La traduction automatique (TA) attire depuis plusieurs années l’intérêt d’un nombre grandissant de chercheurs. De nombreuses approches sont proposées et plusieurs campagnes d’évaluation rythment les avancées faites. La tâche de traduction à laquelle les participants de ces campagnes se prêtent consiste presque invariablement à traduire des articles journalistiques d’une langue étrangère vers l’anglais; tâche qui peut sembler artificielle. Dans cette étude, nous nous intéressons à savoir ce que différentes approches basées sur les corpus peuvent faire sur une tâche réelle. Nous avons reconstruit à cet effet l’un des plus grands succès de la TA: le système MÉTÉO. Nous montrons qu’une combinaison de mémoire de traduction et d’approches statistiques permet d’obtenir des résultats comparables à celles du système MÉTÉO, tout en offrant un cycle de développement plus court et de plus grandes possibilités d’ajustements.

We describe the use of a translation memory in the context of a reconstruction of a landmark application of machine translation, the Canadian English to French weather report translation system. This system, which has been in operation for more than 20 years, was developed using a classical symbolic approach. We describe our experiment in developing an alternative approach based on the analysis of hundreds of thousands of weather reports. We show that it is possible to obtain excellent translations using translation memory techniques and we analyze the kinds of translation errors that are induced by this approach.