En 2023, nous avions documenté nos premiers essais de traduction via un assistant conversationnel généraliste, avec des résultats mitigés : bonne fluidité générale, mais des contresens occasionnels sur du vocabulaire technique et un ton parfois trop littéraire pour du contenu web. Trois ans plus tard, alors que la traduction assistée par IA générative s’est largement banalisée dans notre pratique quotidienne d’agence, il nous a semblé utile de refaire la mesure, sur un corpus comparable, plutôt que de se fier à une impression générale d’amélioration.
Cet article ne revient pas sur le détail du workflow initial construit autour de ChatGPT en 2023, déjà documenté à l’époque, mais présente des mesures concrètes réalisées en 2026 sur un corpus réel de production, avec la même méthodologie d’évaluation qu’à l’époque pour permettre une comparaison honnête.
Méthodologie de la mesure
Le corpus retenu est constitué de 40 pages issues de trois projets clients actifs (un site d’équipement médical, un site de formation professionnelle, un site e-commerce de cosmétiques), traduites du français vers l’anglais. Chaque page a été traduite par un modèle génératif récent, puis évaluée en aveugle par les mêmes trois évaluateurs bilingues professionnels qui avaient déjà participé à l’évaluation de 2023, sur les mêmes critères : exactitude technique, fluidité, ton et registre, adaptation culturelle.
Ce qui s’est nettement amélioré
Le progrès le plus marqué concerne l’exactitude technique. En 2023, notre corpus comptait environ un contresens significatif toutes les trois pages sur du vocabulaire spécialisé (termes médicaux, dosages, unités de mesure). En 2026, ce taux est tombé à moins d’un contresens toutes les quinze pages, une amélioration nette que nous attribuons largement à la meilleure prise en compte du contexte long par les modèles récents, qui permet de désambiguïser un terme technique à partir du paragraphe entier plutôt que phrase par phrase isolément.
Le second progrès net concerne la cohérence terminologique sur un document long : en 2023, un même terme technique pouvait être traduit de deux façons différentes selon l’endroit de la page où il apparaissait. En 2026, cette incohérence a quasiment disparu sur les documents traités en une seule fois, grâce à des fenêtres de contexte bien plus larges permettant de traiter une page entière plutôt que par fragments successifs.
Ce qui reste un point faible
Le ton et le registre restent le point le plus fragile, presque à égalité avec la mesure de 2023. Sur les pages de cosmétique, destinées à un ton évocateur et sensoriel, les évaluateurs ont noté une tendance persistante à une traduction correcte mais plate, qui perd la dimension d’appel commercial du texte source. Ce n’est pas un problème de compréhension du texte, mais un problème d’intention : le modèle traduit fidèlement le sens sans toujours restituer l’effet recherché sur le lecteur.
| Critère | Score 2023 (/5) | Score 2026 (/5) |
|---|---|---|
| Exactitude technique | 3,4 | 4,6 |
| Fluidité | 4,1 | 4,7 |
| Ton et registre | 3,0 | 3,6 |
| Adaptation culturelle | 2,8 | 3,9 |
Le gain de temps, bénéfice le plus stable
Contrairement à la qualité brute, qui a progressé de façon inégale selon les critères, le gain de temps par rapport à une traduction humaine complète reste extrêmement stable dans notre pratique : environ 70 % de temps en moins pour produire une première version exploitable, relecture humaine incluse. C’est ce bénéfice, plus que la qualité intrinsèque, qui continue de justifier l’intégration de ces outils dans nos workflows de production, avec une relecture humaine systématique qui reste non négociable sur tout contenu destiné à publication.
La traduction générative en 2026 a rattrapé une grande partie de son retard sur l’exactitude, mais reste un outil qui traduit le sens avant de restituer l’intention : la relecture humaine ne sert plus à corriger des erreurs, elle sert à réinjecter cette intention.
Implications pour nos projets clients
- Le contenu à forte technicité (fiches produit médicales, documentation technique) peut désormais être traité en flux quasi automatisé, avec une relecture allégée plutôt qu’une réécriture complète ;
- Le contenu à visée commerciale ou émotionnelle (pages de vente, storytelling de marque) continue de nécessiter une intervention humaine substantielle, pas seulement une relecture ;
- La cohérence terminologique sur de longs documents s’est suffisamment améliorée pour réduire l’intérêt d’un glossaire de correspondance externe, autrefois indispensable en 2023 pour éviter les incohérences d’un fragment à l’autre.
En résumé
Trois ans après nos premières mesures, l’écart de qualité perçue entre traduction humaine et traduction générative s’est réduit de moitié sur notre corpus, porté principalement par les progrès d’exactitude technique et de cohérence terminologique. Le ton et l’adaptation culturelle restent en retrait, ce qui confirme une intuition que nous partagions déjà en 2023 : ces outils traduisent de mieux en mieux ce qui est dit, mais restent en retrait sur la façon dont c’est dit, et c’est précisément là que la valeur d’un traducteur professionnel continue de se justifier pleinement.
