Traduire l’innovation : les défis de la terminologie liée à l’intelligence artificielle

The terminology of artificial intelligence and natural language processing (NLP) faces lots of challenges. The terms that characterise these fields of study are created in Anglo-American contexts. As a result, there are many anglicisms in the French language. However, French-speaking countries are committed to stop the introduction of foreign words into the French lexicon, by writing thousands of terminology records of terms relating to artificial intelligence in order to ensure the development and diffusion of the French vocabulary of artificial intelligence. The aim of this dissertation is to analyse the process used to study artificial intelligence and NLP terms, by presenting a multilingual terminographical work that includes the study of the role of the corpus, terminology records and their qualitative evaluation.

La terminologie de l’intelligence artificielle et du traitement automatique du langage (TAL) est confrontée à des défis constants. Les termes qui caractérisent ces domaines sont nés et naissent dans des contextes anglo-américains. Cela comporte la présence de nombreux anglicismes dans la langue française. Cependant, les réalités francophones s’engagent pour fermer l’introduction de mots étrangers dans le lexique français, en rédigeant des milliers de fiches terminologiques des termes relatifs à l’intelligence artificielle afin d’assurer le développement et la diffusion du vocabulaire français de l’intelligence artificielle. Ce mémoire veut analyser le processus utilisé pour étudier les termes de l’intelligence artificielle et du TAL, en présentant un projet terminographique multilingue qui comprend l’étude du rôle du corpus, des fiches terminologiques et leur examen qualitatif.