اسماعیل فرنود

Les Chants de Maldoror résistent obstinément à toute classification dans un genre littéraire spécifique, révélant une nature hétéroclite qui défie toute tentative de catégorisation. Des tentatives ont été faites pour ancrer ce texte de la seconde moitié du XIXe siècle dans le registre de la poésie. Cependant, au-delà de son apparente dissonance et de son rejet des normes établies, ce texte novateur trouve sa cohérence sous l'égide d'un narrateur autoritaire, qui semble être la seule instance garantissant la continuité interne des six chants. La prédominance de la narration, en élargissant le plan du discours, agit comme un rempart empêchant le lecteur de s'identifier aux personnages ou de succomber à l'illusion référentielle. Ceci non seulement écarte le lecteur du lecteur idéal, mais le dépeint aussi comme un mauvais lecteur. Les références constantes à l'acte de narration, troublant le cours de l'histoire, l'adresse récurrente du narrateur au narrataire et les commentaires sur le récit et l'histoire confirment la suprématie de la narration dans le texte lautréamontien. L'existence d'une narration autoréflexive et narcissique, dès les premières lignes, remet incontestablement en question l’horizon attente du lecteur. Cette présence requiert une lecture pleinement avertie, défiant toute quête de sens, et confronte le lecteur à des questions fondamentales sur la nature et les fonctions des notions telles que l'écriture, la lecture, la narration, l'auteur et la littérature.

La traduction automatique (TA) occupe une place cruciale dans le paysage des technologies linguistiques modernes dans un contexte de mondialisation accrue. En s’appuyant sur des algorithmes sophistiqués et des réseaux neuronaux profonds, les systèmes de TA tels que Google Traduction et DeepL permettent une traduction rapide et accessible. Cependant, ces systèmes se heurtent à des limites importantes lorsqu’ils traitent des structures avec une complexité grammaticale et culturelle, particulièrement en ce qui concerne les dimensions liées au genre. Nous essayons d’explorer les enjeux de la traduction automatique dans les langues genrées à travers une étude comparative des performances de Google Traduction et de DeepL pour la traduction de l’anglais vers le français en nous basant sur la question des noms de métier, représentatifs des stéréotypes genrés. En se fondant sur une analyse rigoureuse des résultats obtenus à partir de notre corpus conçu intentionnellement pour interroger les capacités de ces plateformes à prendre en compte des indicateurs de genre, cette recherche met en lumière les limites des systèmes actuels, notamment leur incapacité à répondre aux exigences contextuelles et culturelles des langues genrées.