『바벨탑』은 인간이 장애 없이 의사소통을 하고자 하는 열망을 상징적으로 나타낸다. 컴퓨터의 계산능력이 인간의 계산능력을 크게 앞서자, 인간은 일찌감치 이 기계를 이용하여 『디지털 바벨탑』을 세우려는 시도를 해왔다. 컴퓨터를 계산 이외에 사용하는 첫 번째 적용 분야가 바로 1950년대에 연구하기 시작한 러-영 「기계번역」이었다. 이때부터 기계번역 연구와 개발은 성공과 실패를 거듭했다. 하지만 2010년대에 나타난 빅데이터와 심화학습는 신경망기반 기계번역 방식을 촉진했고, 『무제한 영역의 다국어 번역』을 향하도록 했다. 바로 이 시점에서 “언제 어디에서든 효율적인 기계번역시스템을 사용할 수 있다면, 인간이 직접 외국어를 배울 필요가 있을까?”라는 근원적인 질문을 하게 된다. 이 논문에서 우리는 상기 질문에 대한 답을 하고자 하는데, 이 질문과 대답은 한국의 불어불문학 관련학과 및 구성원이 존립하는 이유와 밀접하게 연관된다. 2절에서는 기계번역 역사에서 중요한 위치를 차지하는 3가지 방법론인 (1) 규칙기반 방식, (2) 통계기반 방식, (3) 신경망기반 방식의 특성을 소개한다. 3절에서는 현재 신경망기반 기계번역 시스템의 성능과 기술 수준을 소개하면서, 프-한 양방향 기계번역 시스템을 일반에게 제공하는 3가지 기계번역기의 성능과 문제점을 상세히 평가한다. 본 고에서 평가하는 시스템은 구글의 <구글번역기>, 네이버의 <파파고>, 한국전자통신연구원의 <지니톡>이다. 각 시스템에서 상이한 장점과 단점을 발견할 수 있었고, 유의미한 성능의 차이가 존재한다. 하지만 전체적으로 예상을 훨씬 상회하는 성능을 보여주었고, 성능의 향상은 지속적으로 이루어질 전망이다. 4절에서는 이러한 현실에서 인간번역의 가능성에 대해 검토한다. 앞으로 기계번역은 정보의 내용을 필요로 하는 대규모, 실시간 번역에 이용되겠지만, 인간번역은 의료, 법, 문학 등 전문적인 영역에서 정교한 번역에 지속적인 수요가 있을 것이다. 따라서 앞으로 활동할 인간 번역사는 언어의 유창성과 함께 해당 전문분야의 지식을 충분히 갖춰야 할 것이다.

La 《Tour de Babel》 represente l'aspiration allegorique pour la communication sans obstacles. La puissance de calcul des ordinateurs etant prouvee de loin superieure à celle des humains, des chercheurs ont tente de les employer afin de construire la 《Tour de Babel Numerique》 : leur première application en dehors du calcul etait la traduction automatique (desormais, TA) russe->anglais dans les annees 1950. Depuis lors, la TA a connu de nombreux echecs et succès. Avec l'introduction du Big Data et du Deep Learning au milieu des annees 2010, la plupart des systèmes de TA visaient à une 《traduction multilingue sans restriction》 basee sur des neurones. A ce stade, se pose une question fondamentale. :《Les hommes ont-ils besoin d'apprendre une/des langue(s) etrangère(s), etant donne qu'ils se servent des systèmes de TA puissants et efficaces à tout moment ?》 Dans ce travail, nous essayons de repondre à cette question, qui est egalement liee à la raison d'être des departements du français en Coree. La section 2 presente les trois methodes principales de TA ; (1) TA basee sur des règles linguistiques, (2) TA statistique, et (3) TA basee sur des neurones (desormais, TAN). La section 3 decrit l'etat de l'art de TA, en evaluant les trois systèmes actuels de TAN sur la traduction français-coreen : 〈Google Translate〉, 〈Papago〉 et 〈Genitealk〉. Chaque système presente des avantages et des inconvenients differents. Leur performances actuelles, cependant, sont generalement plus elevees que prevu, et elles devraient s'ameliorer de manière exponentielle. Dans la section 4, nous presentons les possibilites de la traduction humaine (desormais, TH) en tenant compte des prospectives de TAN. La TH sera toujours predominante dans les domaines specifiques et speciales tels que la traduction litteraire, juridique, medicale, entre autres. Les traducteurs humains doivent se munir de doubles capacites : la fluidite des langues et les connaissances approfondies des domaines.