Ce travail a pour objectif de mesurer la capacité de la traduction automatique (TA) à traduire le contenu généré par l'utilisateur (CGU). Ce dernier, central dans le fonctionnement de l'Internet actuel, présente autant d'intérêts à être traduite de difficultés à être correctement traité. En y appliquant la traduction automatique, dont l'efficacité est souvent liée à l'édition (humaine), nous souhaitons découvrir si un type d'architecture, linguistique ou statistique, semble plus performant dans cette tâche. Pour cela, nous procédons à deux phases d'évaluation, l'une automatique et l'autre humaine, afin de mesurer d'une part la proximité des traductions avec des phrases linguistiquement correctes, et d'autre part, leur facilité à être comprises par les utilisateurs. Nous incluons également certains paramètres tels que l'impact sur ces résultats de la pré et post édition, ainsi que le type d'erreur contenu dans la phrase source, afin de mesurer l'impact de chacun sur la qualité des traductions produites.