Ce mémoire porte sur un projet d'intégration de la traduction automatique (TA) au sein de La Poste Suisse. Nous avons cherché à comparer les performances d'un système de TA statistique personnalisable (Microsoft Translator Hub) avec celles d'un système neuronal généraliste (DeepL). Nous avons tout d'abord entrainé différents systèmes avec Microsoft Translator Hub (MTH) en utilisant les données de l'entreprise et effectué une évaluation automatique pour sélectionner le meilleur d'entre eux. Nous avons ensuite effectué des évaluations automatiques et humaines afin de comparer la TA du meilleur système MTH avec celle de DeepL. Nous nous sommes aussi interrogé sur la fiabilité du score BLEU pour l'évaluation des systèmes de traduction automatique neuronale (TAN). Nos résultats montrent que DeepL produit une TA de bien meilleure qualité que MTH. Ils indiquent aussi que le score BLEU tend à sous-estimer la qualité de la TAN.