IN HONOREM | MARIA ȚENCHEA | 2025

242 la section Numérique du magazine, numéros parus entre 2023 et 2025. L’accès aux articles intégraux étant réservé aux abonnés, nous avons consulté les titres des articles et les paragraphes introductifs permettant d’identifier le sujet traité. Nous avons analysé 150 énoncés, pour la plupart, des énoncés-titres, ayant la particularité de contenir des noms propres qui renvoient à des réalités culturelles du domaine numérique : noms propres de chercheurs, noms propres d’organisations, noms propres de forums, noms propres de programmes, noms propres de lieux et sigles. L’aspect qui a guidé la sélection des noms propres a été le caractère problématique des éléments culturels. La question qui se pose est comment déterminer qu’un élément culturel propre au numérique constitue un problème de traduction, un « obstacle à la traduction » (Pop, 2015[2013] : 143). Dans le cas des noms propres de chercheurs et de certains noms propres d’organisations, le report basé sur le transfert direct est le procédé de traduction de ces éléments culturels. Des noms propres tels que Google, Meta, IBM ou l’IA conversationnelle Deepseek, d’origine chinoise, peuvent rester implicites lors du transfert vers le roumain, ayant en vue leur connaissance par le public international, non pas seulement roumain. C’est également le cas du sigle IA ( intelligence artificielle ), rendu en roumain par son correspondant anglais AI ( artificial intelligence ). Nous avons porté notre attention sur deux catégories d’éléments culturels susceptibles de poser des problèmes de compréhension au public roumain : des noms propres d’organisations du domaine numérique, françaises ou internationales, et des sigles. 3. L’EXPLICITATION DANS LE TRANSFERT DES ÉLÉMENTS CULTURELS PROPRES AU NUMÉRIQUE Tout en appliquant le principe de l’explicitation, nous avons réparti les éléments culturels propres au numérique en deux catégories : noms propres d’organisations et sigles. Les traductions des énoncés nous appartiennent. 3.1. L’explicitation des noms propres d’organisations Dans le corpus constitué, certains noms d’organisations du domaine numérique contiennent un terme explicitant permettant l’identification de la compagnie respective. 1) FR : « Comment la deeptech Wedolow optimise automatiquement le code informatique pour réduire la consommation d’énergie » (le 22 novembre 2023) Dans l’exemple cité sous 1), le syntagme « la deeptech Wedolow » figure comme terme explicitant du nom de la compagnie Wedolow, une compagnie française Mirela-Cristina Pop