Un plafond de verre pour la traduction automatique ?

Dans la langue anglaise, les articles « a », « an » et « the » sont neutres : il est possible de parler de quelqu’un sans avoir à révéler son sexe. Les locuteurs anglais préfèrent d’ailleurs utiliser, dans la mesure du possible, des termes neutres du point de vue du genre. Par exemple, l’emploi des termes « mail carrier » ou « police officer » (plutôt que « mailman » ou « policeman ») est en général privilégié. Toutefois, dans certaines langues, les termes varient en fonction du sexe de la personne. L’article correspondant au genre adéquat (par exemple, en espagnol, el/la) doit alors être utilisé : dans cet exemple, « the engineer » peut devenir « el ingeniero » ou « la ingeneria ». Cela soulève un problème : si cette information n’est pas fournie par le texte anglais, comment s’assurer qu’elle est traduite de manière appropriée ?

Étant donné que les textes constituant la base de données incluent des stéréotypes sexistes historiques, les résultats produits par le programme reflètent ces clichés.

Dans le cadre de la traduction « humaine », les linguistes peuvent généralement trouver des indices dans le texte – par exemple, si l’auteur utilise « he » ou « she » plus loin dans le document, ou si le nom de la personne est mentionné. À l’inverse, la traduction automatique ne recueille pas d’informations de contexte en dehors de la phrase en cours de traduction. Cela signifie que le choix du genre est fait de manière statistique, en se basant sur la façon dont le terme a le plus souvent été traduit dans la base de données du programme. Étant donné que les textes constituant la base de données incluent des stéréotypes sexistes historiques, les résultats produits par le programme reflètent ces clichés.

Une étude a été menée sur le lien existant entre traduction automatique et discrimination sexuelle

Elle a démontré que des termes tels que « engineer » ou « doctor » sont généralement traduits par des noms masculins, tandis que des termes faisant référence à des postes traditionnellement occupés par des femmes (par exemple, « nurse » ou « nursery teacher ») sont souvent traduits par la forme féminine. Il peut être avancé que le terme masculin correspond au terme générique, et qu’il doit être adapté en fonction du contexte. Mais, dans ce cas, pourquoi voit-on ressortir le terme féminin en tant que suggestion principale dans certains cas ? Plus ces stéréotypes disparaîtront de l’usage courant, plus les statistiques utilisées pour la suggestion des traductions – et par conséquent, les résultats obtenus – changeront.

Le problème n’est toutefois pas résolu : les outils de traduction automatique ne seront toujours pas capables de déterminer quel genre est approprié dans un contexte donné. On peut toutefois penser – et espérer – qu’au fil des avancées technologiques, la traduction automatique pourra améliorer ses capacités de recherche de contexte afin de déterminer le terme adapté.