« Peux-tu traduire le mot portugais saudade et le mot russe toska mieux qu’un traducteur professionnel ? » C’est la question que nous avons posée à trois modèles d’IA : Gemini, Claude et ChatGPT. Ces termes n’ont pas été choisis au hasard. L’un évoque une forme de vague à l’âme, l’autre un ennui mêlé à la tristesse, mais tous deux font partie de ces intraduisibles, sans équivalent direct en français, sur lesquels ont planché des générations de traducteurs. Les modèles de Google et Anthropic ont répondu à notre question par la négative, tandis que le produit phare d’OpenAI s’est montré plus confiant. Quant à la question, un brin plus provocante, de savoir s’ils allaient un jour entièrement remplacer la traduction humaine, les trois modèles ont été unanimes : le scénario reste peu probable.
Une modestie qui ne suffit pas à rassurer les professionnels du secteur. Car les signaux d’alarme se succèdent. D’abord une étude de Microsoft, en 2025, qui plaçait les traducteurs et interprètes en tête de liste des professions les plus menacées par l’IA. Puis, une déclaration du chancelier allemand, Friedrich Merz, prédisant qu’ »un jour, nous n’aurons plus besoin d’interprètes ».
En 2024, déjà, plus de trois quarts des traducteurs sondés par l’association britannique Society of Authors anticipaient un impact négatif de l’IA sur leurs revenus futurs. Des craintes qui semblent déjà se confirmer. « On constate à la fois une baisse de la demande pour les services des traducteurs professionnels et une hausse des missions de ‘post-editing’, qui consistent à vérifier le texte produit par la machine – un travail nettement moins bien payé que les services de traduction classiques », détaille Michael Cronin, professeur d’études de traduction au Trinity College à Dublin. Autrement dit, un glissement d’une activité créative vers une tâche plus mécanique.
Du « cerveau » d’IBM à DeepL
Il faut dire que les traductions générées par l’IA ont fait un long chemin depuis les balbutiements de Google Translate, qui vient de fêter ses vingt ans. Et plus encore depuis la création d’IBM 701 par le géant éponyme et la Georgetown University. Née à l’aube de la guerre froide et nommée « le cerveau », cette machine permettait aux Américains de comprendre les documents écrits en russe.
Face à ce nouveau bouleversement, les quelque 600 000 traducteurs recensés dans le monde par le cabinet américain Nimdzi ne sont pas tous égaux. La traduction administrative et commerciale – où l’on trouve le plus de formulaires et de démarches standardisées – est en première ligne, précise Michael Cronin. D’autres sont, pour l’heure, à l’abri. A l’image des traducteurs littéraires, dont certains bénéficient de clauses proscrivant l’IA dans leurs contrats avec les maisons d’édition.
Si elle n’est pas le fossoyeur de la profession, l’IA en deviendra-t-elle l’auxiliaire ? Selon la dernière enquête sur l’industrie linguistique européenne, 63 % des traducteurs indépendants utilisent déjà la traduction automatique, autant pour la post-édition de contenus prétraduits que pour des textes bruts. Sur le Vieux Continent, bastion clé pour la filière grâce à son multilinguisme, le basculement est tangible : la Commission européenne, dont la direction générale de la traduction emploie une armada de 2 000 personnes, propose désormais des outils de traduction en ligne s’appuyant sur l’IA.
Mais chez les premiers concernés, le scepticisme règne. Cyril Laumonier, président de l’association française de traducteurs littéraires, pointe « des biais, des erreurs et un lissage de la langue liés à l’approche probabiliste de ces modèles de traduction ainsi qu’une fatigue cognitive liée à la correction du contenu produit par la machine ». D’autant que selon plusieurs articles de recherche, la plupart des grands modèles de langage (LLM) opèrent dans un espace anglo-centré et utilisent une langue pivot – souvent l’anglais – pour les paires linguistiques à faibles ressources. Ainsi, « les locuteurs de langues rares ou peu documentées sont particulièrement susceptibles d’être pénalisés par les performances insuffisantes de l’IA », souligne Lucas Nunes Vieira, professeur de traduction et technologie à l’université de Bristol. Et l’impact économique n’est pas neutre : écrire un prompt en arménien consomme neuf fois plus de tokens [NDLR : unité de données traitées par l’IA] que le même prompt en anglais, relève Imminent, le centre de recherche de la société Translated.
Un accélérateur pour les entreprises
Pendant ce temps, l’écosystème des services de traduction IA bouillonne. Le champion allemand DeepL, qui se revendique comme le « meilleur traducteur au monde », a récemment lancé un outil de traduction vocale instantanée. Son rival italien Translated vient de dévoiler la troisième version de sa pépite Lara, une IA de traduction qui se veut « la plus fiable au monde », plébiscitée par SpaceX et Airbnb. Certains tentent de consolider leurs positions à coups d’acquisitions : l’an dernier, le mastodonte OpenAI s’est offert Sky, une interface de langage pour traduire des textes en temps réel. Le britannique RWS a, quant à lui, mis la main sur le tricolore Acolad début août.
« Si pour les professionnels, l’IA entraîne une transformation avec potentiellement un impact dévastateur, elle représente une opportunité de croissance pour le business de la traduction dans son ensemble », pointe Renato Beninatto, co-fondateur du cabinet d’analyse Nimdzi et ancien traducteur. De fait, ces avancées sont une bonne nouvelle pour les entreprises. Selon une enquête de DeepL, en 2025, elles étaient 70 % aux Etats-Unis à se heurter à des défis opérationnels liés aux barrières linguistiques. En levant cet obstacle, l’IA facilite leurs implantations à l’étranger et leur permet d’adapter leur contenu à la culture locale. Le tout à des tarifs compétitifs. « Même en intégrant une intervention humaine pour la post-édition, les baisses de coûts peuvent atteindre 30 à 50 %, fait valoir Translated. Il devient ainsi possible de traduire des contenus volumineux, de la documentation technique aux avis clients, ce qui était auparavant hors de prix ».
Au point d’illustrer le paradoxe de Jevons ? Un phénomène selon lequel les gains d’efficacité sont suivis par un effet rebond de la demande d’une ressource. Carl Frey, professeur spécialisé en « IA et travail » à l’Oxford Internet Institute, en doute. « De nombreux clients préféreront effectuer eux-mêmes ce travail dès lors qu’ils se rendront compte à quel point la technologie a progressé », sans faire appel à des services spécialisés. En mai dernier, la décision de DeepL de sabrer un quart de ses effectifs a jeté un froid. A la clé, « une simplification des tâches internes grâce à l’IA, qui permet de fonctionner en effectifs réduits, sans pour autant nuire à la croissance du chiffre d’affaires », argumente Jarek Kutylowski.
Des traducteurs pour gérer le risque
Reste que ces pépites de la traduction IA sont confrontées à un défi de taille : démontrer leur pertinence face aux grandes IA généralistes. Dès lors, le nerf de la guerre est l’entraînement des modèles. Et par extension, le recours à l’expertise humaine. « Travailler avec des traducteurs humains permet de générer des données d’entraînement sur mesure pour les langues et des domaines de connaissance clés, et de faire le tout en interne », assure Samuel Laübli, dirigeant de la pépite helvète Supertext. Pour garder une longueur d’avance, certains mettent les bouchées doubles sur la traduction vocale instantanée. Ces derniers mois, Cyril Laumonier a ainsi été sollicité par plusieurs sociétés de traduction automatique pour enregistrer des dialogues en français. L’objectif ? Nourrir un outil d’intelligence artificielle pour la voix off ou l’interprétation. Des requêtes qu’il a refusées tout net. « Hors de question de creuser sa propre tombe », lâche-t-il.
Comme lui, certains redoutent d’entrer dans un cercle vicieux. « Exploiter les traductions humaines existantes est ce qui permet à ces machines de s’améliorer, rappelle Michael Cronin. Or les métiers de traduction risquent de devenir moins attractifs vu leur rémunération décroissante. Si l’on cesse de produire des traductions humaines, qui prennent en compte les évolutions du langage, la qualité de la traduction en pâtira. In fine, le risque est que la machine recycle les mêmes traductions automatiques ».
Les humains restent également en position de force dans les domaines sensibles – juridique, défense – où l’erreur n’est pas permise et la confidentialité, de rigueur. « En théorie, traduire est aujourd’hui gratuit : vous pourriez tout faire sur Google Translate. Mais cette approche présente des risques : une erreur médicale fatale, un incident diplomatique… La garantie d’avoir un contenu de qualité a un prix : celui payé au traducteur humain, dont le niveau va encore fluctuer selon l’évolution du marché, explique Renato Beninatto. La nouvelle génération de traducteurs devra donc s’adapter, et trouver davantage de clients pour avoir la même rémunération qu’auparavant ». Avec plus de 7 000 langues connues dans le monde, le marché a de l’avenir.
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Author : Tatiana Serova
Publish date : 2026-08-08 10:00:00
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