Par Annabelle Cauvier et Meaghan Girard, trad. a.
Depuis 2022, ChatGPT a tendance à détenir le monopole de nos requêtes d’IA, particulièrement chez les traducteurs et les traductrices qui peuvent s’y tournent instinctivement pour des questions terminologiques. Les IA génératives dites ouvertes, comme ChatGPT et Perplexity, s’appuient sur un entraînement de masse et ont accès à de nombreuses sources complémentaires grâce à la recherche en ligne. Par contre, cette ouverture a un revers : leurs réponses peuvent souvent s’éloigner de la recherche terminologique très précise que nous menons. C’est ici que NotebookLM, une IA propulsée par Google, apparaît comme une solution intéressante.
NotebookLM se présente avant tout comme un outil d’aide à la recherche. Vous pouvez y téléverser plusieurs types de document, allant des PDF aux vidéos YouTube, pour qu’elle en analyse le contenu dans le but de répondre à toutes vos questions. Même si elle ne prend pas en charge les documents Word pour l’instant, un simple copier-coller fait l’affaire. Elle offre aussi la possibilité de résumer vos documents sous forme de balado ou de vidéos pour en faciliter la compréhension – une fonction qui s’avère particulièrement intéressante pour les articles scientifiques et les textes spécialisés, souvent longs et chargés de terminologie précise et difficile à comprendre pour un public non spécialisé. La force de NotebookLM, en ce qui concerne les recherches terminologiques, réside dans la manière dont elle a été conçue pour rester collée aux sources fournies afin de les rendre un peu plus accessibles à tous et à toutes.
Actuellement disponible gratuitement, cette IA permet de téléverser jusqu’à cinquante sources par projet. Un forfait payant, la version Pro, offre des fonctionnalités supplémentaires. Notons que NotebookLM offre des garanties de confidentialité plus strictes que d’autres engins gratuits, assurant à ses utilisateurs et utilisatrices que les textes téléversés ainsi que ses réponses ne sont pas utilisés pour entraîner l’IA. Il est néanmoins recommandé de vérifier au préalable auprès de la clientèle et ses employeurs et employeuses leurs politiques de protection des données avant toute utilisation.
Pour faire le test, vous pouvez aller sur Google Scholar (ou un texte dans un de vos dossiers personnalisés dans Inoreader) pour faire une recherche rapide d’un article scientifique dans un domaine qui vous intéresse, ou, pour simplicité, essayez de trouver une traduction pour « gleaming STEM Barbies » dans l’article suivant : « The sensuous governmentality of glitter: Educating managing women scientists with gleaming STEM Barbies », de Jette Sandager1. Le problème vient de l’origine et de la signification ambiguë de cette expression : s’agissait-il d’une référence à une Barbie spécifique ou d’une invention de l’autrice? Le premier réflexe du traducteur ou de la traductrice pourrait être d’aller sur le site Web de Mattel pour trouver une possible Barbie STEM, mais, la recherche étant non concluante, il ou elle pourrait téléverser le texte cité dans NotebookLM afin que l’IA réponde à cette question : Est-ce que « STEM Barbies » est une expression propre à l’autrice, ou le nom de marque officiel des poupées? En un clin d’œil, elle a précisé qu’il s’agissait bel et bien de vraies Barbies (de la collection « Barbie Career Dolls »), mais que l’expression dans le titre de l’article est une expression créée par l’auteur à des fins analytiques, donnant donc au traducteur ou à la traductrice plus de flexibilité pour proposer une traduction créative de la phrase.
Toutefois, il importe d’aborder les résultats de NotebookLM avec un regard critique, en tenant compte des limites connues de l’IA. De plus, la qualité de ses réponses varie selon la qualité des textes fournis, ce qui rappelle l’importance de la rigueur de nos recherches documentaires. Cela dit, NotebookLM demeure un outil innovant surprenant qui se révèle très utile, dans certains cas, pour la recherche terminologique dans des contextes particuliers, notamment quand il s’agit de trouver une Barbie bien précise.
1 Sandager, J. (2025). The sensuous governmentality of glitter: Educating managing women scientists with gleaming STEM Barbies. Management Learning, 56(3), 658-671.