La traduction automatique (TA) a connu des progrès significatifs ces dernières années et continue de s'améliorer. La TA est utilisée aujourd'hui avec succès dans de nombreux contextes, y compris les environnements professionnels de traduction et les scénarios de production. Cependant, le processus de traduction requiert souvent des connaissances plus larges qu'extraites de corpus parallèles. Étant donné qu'une injection de connaissances humaines dans la TA est nécessaire, l'un des moyens possibles d'améliorer TA est d'assurer une collaboration optimisée entre l'humain et la machine. À cette fin, de nombreuses questions sont posées pour la recherche en TA: Comment détecter les passages où une aide humaine devrait être proposée ? Comment faire pour que les machines exploitent les connaissances humaines obtenues afin d'améliorer leurs sorties ? Enfin, comment optimiser l'échange: minimiser l'effort humain impliqué et maximiser la qualité de TA? Diverses solutions sont possibles selon les scénarios de traductions considérés. Dans cette thèse, nous avons choisi de nous concentrer sur la pré-édition, une intervention humaine en TA qui a lieu ex-ante, par opposition à la post-édition, où l'intervention humaine qui déroule ex-post. En particulier, nous étudions des scénarios de pré-édition ciblés où l'humain doit fournir des traductions pour des segments sources difficiles à traduire et choisis avec soin. Les scénarios de la pré-édition impliquant la pré-traduction restent étonnamment peu étudiés dans la communauté. Cependant, ces scénarios peuvent offrir une série d'avantages relativement, notamment, à des scénarios de post-édition non ciblés, tels que : la réduction de la charge cognitive requise pour analyser des phrases mal traduites; davantage de contrôle sur le processus; une possibilité que la machine exploite de nouvelles connaissances pour améliorer la traduction automatique au voisinage des segments pré-traduits, etc. De plus, dans un contexte multilingue, des difficultés communes peuvent être résolues simultanément pour de nombreuses langues. De tels scénarios s'adaptent donc parfaitement aux contextes de production standard, où l'un des principaux objectifs est de réduire le coût de l’intervention humaine et où les traductions sont généralement effectuées à partir d'une langue vers plusieurs langues à la fois. Dans ce contexte, nous nous concentrons sur la TA de revues systématiques en médecine. En considérant cet exemple, nous proposons une méthodologie indépendante du système pour la détection des difficultés de traduction. Nous définissons la notion de difficulté de traduction de la manière suivante : les segments difficiles à traduire sont des segments pour lesquels un système de TA fait des prédictions erronées. Nous formulons le problème comme un problème de classification binaire et montrons que, en utilisant cette méthodologie, les difficultés peuvent être détectées de manière fiable sans avoir accès à des informations spécifiques au système. Nous montrons que dans un contexte multilingue, les difficultés communes sont rares. Une perspective plus prometteuse en vue d'améliorer la qualité réside dans des approches dans lesquelles les traductions dans les différentes langues s’aident mutuellement à résoudre leurs difficultés. Nous intégrons les résultats de notre procédure de détection des difficultés dans un protocole de pré-édition qui permet de résoudre ces difficultés par pré-traduction. Nous évaluons le protocole dans un cadre simulé et montrons que la pré-traduction peut être à la fois utile pour améliorer la qualité de la TA et réaliste en termes d'implication des efforts humains. En outre, les effets indirects sont significatifs. Nous évaluons également notre protocole dans un contexte préliminaire impliquant des interventions humaines. Les résultats de ces expériences pilotes confirment les résultats obtenus dans le cadre simulé et ouvrent des perspectives encourageantes pour des tests ultérieures.