L’émergence de l’IA représente à la fois une crise et une opportunité pour l’enseignement de l’interprétation et de la traduction.
À une époque où la collaboration entre la technologie et les humains est essentielle, cet article présente les compétences que les interprètes et les traducteurs doivent posséder ainsi que les méthodes pédagogiques que les formateurs devraient concevoir.
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À l’instar du groupe Pakte, le modèle de compétences en traduction d’EMT présente cinq domaines de compétences fondamentaux : langue et culture, traduction, compétences techniques, compétences personnelles et interpersonnelles, et prestation de services.
Premièrement, la compétence linguistique et culturelle comprend la capacité de comprendre les variations linguistiques, les éléments culturels, les valeurs et les références, et d'écrire selon les conventions culturelles de la culture dans laquelle le texte cible est utilisé.
La compétence en traduction englobe les compétences stratégiques, méthodologiques et thématiques liées à la traduction.
Les compétences techniques comprennent la capacité d'utiliser des applications informatiques, des corpus de moteurs de recherche, des outils de TAO, la gestion de fichiers, les technologies web, la maîtrise des données et les outils de gestion des flux de travail.
Ce qui nous distingue chez Pakte Group, ce sont nos compétences personnelles et interpersonnelles ainsi que nos capacités de prestation de services. Parmi ces compétences figurent la gestion du temps, le travail d'équipe, l'apprentissage continu et le respect des délais.
--- Extrait de « 01_Compétences traditionnelles en interprétation et traduction »

Papago est un service de traduction lancé par la société portail coréenne Naver en 2017, et il s'agit d'un moteur NMT optimisé pour les paires de langues basées sur le coréen.
« Papago » signifie perroquet en espéranto, et comme son nom l'indique, il vise à fournir une traduction par IA qui imite et parle diverses langues.
Depuis son lancement, Papago a adopté la traduction par réseau neuronal pur et a vanté ses atouts en matière de traduction contextuelle grâce à l'apprentissage automatique dans des paires de langues de base telles que coréen↔anglais/chinois/japonais.
Il possède un algorithme de traduction qui reflète les caractéristiques linguistiques coréennes telles que l'ordre des mots, les particules et l'utilisation du vocabulaire, ce qui le rend particulièrement performant pour la traduction du langage conversationnel ou familier de tous les jours.
L'interface utilisateur est également simple et optimisée pour une utilisation mobile, ce qui la rend très accessible aux apprenants et aux utilisateurs en général.
De plus, Naver améliore constamment la qualité de ses services en tirant des enseignements des vastes quantités de données textuelles Web et des commentaires des utilisateurs dont il dispose.
--- Extrait de « 03_Outils de traduction basés sur l'IA et leur utilisation »

Le développement de trois technologies clés a rendu possible cette transformation remarquable.
Premièrement, les performances des processeurs mobiles se sont considérablement améliorées.
Les puces les plus récentes, telles que l'A17 Pro d'Apple et le Snapdragon 8 Gen 3 de Qualcomm, offrent désormais une puissance de calcul équivalente à celle d'un PC et intègrent même des NPU dédiés à l'IA, ce qui leur permet de gérer des tâches d'IA complexes.
Avec plus de 12 Go de RAM et 1 To de stockage, il est désormais possible d'exécuter même les plus grands modèles de langage sur un smartphone.
Enfin, grâce aux réseaux 5G, la connectivité aux services d'IA dans le cloud est également devenue plus rapide.
--- Extrait de « 06_Interprétation à l'ère de l'IA »

Une analyse approfondie des recherches récentes suggère que les modèles de formation en traduction et interprétation utilisant l'IA générative peuvent être globalement catégorisés en trois types.
La première est l'apprentissage assisté par l'IA, qui utilise partiellement des outils d'IA dans les cours existants. Par exemple, la comparaison et la modification des résultats de traduction automatique, la recherche de termes et leur stockage en mémoire.
La seconde est axée sur l'IA, qui utilise l'IA comme principal outil de création de contenu.
Cela comprend la conception des amorces, la génération de texte et la création de scénarios de jeux de rôle.
La troisième est l'intégration de l'IA, qui repense l'ensemble du programme d'études en y intégrant l'IA.
Cela inclut le retour d'information en temps réel, les scénarios d'auto-apprentissage et l'utilisation de tuteurs IA.

--- Extrait de « 09_Refonte du programme d'enseignement de l'interprétation et de la traduction »