Traitement de l’ellipse et des ambiguïtés catégorielles par deux programmes de TA neuronale en ligne de l’anglais vers le français, l’espagnol et l’italien

Malgré les progrès récents de l'intelligence artificielle, les traducteurs humains obtiennent de meilleurs résultats que la TA pour au moins trois types de tâches : l’identification des référents dans les cas d'anaphore (notamment interphrastique), la résolution de l'ambiguïté sémantique (principalement due à la polysémie ou à l’homonymie) et celle de l'ambiguïté syntaxique (notamment dans le cas de langues sources à flexion limitée comme l’anglais). En nous appuyant sur les résultats obtenus par deux programmes de traduction automatique gratuitement accessibles en ligne, Google Translate et DeepL, nous examinons la façon dont sont traitées l’anaphore elliptique et l’homonymie dans la traduction de l’anglais vers le français, l’espagnol et l’italien. Nos résultats font apparaître certaines difficultés pour la résolution des cas d’ellipse les plus complexes, la performance de DeepL s’étant sensiblement améliorée au cours des deux dernières années. Les cas d’homonymie impliquant un changement de catégorie grammaticale (conversion) semblent être ceux qui continuent de poser le plus de difficultés à la TA neuronale, en dépit d’une prise en compte croissante du contexte intra- et extraphrastique.