et après s’être intéressés en premier lieu à l’influence des logiciels de traduction assistée par ordinateur (TAO) sur la pratique des professionnels ainsi qu’à l’aide qu’ils peuvent apporter au traducteur pour restituer le style d’un texte original en langue cible, nous nous proposons à présent de nous pencher sur un second outil dont l’importance est sans cesse grandissante dans ce contexte d’émergence de l’intelligence artificielle : la traduction automatique (TA). En effet, la progression des nouvelles technologies est particulièrement appréciable dans le domaine de la traduction, où la TA en particulier semble s’instituer peu à peu dans une position ambivalente, puisqu’elle se présente d’une part comme l’un des nouveaux outils destinés à rejoindre l’arsenal du traducteur professionnel, aux côtés de la TAO, et, d’autre part, comme l’alternative à la traduction humaine. Notre objectif serait dès lors d’évaluer la pertinence et l’efficacité d’un tel outil en traduction littéraire — champ avec lequel il est réputé être incompatible —, et ce, en mettant au point notre propre moteur de traduction automatique. Cette expérience originale nous permettrait à la fois d’analyser les obstacles inhérents à la TA en littérature et de nourrir la réflexion théorique en traductologie. Par ailleurs, le système tirerait non seulement parti des avancées de la traduction neuronale (nouvelle approche en TA basée sur l’apprentissage profond), mais aussi d’un corpus spécialisé, dans la mesure où, comme l’affirment certains des experts en la matière, nous soutenons que les moteurs de traduction spécialisés renferment le gage de qualité le plus sûr et qu’ils laissent présager, au reste, une inclusion certaine au sein de l’environnement de travail du traducteur de demain.

Cette étude aborde la question des formules expressives, ainsi que le traitement phraséologique qui concerne ces unités. Nous aborderons la question de figement lexical et la non-compositionnalité sémantique des unités étudiées, tant sur les expressions simples que complexes; l’étude englobera en particulier les formules de politesse et les salutations à partir des tweets. Cette étude s’inscrira dans une optique sémantique et pragmatico-énonciative, l’objectif étant de déceler les effets de sens produits par ces combinaisons lexicales. L’analyse portera donc sur plusieurs pôles fondamentaux : les spécificités sémantiques et pragmatiques des pragmatèmes, le sémantisme des expressions polylexicales et l’ancrage situationnel.

Notre projet de thèse cherche à observer les routines sémantico-rhétoriques dans le discours scientifique oral en français, dont nous souhaitons faire la description et analyser les fonctions rhétoriques et/ou discursives spécifiques. Ensuite, parmi les différents types de routines, nous nous intéressons tout particulièrement à la modélisation de routines de « guidage de l’interlocuteur », qui ont fonction d’assurer un bon suivi du développement logique des idées du locuteur et de faciliter la compréhension des informations et des points de vue adoptés par le locuteur chez les interlocuteurs dans la communication scientifique, ce qui nous permettrait de mettre en comparaison les routines de guidage du lecteur dans le discours écrit et les routines de l’auditeur dans le discours oral.

Cette thèse se situe dans le domaine du Traitement Automatique des Langues Naturelles. Elle vise à pouvoir garantir l'exactitude de l’analyse syntaxique et sémantique de textes en langue naturelle (des spécifications techniques ou des textes dans des langues peu dotées) et la fidélité de leur traduction dans plusieurs autres langues. Pour y parvenir, plusieurs verrous doivent être levés. D’abord, pour maîtriser la combinatoire inhérente à la complexité des langues naturelles, le développement des analyseurs, des générateurs… doit être réalisé automatiquement à partir d’une description claire et vérifiable. Dans ce but, nous ferons évoluer les Grammaires Statiques de Correspondances Structurales (GSCS) pour les rendre à la fois plus intuitives et capables de produire des modules exécutables. Pour finir de garantir le sens, nous produirons toutes les analyses possibles et utiliserons un dialogue avec un humain pour désambiguïser entre ces différentes solutions. Par ailleurs, pour accélérer le développement des grammaires GSCS, nous appliquerons un traitement à base d’apprentissage profond sur des banques d’arbres existantes. Les probabilités obtenues sur les règles permettront d’organiser le dialogue de désambiguïsation de manière naturelle. Des algorithmes capables de mesurer la qualité des analyses et des traductions seront étudiés et évalués. Enfin, pour prendre en compte le caractère fortement multilingue du project de CS, nous choisirons une architecture à base de pivot sémantique. Les analyseurs réalisés produiront ainsi des graphes UNL, et les générations partiront de ces graphes pour générer les textes en langue cible. Des expérimentations avec d’autres enconvertisseurs et déconvertisseurs UNL (anglais, russe, hindi, espagnol…) permettront de vérifier la capacité d’interopérabilité d’UNL.