J’ai étudié le français à l’université. J’ai commencé par traduire des sous-titres de films pour des vendeurs de DVD pirates, à l’époque lointaine des teams de fansub. Je travaille en traduction chinois-anglais-français depuis plus de vingt ans et j’ai publié une douzaine de livres comme traducteur.
Lors d’une réunion d’anciens élèves, quelqu’un m’a demandé l’autre jour si j’utilisais l’IA pour traduire ou si je tapais encore chaque mot moi-même.
J’ai répondu que, bien sûr, je l’utilisais, et depuis plus longtemps que la plupart des gens.
Simplement, pour moi, l’IA n’est pas un outil. C’est un employé.
Les deux idées reçues sont fausses
Deux discours circulent sur les traducteurs et l’IA.
Selon le premier, les traducteurs résistent en bloc, s’accrochent au papier et au stylo, refusent de céder et trouvent que la traduction automatique est sans âme et abîme les textes.
Selon l’autre, c’est tout le contraire : l’IA est désormais si puissante qu’il suffit de lui envoyer l’original entier et de cliquer une fois pour obtenir le manuscrit traduit. Le métier de traducteur finira par disparaître.
Les deux sont faux. Le second l’est plus gravement, car c’est exactement ainsi que beaucoup d’entreprises utilisent l’IA aujourd’hui — et pas seulement pour la traduction.
Un fait pourrait vous surprendre : les traducteurs n’ont pas commencé à utiliser des machines pour les aider ces deux dernières années. Dans les années 1990, des logiciels de traduction assistée par ordinateur comme Trados utilisaient déjà des bases terminologiques et des mémoires de traduction. Une phrase déjà traduite était enregistrée, puis proposée automatiquement la fois suivante lorsqu’une phrase similaire apparaissait ; les noms propres étaient consignés à l’avance pour assurer la cohérence de tout un livre.
Ce système existe depuis trente ans. On l’appelait CAT : Computer-assisted Translation ou Computer-aided Translation, autrement dit la traduction assistée par ordinateur.
L’IA n’a pas remplacé ce processus. Elle en a remplacé une étape.
Le patron ne fait pas le travail. Il en fixe les règles.
Je suis le patron, l’IA est l’employé. Une fois cela compris, le blocage psychologique disparaît.
Le patron ne fait pas le travail lui-même. Il fait deux choses : fixer les règles avant le début du travail et contrôler le résultat avant la livraison. Le travail d’exécution entre les deux n’a jamais été censé être le sien.
Cela ressemble à de la paresse. Mais si vous suivez réellement cette logique, vous verrez que la charge du patron ne diminue pas du tout : elle change simplement de forme. Au lieu de taper, il juge. Et comme je suis à la fois le patron et l’employé, c’est encore moi qui dois relire !
Voici le processus complet que je suis en tant que patron.
Donner le ton avant de commencer
Première étape : lire tout le manuscrit original.
L’IA ne peut pas m’aider ici et je ne devrais pas la laisser intervenir. Après cette lecture, je dois répondre à quelques questions : le livre s’adresse-t-il à des spécialistes ou à des débutants ? Ici, l’auteur est-il méticuleux ou plaisante-t-il ? Les phrases doivent-elles être plutôt longues ou courtes ? Quels passages maladroits de l’original faut-il conserver, et lesquels doit-on impérativement fluidifier ?
Si je ne tranche pas ces questions, toutes les phrases suivantes partiront dans des directions différentes. Le défaut le plus courant d’une traduction n’est pas l’erreur : c’est l’absence de ton. Un paragraphe ressemble à un article universitaire, le suivant à un texte publicitaire. Le lecteur ne sait pas forcément expliquer ce qui cloche, mais la lecture est inconfortable.
C’est moi qui fixe le ton. Une fois établi, il devient la première règle donnée à mon employé.
Par exemple, si un dialogue est oral à l’origine, sa traduction ne doit pas devenir guindée et littéraire. Même si le texte source comporte des propositions subordonnées, cela tient peut-être simplement aux caractéristiques de la langue d’origine, et non à la personnalité de l’auteur ou du locuteur. Je le traduirai tout de même dans un registre plus oral.
Un glossaire
Deuxième étape : créer un glossaire.
Noms de personnes, noms de lieux, termes techniques et autre vocabulaire spécialisé : je dois d’abord consulter des dictionnaires et des références pour arrêter leur traduction. S’il existe un équivalent établi, je le reprends. Sinon, j’en crée un. Le premier choix sera celui utilisé dans tout le livre. Auparavant, je préparais cette liste pour moi-même, en m’appuyant sur ma mémoire et sur Ctrl+F. À présent, je la prépare pour l’IA.
Cette étape est fastidieuse, mais elle constitue le socle du manuscrit. Si un même terme est traduit d’une façon au début du livre et d’une autre plus loin, le lecteur ne saura peut-être pas expliquer le problème, mais un spécialiste verra immédiatement que vous n’y avez pas prêté attention.
Ce n’est qu’une fois les règles établies que l’employé entre en scène.
Elle rédige le premier jet, j’assume les erreurs
Troisième étape : l’IA rédige un premier jet en respectant le ton et le glossaire établis.
Quatrième étape : je relis phrase après phrase.
Il n’y a pas grand-chose à développer sur ces deux étapes, mais une chose doit être claire : elle écrit le premier jet, mais c’est moi qui assume les erreurs. Mon nom sera imprimé dans le livre : c’est moi qui signe le travail. Si un passage semble maladroit au lecteur, c’est moi qu’il accusera. Cette frontière ne peut pas être floue : on peut déléguer le travail que l’on a entre les mains, pas la responsabilité.
Pour la plupart des gens, le processus de traduction par l’IA s’arrête ici : la machine rédige, une personne corrige, et voilà. Certains ne corrigent même pas.
Pourtant, j’ai une cinquième étape. C’est celle que je trouve la plus précieuse.
Lui demander ensuite de me relire
Cinquième étape : je renvoie à l’IA ma traduction corrigée, accompagnée de l’original. Je lui demande de comparer les deux au regard des critères d’acceptation que je lui ai fournis et de signaler les points à examiner.
Attention : cette fois, elle ne relit pas son propre premier jet. Elle relit la version que j’ai modifiée.
Elle repère généralement plusieurs types de problèmes : j’ai rendu une phrase plus fluide, mais le sens a dérivé ; j’ai manqué un jeu de mots ou un écho présent dans l’original ; j’ai traduit un terme d’une manière au début, puis différemment plus tard — cela arrive quand on se fatigue à mi-parcours d’un livre ; ou j’ai supprimé un mot restrictif pour fluidifier la phrase, alors que l’auteur l’avait choisi exprès.
Sur les dix remarques qu’elle propose, il y en a peut-être sept qui ne valent rien. Les trois autres sont précieuses.
L’essentiel, c’est qu’elle ne décide pas à ma place. Elle remet sous mes yeux ce que j’ai laissé passer ; c’est toujours moi qui décide de modifier ou non.
Quelle différence avec les quatre premières étapes ? Dans les quatre premières, elle suit mes consignes. Dans la cinquième, je lui demande de débusquer mes erreurs.
Un employé qui ne sait qu’obéir ne mérite pas son salaire.
C’est là que la plupart des gens se bloquent avec l’IA. Ils savent lui faire exécuter une tâche, mais pas lui demander de relever leurs propres erreurs, car au fond ils la prennent toujours pour une machine : comment une machine pourrait-elle me dire que j’ai tort ?!
Autrement dit, si vous embauchez quelqu’un qui ne sait dire que « Oui, compris, je m’en occupe tout de suite » du début à la fin, soit il y a un problème avec cette personne, soit il y en a un avec vous. Posez-vous sérieusement la question.
Ne pas tout réexpliquer à chaque fois
Sixième étape : consigner tout le processus.
Si je devais tout reprendre depuis le début pour chaque nouveau projet — lire le manuscrit, créer le glossaire, traduire, relire, puis comparer — je finirais par devenir fou, et j’oublierais forcément une étape de temps en temps. J’ai donc rédigé des instructions fixes : ce qu’il faut faire à chaque étape, les règles à respecter et ce qu’il est interdit de modifier de sa propre initiative. L’IA les suit.
Une fois ces instructions rédigées, je n’ai plus besoin de réexpliquer le processus au début d’un projet. Je lui indique seulement le ton du manuscrit et lui donne son glossaire. Elle sait déjà comment procéder pour le reste.
Ces instructions sont un actif à part entière. Elles m’accompagnent d’un projet au suivant, s’affinent à mesure que je les utilise et intègrent les leçons tirées des erreurs précédentes.
Les tâches qui me sont confiées changent ; le processus, lui, n’a pas besoin de tout réapprendre.
Lui donner un nom plus prestigieux
Jusqu’ici, j’ai tout expliqué en termes simples. Mais ces six étapes ne sortent pas d’une méthode bricolée dans mon coin : chacune correspond à un terme plus prestigieux de la gestion de projet, que les personnes travaillant sur des projets d’IA devraient connaître.
| Processus de traduction | Terme prestigieux |
|---|---|
| Lire l’original et définir le ton | Définition des besoins, Definition of Done |
| Créer un glossaire | Base terminologique, contraintes, injection de contexte |
| L’IA rédige un premier jet | Phase de génération, premier livrable |
| Je relis phrase après phrase | Human-in-the-loop, humain dans la boucle |
| Lui demander de me relire | LLM-as-a-judge, validation croisée |
| Rédiger une consigne fixe | SOP, orchestration du flux de travail |
Les termes eux-mêmes n’ont rien d’important et ne rendent pas la tâche plus complexe. Ils servent à rendre le processus transmissible : seul, on peut dire « c’est comme ça que j’ai l’habitude de faire » ; si trois autres personnes de l’entreprise doivent suivre la même méthode, il faut bien lui donner un nom.
Les deux termes du milieu sont les plus utiles à retenir.
Human-in-the-loop signifie qu’une personne doit intervenir dans les étapes critiques, et non rester à côté à observer. Le critère est simple : cette personne a-t-elle le droit de veto ? Si oui, elle est dans la boucle ; si elle peut seulement soupirer après coup en disant « ce n’est pas terrible », elle est en dehors. Beaucoup d’entreprises pensent faire une « vérification humaine », alors qu’elles font en réalité la seconde chose.
LLM-as-a-judge, c’est utiliser un modèle pour évaluer le résultat d’un autre modèle. Le secteur s’en servait déjà pour le contrôle qualité à grande échelle : quand il y a trop de textes pour que des humains les relisent, on demande à une machine d’effectuer un premier tri. J’ai inversé cette logique pour l’appliquer à mon propre travail : le modèle évalue un texte qu’il n’a pas écrit, celui que j’ai corrigé.
Quant au dernier terme, « orchestration du flux de travail », le mot anglais orchestration vient de orchestra, l’orchestre. À l’origine, il désigne l’instrumentation : décider quelle mélodie confier aux cordes et laquelle aux cuivres.
La personne sur l’estrade du chef d’orchestre ne touche à aucun instrument pendant tout le concert.
Mais la qualité de l’interprétation relève de sa responsabilité.
Y a-t-il quelqu’un qui joue le rôle du patron dans votre entreprise ?
Je parle ici de traduction, mais je décris en réalité le travail par projet. Ces six étapes s’appliquent à toutes sortes d’activités : rédiger des réponses aux appels d’offres, répondre aux clients, organiser les données commerciales, écrire des textes de produits ou préparer des comptes rendus de réunion. Toute tâche répétitive, régie par des normes, mais qui exige encore un jugement humain final suit cette structure.
J’ai vu beaucoup d’entreprises acheter de l’IA, l’utiliser pendant six mois, puis conclure : « Ce n’est pas si extraordinaire. » En général, le problème ne vient pas de l’outil.
Personne ne fait la première étape, et personne ne fait la cinquième.
La plupart des entreprises l’utilisent ainsi : elles lui confient une tâche, récupèrent le résultat, s’en servent s’il leur plaît et, sinon, pestent contre l’inefficacité de l’IA. Personne ne prend d’abord le temps de définir le résultat attendu ; personne ne lui demande ensuite de relever ses propres erreurs.
Ce n’est pas le patron. C’est l’opérateur.
Cette personne dirige peut-être une entreprise de quelques dizaines de salariés. Elle a peut-être suivi une formation à l’IA l’an dernier, posté « Très intéressant » dans le groupe de discussion, puis n’a rien fait de plus. Ce n’est pas qu’elle s’en désintéresse. C’est que personne ne lui a dit quelle était la première chose à faire une fois qu’elle s’y intéressait.
Et cette première chose n’a rien de mystérieux. Il suffit de s’asseoir et d’expliquer clairement à quoi doit ressembler le travail une fois terminé.
Exactement comme lorsqu’on intègre un nouvel employé.
Au fond
Revenons donc à la question posée autour de la table.
Bien sûr que j’utilise l’IA. Depuis longtemps.
Je ne lui confie simplement pas le manuscrit. Je lui confie les critères.
Elle traduit, je révise. Quand j’ai terminé, je lui demande de relever mes erreurs. Ensuite, c’est moi qui décide de modifier ou non.
Quand le livre paraît, il porte toujours mon nom.