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Traduire Eugène Onéguine à l’ère numérique : une évaluation comparative des sorties automatiques de DeepL et de ChatGPT

Master program titleMaîtrise universitaire en traduction et technologies : mention Localisation et traduction automatique
Defense date2026
Abstract

Ces dernières années, la traduction automatique a pris son essor grâce aux systèmes neuronaux et à l’intelligence artificielle (IA) générative. À l’heure actuelle, de nombreuses maisons d’édition cherchent à redéfinir la traduction littéraire à l’aide de nouvelles technologies en général, et de l’IA générative en particulier. Dans ce mémoire, nous avons cherché à déterminer quel type de système (neuronal ou génératif), disponible en version gratuite, serait davantage adapté à la traduction automatique d’un texte poétique. Comme texte source, nous avons choisi le célèbre roman en vers Eugène Onéguine d’Alexandre Pouchkine, qui a déjà été traduit en français, entre autres, par Jean-Louis Backès (1996) et par André Markowicz (2008). Selon les résultats des évaluations humaine et automatique, le système neuronal (DeepL) a produit une traduction plus fidèle et plus fluide, tandis que le système génératif (ChatGPT) s’est démarqué au niveau de la rime et du rythme. Cependant, la qualité des sorties automatiques des deux systèmes reste, pour le moment, peu satisfaisante par rapport aux traductions humaines.

Keywords
  • Traduction Automatique Neuronale
  • LLM
  • Poésie Russe
  • Évaluation en Contexte
Citation (ISO format)
MIKHAILOVA, Anastasia. Traduire Eugène Onéguine à l’ère numérique : une évaluation comparative des sorties automatiques de DeepL et de ChatGPT. Master, 2026.
Main files (1)
Master thesis
accessLevelPublic
Identifiers
  • PID : unige:192124
45views
107downloads

Technical informations

Creation09/03/2026 13:39:06
First validation10/03/2026 07:55:15
Update10/03/2026 07:55:15
Status update10/03/2026 07:55:15
Last indexation10/03/2026 07:55:17
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