Institution: Avignon Université
Il est admis que la traduction est un processus complexe où les différences linguistiques, culturelles et contextuelles entre les langues source et cible peuvent engendrer des 'écarts'. Lexicaux, grammaticaux, syntaxiques ou culturels, ces écarts peuvent perturber la fidélité, la fluidité ou la pertinence du texte traduit. D'où la notion de création et d'art de la traduction.
Dans un contexte de mondialisation et de digitalisation croissante liée à l'intelligence artificielle, notamment via les systèmes de traduction automatique de type LLM, la thèse entend s'intéresser à la question scientifique : l'IA peut-elle être un outil pour la gestion des écarts de traduction ?
Début de la thèse: 01/10/2025
WEB: http://lia.univ-avignon.fr
- Étudiant possédant un Master 2 ou Diplôme d'école d'ingénieur en informatique, Spécialités Computational Linguistics, Traitement du Langage Naturel (NLP), IA ou Machine Learning.
- Solides compétences en ingénierie informatique (Python, Linux, shell, git).
- Expérience attendue en Computational Linguistics, NLP et en Machine Learning, Deep Learning.
- Connaissance des grands modèles de langage (LLM), ou IA générative en général.
- Langues : anglais académique ; la connaissance du français et/ou la maîtrise d'autres langues sera considérée comme un plus.
La bourse de thèse fera l'objet d'un concours au sein de la FR Agorantic de l'université d'Avignon, avec une audition préalable du candidat retenu par les encadrants de thèse.
Pour postuler, merci d'envoyer un mail à Fabrice Lefèvre (fabrice.lefevre@univ-avignon.fr) incluant : votre CV, une lettre de motivation avec votre positionnement sur les propositions d'études ci-dessous, d'éventuelles lettres de recommandation et vos relevés de notes.