Problématiques de la traduction automatique de la littérature égyptienne : le cas de Tante Safeya et le monastère

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Texte

Les œuvres littéraires égyptiennes qui mêlent la politique, la tradition, la passion et l’histoire n’ont cessé d’attirer l’attention des traducteurs qui se font médiateurs entre deux idéologies complètement différentes. Le romancier égyptien Baha Taher a écrit Tante Safeya et le monastère qui est un roman décrivant la vie des paysans en Haute-Égypte. C’est un chef-d’œuvre de la littérature égyptienne qui repose sur un niveau langagier informel ou plutôt régional selon l’origine de l’écrivain qui vient du sud du pays. Ce roman a été traduit en français par Catherine Bachellerie, véritable militante fréquentant un univers idéologique pluridimensionnel. Elle a dû surmonter une multitude de défis sociolinguistiques et culturels, tout en véhiculant auprès du lecteur francophone le message de l’auteur. Notre article est une réflexion sur la restitution des éléments socioculturels qui nécessitent une grande connaissance linguistique et extralinguistique dans un contexte particulier. Cette étude s’intéresse aux enjeux de la transmission d’une langue quotidienne qui doit refléter les aspects sociaux, culturels et individuels du roman.

Notre système d’analyse se fonde sur une comparaison entre le texte littéraire restitué par la traductrice Bachellerie et celui de la traduction automatique, en évaluant les avantages et les inconvénients du processus de la traduction. L’article décrit également les difficultés rencontrées lors de la restitution des termes culturels, des noms propres, des figures de style et des expressions idiomatiques, figées et proverbiales, ainsi que des locutions stéréotypées et des constructions syntaxiques. La nature du texte littéraire implique l’étude des problématiques de la restitution des figures de style socioculturelles, qui peuvent être suscitées par l’absence d’une métaphore équivalente ou le choix d’une équivalence connotative. L’univers de la traduction littéraire est aussi lié à l’analyse de la complexité des stratégies linguistiques, comme l’emprunt, le calque, la traduction littérale, l’équivalence, l’omission et les ajouts. Nous évaluons les pertes et les gains procurés lors de l’opération traduisante pour recréer le fond et la forme stylistique équivalentes du message littéraire dans le système culturel de la langue cible. Au long de notre analyse, notre intérêt porte sur l’examen de la fidélité et de l’authenticité de ce que produisent les logiciels de la traduction automatique, afin de proposer quelques consignes visant à orienter les traducteurs des textes littéraires, qui sont attirés par la « magie » de la traduction automatique. Tous les exemples cités dans notre étude sont relevés de la traduction effectuée par Bachellerie, puis sont soumis à la traduction automatique statistique de Google translate et Systran translate, ayant une base informatique qui repose sur les corpus bilingues parallèles.

Ambiguïté lexicale

À l’ère de de la mondialisation, la restitution de la terminologie est le fruit d’un long travail de recherche effectué par le traducteur humain, ciblant le sens correct des termes multilingues et multiculturels. Le lexique utilisé dans notre roman évoque la vie des paysans en Haute Égypte et fait partie du langage parlé des Égyptiens. Il est presque impossible de le traduire en dehors de ce contexte. La base de données de la traduction automatique se heurte souvent à des vides lexicaux et conceptuels qui dépendent de l’horizon culturel en jeu. Examinons ainsi les exemples suivants où les termes culturels sont choisis selon des données françaises qui s’éloignent du sens réel désigné en arabe, et transmettent par conséquent un message exotique incorrect, surtout du fait de l’adoption de structures syntaxiques erronées.

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

كنت أتوقع عيدية سخية

Je savais que je recevrais une étrenne généreuse

Je m’attendais à un Noël généreux

Je m’attendais à une bonne fête

بدون زيطة

Sans tapage

Sans huile

Sans costume

تشريفة من الجيش

Une parade de l’armée

Un honneur de l’armée

Un honneur de l’armée

كي يعرض عليها الدية

Pour lui offrir le prix du sang

Pour lui offrir l’argent

Pour qu’elle lui montre le tableau

تعرف الأدب يا كلب؟

Tu connais la politesse, chien ?

Tu connais la littérature, chien ?

Tu connais la littérature, chien ?

Dans les exemples susmentionnés, Bachellerie a réussi à rendre correctement le sens de ces termes ancrés dans le contexte culturel du roman. Mais la traduction automatique n’est pas appréhendée avec la même précision lexicale d’un lieu à l’autre. L’harmonisation entre les unités linguistiques et leurs significations est complètement absente. La prise en compte des dimensions culturelles et interculturelles est cruciale dans la restitution du sens.

Par ailleurs, les besoins en matière de précisions sémantiques se font de plus en plus pressants. À l’heure de la mondialisation, de la multiplication des activités dans tous les domaines et de la rapidité de développement des concepts sur l’ensemble de la planète, les acteurs de la société de la connaissance, de l’économie et de la politique ont de plus en plus besoin de clarifications, de précisions, de définitions, de mise en relation des concepts et des idées et connaissances qu’ils véhiculent. Or, les solutions apportées par la terminologie traditionnelle ne semblent plus satisfaire complètement les principaux intéressés. Sur le seul plan opérationnel, les délais d’édition des bases de données terminologiques et des dictionnaires sont très longs. La concomitance entre évolution sociétale et progression scientifique devient donc difficile. Qui plus est, lorsque les terminologies sont posées, le plus souvent les usages viennent malmener le travail des terminologues, usages qui se fondent sur le réel et tentent, par une sorte d’improvisation de première nécessité, de répondre à des besoins, de combler des manques, de fournir du langage et du sens à des univers qui, sans cela, ne pourraient avancer. (Gormezano et Peraldi, 2012 : 251)

La traduction automatique donne lieu à un nouveau défi terminologique dû à l’enjeu qui consiste à diversifier la base de données pour bien gérer le déficit lexical qui ne cesse de croitre sur le plan sociolinguistique. Il est indispensable de prendre en compte les utilisateurs, les domaines culturels, les modes de communication et les usages, afin de répondre aux besoins de la traduction littéraire. La complexité et la multiplicité des termes socioculturels sont associées aux problématiques de la traduction automatique erronée. Plusieurs erreurs sont générées par la traduction automatique des termes culturels qui ne fonctionnent pas en tant que termes séparés, mais qui doivent être traduits d’après le sens contextuel du texte littéraire.

Il est crucial d’examiner à fond les combinaisons des notions dans le cadre de la représentation conceptuelle de la réalité ainsi que la structuration terminologique qui a posé un grand problème à la restitution automatique du texte littéraire dans les exemples suivants :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

راحت تطلق الزغاريد في البيت

Elle lança des youyous de joie dans la maison

Elle a crié à la maison

Elle a tiré sur la maison

وهكذا بحّرت أوراق حربي

C’est ainsi que les papiers de Harbi prirent le chemin du Nord

Ainsi naviguaient les papiers de ma guerre

J’ai donc pris mes cartes de mer

تخط وتضرب الودع

Lire l’avenir dans le sable ou dans les coquillages

Passer le sable et faire les adieux

On se mélange et on se fait un adieu

لن تستطيع صفية أن تمسه في حمى الدار

Sous une telle protection, Safeya ne pourra pas l’atteindre

Safiya ne pourra pas le toucher dans la chaleur de la maison

Elle ne peut pas toucher la fièvre du foyer

Google Translate et Systran Translate ne prennent pas en compte les informations contextuelles locales. Comme la plupart des corpus parallèles proviennent des domaines professionnels qui sont en principe des textes politiques ou juridiques, plusieurs défaillances sont relevées dans la restitution des exemples littéraires susmentionnés.

Si l’on envisage le processus de traduction lui-même comme « une enquête non linéaire » […], le traducteur n’est pas un simple « passeur » d’une langue à l’autre, il doit pêle-mêle mettre en évidence les éléments logiques du texte original, comprendre la signification de l’énoncé en texte source, le déverbaliser, se référer à des informations extratextuelles (monde réel), choisir une formulation adéquate en langue cible ayant le même niveau de performance fonctionnelle que celle du texte source. Dans ces différentes démarches intellectuelles, comment utiliser la traduction automatique ? Deux possibilités s’offrent au traducteur: utiliser la traduction automatique avant d’intervenir sur le texte à traduire ou bien en complément des autres outils d’aide à la traduction. (Champseur, 2013 : 22)

Bachellerie a opté pour une analyse conceptuelle qui constitue une partie intégrante de son opération traduisante débouchant sur le choix correct des équivalents littéraires. Grâce à ses connaissances extralinguistiques, elle a parfaitement géré le déficit terminologique des concepts culturels d’après leur contexte littéraire et leurs combinaisons structurelles dans les exemples susmentionnés. Par contre, les moteurs de traduction automatique ont débouché sur une traduction erronée à cause des insuffisances structurelles et des données terminologiques qui sont incapables de représenter la structure conceptuelle de notre roman dont les spécificités interculturelles ne sont pas prises en considération. Cependant, la décision finale sera toujours celle de l’homme dont le savoir-faire dépasse les outils de l’intelligence artificielle.

Restitution des noms propres et des prénoms

Les logiciels de traduction automatique regroupent souvent des bases de données classiques dont le champ terminologique est très limité. Néanmoins, ces deux moteurs traduisent souvent tous les termes, même s’il s’agit des noms propres ou des prénoms dont la restitution correcte implique le choix d’emprunts susceptibles de les rendre parfaitement au moyen d’une translitération qui correspond à la prononciation correcte. Citons à titre d’exemple le prénom de notre héros حربي / Harbi qui est toujours restitué automatiquement par la guerre où même le combat. C’est un défi auquel se heurte toujours le traducteur humain. De plus, Bachellerie a dû évoquer en notes en bas de page le jeu de mots sur le prénom Harbi, l’homophone hâr bi : « il a hésité ». Une traduction complètement différente de celle de la traduction automatique erronée :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

حاربي قلبي، ولما لاقيته ما حاربي قلبي

Mon cœur hésitait, Harbi, quand je l’ai rencontré, il n’a plus hésité

Combattez mon cœur, et quand je l’ai rencontré, je n’ai pas combattu mon cœur

Combattez mon cœur, et quand je le rencontre, combattez mon cœur

Les exemples suivants illustrent parfaitement les difficultés dues à la restitution des prénoms et des noms propres qui doivent être associés aux emprunts d’origine arabe :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran Translate

المقدس بشاي

Le moggadis Béchaï

Thé sacré

La sainte Bchai

الغُريبة

Ghoreyyibas

L’extraterrestre

Gharbia

كب النور

Kabb-Ennour

Kab Al-Nour

Albâtre de la lumière

ورد الشام وسكينة ورقية

Ward-Echam, Sekina et Rokeyya

Des roses d’Al-Sham et un coupe-papier

Rose de Syrie et couteau à papier

مائتي فدان

Deux-cents feddans

Deux cents acres

Miatly acres

ست صفية

Sett Safeya

Classe six

Séthi Safia

الجوزة

Jôza

Gland

Noix de muscade

على أنغام مزمار واحد

au son d’un seul mozmar

sur les airs d’une flûte

d’une seule flûte

Lorsqu'il n'existe pas de terme équivalent dans la langue cible, l’emprunt est souvent utilisé pour situer clairement un texte dans son contexte culturel. L’emprunt intégré figure dans certains dictionnaires français dont Le Petit Robert où sont insérés des emprunts arabes comme Muezzin, Cheikh, Koubba. Comme les emprunts non-intégraux de Bachellerie n’existent pas dans un dictionnaire français, la traductrice opte pour des notes en bas de page en vue de combler les lacunes sémantiques afin de souligner, à titre d’exemple, que le terme moggadis « qualifie tout chrétien qui a fait le pèlerinage à Jérusalem », que le prénom Kabb-Ennour n’est qu’un « jeu de mots : kabb en-nour signifie ‘il a renversé la lumière’ ». Elle a eu également recours à une note en bas de page qui s’avère nécessaire pour expliquer au lecteur français que le feddan est « une unité de mesure équivalent à 0,42 hectare », que le Jôza est une « sorte de narguilé dont le réservoir est en bois » et que le mozmar « est une sorte de pipeau à la sonorité proche de la clarinette ». Il en va de même pour souligner que les titres Sett Safeya et moallem reflètent « une marque de respect ». Mais il est bien évident que toutes ces informations sont absentes de tous les logiciels de traduction automatique ; la traduction aurait dû être une simple translitération de ces mots d’origine arabe. Il s’agit toutefois d’une traduction ironique optant pour le calque, et restituant incorrectement les prénoms régionaux : les deux prénoms féminins ورد الشام وسكينة ورقية sont rendus par des roses d’Al-Sham et un coupe-papier et Rose de Syrie et couteau à papier.

La TA ne peut jamais résoudre le problème des noms propres et prénoms dont le recensement exhaustif est pratiquement impossible, notamment pour les noms propres régionaux qui figurent dans les romans littéraires. Ils sont étroitement liés au territoire régional, et constituent une marque de particularité du patrimoine culturel. C’est le cas du dessert égyptien الغُريبة rendu par Ghoreyyibas chez Bachellerie qui a parfaitement respecté la prononciation du terme, tandis qu’il est restitué automatiquement par l’extraterrestre ou même par une translitération erronée désignant le nom d’une ville égyptienne, Gharbia. Cela est dû à la difficulté de l’orthographe fluctuante qui n’est qu’une sorte de transcription de la langue arabe dans l’alphabet français. La TA ne cesse de donner des équivalences fiables qui s’éloignent de la restitution correcte de ces noms. Et même l’orthographe est souvent incorrecte, car le traducteur humain est le seul capable de détecter la bonne prononciation, surtout dialectale, en Haute-Égypte.

L’orthographe, lorsqu’elle est défectueuse, est un ennemi de la traduction automatique, c’est une remarque triviale. Les systèmes de traduction travaillant sur du texte analysent tout mot mal orthographié comme mot inconnu et tout mot inconnu ne peut avoir de traduction et est donc laissé tel quel. Un mot inconnu ne peut être analysé, c’est-à-dire rattaché à une classe de mots comme les noms, les verbes, etc. De ce fait, un mot inconnu provoque systématiquement des erreurs d’analyse dans un système par transfert. L’étape qui doit précéder toute traduction automatique consiste donc en une pré-édition dont le but minimal sera de corriger les fautes d’orthographe. (Grass, 2010 : 13)

Restructuration des unités syntaxiques

La restructuration des unités syntaxiques pose un problème majeur qui nécessite la prise en compte du contexte et du niveau lexico-syntaxique. La transposition est l’un des procédés souvent employés par les traducteurs en passant d’une catégorie grammaticale à une autre pour rendre correctement le sens d’une manière plus précise, tout en respectant le génie de la langue d’arrivée. La TA opte souvent pour la restitution de la même catégorie grammaticale, rendant souvent le sens d’une manière incompréhensible ou même incorrecte. Choisissant la même catégorie grammaticale et suivant le même ordre des mots dans la phrase, des tournures ambiguës sont restituées. Les exemples suivants illustrent par excellence toutes ces difficultés syntaxiques :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

ربينا معًا أنا وخالتي صفية

Tante Safeya et moi, nous avons été élevés ensemble

Nous avons élevé ensemble que ma tante Safiya

Nous avons élevé ensemble ma tante et moi

وعيت عليها في البيت مثل واحدة من أخواتي الأربع

Je me souviens d’elle dans la maison comme étant l’une de mes sœurs

Je me suis réveillé à la maison comme une de mes quatre sœurs

Je l’ai prise en compte à la maison, comme une de mes quatre sœurs

أنها تعشقه من دون الرجال على كثرة من كانوا يتمنون القرب منها

Il était sa seule passion, au grand dam de tous ceux qui rêvaient d’elle

Elle l’aimait sans les hommes, comme beaucoup de ceux qui souhaitaient être proches d’elle

Elle l’adore sans les hommes, comme beaucoup d’autres qu’elle aimerait

لكي تنفك عقدة بقية البنات إذا ما تزوجت كبراهن

Le mariage de l’ainée débloquerait la situation des cadettes

Pour dénouer les nœuds du reste des filles si elles se marient comme preuve

Pour que les autres filles ne soient plus blasphémées si elles se marient

ما زال الوقت طويلا حتى يكبر حسان وساعتها يفرجها ربنا

Il y a encore longtemps avant que Hassan soit grand, et à ce moment-là, le Seigneur interviendra

C’est encore long pour Hassan de grandir et puis notre Seigneur la libérera

Il est grand temps que notre Seigneur lui accorde sa grâce et son horloge

Les cultures et les langues diffèrent sur le plan de la construction syntaxique et des logiques internes. Il faut découvrir l’essence de la phrase pour la rendre en s’adaptant syntaxiquement à la langue de départ. Il faut souvent changer l’ordre des mots d’après le génie de chaque langue, et suivre la logique langagière susceptible de traduire le sens exact. Nous remarquons que les énoncés restitués par ces logiciels sont incorrects et incompris par le récepteur francophone selon la prise en compte de ses règles grammaticales. Les unités syntaxiques doivent être restructurées dans la langue d’arrivée d’une manière significative et précise. Les énormes problèmes posés à la TA lors de cette opération sont résolus par l’intelligence humaine qui lève toute ambigüité. Le raisonnement logique et les connaissances linguistiques de la traductrice permettent de définir les informations véhiculées par chaque unité significative du texte source.

Les exemples ci-dessous illustrent les défaillances syntaxiques dues aux incohérences grammaticales, terminologiques et logiques, débouchant sur l’absence des éléments de compréhension correspondant au génie et aux usages de la langue cible :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

وتقارن النساء بين طبيخ هذه وطبيخ تلك

On compare les plats

Les femmes comparent la cuisine de ceci et celle de cela

Les femmes comparent le médecin à celui-ci

وحياتي عندك لا تغضب البك

Je t’en prie, ne fâche pas le bey

et ma vie avec toi ne te mets pas en colère

Et ma vie est à toi. Ne te fâche pas

ليس وراءه غير كثرة الكلام ووجع الدماغ

Il ne fait que parler à tort et à travers, il nous casse la tête

Il n’y a rien derrière mais beaucoup de paroles et de maux de tête

Il est derrière lui. Il parle trop, il a trop peur

La couverture des tournures syntaxiques est insuffisante car le système informatisé est incapable de prévoir certains types de construction. Les obstacles posés par les tournures syntaxiquement ambiguës sont surmontés par Bachellerie grâce à ses connaissances sémantiques, grammaticales et extralinguistiques. Il en va de même pour le contexte situationnel du roman dont l’analyse est effectuée uniquement par la traductrice capable de déchiffrer les codes du message littéraire. Le système de compréhension automatique suit toujours le même ordre des unités syntaxiques dans la langue de départ : le découpage syntaxique est complètement absent. Le texte produit par la TA dans les exemples susmentionnés, surtout quand les syntagmes sont coordonnés d’une manière illogique, ne répond pas à des critères grammaticaux corrects. Aussi le texte automatisé est-il flou et incorrect. La suite des syntagmes ne respecte pas l’enchaînement logique basé sur les règles syntaxiques et stylistiques de la langue d’arrivée.

Les exemples suivants clarifient de fait un autre type d’ambiguïté grammaticale due au traitement automatique de certaines formes et unités syntaxiques propres à la langue arabe :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

بدأ الشر وليته يقف عند هذا الحد

Le mal a commencé son œuvre ; pourvu qu’il en reste là

Le mal a commencé et son souhait s’arrête à ce stade

Le mal commença à s’arrêter là

ولكن من كان يُكلم؟

Mais à qui parlait-il ?

Mais qui parlait ?

Mais qui a parlé ?

فما أقصر اللحظات التي كانت الخالة صفية ترجع فيها خالتي صفية

Qu’ils étaient courts ces instants où la tante Safeya redevenait Tante Safeya

Quel est le moment le plus court où tante Safiya a été ramenée par tante Safiya

Le plus court des moments où la tante…

Malheureusement, la traduction automatique échoue véritablement en ce qui concerne la restitution des unités syntaxiques proprement arabes, rendues incorrectement sans prendre en compte le génie de la langue française. Il s’agit de la locution conjonctive ليت, la forme interrogative من كان يُكلم؟, et le superlatif ما أقصر. Un effort mental et une démarche intellectuelle sont exigés pour restituer ces éléments en se basant sur les connaissances langagières de notre traductrice qui a pu combler les lacunes des systèmes automatiques incapables de donner des propositions correctes. Les calculs statistiques dans les données référentielles n’ont pas réussi à améliorer les résultats obtenus. Les règles de grammaire et l’utilisation syntaxique sont toujours affaires d’un traducteur chevronné ayant la capacité de se référer à son bagage syntaxique susceptible de décoder le message qui sera par suite rendu d’une manière compréhensible dans la langue d’arrivée.

Outre la structure syntaxique rendue incorrectement par les moteurs de traduction, la représentation des énoncés de TA donne lieu à des équivoques quant au pronom personnel désignant les femmes هن qui n’a pas d’équivalent dans la langue française, et qui n’a pas été repéré par le logiciel automatique. Une autre problématique est suscitée par la structure syntaxique de la langue arabe qui utilise par excellence le complément absolu, pour appuyer l’action du verbe المفعول المطلق:إلحاحًا. Le problème se pose quand les représentations syntaxiques rencontrent des éléments syntaxiques inconnus de la mémoire informatisée.

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

الغجريات كن يخفن الأخريات ولا يخفن منهن

Les gitanes, en principe, effraient les autres femmes, et non l’inverse

Les gitans craignaient les autres et n’avaient pas peur d’eux

Les gitans cachaient les autres et ne les cachaient pas

وإلحاحًا أن أبقى

(…) et qu’elle insisterait pour que je reste

(…) et urgent de rester

(…) et il est urgent que je reste

Toutes les ambiguïtés syntaxiques sont loin d’être prises en compte dans la TA, notamment celles des exemples examinés dans notre étude. La restructuration de certaines unités significatives échappe aux tentatives d’un programme informatique incapable de combler les lacunes syntaxiques en question. À l’aide des outils statistiques, et d’un grand nombre de textes, les logiciels automatiques utilisent les règles avec lesquelles leurs concepteurs essaient de modéliser le mode de fonctionnement de la langue. Mais la langue est une entité complexe dont personne ne peut décrire le mode de fonctionnement de façon exhaustive et précise. Plusieurs erreurs sont commises par les logiciels de TA à cause de la polysémie et de la complexité des unités syntaxiques, mais la traduction des figures de style, faisant partie intégrante de toute œuvre littéraire, pose un grand problème lors de la restitution du message culturel de l’auteur.

Traduction des figures de style

Les idiotismes et les figures de style reflètent la coloration culturelle d’une certaine communauté. Il est souvent impossible de les traduire mot à mot. La traduction humaine est souvent idiomatique : Bachellerie opte souvent pour le choix de proverbes, d’idiotismes et d’équivalences qui sont typiquement français. La métaphore est par excellence le procédé souvent utilisé par l’écrivain de toute œuvre littéraire, qu’elle soit simple (portant sur un seul mot) ou étendue comme dans les expressions idiomatiques et les proverbes.

Les métaphores simples sont évidemment plus faciles à traduire que les métaphores étendues, surtout si elles sont lexicalisées. Les métaphores simples peuvent être de natures nominale, verbale, ou adjectivale, alors que les métaphores étendues ne peuvent pas être classées si facilement morpho-syntaxiquement, car il s’agit de plusieurs syntagmes intégrés dans l’énoncé. (Jamet, 2003 : 127)

La traduction automatique littérale n’a réussi à transmettre ni l’image décrite par l’auteur ni le message véhiculé, lors de l’opération traduisante des métaphores faisant l’objet de ces exemples :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

هذا الجَمل وهذا الجمّال

Tout le monde est là

Ce chameau et cette beauté

Cette phrase, cette beauté

فرحة القنصل بِقُرة عينيه

Son plus grand bonheur

Le bonheur du consul à la prunelle de ses yeux

La vache des yeux du consul

ادعي ربنا يبرد نارك

Demande au Seigneur d’apaiser ta douleur

Priez que Dieu vous refroidisse

Laissez Dieu refroidir le feu

ولن يرتاح في نومته

son âme errera pour toujours, sans jamais trouver le repos

il ne se reposera pas dans son sommeil

il ne se repose pas dans son sommeil

عقلها يزن قريتنا مجتمعة

Elle était aussi sensée que tout le village réuni

Son esprit pèse notre village ensemble

Son esprit pèse tout le village

لا أحد يأكل حق حسان

Personne ne touchera au bien de Hassan

Personne ne mange le droit de Hassan

Personne ne mange le droit à la charité

Il est presque impossible de restituer les métaphores avec les moteurs de la TA qui traduisent de manière littérale, ce qui produit des résultats totalement erronés, car pour décoder correctement une métaphore il faut avoir recours au contexte du texte littéraire. Dans les exemples mentionnés, la métaphore doit être située dans son environnement culturel : c’est la tâche d’un traducteur humain qui peut s’imprégner du contexte culturel pour interpréter correctement l’image de l’auteur. Dans les trois premiers exemples, Bachellerie, qui n’a pas trouvé l’équivalence convenable dans la langue cible, a eu recours à l’explicitation. Autrement dit, elle a rendu le sens au moyen d’un équivalent non-métaphorique et paraphrastique. D’abord, هذا الجمل وهذا الجمّال est une métaphore désignant « toutes les parties concernées », قُرة عينيه est « le fils qui entraîne la joie de son père », et يبرد نارك souligne « l’extrême douleur à apaiser ». De même le terme نومة est une métaphore désignant « la mort », et la métaphore يزن القرية fait allusion à « la sagesse et l’esprit rationnel par rapport à l’entourage de Safeya », et يأكل حق désigne « le vol des biens » de son fils Hassan.

C’est bien d’une forme d’explication de texte qu’il s’agit, tout entière au service de l’activité traduisante, et c’est peut-être ce qui justifierait l’appellation « analyse traductologique », au carrefour du linguistique et du métalinguistique, du stylistique et du civilisationnel. (Demanuelli, 1991 : 8)

La traduction littérale de tous les termes métaphoriques nuit à la transmission du message de l’auteur à un lecteur qui a besoin de toute sorte d’éclaircissements sur le contexte culturel du roman. Un énoncé non métaphorique est souvent utilisé par Bachellerie dont la traduction s’éloigne toujours des équivalents incompréhensibles produits par la traduction automatique. Le traducteur humain est le seul capable de décoder les métaphores et les restituer littéralement ou métaphoriquement d’après le contexte, sans perdre une partie du sens, surtout si la métaphore de la langue de départ sert à rendre le sens plus compréhensible d’une manière concise. Le même effet doit être véhiculé dans la langue d’arrivée, notamment si la métaphore vise également à plaire ou surprendre le lecteur attiré par les événements de son texte littéraire. Une TA est incapable de situer le texte dans son environnement culturel.

Ce domaine implique la compréhension d’une langue, le transfert dans une autre langue et la génération dans cette dernière. La complexité de la traduction automatique est due à la langue qui est considérée comme un organisme vivant non un simple lexique, et le degré d’isomorphisme entre les langues varie considérablement. Il s’agit d’un système d’expression et de communication commune à un groupe social, possédant une culture et une civilisation donnée. Les différentes langues ne réfèrent pas à un même espace de sens mais à plusieurs espaces, différents par leur culture et leur civilisation. Chaque langue a sa perception de la réalité décrite et son propre découpage de la réalité. Ces différents découpages font que la correspondance de langue à langue est généralement imparfaite, du point de vue sens, et bien souvent divergente de la structure de surface. Tout texte écrit dans une langue naturelle comporte une part d’ambiguïté. […] La traduction d’un texte n’est pas limitée à une transposition de langue à langue mais aussi culturelle. (Rezek et Laskri, 2007 : 60)

Si nous examinons les deux exemples suivants :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

يدها ناشفة

Elle n’a pas la main donnante

Sa main est sèche

Sa main est palliative

وأن يصبح حمامة

(…) et qu’elle vole comme une colombe

(…) et devienne un pigeon

(…) et devenir un pigeon

Nous remarquons que l’importance de la métaphore réside toujours dans l’implicite et l’indicible. La meilleure solution est de traduire la métaphore par une autre figurant dans la langue d’arrivée afin de garder les mêmes effets que ceux voulus par l’auteur dans la langue de départ. C’est le cas des deux premiers exemples où l’image يدها ناشفة qui fait allusion à l’avarice est rendue par n’a pas la main donnante ; tandis que la métaphore يصبح حمامة est rendue plus explicitement par la comparaison typiquement française vole comme une colombe. Tous ces effets ne sont pas préservés dans la traduction automatique qui opte toujours pour une littéralité incompréhensible, surtout que :

La métaphore possède une intention particulière, par celle-ci, l’énonciateur inclut plus facilement le co-énonciateur dans l’acte discursif, la métaphore représentant toujours un surplus de travail cognitif pour l’énonciateur lors de l’encodage et le co-énonciateur lors du décodage. (Jamet, 2003 : 129)

Il en va de même pour les comparaisons suivantes où la traduction automatique n’a pas réussi à ancrer le sens voulu dans la culture française :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

كما لو كان جثة هامدة

Tel un pantin inerte

Comme s’il était un cadavre

Comme si c’était un cadavre

وظهره مثل قربة سوداء تجمد فوقها الدم

Son dos ressemblait à une carapace noire avec le sang qui avait séché

Son dos comme un sac noir avec du sang gelé dessus

Et son dos est comme une bordure noire sur laquelle le sang gèle

Quant aux expressions idiomatiques, la tâche du traducteur est plus subtile, car le seul moyen de les rendre est d’avoir recours aux équivalents typiquement français, afin de combler les lacunes émanant de l’intraduisibilité linguistique et culturelle. Aucune correspondance n’existe dans la langue cible sur les plan lexical, syntaxique et surtout culturel. Le calque, souvent utilisé dans la traduction automatique des exemples suivants, est le procédé de traduction qui doit être complètement exclu dans ce contexte :

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

صحيح أن من عيوب قريتنا (الفشخرة)

Mais les gens de chez nous ont une vilaine tendance à vouloir jeter de la poudre aux yeux

L’un des défauts de notre village est la fierté

C’est un des défauts de notre village le fachr

في عرضك يا بك

Je t’en supplie Bey

Dans ton émission Bey

A ton spectacle, beck

الشرط نور

Il faut respecter les conditions

L’état est léger

La condition Noor

وماله؟

Tant mieux !

Et son argent ?

Et son argent ?

البقية في حياتك يا بنتي

Lui présenter ses condoléances

Le reste de ta vie, fille

Le reste de ta vie, fille

صفية مكشوف عنها الحجاب

Safeya voyait l’invisible

Safiya a dévoilé le voile

D’une manière discrète

La traduction automatique n’est ni satisfaisante ni acceptable, car le but est de rapprocher le lecteur de la culture de l’autre en rendant le sens accessible sans transmettre les mêmes images. Sinon une traduction vague et incomprise sera le produit de ces choix. L’équivalence est le procédé qui doit être choisi par le traducteur pour rendre le message adapté au génie de la langue d’arrivée. Une certaine harmonie est exigée entre les unités des expressions traduites, pour transmettre le même sens vêtu de l’identité culturelle de la langue cible. Bachellerie a excellé en choisissant des équivalents typiquement français, rendant ainsi le sens dans toute sa force et sa clarté, en présentant au lecteur un texte exotique dans une forme par excellence française. La traduction culturelle des figures de style prend en considération l’interculturalité qui implique le choix des signifiés culturels changeant d’une langue à l’autre sans changer les signifiants.

Comprendre n’importe quel texte, c’est comprendre la langue du texte, et inférer le sens à l’aide de connaissances extralinguistiques. C’est pour cette raison qu’il n’y a aucune ambiguïté en discours ; les seules ambiguïtés qui existent sont en langue, mais l’actualisation en discours les fait disparaître. Cependant, il nous semble que la métaphore, de par sa nature indicible et polyphonique garde toujours une partie de son « mystère », et même en discours, peut rester ambiguë. Le traducteur doit donc se pencher sur le discours avec la charge subjective qui lui est propre, c’est-à-dire les paramètres énonciatifs qui ont présidé à son émergence. En ce qui concerne la traduction de la métaphore, comprendre, c’est comprendre quelle est la fonction jouée par la métaphore dans le type de texte dans lequel elle apparaît. (Jamet, 2003 : 131)

Pour des raisons purement culturelles et sociolinguistiques, l’image qui existe dans la langue arabe ne trouve pas souvent sa place dans la langue française, et par conséquent n’a pas d’équivalent dans la langue d’arrivée. C’est le cas des exemples suivants où les périphrases sont utilisées successivement pour désigner le dévouement, le silence complet et la suprématie des méchants.

Exemple

Bachellerie

Google Translate

Systran translate

إنها بين يدي البك وتحت رجليه

Celle-ci lui était complètement dévouée

C’est dans ses mains et sous ses pieds

Elle est entre les mains de la beck et sous ses pieds

لا أريد حتى الطير أن يسمع في سماه

Pour l’instant, motus et bouche cousue

je ne veux même pas que l’oiseau entende dans le ciel

je ne veux même pas que l’oiseau entende son nom

أولاد الحرام لم يتركوا شيئًا لأولاد الحلال

Les méchants n’ont pas épargné les bons

Les enfants de haram n’ont pas laissé aux enfants de halal un besoin

Les enfants de haram n’ont rien laissé aux enfants de halal

La traduction directe, le calque et l’emprunt non-intégral, haram et halal, sont toujours les procédés figurant dans la TA, à cause de l’absence des équivalents adaptés dans la base de données de ces deux moteurs. Ajoutons à cela que celle de Systran translate est plus restreinte, qui traduit quand même les termes inconnus, mais d’une manière erronée et incompréhensible. Cependant, la tâche du traducteur humain consiste à interpréter ces signes linguistiques et les reformuler au moyen d’autres signes qui s’adaptent à la culture de la langue d’arrivée. Il s’agit d’exploiter le fond dans une forme qui diffère complètement de celle de la langue de départ, sinon des termes flous seront rendus en dehors du contexte désigné par l’auteur du roman. Comme les logiciels de TA dont les données sont formalisées, sont incapables de dégager l’implicite ou comprendre le sens figuré, ils ne peuvent être utilisés pour traduire les figures de style. Tous les exemples susmentionnés proviennent du milieu des paysans vivant en Haute Égypte, ayant un dialecte propre à cette région, et doivent être reconstruits d’une manière homogène et bien fondée. De nombreux défis se présentent lors de la restitution des images décrivant le contexte socioculturel, mais le bagage culturel, cognitif et langagier de l’homme sert toujours à mener à bien cette tâche.

Conclusion

En fin de compte, nous constatons qu’une traduction automatique de qualité est presque impossible, surtout s’il s’agit de la traduction d’un texte littéraire ayant toujours besoin de la révision d’un traducteur humain, autrement dit d’une post-édition. Donc la TA est souvent remplacée par la traduction assistée par ordinateur (TAO) et les mémoires de traduction qui constituent un support technique aidant le traducteur professionnel. Une TA ne remplace jamais le savoir humain qui intervient lorsqu’un problème langagier se pose, et procède à tel ou tel choix lexical, syntaxique ou stylistique. Le produit automatique est toujours jugé sous l’angle de la qualité du texte final qui évalue l’échec ou la réussite de la transmission du message voulu par l’auteur. Ces moteurs ne sont pas munis de systèmes de représentations conceptuelles : leurs bases de données sont destinées à un nombre restreint d’usagers, sans pouvoir répondre aux besoins accrus des traductions littéraires d’ordre socioculturel.

La TA ne se substitue jamais au traducteur chevronné qui peut quand même avoir recours aux dictionnaires, lexiques et glossaires en ligne, et même aux logiciels de TAO. La TA est un outil idéal pour les textes répétitifs et les manuels, mais les textes littéraires ont toujours besoin de la créativité humaine et de l’esprit raisonnable capable de décoder à fond ses éléments linguistiques et extralinguistiques. Un traducteur humain traduit le sens du message voulu par l’auteur, à l’encontre d’un logiciel optant souvent pour la traduction des termes d’après les données formalisées et les calculs statistiques. Malheureusement, Google Traduction, qui fournit des produits relativement satisfaisants grâce au grand nombre d’usagers enrichissant sa base de données, s’est montré souvent défaillant en ce qui concerne la traduction littéraire. Les logiciels de traduction automatique ne parviennent à gérer ni les problèmes syntaxiques, ni les problématiques de la polysémie ou de la restitution des figures de style relevant d’un environnement culturel spécifique. Lors de l’opération traduisante ciblant une œuvre littéraire, il est assez difficile de trouver les éléments linguistiques harmonisés pour rendre correctement le sens dans toute sa précision et sa clarté. La qualité d’un texte littéraire soumis à une TA est bien inférieure à celle d’une traduction humaine, quand les connaissances linguistiques et extralinguistiques constituent la pierre de touche de l’acte traductif. L’étude approfondie des exemples soumis à la TA révèlent les pertes, le manque de fidélité et les écarts qui caractérisent ce type de traduction qui nécessitera toujours l’intervention humaine.

Citer cet article

Référence électronique

Patsy El Gamal, « Problématiques de la traduction automatique de la littérature égyptienne : le cas de Tante Safeya et le monastère », La main de Thôt [En ligne], 9 | 2021, mis en ligne le 14 janvier 2022, consulté le 28 mars 2024. URL : http://interfas.univ-tlse2.fr/lamaindethot/1014

Auteur

Patsy El Gamal