Translational Supremacy

This post is not a translation of mine original into French, in which I define what translational supremacy is - as I see it -, but a more in-depth reflection on what this means, on what this does not mean, and what the consequences might be.

Translational supremacy is an AI's ability to perform "good enough" translations so quickly that no human translator, or even less group of translators — working with any traditional system — can match it within a reasonable timeframe.

For sure translational supremacy represents a significant shift in the field, offering both opportunities and challenges for translation in general and for translators in particular.

The concept of  “translational supremacy” refers to a threshold moment — when artificial intelligence (AI) systems like DeepL or GPT-based translators become so fast and efficient at producing usable (“good enough”) translations that no human or human team, no matter how skilled, can realistically match their speed and volume using traditional methods.

In practical terms:

• AI can translate millions of words in seconds, whereas a human takes years.
• The output is often acceptable for general comprehension, internal use, or public content with low risk.
• It mirrors the concept of “quantum supremacy,” where a quantum machine achieves a computation that no classical system can feasibly replicate and reaches a point where comparison is such an asymmetry of scale and speed that it is no longer meaningful.

But it does not mean that AI always produces better or more accurate translations than humans, and even less does it mean that human translators are obsolete, or that machine translation is autonomous, especially when AI is grappling with nuance, cultural context, idioms, emotion, tone, and domain-specific knowledge.

In short, translational supremacy exists! So what are the consequences for translation in general?

• Speed and cost expectations are being reset
• Clients expect instantaneous delivery
• Budgets are shrinking as "raw MT + light review" becomes the norm
• Commoditization of translation
• Translation becomes a logistical function, not a craft
• The perceived value of nuance declines in favor of scalability
• Massive expansion of translatable content, in volumes that were previously unthinkable

It's said that all of this isn’t about replacing humans — but about redefining the purpose of translation. In all cases, this new professional framework has far-reaching consequences for translators in particular:

• Shift from creator to reviewer
• Translators become post-editors of AI output, and even of a first automatic post-editing (!)
• This work is often less paid, less respected, and more fatiguing.
• Erosion of professional status
• With machines doing the “first draft” and the “first editing,” clients may undervalue the remaining human contribution
• Rise of hybrid roles
• Translators are increasingly expected to be linguistic QA experts, localization engineers, or AI supervisors: soft skills (prompting, editing, evaluation) become more crucial than source-language mastery alone

To conclude, if the goal is pure speed and scalability, AI already wins. But if the goal is meaning or precision, humans remain essential — not because they’re faster, but because they understand what’s worth saying and how it’s said.

Probably translators may need to rebrand as consultants, not only as “language service providers”, the important thing is that they don't let the AI define their worth unless they passively let it take over their role without adapting.

AI can handle repetitive, low-context translations, it’s fast, cheap, and good enough for basic needs. But it often misses nuance, cultural depth, or specialized expertise, like legal, medical, or literary translation, where human judgment shines. The survival is through specialization.

The choice is ours: let AI commoditize our skills, or use it to amplify our expertise and carve out a premium space where human insight is irreplaceable. Not a binary opposition, but a division of labor: machines scale language, humans shape it.

P.S. I just read this old poll: Do you think DeepL is something for human translators to worry about?, and I'm quite surprised by the responses: 8 years ago, out of nearly 1,000 people, just over 80 thought that DeepL was something to worry about :

But now, in light of DeepL's prowess (translating the 59 million words of the Oxford English Dictionary in only two seconds!!), it's becoming difficult, if not impossible, to ignore that this is a reality that threatens the very existence of all freelancers in our field. Moreover, in the medium term, the competition will no longer be between freelancers and LSPs, but between freelancers, LSPs and AI-based MT systems or other AI fiction translation services (maybe this is good news for freelancers)...

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I've been trying to figure out how to poll the profession on that matter, here is the result:

10 Poll Ideas for Translation & Localization Industry

Poll 1

Question: With AI translation achieving "supremacy" in speed and volume, what will be the primary value proposition for human translators in 2025?

Option 1: Cultural nuance and context understanding Option 2: Creative adaptation and transcreation Option 3: Quality assurance and post-editing expertise

Poll 2

Question: As AI and neural machine translation becomes more sophisticated, which skill should translation professionals prioritize developing?

Option 1: AI prompt engineering and optimization Option 2: Specialized domain expertise (legal, medical, technical) Option 3: Project management and client relationship skills

Poll 3

Question: What's the biggest threat to translation quality in the age of generative AI?

Option 1: Over-reliance on AI without human oversight Option 2: Clients expecting AI-speed delivery with human-quality results Option 3: Loss of linguistic diversity due to AI training bias

Poll 4

Question: For localization projects, which factor will become most critical as markets become increasingly globalized?

Option 1: Real-time adaptation to cultural trends Option 2: Hyper-personalization for micro-markets Option 3: Regulatory compliance across jurisdictions

Poll 5

Question: In your experience, what's the most effective way to price translation services in the AI era?

Option 1: Value-based pricing focused on outcomes Option 2: Hybrid model combining AI efficiency with human expertise Option 3: Traditional per-word pricing with AI discount adjustments

Poll 6

Question: Which technology will have the greatest impact on the translation industry in the next 3 years?

Option 1: Multimodal AI (text, audio, video integration) Option 2: Real-time neural translation with context memory Option 3: Blockchain-based translation verification systems

Poll 7

Question: As a translation professional, what's your biggest concern about AI integration in your workflow?

Option 1: Job displacement and reduced human involvement Option 2: Quality degradation due to speed pressure Option 3: Ethical implications of AI-generated content

Poll 8

Question: For complex localization projects, which approach delivers the best results?

Option 1: AI-first with human post-editing Option 2: Human-first with AI assistance Option 3: Collaborative human-AI real-time translation

Poll 9

Question: What's the most undervalued service in the translation industry that clients should invest more in?

Option 1: Terminology management and consistency Option 2: Cultural consulting and market research Option 3: Ongoing localization maintenance and updates

Poll 10

Question: Looking at the future of freelance translation, which business model will be most sustainable?

Option 1: Specialization in AI-resistant niches (poetry, legal, creative) Option 2: Evolution into AI trainer/supervisor roles Option 3: Expansion into broader language services (consulting, training, auditing)

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If you wish, you can comment by letting me know which survey speaks to you the most and the answers you prefer. :)

L'IA supervisée par l'humain : le marketing trompeur des LSP

P.S. See my post in English 

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Hier matin j'ai reçu une communication d'un grand groupe de traduction, et je ne décolère pas depuis ! En gros, le message est le suivant : 

Dorénavant ton travail ne sera plus payé qu'à 30% (voire moins...), quand bien même tu resteras responsable à 100% de la qualité du produit final, car ton expertise reste essentielle pour garantir le maintien du haut niveau qualitatif de nos standards linguistiques...

Bien. Tout est mensonger dans ce message ! Je vais vous expliquer pourquoi. Tout d'abord il y a le discours marketing global des LSP (ces fournisseurs de services linguistiques de faible qualité), censé séduire les clients. Tout le monde il est beau, tout le monde il est gentil. De vulgaires opérations de communication, qui produisent un écart grandissant entre discours et réalité.

De nos jours, la grande mode c'est de mettre en avant le binôme "IA + humain" :

• une qualité garantie par des experts humains,
• une responsabilité maîtrisée dans l’usage de l’IA,
• une vision éthique du progrès technologique.

Or dans les faits, les LSP sont les Thénardier de la traduction : l’IA n'est utilisée que comme un levier de productivité pour imposer des raccourcissements de délais souvent injustifiés et une baisse considérable tout aussi injustifiée des tarifs versés aux traducteurs, relecteurs ou post-éditeurs. Je ne connais pas le côté "chefs de projets", mais j'imagine qu'ils sont logés à la même enseigne. 

Désormais, le véritable modèle n'est plus "IA + traducteur expert", mais "IA seule + humain exploité et sous-payé". J'ignore ce que ces groupes vendent à leurs clients, mais je doute qu'ils leur présentent les choses sous ce dernier angle...

Non, le vrai moteur c'est la maximisation des marges. Car derrière ce modèle hybride affiché se cache des actions moins honorables :

• réduire les coûts de production en internalisant les tâches à bas coût (post-édition rapide),
• accroître les marges sur les missions vendues au client final aux prix "classiques",
• exercer une pression à la baisse sur les traducteurs, via des tarifs "IA-powered" imposés, ainsi que sur les délais de livraison.

En réalité, le produit IA nous est vendu avec un vice caché. Voire plusieurs… Et par définition, un vice caché est un défaut grave, non visible, existant avant la vente, qui compromet l’usage d’un bien ! Il peut même entraîner des conséquences pénales lorsqu'il est établi qu'il dépend de la mauvaise foi du vendeur, ou pire : d'une fraude, une tromperie, une escroquerie…  

Tout cela n'a plus rien à voir avec un progrès technologique au service de l’humain, qui devrait être l'objectif d'un LSP responsable, mais plutôt avec un transfert de profit en amont, au détriment des tâcherons sur le terrain.

Cette forme d'exploitation est très problématique (comme toutes les formes d'exploitation, du reste), en termes d'éthique (la promesse marketing sert de façade à une dévalorisation systématique du travail humain), de qualité (ce recours "abusif" à l’IA avec des relecteurs mal payés et sous pression détruit la qualité linguistique et culturelle des livrables, tout en nuisant profondément à la formation des traducteurs sur le long terme), de transparence vis-à-vis du client final (rarement informé du contexte professionnel de celles et ceux qui produisent réellement ce qu’il achète), ou encore d'économie du métier (en tirant constamment les conditions de travail vers le bas, en fragilisant, ou mieux, en précarisant les indépendants et en standardisant la médiocrité).

*

Mais il y a un autre aspect lié à la responsabilité à 100% : ce sont les conséquences légales, civiles ou pénales que cela peut entraîner en cas de problèmes ! Normalement, la rémunération devrait correspondre au niveau de risque et de responsabilité : responsable à 100% = tarif plein. Car en droit du travail ou dans une logique contractuelle, plus on est exposé à un risque juridique, plus la rémunération, les garanties ou les assurances doivent être à la hauteur.

Être payé 30 % pour assumer 100 % de la responsabilité, c’est une externalisation abusive du risque, un déséquilibre dû à un rapport de force défavorable pour l'indépendant, et favorable (voire très) pour le grand groupe. De fait, le droit ne protège pas très bien les indépendants ni les sous-traitants, dont certains acceptent un tel compromis par nécessité (ce qui peut rendre la chose « compréhensible », mais en aucun cas « justifiable »), mais ce n'est ni économiquement rationnel, ni moralement défendable.

L'analogie avec certaines tâches ubérisées ou plateformisées, où le donneur d'ordre se défausse de toute responsabilité bien qu'il capte la majeure partie de la valeur, est particulièrement pertinente. Par ailleurs, aucune négociation n'est prévue : c'est comme ça, et pas autrement. Impossible même de limiter sa responsabilité proportionnellement au tarif arbitrairement imposé.

Ce déséquilibre évident soulève plusieurs enjeux :

• au plan économique : la rémunération ne reflète ni la complexité du travail réalisé, ni les risques assumés, ce qui crée une situation où le traducteur est manifestement sous-payé par rapport à sa contribution réelle ;
• au plan juridique : l’engagement contractuel tel qu’il est formulé pourrait entraîner une responsabilité illimitée, sans garantie de protection juridique ni aucune couverture d’assurance proportionnée ;
• aux plans éthique et professionnel : cette forme d'externalisation des risques transfère la charge sur un intervenant moins protégé, sans lui offrir les moyens (techniques, juridiques ou financiers) d’en assumer les conséquences en cas d’incident...

Donc, pour parvenir à une cohérence souhaitable entre responsabilité et rémunération, il faudrait notamment prendre en compte :

• une meilleure valorisation financière de la prestation,
• une limitation claire de la responsabilité contractuelle,
• et une prise en charge partagée du risque entre les parties, proportionnée aux rémunérations respectives.

Sans corriger cette asymétrie, la situation devient injuste, instable et potentiellement dangereuse, tant pour la personne concernée que pour l’organisation dans son ensemble.

*

Irrité par un tel abus de pouvoir, j'ai décidé de rédiger un courrier (légèrement énervé) en français, en anglais et en italien, que vous pourrez utiliser comme bon vous semble si vous vous trouvez dans la même situation.

Français

Machin Chouette Trucmuche,

Je tiens à vous signaler un déséquilibre patent et problématique entre le niveau de responsabilité exigé et le montant de la rémunération proposée. Je suis actuellement tenu de livrer un produit/service dont la qualité finale m’est entièrement imputée, avec une responsabilité pleine et entière sur les plans juridiques, civils et techniques. Cette responsabilité inclut, de fait, toutes les conséquences en cas de litige, défaut ou préjudice.

Or, la rémunération fixée ne représente qu’une fraction (environ 30 %, voire moins) de la valeur réelle de la prestation, ce qui est inacceptable au regard du niveau de risque transféré. Ce type d’accord revient à faire porter à un prestataire indépendant :

• les charges techniques, opérationnelles et légales,
• sans garantie de protection ni juste contrepartie financière.

Pour mémoire, un prestataire freelance n’est ni un sous-traitant de complaisance, ni un assureur de vos responsabilités structurelles. Un tel déséquilibre contractuel n’est ni juridiquement équilibré, ni éthiquement défendable.

Je vous demande donc expressément :

• de réajuster le niveau de rémunération à la hauteur des responsabilités portées,
• à défaut, de limiter contractuellement ma responsabilité aux seuls éléments effectivement maîtrisables dans mon périmètre,
• de clarifier les clauses juridiques permettant d'encadrer les responsabilités partagées entre les parties.

Formule de "politesse"...

Anglais

Dear Tom, Dick and Harry,

I wish to formally raise a clear and problematic imbalance between the level of responsibility required and the compensation being offered. I am currently expected to deliver a product/service for which I am held fully accountable for the final quality, bearing full legal, civil, and technical responsibility. This includes, indeed, all consequences in the event of disputes, defects, or damages.

However, the compensation proposed represents only a fraction (approximately 30%, even less) of the actual value of the service delivered — which is unacceptable given the level of risk transferred. Such an arrangement effectively shifts onto an independent service provider:

• the technical, operational, and legal burdens,
• without any guarantees of protection or fair financial counterpart.

Let me remind you that a freelance provider is neither a convenient subcontractor, nor an insurer of your structural responsibilities. Such a contractual imbalance is neither legally balanced nor ethically defensible.

I therefore formally request that you:

• adjust the compensation to match the level of responsibility assumed;
• failing that, contractually limit my liability to only those elements that are effectively within my control;
• clarify the legal clauses to properly define the responsibilities shared between parties.

Courtesy formula...

Italiano

Tizio, Caio, Sempronio,

Con la presente segnalo formalmente un squilibrio evidente e problematico tra il livello di responsabilità richiesto e il compenso offerto. Attualmente mi si richiede di fornire un prodotto/servizio la cui qualità finale è interamente sotto la mia responsabilità, assumendomi piena e incondizionata responsabilità legale, civile e tecnica. Ciò include, di fatto, tutte le conseguenze in caso di controversie, difetti o danni.

Il compenso proposto, però, rappresenta solo una frazione (circa il 30%, anche meno) del valore effettivo del servizio fornito, il che è inaccettabile dato il livello di rischio che mi viene trasferito. Un simile accordo scarica di fatto su un fornitore indipendente:

• gli oneri tecnici, operativi e legali,
• senza alcuna garanzia di protezione o di una controparte finanziaria equa.

Vi ricordo che un freelance non è né un subappaltatore di comodo, né un assicuratore delle vostre responsabilità strutturali. Un tale squilibrio contrattuale non è né giuridicamente equilibrato né eticamente difendibile.

Vi chiedo pertanto espressamente:

• di adeguare il livello del risarcimento in modo commisurato alle responsabilità assunte; 
• in mancanza di ciò, che la mia responsabilità sia contrattualmente limitata ai soli elementi effettivamente sotto il mio controllo;
• di chiarire le clausole legali che regolano le responsabilità condivise tra le parti.

Formula di cortesia

*

Pour conclure, je ne peux que me dire (en rêvant) qu'il suffirait qu'aucun traducteur n'accepte ce genre d'offre pour rapidement démasquer le "haut niveau qualitatif" absent des standards linguistiques de nos chers LSP, qui n'existe(nt) que grâce à notre travail (lorsqu'il est payé comme il se doit)...  

P.S. My post in English:

Human-Supervised AI: The Deceptive Marketing of LSPs

Yesterday morning, I received a communication from a major LSP, and I’ve been fuming ever since! The gist of their message was this: from now on, your work will only be paid at 30% (or even less...), even though you will remain 100% responsible for the quality of the final product, as your expertise remains essential to maintaining the high linguistic standards we uphold...

Well, this message is riddled with deceit! Let me explain why. First, there’s the broader marketing rhetoric of Language Service Providers—these purveyors of often subpar linguistic services—designed to woo clients. It’s all “everyone’s wonderful, everyone’s great.” Pure PR fluff, creating a growing gap between their polished promises and grim reality.

Nowadays, the big trend is hyping the “AI + human” duo:

• Quality guaranteed by human experts,
• Responsible use of AI,
• An ethical vision of technological progress.

But in practice, LSPs are the Thénardiers of the translation world: AI is merely a productivity lever to impose unjustified tighter deadlines and drastically reduced rates for translators, proofreaders, or post-editors. I don’t know about the project manager side, but I suspect they’re in the same boat.

The real model isn’t “AI + expert translator” anymore—it’s “AI alone + exploited, underpaid human.” I don’t know what these LSPs are selling to their clients, but I doubt they’re framing it this way...

No, the true driver is profit maximization. Behind this so-called hybrid model lie less honorable practices:

• Cutting production costs by internalizing low-cost tasks (like quick post-editing),
• Increasing margins on projects sold to clients at “standard” rates,
• Pressuring translators with “AI-powered” rates and shorter deadlines.

In reality, the AI product is sold with hidden flaws—multiple ones, even. By definition, a hidden flaw is a serious, non-visible defect that exists before the sale and compromises the product’s use. It can even lead to legal consequences if it stems from the provider’s bad faith, or worse, fraud, deception, or scams...

This has nothing to do with technological progress serving humanity, which should be the goal of a responsible LSP. Instead, it’s about siphoning profits upstream at the expense of the workers on the ground. 

This form of exploitation is deeply problematic (like all exploitation, for that matter) in terms of:

• Ethics: the marketing promise masks a systematic devaluation of human work.
• Quality: the “abusive” reliance on AI, paired with underpaid, pressured proofreaders, destroys the linguistic and cultural quality of deliverables while harming long-term translator training.
• Transparency: clients are rarely informed about the professional context of those producing what they purchase.
• Industry economics: constantly driving down working conditions, precarizing freelancers, and standardizing mediocrity.

But there’s another critical issue tied to 100% responsibility: the legal, civil, or even penal consequences it can entail! Normally, compensation should reflect the level of risk and responsibility: 100% responsibility = full pay. In labor law or contractual logic, the higher the legal exposure, the higher the compensation, guarantees, or insurance coverage should be.

Being paid 30% while bearing 100% of the responsibility is an abusive externalization of risk, a clear imbalance due to the unfavorable power dynamic for freelancers and the (very) favorable one for large LSP. In practice, legal protections for freelancers and subcontractors are weak. Some accept such terms out of necessity (which may be “understandable” but never “justifiable”), but this is neither economically rational nor morally defensible.

The analogy with certain “uberized” or platform-based tasks—where the platform offloads all responsibility while capturing most of the value—can be applied here. Moreover, there’s no room for negotiation: it’s take it or leave it. It’s even impossible to limit one’s responsibility proportional to the arbitrarily imposed rate.

This obvious imbalance raises several issues:

• Economically: the pay does not reflect the complexity of the work or the risks assumed, leaving translators undercompensated for their actual contribution.
• Legally: the contractual terms could lead to unlimited liability without adequate legal protection or insurance coverage.
• Ethically and Professionally: this risk externalization places the burden on a less-protected party without providing the means (technical, legal, or financial) to handle potential consequences.

To achieve a fair balance between responsibility and compensation, the following should be considered:

• Better financial valuation of the service,
• Clear limitation of contractual liability,
• Shared risk proportional to the respective compensation of the parties.

Without addressing this asymmetry, the situation becomes unjust, unstable, and potentially dangerous for both the individual and the organization as a whole.

JML

Suprématie traductionnelle !!!

Moi, j'ai été remplacé par une machine avec toute l'équipe de mecs qu'on était.
Ah, une machine super ! Elle fait tout le travail à notre place !
Elle le fait aussi bien que nous... sinon mieux.
Et puis, alors, la machine, ça a pas besoin de salaire,
ça a pas besoin de repos, ça a pas besoin de vacances, c'est jamais malade !
Et le pire, ça a même pas besoin de travail !

Coluche, Le Chômeur (1986)

*

[Mise à jour - 7 juillet 2025]

Pour écrire ce billet, je me suis basé sur la source suivante (Grok) : 

•  Now, for the OED, with 59 million words, translating it in 39 seconds means a rate of 59,000,000 words / 39 seconds ≈ 1,512,820 words per second.  

•  With the new system, 59,000,000 words / 2 seconds = 29,500,000 words per second, which is about 19.5 times faster (29,500,000 / 1,512,820 ≈ 19.5).  

Or en essayant de recouper cette info aujourd'hui, je n'en trouve trace nulle part ! Suis-je la victime d'une hallucination ?

Apparemment non ! D'une part, le communiqué officiel de DeepL semble correspondre. De l'autre j'ai réussi à reconstituer le calcul : l'OED compte 600 000 entrées, avec une moyenne de 100 mots par entrée. Chose confirmée par ce document :

Depuis quelques mois le texte entier du dictionnaire, quelques 60 millions de mots, est disponible aux chercheurs (dans toutes les disciplines) à Waterloo. En février 1988 le libre accès en ligne directe au dictionnaire électronique fut offert aussi aux chercheurs dans les universités voisines de l’Ontario.

Donc s'il comptait déjà 60 millions de mots en 1988, je doute fort qu'il en ait moins 37 ans plus tard... 

*

Savez-vous ce qu'est la suprématie quantique ? En termes simples :

On parle de suprématie quantique lorsqu’un ordinateur quantique parvient à effectuer un calcul qu’aucun superordinateur classique ne pourrait réaliser dans un délai raisonnable, quel que soit l’algorithme utilisé.

Dans le cadre des nombreux billets que j'écris actuellement sur l'intelligence artificielle et l'informatique quantique, j'ai été amené à m'intéresser au binôme Nvidia-Deepl, article sous-titré : 

Comment traduire 60 millions de mots en 2 secondes chrono !?

C'est expliqué dans le billet...

*

J'y précise également « en quarante ans de métier, à la louche, j'ai traduit environ 20 millions de mots... », d'où la disproportion vertigineuse entre ces deux "valeurs", qui témoigne de la rupture d'échelle que l'IA introduit dans des domaines jusqu'alors apanage exclusif de l'expertise humaine.

Intrigué par le rapport entre les deux (et par ses conséquences...), j'ai interpelé un ami matheux sur LinkedIn en lui posant la question suivante : « J'ai traduit 20 millions de mots en 40 ans. DeepL traduit 60 millions de mots en 2 secondes. Sachant qu'il m'aurait fallu 120 ans pour traduire ces 60 millions de mots, combien de fois DeepL est plus rapide que moi ? ».

Ce à quoi Vincent m'a répondu par un bémol : « Faudrait mettre non pas 40 ans en secondes (40 * 32,5 millions) mais le temps effectif de travail sur 40 ans. »

*

Donc, première question : dans le rapport avec DeepL, dois-je calculer les 40 ans dans leur totalité, ou uniquement le temps effectif passé à traduire (disons 240 jours ouvrés/an à 8h/jour) ? La réponse est loin d'être évidente. J'imagine que les deux options s'affrontent, en jugeant la comparaison en temps absolu moins rigoureuse, et celle en temps de travail effectif plus honnête. Mais est-ce qu'elle est plus pertinente pour autant ? J'en doute !

Car un calcul fondé uniquement sur le temps de travail effectif donne l’illusion que j'aurais pu aller plus vite, comme si le reste de ma vie humaine (repos, distractions, maladies, projets parallèles, relations vie professionnelle / vie personnelle, familiale ou sociale, etc.) était un temps « non productif ». Or ce n’est pas du tout du temps perdu, mais mon temps d’existence, qui fait partie intégrante de mon métier.

Par conséquent, pour moi, il m'a bien fallu 40 ans pour traduire ces 20 millions de mots (puisque c’est le rythme que m'a permis ma "vie humaine"), et les 40 ans doivent être comptés dans leur intégralité, soit 1262304000 secondes [14610 jours (10 années bissextiles) x 86 400 secondes].

Pour les partisans de la seconde option, nous avons 40 ans x 240 jours ouvrés x 8h x 3600 secondes, soit 276480000 secondes. 

En termes absolus, le calcul est cruel : DeepL va 1,89 milliard de fois plus vite que moi !

Mais moi, je suis un humain. Je ne travaille pas 24/7/365. J'ai aussi une vie. Traduire, ce n’est pas vivre, juste une partie. Le tout, c’est comprendre, ressentir, choisir, douter parfois. Mais aussi dormir, marcher, aimer, tomber malade, discuter, apprendre, rater, recommencer. DeepL ne dort pas. Mais DeepL ne comprend pas non plus. Je ne vais pas aussi vite, certes, mais je vais plus loin...

Cela dit, même en termes relatifs : 

• 20 millions de mots traduits en 276480000 secondes donne un rapport de 0,07234
• DeepL traduit 30 millions de mots à la seconde
• Le rapport est donc de 30000000 sur 0,07234 = 414708322

DeepL va de toute façon 414 millions de fois plus vite que moi !

Ce qui reste tout à fait honorable...

*

À bien y penser, je me dis que la question est mal posée : on ne peut pas comparer ce qui n'est pas comparable ! Par conséquent, on ne peut pas comparer l'humain et la machine. Voir la fulgurance de Coluche en exergue.

Donc, deuxième et dernière question : combien de mots traduirait DeepL en 40 ans, sans avoir besoin de manger, de dormir, de salaire, de congés, de vacances et ni même de travail !?

--> 30000000 mots x 1262304000 secondes = 37 869 120 000 000 000 mots !

Réponse : à mon rythme actuel, il me faudrait juste ... 75 738 240 000 d’années pour traduire l'équivalent 😎

Je crois que parler de suprématie n’est pas exagéré !

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Pour résumer, savez-vous ce qu'est la suprématie traductionnelle ? En termes simples :

On parle de suprématie traductionnelle lorsqu’une IA parvient à effectuer si rapidement une traduction "good enough" qu’aucun traducteur humain ne pourrait réaliser la même dans un délai raisonnable, quel que soit le système traditionnel qu'il utiliserait.

À chacun(e) d'en tirer les conclusions qui s'imposent... 

L'industrialisation du good enough

[Mise à jour - 10 juillet 2025] J'ai reçu ce matin un message d'un grand groupe de traduction (LSP), adressé à l'ensemble des collaborateurs, pour nous prévenir qu'ils avaient adopté la post-édition automatique... Fort bien. Mais vu qu'ils ne sont pas encore sûrs et certains de la qualité finale, ils nous demandent de devenir des post-éditeurs de leur post-édition automatisée !!!

Déjà qu'en tant que post-éditeurs, nous n'étions plus vraiment des traducteurs, alors post-éditeurs de post-éditions, c'est la nullité au carré... Pour autant, dans leur grande largesse, les LSP responsables nous paieront 30% pour la tâche, sans passer sous silence que de toute façon nous restons en charge à 100% de la qualité du "produit" final !

Autrement dit, du foutage de gueule dans les grandes largeurs...

*

Initiée avec la traduction automatique, perfectionnée avec l'IA, l'industrialisation du good enough représente désormais 95% d'une traduction, la portion congrue (part à peine suffisante pour assurer la subsistance...) des 5% restants étant gentiment réservée à la finition humaine. Pour l'instant ! [je ne m'imaginais vraiment pas que ces 5% allaient se réduire à peau de chagrin seulement 10 jours après avoir publié ce billet !] 

Selon moi, le premier a avoir anticipé la notion de "good enough" (quand bien même elle n'était pas encore nommée) fut Federico Pucci dans « Le traducteur mécanique et la méthode pour correspondre entre européens, chacun en connaissant uniquement sa propre langue », présenté à Salerne en 1929 et publié en 1931.

Aujourd'hui, ce même concept appliqué à la traduction est le fruit d'une évolution profonde dans notre secteur où la priorité est donnée à la vitesse, à l’automatisation et au rendement, la quantité au détriment de la qualité finale, dès lors que le résultat est jugé acceptable (ou « suffisamment bon », good enough) pour l’usage visé. 

À l'aune du fameux théorème de la quadrature du triangle, l'efficacité, la rapidité et l'optimisation des coûts prévalent de loin sur la perfection absolue, en se basant sur l'idée que, le plus souvent, une traduction fonctionnelle et utilisable est préférable à une traduction parfaite mais coûteuse en temps et en ressources.

Lorsque la traduction devient un binôme formé à 95% de traduction automatique boostée par l'IA et à 5% de finition humaine, dans le meilleur des cas, nous assistons clairement à un changement de paradigme : les clients ont définitivement choisi le compromis de l'efficience au moindre coût. 

Terminé le fignolage, le temps n'est plus à l'intuition de Valery Larbaud, qui disait des traducteurs que (chacun de nous a) « près de soi, sur sa table ou son bureau, un jeu d'invisibles, d'intellectuelles balances aux plateaux d'argent, au fléau d'or, à l'arbre de platine, à l'aiguille de diamant, capables de marquer des écarts de fractions de milligrammes, capables de peser les impondérables », dans Sous l'invocation de Saint-Jérôme, où il traite de ce métier comme un « art », une image d'Épinal qui a eu cours mais ne sera plus jamais d'actualité.

Personnellement, j'ai embrassé la profession comme un artisanat, dont l'étymologie nous renvoie au mot latin "ars, artis", qui signifie "art" ou "savoir-faire". À l'origine, "artisan" et "artiste" étaient synonymes, désignant toute personne maîtrisant un art, qu'il fût manuel ou intellectuel.

Or maintenant la traduction a basculé irréversiblement de l'artisanat dans l'industrie, ce qui modifie la nature même du métier et entraîne un changement profond dans la manière dont la traduction est produite, perçue, valorisée et utilisée.

Les principales conséquences sont les suivantes :

1. Standardisation et massification : plus qu’un travail de création, la traduction devient une chaîne d’assemblage

• Processus industrialisés : segmentation, mémoire de traduction, post-édition, QA automatisée, KPI
• Chaînes de production multilingues intégrées à d'autres services (marketing, localisation, etc.)
• Outils dominants : TAO, TMS, moteurs NMT, API

2. Pression sur les délais et la productivité : la quantité prime sur la qualité, le plus souvent définie en termes de seuil d’acceptabilité (fit-for-purpose)

• On attend des traductions rapides, en volume, souvent en temps réel
• Le traducteur doit s’aligner sur des cadences industrielles et livrer du contenu à grande vitesse

3. Redéfinition de la valeur : le traducteur n'est plus un auteur ni un expert culturel, mais un simple opérateur de flux

• Le prix du mot est souvent fixé comme une matière première, au kilo et par pourcentages fortement dégressifs
• Moins de reconnaissance des compétences linguistiques fines, sauf dans les niches haut de gamme

4. L'automatisation et le rôle de l’IA déplacent le cœur du métier : de l’écriture à la relecture, voire à l’intégration dans un workflow d’IA

• L’IA (notamment la traduction automatique neuronale) prend en charge la pré-traduction, voire la génération entière du texte traduit
• Le rôle du traducteur glisse vers celui de post-éditeur, contrôleur qualité, voire annotateur de données (dont le rôle consiste à ajouter du sens aux données pour que les machines puissent les comprendre et apprendre à partir d’elles : il s'agit de préparer et d'enrichir les données brutes  - textes, images, vidéos, sons, etc. - en y ajoutant des informations explicites et structurées, pour qu’elles puissent servir dans l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle)

5. Last but not least, perte de l’identité professionnelle traditionnelle : ce qui peut créer un désenchantement professionnel avec la perte de motivation qui va avec, voire pousser à un repositionnement stratégique (spécialisation, conseil, IA, qualité)

• L’image du traducteur-auteur, médiateur culturel, artisan du sens, tend à disparaître hors des domaines premium (édition, diplomatie, juridique), la traduction industrialisée n'est plus qu'une brique logistique dans des flux multilingues d’information — indispensable, mais souvent invisible et sous pression économique, sauf quand la qualité devient un avantage stratégique différenciateur.

Personnellement, je ne suis pas fâché de bientôt partir à la retraite...