Comparaison semi-automatique des traductions en langue française de l'odyssée d'Homere

Cycle de conférences du département Éducation et Humanités Numériques et de l'Atelier des Humanités Numériques

 Mardi 21 mai 2019

site Descartes - Bâtiment Buisson  

Salle D2 104, 14h- 16h

Comparaison semi-automatique des traductions en langue française de l'odyssée d'Homere

Marianne Reboul, ENS de Lyon, UMR 5317 IHRIM 

Nous avons rassemblé une trentaine de traductions françaises (et latines) intégrales de l'Odyssée d'Homère. Comparer manuellement des traductions les unes avec les autres, surtout pour un texte dont la tradition philologique est aussi riche que celui de l’Odyssée, suppose au moins trois étapes : nous devions identifier la correspondance (ou non-correspondance) entre les parties du texte source et les parties d’un premier texte cible, identifier une seconde correspondance entre le texte source et un second texte cible, et enfin comparer les deux parties correspondantes des textes cible à celles du texte source. Le processus est coûteux. D’autre part, il expose le critique à une marge d’erreurs non négligeable : exécuter cette opération pour l’intégralité de deux textes cible est déjà difficile, mais la difficulté s’accroît avec le nombre de textes à comparer. Outre cela, la méthode manuelle restreint les possibilités d’analyses nouvelles que peut faire un ordinateur : un être humain, par exemple, ne peut pas calculer la proximité syntaxique moyenne de chaque texte cible par rapport au texte source et de classer chaque texte un à un, en respectant strictement les mêmes critères, ou de repérer des emprunts ou des plagiats sur des dizaines de milliers de vers. De son côté la machine s’arrête encore au comptage et à la mise en lumière de phénomènes statistiques. Quant au développement de l’intelligence artificielle, il est encore très loin de produire des analyses aussi fines que celles d’un humain. Nous avons cependant tenté de coupler les deux, confiant une large partie des analyses de base à la machine, ayant notamment recours aux techniques d'IA utilisées actuellement pour la traduction automatique. C'est notamment cet aspect que nous exposerons ici. Par-delà son usage pour notre corpus, l’outil que nous avons développé est capable de s’appliquer à Homère mais aussi à tout corpus de traduction.