Esmaeel Farnoud; Hadi Dolatabadi
Résumé
Le discours politique est le lieu d’exprimer ses vues et promouvoir ses intérêts au détriment de celui de l’Autre. Sur la scène internationale, le passage d’une langue à l’autre est un contexte propice à l’entrée des mécanismes ...
Le discours politique est le lieu d’exprimer ses vues et promouvoir ses intérêts au détriment de celui de l’Autre. Sur la scène internationale, le passage d’une langue à l’autre est un contexte propice à l’entrée des mécanismes discursifs par les procédés de traduction imprégnés des ajustements relevant des idéologies du discours dominant de l’un ou l’autre pays. En nous basant sur le concept de reframing narratif de Baker, ainsi que le carré idéologique de van Dijk et l’habitus de Simeoni, nous nous intéressons aux exemples provenant des produits médiatiques et leurs traductions à partir des dynamiques franco-iraniennes. Nos analyses ont démontré qu’en se conformant au carré idéologique de van Dijk, les traducteurs des discours politiques s’efforce d’ajuster le discours politique de la langue source aux valeurs politiques, diplomatiques, religieuses et culturelles de la langue cible. Nous avons ainsi conclu que la traduction des discours politiques met le traducteur dans une posture sensible devant choisir entre neutralité ou ajustement lorsqu’il s’agit de la dichotomie « nous »/« eux » et la plupart du temps c’est à l’ajustement qu’il cède en présentant des traductions orientée, biaisée, manipulée ou reframée pour reprendre le terme de Baker.
Hadi Dolatabadi; Esmaeel Farnoud
Résumé
La traduction automatique (TA) occupe une place cruciale dans le paysage des technologies linguistiques modernes dans un contexte de mondialisation accrue. En s’appuyant sur des algorithmes sophistiqués et des réseaux neuronaux profonds, les systèmes de TA tels que Google Traduction ...
La traduction automatique (TA) occupe une place cruciale dans le paysage des technologies linguistiques modernes dans un contexte de mondialisation accrue. En s’appuyant sur des algorithmes sophistiqués et des réseaux neuronaux profonds, les systèmes de TA tels que Google Traduction et DeepL permettent une traduction rapide et accessible. Cependant, ces systèmes se heurtent à des limites importantes lorsqu’ils traitent des structures avec une complexité grammaticale et culturelle, particulièrement en ce qui concerne les dimensions liées au genre. Nous essayons d’explorer les enjeux de la traduction automatique dans les langues genrées à travers une étude comparative des performances de Google Traduction et de DeepL pour la traduction de l’anglais vers le français en nous basant sur la question des noms de métier, représentatifs des stéréotypes genrés. En se fondant sur une analyse rigoureuse des résultats obtenus à partir de notre corpus conçu intentionnellement pour interroger les capacités de ces plateformes à prendre en compte des indicateurs de genre, cette recherche met en lumière les limites des systèmes actuels, notamment leur incapacité à répondre aux exigences contextuelles et culturelles des langues genrées.
