Nous avons réalisée nos propres outils de traduction automatique en française.
La bonne usage
Nous avons intitulée « La bonne usage » notre règle générale de démasculinisation de la langue française en référence à la grammaire de Grevisse en vigueur dans toutes les écoles primaires depuis plusieurs générations.
Nous nous sommes longuement interrogées sur l’envergure de notre féminisation. Se limiter à utiliser les formes féminines existantes dans la française patriarcale actuelle ? Ou bien inventer des formes féminines en se basante sur les règles préconisées par la guide d’aide à la féminisation des noms de métiers, titres, grades et fonctions (1999) ? Ou encore créer des néologismes de toutes pièces ?
Après avoir testée ces différentes possibilités, nous avons optée pour une demasculinisation franche, mais qui préserve la lisibilité.
Une scripte de traduction automatique et une dictionnaire
Une scripte de traduction automatique (en langage Python) et une dictionnaire (masculine vers féminine) et ont étée développées sur la base de notre règle générale de démasculinisation de la langue française.
La dictionnaire masculine-féminine
Pour cette dictionnaire, nous avons choisie de nous limiter aux mots masculines qui possèdent une forme féminine dans la française patriarcale actuelle, c’est à dire : les adjectives, les déterminantes, les pronoms et les substantives qui désignent les noms de métiers et les fonctions.
Nous avons constituée cette dictionnaire masculine-féminine à partir la base de données Lexique 3.81 (outil libre développée par l’Université de Savoie) complétée par la « Guide d’aide à la féminisation des noms de métiers, titres, grades et fonctions » de 1999. Nous y avons ajoutée également les participes passées et présentes à la féminine.
Notre dictionnaire est en perpétuelle expansion et reçoit à la fur et à mesure de nouvelles entrées à la gré de nos traductions.
« La Bonne Usage », extraite de la dictionnaire, en perpétuelle expansion
La scripte de traduction
Notre scripte de traduction automatique basée sur cette dictionnaire donne des résultats assez encourageantes.
Les principales erreurs sont dues aux homonymes orthographiques.
Quelques exemples cocasses : « tu tiens pour acquis » devient : « tu tiennes pour acquise », » il dit sur un ton sévère » devient « elle dite sur une ta sévère »…
Autres erreurs fréquentes : les noms masculines se terminante par « x » ou « s » ne permettent pas de déterminer la nombre de la mot traduite à la féminine, par exemple « gris » ou « faux ».
L’accord de la participe passée est parfois impropre…
Ce sont les limites de notre scripte très basique qui ne tient pas compte de la contexte ni de la fonction dans la phrase de chaque mot, mais se contente de les comparer aux entrées de notre dictionnaire.
La relecture-correction manuelle est donc nécessaire, mais elle porte sur moins de 0,4% des mots, ce que nous trouvons acceptable.
Traduction automatique / corrections manuelles
Cette traduction automatique fait donc ensuite l’objet d’une relecture/correction humaine. Ainsi, en tant qu’autrices et artistes, nous endossons et revendiquons la double rôle de néo-académiciennes-programmeuses ET de petites mains.
