Ia Générative Et Traduction Littéraire : Analyse Contrastive Des Transmissions Culturelles Entre Français Et Anglais Dans Ce Que Le Jour Doit à La Nuit De Yasmina Khadra

Abstract

Cet article explore l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la traduction littéraire, en s’appuyant sur une étude contrastive du roman Ce que le jour doit à la nuit de Yasmina Khadra. L’objectif est d’analyser comment la traduction automatisée et la traduction humaine diffèrent dans la transmission culturelle, linguistique et stylistique des textes francophones vers l’anglais. La méthodologie adoptée repose sur une analyse qualitative de six extraits représentatifs du roman, comparant les versions produites par un traducteur humain et par un système d’IA générative. Chaque traduction a été évaluée selon quatre critères : linguistique, culturelle, stylistique et sensibilité au plurilinguisme. Le cadre théorique mobilise des concepts clés de la traductologie contemporaine, notamment la foreignisation et la domestication (Venuti, 1995), la préservation de l’« étrangeté » du texte (Berman, 1984), l’équivalence dynamique et formelle (Nida, 1964), et les stratégies de médiation culturelle et stylistique (Spivak, 1993 ; Baker, 1992). Les résultats montrent que l’IA générative produit des traductions grammaticalement correctes et fluides, mais qu’elle simplifie ou neutralise les références culturelles, les figures de style et les éléments plurilingues, réduisant la transmission de la mémoire collective et de l’identité narrative. La traduction humaine, en revanche, préserve la richesse culturelle, stylistique et poétique, illustrant l’importance de l’intervention humaine dans la traduction littéraire. L’article conclut que l’IA peut servir d’outil complémentaire pour la traduction, mais ne peut remplacer la sensibilité humaine nécessaire à la transmission culturelle et stylistique des œuvres littéraires. Les implications soulignent l’importance de pratiques hybrides combinant l’IA et l’expertise humaine pour garantir une traduction fidèle et équitable dans les contextes plurilingues et postcoloniaux. This article examines the impact of generative artificial intelligence on literary translation, based on a contrastive study of the novel Ce que le jour doit à la nuit by Yasmina Khadra. The study investigates how automated translation and human translation differ in conveying cultural, linguistic, and stylistic aspects of Francophone texts into English. The methodology involves a qualitative analysis of six representative excerpts from the novel, comparing human and AI-generated translations. Each translation was evaluated according to linguistic, cultural, stylistic, and plurilingual sensitivity criteria. The theoretical framework draws on key concepts in contemporary translation studies, including foreignization and domestication (Venuti, 1995), the preservation of the text’s “otherness” (Berman, 1984), dynamic and formal equivalence (Nida, 1964), and strategies for cultural and stylistic mediation (Spivak, 1993; Baker, 1992). The results indicate that AI-generated translations are grammatically correct and fluent, yet they simplify or neutralize cultural references, stylistic figures, and plurilingual elements, limiting the transmission of collective memory and narrative identity. Human translation, on the other hand, preserves cultural, stylistic, and poetic richness, demonstrating the essential role of human judgment in literary translation. The article concludes that AI can serve as a complementary tool for translation but cannot replace the human sensitivity required to convey the cultural and stylistic dimensions of literary works. The findings highlight the importance of hybrid practices combining AI and human expertise to ensure faithful and equitable translations in plurilingual and postcolonial contexts.