Par Sarah Glaser, Laëtitia Joly et Katia Pinquier, étudiantes en licence Master Langues Etrangères Appliquées à l'Université Grenoble Alpes.

I- L'essor de l'IA dans la traduction 

Évolution de l'IA et son intégration dans la traduction

L'IA a connu des avancées majeures au cours des dernières décennies et a impacté plusieurs secteurs, dont la traduction. Son utilisation en traduction remonte aux années 1950, avec la création de la traduction automatique à base de règles (RBMT) (Vinson, 2025). Elle s'appuyait sur des règles linguistiques prédéfinies pour traduire un texte d'une langue à une autre. Cependant, ces règles devaient être saisies manuellement, ce qui prenait beaucoup de temps, et les traductions manquaient de précision.

La traduction automatique statistique (TAS) est apparue dans les années 1980. Elle permettait aux ordinateurs d'analyser de vastes corpus bilingues afin d'aligner les mots et les phrases grâce à des statistiques. Cependant, il était difficile de traduire avec précision entre des langues présentant des différences grammaticales importantes, comme l'anglais et le japonais.

Dans les années 2010, la traduction automatique neuronale (NMT) a révolutionné le domaine. À l'instar de la traduction automatique neuronale (SMT), l'ordinateur était entraîné à partir de vastes corpus bilingues, mais grâce aux algorithmes d'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux, les traductions étaient plus précises que jamais (« History of AI Translation », 2022). Cette précision a popularisé la NMT, créant ainsi une révolution majeure dans le secteur de la traduction.

Depuis le début des années 2020, des modèles d'IA générative ont émergé. La loi sur l'IA de l'Union européenne (2023, article 28 b(4)) définit l'IA générative comme « des modèles fondamentaux utilisés dans les systèmes d'IA spécifiquement destinés à générer, avec différents niveaux d'autonomie, du contenu tel que du texte complexe, des images, de l'audio ou de la vidéo ». Elle diffère de l'IA traditionnelle, qui se concentre sur des tâches spécifiques, telles que la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes définis. L'IA générative vise à produire de nouvelles données qui ressemblent à du contenu créé par l'homme. Les modèles génératifs, comme ChatGPT d'OpenAI, ont démontré leur efficacité en compréhension du langage et en traduction, et peuvent produire des traductions contextuellement exactes, bien qu'ils ne soient pas des logiciels de traduction à proprement parler.

Outils de traduction et leur dépendance à l'IA

Le secteur de la traduction a connu une augmentation du nombre d’outils basés sur l’IA pour aider à rendre la traduction plus efficace et plus accessible.

Les outils de traduction, tels que DeepL ou Google Traduction, utilisent l'IA pour améliorer leurs traductions. Bien que ces outils offrent certains avantages, ils présentent néanmoins des limites. Par exemple, les erreurs d'interprétation du contexte, la mauvaise compréhension des nuances culturelles et la traduction inexacte d'expressions idiomatiques sont des problèmes récurrents rencontrés par les traducteurs IA. De plus, les traductions générées par l'IA peuvent s'avérer difficiles à gérer pour des contenus hautement spécialisés ou sensibles, pour lesquels l'expertise humaine reste essentielle.

Bien que l'IA ait profondément transformé le secteur de la traduction, elle n'est pas encore en mesure de remplacer totalement les traducteurs humains. Bien qu'elle excelle dans le traitement rapide de gros volumes de texte, les traducteurs humains apportent des éléments essentiels, tels que la sensibilité culturelle, l'adaptation créative et une compréhension contextuelle approfondie.

II- Acquisition de données et préoccupations éthiques

Comme tout système numérique, les modèles d'IA ou de traduction doivent être « éduqués ». Dans ce contexte, on parle d'« entraînement » du système, ce qui nécessite de collecter des données prêtes à l'emploi dès qu'elles sont disponibles. Mais à l'ère du numérique, où tout doit être plus efficace et plus rapide, les lois régissant le fonctionnement de ces systèmes ont tendance à être délaissées. Les programmeurs et fournisseurs d'IA partent alors du principe qu'ils ont carte blanche pour agir comme bon leur semble. Jusqu'à ce que des décisions soient prises. Récemment, des organisations plus importantes ont tenté de sensibiliser davantage aux questions éthiques soulevées par l'exploitation des systèmes d'IA.

La nécessité de grands ensembles de données dans la formation de l'IA

Pour les modèles d'IA, un vaste ensemble de données est nécessaire à leur bon fonctionnement. Prenons l'explication donnée sur le wonk.ai Un site web (Mohammed et al., 2024) propose des modèles de traduction par IA à diverses entreprises. Selon eux, leur modèle de traduction est entraîné selon les cinq étapes suivantes. La première étape consiste à collecter des données linguistiques à partir de sites web, de glossaires, de bases de données linguistiques, de documents, etc. Cela permet au système d'intégrer les règles linguistiques, les termes définis dans les glossaires, le ton de la voix ou le style d'écriture. La deuxième étape consiste à extraire les paires de langues des données collectées afin de trouver des paires de phrases permettant au système de mieux comprendre le contexte et d'améliorer le résultat de la traduction. La troisième étape consiste au traitement, c'est-à-dire à la validation, au nettoyage et à la combinaison des données linguistiques pour l'entraînement. Cette étape est nécessaire car les traductions de certains textes collectés se trouvent ailleurs et doivent être appariées. La quatrième étape est l'entraînement de l'IA elle-même : les données collectées sont rassemblées dans un corpus d'entraînement, et l'entraînement se poursuit jusqu'à ce que le résultat de l'IA soit suffisamment bon pour être évalué. La cinquième et dernière étape est l'évaluation par les clients, qui sont des responsables de traduction.

Après tout cela, le modèle d'IA continue d'apprendre, ce qui explique son utilité dans divers domaines. Pour ce faire, la relecture est essentielle afin de fournir des retours au système et ainsi l'améliorer. Bien sûr, obtenir un bon modèle de traduction par IA est long et coûteux, et chaque fournisseur d'IA s'efforce d'atteindre un niveau de qualité humaine.

Cependant, cette collecte de données dépend fortement de l'utilisateur final du système et de la paire de langues. En traduction, le ton, la terminologie et la phraséologie varient considérablement d'un domaine à l'autre. Ces dernières années, les systèmes de traduction basés sur l'IA sont de plus en plus utilisés pour la traduction juridique, principalement pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité. C'est là que la phase d'apprentissage est cruciale : les textes juridiques sont nécessaires pour entraîner le système de traduction, mais ils sont difficiles à trouver et à utiliser. De plus, les systèmes juridiques diffèrent d'un pays à l'autre, ce qui constitue un autre paramètre à prendre en compte lors de la phase d'apprentissage. Comme le conclut une étude publiée en mars 2024 (Moneus et Sahari, 2024), se pose également le problème de la dissimilarité entre les langues : le chinois est abstrait et métaphorique, tandis que l'anglais est linéaire et logique. Cela signifie que les systèmes d'IA doivent encore être améliorés, et une meilleure accessibilité aux données bilingues pour des langues supplémentaires et plus rares pourrait y contribuer.

Implications éthiques de l'approvisionnement en données

Les systèmes d'IA générative, tels que ChatGPT, s'appuient sur un ensemble de données extraites de livres, d'articles, de sites web, de publications sur les réseaux sociaux, etc. Comme indiqué précédemment, ils nécessitent une phase d'apprentissage au cours de laquelle « un vaste corpus de données textuelles est utilisé pour instruire les algorithmes de traitement de la parole » (Lucchi, 2024, p. 617). Cela soulève diverses questions de propriété intellectuelle, car les sources utilisées peuvent contenir des œuvres protégées par le droit d'auteur, ainsi que des considérations juridiques. Dans ce contexte, « les programmeurs responsables du développement et de l'apprentissage de ChatGPT sont tenus de garantir que les données d'apprentissage restent exemptes de toute violation du droit d'auteur » (Lucchi, 2024, p. 617). C'est pourquoi les recommandations les plus récentes appellent à une plus grande transparence concernant les sources utilisées ou le fonctionnement de ces systèmes.  

Du point de vue du programmeur, il est acceptable d'utiliser des données protégées par le droit d'auteur, en accès libre, car le système s'en inspire pour présenter de nouveaux éléments et des résultats inventifs. Les algorithmes d'IA s'appuient principalement sur d'énormes quantités de données, essentielles à l'amélioration des performances du système. C'est pourquoi la première étape consisterait à établir des accords explicites de partage de données entre les fournisseurs de données et les programmeurs d'IA. Cela permettrait l'utilisation légale de données protégées par le droit d'auteur à des fins de formation.

Le principal problème réside dans le fait que l'IA ne peut pas générer d'idées authentiques. Au contraire, elle s'appuie sur les données avec lesquelles elle a été entraînée pour générer des textes remaniés. Lorsqu'un texte est rédigé par un humain, citer les sources utilisées est considéré comme une responsabilité morale, ainsi qu'un moyen d'éviter le plagiat et de garantir la fiabilité de son travail. Cependant, si l'on prend l'exemple de ChatGPT, bien que sa réponse repose sur un vaste corpus de données d'entraînement, elle n'est pas toujours précise et peut « oublier » de citer ses sources. Même lorsque l'utilisateur les demande, il arrive même qu'elle invente des œuvres inexistantes, ce qui accroît encore le manque de crédibilité. C'est pourquoi des utilisateurs non informés peuvent ignorer qu'ils ont utilisé le travail d'un autre. De plus, les créateurs originaux de ces données d'entraînement ignorent que leur travail est volé !

III- Propriété intellectuelle et défis juridiques

Lorsqu'on parle d'utilisation non autorisée de l'œuvre d'un créateur, on parle de violation des droits de propriété intellectuelle. Le droit d'auteur est au cœur du droit de la propriété intellectuelle. Issu de la tradition juridique anglo-saxonne, ce concept confère aux créateurs des droits exclusifs sur leur œuvre originale, leur garantissant ainsi le contrôle de la reproduction, de la distribution et de l'adaptation. Il s'aligne aujourd'hui sur le concept européen de droits d'auteur, l'équivalent du droit d'auteur, auquel s'ajoute la dimension des « droits moraux ». Ces droits soulignent le lien personnel de l'auteur avec son œuvre, y compris le droit d'être reconnu comme créateur (Blésius, 2008). Nous verrons leur pertinence dans le contexte d'une traduction.

Propriété des traductions : traduction humaine

La propriété des traductions soulève des questions importantes. Il est intéressant de savoir à qui appartiennent les droits d'auteur attachés à une traduction, tant d'un point de vue financier que de reconnaissance. En réalité, la question de la propriété est double, surtout si l'on utilise un outil comme SDL Trados Studio. Utilisé : Qui est propriétaire du travail de traduction final entre le traducteur et le commanditaire ? Des droits de propriété peuvent-ils être attribués aux traductions générées par l'IA ? Qui est propriétaire du contenu généré à partir d'une invite ?

La traduction n'est pas seulement un moyen d'expression, mais aussi une forme d'art et, à ce titre, elle est protégée par divers cadres juridiques qui protègent les droits d'auteur de ses créateurs. Par exemple, en vertu de l'article 2(3) de la Convention de Berne pour la protection des œuvres littéraires et artistiques (sd, section FI, .2), « Les traductions, adaptations, arrangements musicaux et autres modifications d'une œuvre littéraire ou artistique sont protégés comme des œuvres originales, sans préjudice du droit d'auteur sur l'œuvre originale. » En vertu de l'Accord sur les ADPIC de 1994, l'article 10(2) dispose que « [l]es compilations de données ou autres matériels, sous une forme lisible par machine ou sous une autre forme, qui, en raison du choix ou de la disposition de leur contenu, constituent des créations intellectuelles sont protégées comme telles. »

Comme le stipulent ces conventions internationales, la traduction produite par un traducteur est protégée comme toute autre œuvre artistique et constitue donc également une source de droit d'auteur. La réponse à la première question devrait être simple. Une traduction étant considérée comme une œuvre originale et protégée par le droit d'auteur, ce dernier appartient au traducteur.

Cependant, la réponse n'est pas si simple. Il convient tout d'abord de distinguer les traducteurs indépendants des traducteurs salariés d'une agence. Pour les traducteurs salariés d'une agence, « en vertu de la législation du travail de nombreux pays, les travailleurs cèdent automatiquement à leurs employeurs les droits de propriété intellectuelle sur les œuvres qu'ils créent » (Smith, 2009, p. 8). Dans ce cas, il est clair que la traduction créée appartient à l'entreprise, qui la vend ensuite au client qui l'a commandée. Il en va de même pour les mémoires de traduction, qu'elles soient fournies par l'agence ou par le client : « dans le cas des salariés qui créent des banques de termes ou des mémoires de traduction, ces droits seront automatiquement transférés aux organisations pour lesquelles ils travaillent » (op.cit.).

Pour les traducteurs indépendants, tout est une question de contrat avec le client. Un traducteur sera toujours le premier titulaire des droits d'auteur. En vendant son œuvre à son client, il cède ces droits. Cependant, même en cas de cession des droits d'auteur, le traducteur n'est pas responsable des modifications non autorisées apportées par le client (Blésius, 2008). Ceci est également valable pour les mémoires de traduction et les banques de termes créées par un traducteur pour une œuvre donnée : « sauf si les droits d'auteur ont été préalablement cédés par contrat, les mémoires de traduction appartiennent aux traducteurs qui les ont créées » (Smith, 2009, p. 8).

Mais qu’en est-il d’une traduction générée par l’IA ?

Propriété des traductions : systèmes d'IA

Comme indiqué précédemment dans cet article, les systèmes d'IA générative fonctionnent en s'entraînant sur de vastes ensembles de données et en les intégrant à leurs algorithmes. Ces données ne sont pas toujours acquises légalement, et les algorithmes ne citent généralement pas leurs sources lorsqu'ils répondent à une question. Des systèmes comme ChatGPT (américain) ou Mistral (français) sont capables de fournir une traduction quasi humaine, suscitant ainsi la crainte de « la fin de la traduction humaine ». L'IA est une technologie en plein essor. technologie présente dans presque tous les domaines et est devenue partie intégrante des travaux de traduction. De nouvelles questions juridiques se posent alors : à qui la propriété de cette traduction doit-elle être accordée ? Au client de l'outil d'IA, au développeur, ou simplement au système lui-même ? 

En 2022, un recours collectif a été intenté aux États-Unis contre Stability AI par des artistes visuels, affirmant que l'entreprise avait utilisé leurs œuvres protégées par le droit d'auteur pour entraîner leur modèle d'IA sans leur consentement. Le tribunal a accueilli en partie et rejeté en partie les requêtes des défendeurs. Le tribunal a autorisé la poursuite de la plainte pour violation directe du droit d'auteur, reconnaissant que la question de savoir si les modèles d'IA portent atteinte au droit d'auteur est incertaine et dépend des spécificités de chaque cas (Madigan, 2024). 

Récemment, une nouvelle décision a été prise par le gouvernement américain le 29 janvier 2025 (cabinet Dreyfus, 2025). Elle souligne les conditions requises pour qu'un contenu généré par l'IA soit considéré comme une œuvre protégée par le droit d'auteur. Selon cette décision, un contenu généré par l'IA peut être protégé par le droit d'auteur sous les conditions suivantes : une implication humaine suffisante dans le processus créatif, c'est-à-dire que le contenu n'est pas généré uniquement par l'IA, et que l'IA est utilisée comme un outil au service de la créativité humaine. Elle explique également l'importance des indications données au système, qui doivent être suffisamment créatives. Ainsi, si un artiste modifie, arrange ou sélectionne des éléments d'un contenu généré par l'IA, ce contenu est considéré comme une œuvre protégée par le droit d'auteur. pourrait être éligible à une protection partielle du droit d'auteur.

À l'échelle mondiale, chaque pays aborde les questions d'IA et de droit d'auteur de manière différente. Par exemple, la loi européenne sur l'IA, publiée le 6 août 2023, mentionne l'obligation pour les systèmes d'IA de respecter les droits de propriété intellectuelle, ce qui signifie que les fournisseurs de modèles d'IA sont tenus de « partager publiquement un résumé détaillé du texte et des données utilisés pour entraîner leurs modèles d'IA » (Fitzpatrick, 2025).

Le cadre juridique étant en constante évolution pour s'adapter à ces nouvelles technologies, il est possible que nous ne puissions pas apporter de réponse claire concernant les droits d'auteur liés à l'IA dans l'art ou la traduction. Les développeurs d'IA doivent toutefois s'assurer de respecter la loi concernant les données qu'ils acquièrent pour leurs modèles d'entraînement. Cela implique d'obtenir les licences appropriées et de rémunérer les personnes détenant la propriété intellectuelle qu'ils souhaitent intégrer à leurs données d'entraînement (Deloitte AI Institute, nd).

Conclusion 

Le monde de l'IA est en constante évolution. La technologie elle-même s'améliore de jour en jour et s'intègre à un nombre croissant de domaines et d'aspects de nos vies. Malheureusement, les lois ne peuvent évoluer aussi vite, même dans un monde numérique. L'IA possède un réel potentiel de créativité et d'accélération des tâches, mais son mode de développement enfreint plusieurs lois. Comme nous l'avons vu, la propriété intellectuelle joue un rôle important dans le domaine de la créativité, mais les programmeurs en IA ne semblent pas s'en soucier outre mesure. Qui plus est, ils ne sont pas contraints de se conformer à la loi, faute de réglementation claire concernant l'IA et le droit d'auteur. Cette technologie ne peut exploiter que ce qui l'alimente, qui sont, pour la plupart, des œuvres protégées par le droit d'auteur. 

Plusieurs solutions ont déjà été proposées, et un nombre croissant d'entreprises, d'organisations et de pays s'efforcent actuellement de mettre en lumière les enjeux juridiques liés à l'IA dans divers domaines. La première revendication concerne une plus grande transparence concernant les sources utilisées par les systèmes d'IA pour l'entraînement ou la génération de réponses, ainsi que la transparence de leur fonctionnement global, ce qui pourrait s'avérer fatal pour les programmeurs. Certains pays ont leurs propres solutions, et l'Union européenne est à la pointe de la lutte pour la transparence.

Plus récemment, en février 2025, le Sommet d'action sur l'IA s'est tenu à Paris. Son objectif était d'« établir collectivement les fondements scientifiques, les solutions et les normes pour une IA plus durable, au service du progrès collectif et de l'intérêt général » (France Diplomatie, 2025), avec plus de 800 participants. Les résultats ont démontré la volonté de créer une IA durable, sûre, fiable et transparente, et de l'utiliser judicieusement là où elle est le plus nécessaire, comme dans les domaines de la santé et/ou de l'éducation. Si 62 pays ont signé l'accord final, les États-Unis, pourtant parmi les leaders dans le domaine de l'IA, ne l'ont pas fait.
 

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