La technologie continue à rapetisser le monde, accélérer le temps, qui semble aller chaque jour un peu plus vite.
Luc Julia

1La révolution numérique apparaît de plus en plus comme un élément de rupture de notre civilisation et constitue un sujet de préoccupation important pour de nombreux métiers. Or, si certaines problématiques liées à ce phénomène historique sont régulièrement abordées, il est un aspect rarement évoqué : l’accélération, pourtant inhérente à l’automatisation de la société, qui s’observe aussi bien dans les loisirs et les rapports sociaux que dans le monde du travail.

2Dans notre secteur, l’accélération se traduit actuellement par le recours à la traduction automatique neuronale (TAN) et à la post-édition (PE), qui promettent des processus toujours plus rapides et efficients, et elle s’inscrit dans une continuité : les outils de traduction assistée par ordinateur (TAO) et la plateformisation de l’activité avaient par exemple déjà entraîné une accélération conséquente des processus de traduction.

3Historiquement, l’accélération observée dans le monde professionnel remonte à la révolution industrielle, qui a marqué un changement de rythme sans précédent dans l’histoire de l’humanité, produisant une véritable mutation anthropologique. Face aux bouleversements induits par la révolution numérique, il peut être intéressant d’établir un parallèle entre les transformations profondes que connaît le monde de la traduction d’une part et les problèmes posés par la mécanisation du travail manuel lors de la révolution industrielle d’autre part, car, si nous admettons que l’intelligence artificielle (IA) aura autant d’impact que la machine à vapeur et l’électricité, alors nous assistons à une nouvelle mutation anthropologique d’envergure et il convient donc de s’interroger sur les conséquences à long terme de l’automatisation du travail intellectuel.

4Nous analyserons tout d’abord les similitudes observées entre la mécanisation du travail manuel et l’automatisation du travail intellectuel, puis nous ferons appel aux neurosciences pour examiner l’impact de l’accélération sur la cognition humaine, avant de dessiner les contours d’un nouveau positionnement pour les traductrices et traducteurs de demain.

L’accélération des processus de travail : un phénomène historique

5Ces dernières années, l’émergence de la TAO, des plateformes de traduction, de la TAN et de la PE a entraîné une accélération importante des processus de traduction, qui n’a pas été sans conséquences pour les traductrices et traducteurs. Historiquement, ce phénomène d’accélération présente de nombreuses similitudes avec l’âge mécanique, lui aussi marqué par un profond bouleversement des processus de travail.

6Le retour des chronomètres, grande innovation de la révolution industrielle, mérite d’être souligné. Certaines agences de traduction imposent en effet de travailler sur des plateformes dotées d’un système de chronométrage intégré qui évalue la productivité des traductrices et traducteurs. Cet outil de surveillance et de contrôle est un héritage direct de la révolution industrielle, qui s’est caractérisée par une « chronométrisation poussée de la société » visant à discipliner les corps et à instaurer de nouveaux rythmes standardisés (Jürgen Osterhammel cité dans Vidal, 2020 : 106‑108). En 1835, par exemple, une étude sur les manufactures précisait que l’automatisation du travail dans les usines avait pour but de « former des êtres humains à renoncer à leurs habitudes de travail désordonnées et à s’identifier à la régularité constante de l’automate complexe » (Vidal, 2020 : 109-110), un propos qui n’est pas sans rappeler ceux tenus par certaines agences qui, aux traductrices et traducteurs leur faisant part des difficultés qu’elles et ils rencontrent dans leur travail de PE, répondent qu’il s’agit d’une simple « habitude » à prendre.

7Mais l’accélération n’affecte pas seulement la phase traductionnelle : des agences recourent également à des systèmes de révision et de contrôle qualité en partie automatisés reposant sur un outil de catégorisation des erreurs. Comme la TAN, cette technologie fait appel au deep learning et progresse donc constamment grâce à l’ajout de nouvelles données, généralement fournies gratuitement par les réviseuses et réviseurs.

8L’accélération se traduit aussi, dans de nombreux cas, par des délais de plus en plus serrés, ce qui peut avoir des répercussions sur le bien-être des personnes et la qualité du travail. D’après le sociologue et philosophe Hartmut Rosa, qui a consacré une grande partie de ses travaux à l’accélération et à ses effets, l’intensification de la pression temporelle – également observée à l’époque industrielle – est une conséquence directe et inévitable de l’accélération, puisque « l’optimisation signifie atteindre le meilleur résultat possible dans le délai le plus bref possible, tout en conservant le contrôle sur le processus » (Rosa, 2020 : 108).

9Compte tenu des phénomènes observés lors de la révolution industrielle, nous pouvons nous demander si l’accélération et la rationalisation à l’extrême des processus de traduction ne vont pas déboucher sur un disciplinement des esprits qui entraînera, à terme, une perte de compétences, de qualité et de bien-être, de même que le disciplinement des corps visé par l’accélération et la rationalisation à l’extrême du travail manuel a entraîné une perte de savoir-faire, de qualité artisanale ainsi qu’une aliénation massive des travailleuses et travailleurs. Le risque d’aliénation semble d’autant plus grand pour les traductrices et traducteurs indépendants qui pourraient se voir privés, par la plateformisation de leur activité, l’imposition d’un rythme préétabli et le recours à des instruments de surveillance et de contrôle, de l’autonomie normalement inhérente à leur statut.

10Au vu de notre analogie, les interrogations et les inquiétudes exprimées par de nombreuses traductrices et traducteurs paraissent en tout cas légitimes car, si les outils de traduction numériques sont principalement utilisés à des fins d’économie – comme cela semble être le cas aujourd’hui –, ne risquons-nous pas de devenir de simples rouages des plateformes et d’assister in fine à l’avènement du traducteur-machine, de même que les ouvrières et ouvriers sont jadis devenus de simples rouages de la chaîne de production et ont vu naître l’ouvrier-machine ? En d’autres termes, la froide automatisation des processus de traduction ne se réalisera-t-elle pas immanquablement au détriment des professionnels, de leur savoir-faire, de leur travail, de leur autonomie et de leur bien-être ?

Cognition et accélération : le mariage impossible

11Quoi que nous pensions de l’accélération des processus de traduction, il est important de prendre conscience du virage numérique opéré par certains acteurs du secteur et du fait qu’il n’y aura sans doute pas de retour en arrière possible. Face à ce constat, redéfinir l’acte traductionnel paraît essentiel. À la lumière du parallèle établi dans la première partie, nous pouvons par exemple nous demander si un texte peut ou doit être considéré comme un simple produit manufacturé. Notons à ce sujet que de nombreuses traductrices et traducteurs rapportent une baisse de qualité depuis quelques années, en l’associant parfois à l’accélération et à la rationalisation à l’extrême des processus de traduction, et que la question de la qualité – qui entraîne celle des limites de l’accélération – semble donc légitime, même si le ressenti de chacun est bien sûr à considérer avec précaution.

12La psychologie cognitive peut fournir ici des pistes de réflexion intéressantes, d’autant plus que la TAN prétend s’inspirer du fonctionnement du cerveau humain. Ce parallèle est souvent exagéré : en réalité, les « réseaux de neurones » artificiels ont peu à voir avec l’extrême complexité de nos 100 milliards de neurones, composés de 10 000 synapses en moyenne chacun, ce qui pousse d’ailleurs certains spécialistes de l’IA à récuser le terme d’intelligence artificielle et à se montrer critiques vis-à-vis des potentialités réelles de la discipline (Julia, 2019 : 122-123).

13Mais venons-en au cerveau humain. Loué à juste titre pour sa complexité et sa plasticité, le principal outil des traductrices et traducteurs souffre d’un problème de taille rarement évoqué : il est fainéant. Cette paresse cognitive a notamment été mise en lumière par le psychologue Daniel Kahneman qui a défini deux vitesses de pensée : le « système 1 », intuitif et rapide, et le « système 2 », paresseux et lent, qui héberge les algorithmes logiques mais est très difficile à activer pour des raisons d’économie (Kahneman, 2012). Ses travaux ont permis de comprendre que le cerveau n’échappait pas à la fameuse « loi du moindre effort », nécessaire à la survie, que l’on retrouve dans de nombreux domaines. D’après certains, cette fainéantise cognitive naturelle expliquerait pourquoi toutes les technologies visant à ménager nos efforts – comme la TAN – sont accueillies à bras ouverts (Bohler, 2019 : 104).

14Compte tenu de ces observations, nous pouvons nous demander si flatter notre paresse cognitive grâce à l’IA n’est pas dangereux à long terme, et si la béquille numérique ne risque pas de nuire à nos capacités cognitives et, donc, à nos capacités traductionnelles et rédactionnelles. Notons que les travaux de Kahneman semblent d’ailleurs fournir une explication intéressante à l’épuisement cognitif rapporté par de nombreuses post-éditrices et post-éditeurs, contraints à un traitement de l’information extrêmement rapide : « La pression du temps est un autre moteur de l’effort. […] Les formes de pensée lente les plus coûteuses en efforts sont celles qui exigent que vous pensiez vite. » (Kahneman, 2012 : 59-60) Penser bien grâce au système 2, par nature lent, tout en pensant vite, voilà qui entraînerait donc une forte pression cognitive : un constat qui nous ramène aux problèmes observés lors de la révolution industrielle, où l’accélération permise par les innovations techniques s’est heurtée à la réalité du corps et de l’esprit humains, qui se sont retrouvés soumis « à une cadence qui n’a rien de naturel » (Vidal, 2020 : 91).

Le slow

15Ainsi, nos ressources cognitives sont limitées, et l’accélération louée par les fournisseurs de service de TAN – qui se traduit inévitablement par une augmentation de la vitesse du travail cognitif – ne semble donc pas recommandée, surtout sur de longues périodes, puisqu’elle provoque nécessairement un épuisement intellectuel. Rien d’étonnant, dès lors, à ce que d’autres spécialistes de la cognition, comme Olivier Houdé, aillent jusqu’à considérer que la clé de l’intelligence réside dans le ralentissement de la pensée (Houdé, 2019 : 181-182). Mais si la décélération peut fournir une réponse intéressante aux problèmes d’épuisement cognitif et de qualité entraînés par l’accélération des processus de traduction, un obstacle demeure : professionnellement, la lenteur est une notion disqualifiante, en particulier depuis la révolution industrielle qui s’est accompagnée d’une « mutation anthropologique des sensibilités » et a élevé la vitesse au rang de nouvelle idole (Vidal, 2020 : 84).

16Ces dernières décennies, un mouvement de décélération a néanmoins réussi à s’imposer dans le monde entier, faisant même des émules : le slow. Né en 1989 en Italie avec le slow food, créé en réaction aux dégâts causés par le fast food et la fast life, le slow connaît de nombreuses déclinaisons aujourd’hui : slow tourisme, slow cosmétique, slow management, slow design ou encore slow cacao, tous les secteurs d’activité semblent s’emparer du concept. Si la récupération marketing est dans certains cas indéniable, on constate que le slow, protéiforme, répond à diverses aspirations contemporaines dans lesquelles la question rythmique joue un rôle central (Diestchy, 2015).

17Souvent associé aux valeurs du local, le mouvement slow ne se limite pas, en réalité, à une définition spatiale et revêt même une dimension globale. Bien plus que la proximité géographique, c’est la proximité relationnelle qu’il valorise, à laquelle s’ajoutent généralement d’autres aspirations contemporaines fortes comme la qualité, le respect de l’environnement et le bien-être (Diestchy, 2015).

18Ainsi, nous pouvons aisément imaginer des traductrices et traducteurs se positionner autour des valeurs du slow pour répondre aux différents problèmes causés par l’accélération et la rationalisation à l’extrême des processus de traduction. Une approche slow de l’activité traductionnelle ne consisterait pas nécessairement à travailler avec des personnes de son environnement proche, dans une démarche locale, mais à mettre fin aux processus de travail déshumanisés et déshumanisants nés de l’accélération, pour remettre les relations humaines – et, par conséquent, la transparence et la confiance – au cœur de l’activité, tout en se positionnant autour d’autres thématiques importantes.

19Une approche slow permettrait notamment de souligner que la traduction humaine, certes moins rapide que la PE, offre une plus-value qualitative que l’on ne retrouve pas dans les prestations plateformisées et automatisées. Les traductrices et traducteurs pourraient pour cela s’inspirer de la slow science, née en réaction à l’intensification de la pression temporelle dans la recherche scientifique, tributaire, comme chacun le sait, du temps long – cette pression temporelle qui a eu pour conséquences l’uniformisation des travaux, l’« appauvrissement » et la « standardisation de la pensée » (Diestchy, 2015), autant d’aspects qui ne sont pas sans rappeler les craintes exprimées par les traductrices et traducteurs au sujet de la TAN et de la PE.

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Nous avons toujours tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à la sous-estimer à long terme.
Luc Julia

20Comme nous l’avons vu, les conséquences à long terme de l’accélération et de la rationalisation à l’extrême des processus de traduction méritent réflexion. Il existe actuellement peu d’études consacrées aux répercussions concrètes des outils de traduction numériques en termes de compétences, de qualité, d’autonomie et de bien-être, mais ces outils sont jeunes, et nous pouvons donc espérer que cela viendra. En attendant, il peut être profitable de se pencher sur les effets connus de la révolution industrielle et de se tourner vers les disciplines susceptibles d’apporter un début de réponse aux interrogations, souvent légitimes, des traductrices et traducteurs.

21Certaines voix du secteur rappellent parfois qu’il faut dépassionner le débat, sous-entendant généralement ainsi que la technophobie n’est pas constructive et qu’il faut accepter les transformations de la branche. Nous souscrivons pleinement à ce constat, mais nous aimerions ajouter que la « croyance béate en la technologie » (Julia, 2019 : 10), omniprésente dans les discours marketing, ne fournira pas non plus de réponses aux nombreuses questions suscitées par le phénomène d’accélération auquel nous assistons.

22On entend également souvent que l’IA met fin aux tâches répétitives et inintéressantes et dégage du temps pour d’autres tâches à forte valeur ajoutée, ce qui est vrai en théorie ; mais c’est oublier que, dans toute l’histoire des techniques, les nouveaux outils sont toujours devenus ce que l’être humain a décidé d’en faire, car toute machine est sociale avant d’être technique, ainsi que le soulignait notamment Deleuze (Vidal, 2020 : 242).

23Le slow semble pouvoir apporter une réponse systémique intéressante aux problèmes soulevés par de nombreuses traductrices et traducteurs et, si nous sommes conscients qu’un positionnement slow ne pourra jamais être qu’un positionnement de niche – le slow food n’a pas fait disparaître le fast food –, nous espérons qu’il fournira des clés aux membres de la profession qui souhaiteraient s’engager dans une autre voie. Nous espérons aussi, en donnant un nom à cette autre voie, faire naître une réflexion collective autour du phénomène d’accélération, car la force du collectif ne peut être que bénéfique pour les traductrices et traducteurs, surtout face à la concentration toujours plus grande du marché.

24Cette réflexion collective est d’autant plus cruciale qu’un nouvel acteur entrera bientôt en scène : le réchauffement climatique, conséquence directe de la révolution industrielle. L’IA requiert en effet d’innombrables données pour fonctionner ; or, « les méthodes courantes de Machine [Learning] ou Deep Learning liées au big data nous amènent à consommer beaucoup trop de ressources et se révèlent très dangereuses pour la planète », et « cette course au big data est en train de nous mener droit dans le mur » (Julia, 2019 : 274, 278). Selon celui qui est considéré comme l’un des plus grands spécialistes de l’IA, seul un « small data » permettrait de répondre aux immenses défis environnementaux qui nous attendent (Julia, 2019 : 279). « Small data » pour les uns, « slow translation » pour les autres, une chose est sûre : l’avenir semble appartenir à ceux qui savent ralentir.