Ce mémoire évalue l'incidence de l'écriture inclusive sur la traduction automatique, à l'aide d'évaluations humaines de fidélité et de fluidité. Quatre systèmes de traduction (Deepl, Microsoft Bing, Google Traduction et Yandex) ont été utilisés pour traduire un corpus composé de phrases déclinées en quatre variantes d'écriture inclusive, à savoir la formule englobante, la double flexion, l'abréviation et le néologisme. Nos résultats indiquent que les systèmes neuronaux ne sont quasiment pas impactés par l'écriture inclusive, tandis que les systèmes hybrides ont plus de peine. En outre, les quatre variantes ne sont pas traduites de manière égale. Tandis que les formules englobantes sont généralement bien traduites, la double flexion et l'abréviation laissent des traces en langue cible, tout comme les néologismes qui peuvent parfois également entraîner des biais de genre.