Contrairemant à la traduction automatique (TA) qui, sans intervention humaine, analyse le texte dans la langue-source et génère automatiquement le texte correspondant dans la langue-cible, la traduction assistée par ordinateur (TAO) exige une certaine interaction entre l'homme et la machine.
Le Bureau des services linguistiques de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) (Genève, Suisse) travaille dans les six langues officielles de l'organisation: anglais, arabe, chinois, espagnol, français et russe.
Des expériences de traduction automatique ont été tentées à plusieurs reprises, mais les traductions obtenues demandaient un travail de révision trop important, si bien que, au stade actuel de son développement et compte tenu du type de documents à traduire, cette technologie n'a pas été jugée suffisamment rentable.
L'Unité de Traduction assistée par ordinateur et de Terminologie (CTT) explore donc les possibilités techniques qu'offrent les systèmes les plus récents de traduction assistée par ordinateur, reposant sur la notion de "mémoire de traduction". Comme il est expliqué sur le site web,
"ces systèmes permettent au traducteur d'avoir immédiatement accès au patrimoine du 'déjà traduit' dans lequel il peut puiser, quitte à rejeter ou modifier les solutions retenues par ses prédécesseurs, son choix définitif venant ensuite enrichir la mémoire. Ainsi, en archivant la production quotidienne, le traducteur aurait vite à sa disposition une 'mémoire' colossale de solutions toutes faites à un nombre important de problèmes de traduction."
Le CTT a entrepris l'évaluation de plusieurs applications dans les domaines suivants: archivage électronique et recherche en texte intégral, alignement de textes bilingues et multilingues, traduction assistée par ordinateur, gestion de mémoires de traduction et de bases de données terminologiques, et reconnaissance vocale.
Contrairement aux prévisions optimistes d'il y a cinquante ans annonçant l'apparition imminente de la machine à traduire universelle, les systèmes de traduction automatique ne produisent toujours pas de traductions de bonne qualité. Pourquoi? Pierre Isabelle et Patrick Andries, du Laboratoire de recherche appliquée en linguistique informatique (RALI) (Montréal, Québec) expliquent ce échec dans La traduction automatique, 50 ans après, un article publié dans les Dossiers du cyberquotidien Multimédium:
"L'objectif ultime de construire une machine capable de rivaliser avec le traducteur humain n'a cessé de fuir par devant les lentes avancées de la recherche. Les approches traditionnelles à base de règles ont conduit à des systèmes qui tendent à s'effondrer sous leur propre poids bien avant de s'élever au-dessus des nuages de l'ambiguïté sémantique. Les aproches récentes à base de gros ensembles de textes, appelés corpus - qu'elles soient fondées sur les méthodes statistiques ou les méthodes analogiques - promettent bien de réduire la quantité de travail manuel requise pour construire un système de TA [traduction automatique], mais il est moins sûr qu'elles promettent des améliorations substantielles de la qualité des traductions machine."
Reprenant les idées de Yehochua Bar-Hillel exprimées dans The State of Machine
Translation (L'état de la traduction automatique), article publié en 1951,
Pierre Isabelle et Patrick Andries définissent trois stratégies d'application de
la traduction automatique:
a) une aide pour "balayer" la production écrite et fournir des traductions approximatives,