Academic literature on the topic 'Évaluation de la traduction automatique'

L’arrivée de la traduction automatique (TA) bouleverse les pratiques dans l’industrie de la traduction et soulève par le fait même des questions sur l’utilité et l’utilisation de cette technologie. Puisque de nombreuses études ont déjà porté sur son utilisation dans un contexte où elle est imposée aux traducteurs, nous avons choisi d’adopter la perspective toute particulière des traducteurs pour examiner son utilité et son utilisation volontaire dans l’environnement de traduction (ET). Notre recherche visait à répondre à trois grandes questions : les traducteurs utilisent-ils la TA dans leurs pratiques? Les traducteurs croient-ils que les données de sortie sont utiles et utilisables? Les traducteurs utilisent-ils concrètement ces données de sortie dans le processus de traduction? Pour répondre à ces questions, nous avons d’abord diffusé un sondage à grande échelle afin de mesurer l’utilisation de la TA en tant qu’outil, de recueillir des données sur le profil des répondants et d’évaluer leur perception d’utilité par rapport aux données de sortie et aux divers types de phénomènes que nous avions identifiés au préalable avec l’aide de deux traducteurs professionnels. Ensuite, nous avons réalisé une expérience avec d’autres traducteurs professionnels où nous leur avons demandé de procéder à la traduction de courts segments et avons examiné s’ils utilisaient ou non ces données de sortie pour produire leur traduction. Notre analyse était fondée sur le principe que, dans un contexte d’utilisation volontaire, l’utilisation d’une donnée de sortie permet d’induire une perception d’utilité et d’examiner, par le fait même, l’utilité de la TA. Dans l’ensemble, nous avons trouvé que la TA n’est habituellement pas utilisée de façon volontaire, que les perceptions des traducteurs sont peu favorables à une telle utilisation, que la perception des traducteurs quant à l’utilité des données de sortie est aussi plutôt négative, mais que les données de sortie semblent être beaucoup plus utiles et utilisables que ce que ne pourraient le croire les traducteurs, car ils les ont généralement utilisées dans le processus de traduction. Nous avons aussi examiné les facteurs déterminants de l’utilité et de l’utilisation de la TA et des données de sortie.

Cette thèse de doctorat aborde les problématiques de l'estimation de confiance pour la traduction automatique, et de la traduction automatique statistique de la parole spontanée à grand vocabulaire. J'y propose une formalisation du problème d'estimation de confiance, et aborde expérimentalement le problème sous le paradigme de la classification et régression multivariée. Je propose une évaluation des performances des différentes méthodes évoquées, présente les résultats obtenus lors d'une campagne d'évaluation internationale et propose une application à la post-édition par des experts de documents traduits automatiquement. J'aborde ensuite le problème de la traduction automatique de la parole. Après avoir passé en revue les spécificités du medium oral et les défis particuliers qu'il soulève, je propose des méthodes originales pour y répondre, utilisant notamment les réseaux de confusion phonétiques, les mesures de confiances et des techniques de segmentation de la parole. Je montre finalement que le prototype propose rivalise avec des systèmes état de l'art à la conception plus classique<br>In this thesis I shall deal with the issues of confidence estimation for machine translation and statistical machine translation of large vocabulary spontaneous speech translation. I shall first formalize the problem of confidence estimation. I present experiments under the paradigm of multivariate classification and regression. I review the performances yielded by different techniques, present the results obtained during the WMT2012 internation evaluation campaign and give the details of an application to post edition of automatically translated documents. I then deal with the issue of speech translation. After going into the details of what makes it a very specific and particularly challenging problem, I present original methods to partially solve it, by using phonetic confusion networks, confidence estimation techniques and speech segmentation. I show that the prototype I developped yields performances comparable to state-of-the-art of more standard design

Les modèles de traduction automatique probabiliste traditionnel ignorent la structure syntaxique des phrases source et cible. Le choix des unités lexicales cible et de leur ordre est contrôlé uniquement par des statistiques de surface sur le corpus d'entraînement. La connaissance de la structure linguistique peut-être bénéfique, car elle fournit des informations génériques compensant la pauvreté des données directement observables. Nos travaux ont pour but d'étudier l'impact des informations syntaxiques sur un modèle de traduction probabiliste de base, fondé sur des fragments, dans le cadre d'un analyseur dépendanciel particulier, XIP, dont la performance est bien adaptée à nos besoins. Nous étudions d'abord l'intégration des informations syntaxiques dans un but de reclassement des traductions proposées par le modèle de base? Nous définissons un ensemble de traits mesurant la similarité entre les structures de dépendance source et cible, et des traits de cohérence linguistique (basés sur l'analyse cible). L'apprentissage automatique des poids de ces traits permet de détecter leurs importance. L'évaluation manuelle des différents modèles de reclassement nous a permis de montrer le potentiel de ces traits pour améliorer la qualité des traductions proposées par le modèle de base. Ensuite, nous avons proposé un modèle pour réduire la taille du graphe des hypothèses exploré par le modèle de base à l'aide de connaissances sur la structure syntaxique source. Nous avons également proposé une procédure de décomposition d'une phrase source initiale en sous-phrases pour simplifier la tâche de traduction. Les évaluations initiales de ces modèles se sont montrées prometteuses.

Cette recherche a pour objectif de jeter les bases d'une évaluation essentiellement linguistique de la traduction assistée par ordinateur, restreinte à l'usage que peuvent en faire les traducteurs professionnels indépendants sur les paires de langues français-anglais. Au-delà de la définition de la spécificité de ces derniers, jamais effectuée auparavant, ainsi que l'étude critique et systématique des nombreuses approches de l'évaluation, a été menée une expérience d'analyse de corpus ayant permis de confirmer l'étroite dépendance de la sémantique et de la syntaxe, celle-ci répondant à une distribution catégorielle proche de la loi sur les chiffres significatifs. Les invariants obtenus par voie statistique ont ensuite été rapprochés de primitives syntaxiques et conceptuelles d'inspiration continuiste et connexionniste pour former un système d'analyse dynamique de la qualité linguistique en traduction automatique dont la finalité ultime est de l'aider à dépasser la barrière du sens<br>This research aims at laying the foundations of an essentially linguistic evaluation of computer-aided translation limited to its use by independent translators on French-English language pairs. More than defining the specificities of the former - which had never been done before - and carrying out a critical and systematic study of the numerous approaches to evaluation, an experiment was conducted on corpora, confirming the tight dependency of semantics and syntax, the latter matching a categorial distribution close to the law on anomalous numbers. The invariants obtained in a statistical fashion were then compared to syntactic and conceptual primitives in the continuity and connexionist paradigm in view to forming a dynamic analysis system for linguistic quality in machine translation, the aim of which is helping it to break the semantic barrier

Les systèmes de traduction automatique (TA) ont fait des progrès considérables ces dernières années. La majorité d'entre eux reposent pourtant sur l'hypothèse que les phrases peuvent être traduites indépendamment les unes des autres. Ces modèles de traduction ne s'appuient que sur les informations contenues dans la phrase à traduire. Ils n'ont accès ni aux informations présentes dans les phrases environnantes ni aux informations que pourrait fournir le contexte dans lequel ces phrases ont été produites. La TA contextuelle a pour objectif de dépasser cette limitation en explorant différentes méthodes d'intégration du contexte extra-phrastique dans le processus de traduction. Les phrases environnantes (contexte linguistique) et le contexte de production des énoncés (contexte extra-linguistique) peuvent fournir des informations cruciales pour la traduction, notamment pour la prise en compte des phénomènes discursifs et des mécanismes référentiels. La prise en compte du contexte est toutefois un défi pour la traduction automatique. Évaluer la capacité de telles stratégies à prendre réellement en compte le contexte et à améliorer ainsi la qualité de la traduction est également un problème délicat, les métriques d'évaluation usuelles étant pour cela inadaptées voire trompeuses. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs stratégies pour intégrer le contexte, tant linguistique qu'extra-linguistique, dans le processus de traduction. Nos expériences s'appuient sur des méthodes d'évaluation et des jeux de données que nous avons développés spécifiquement à cette fin. Nous explorons différents types de stratégies: les stratégies par pré-traitement, où l'on utilise le contexte pour désambiguïser les données fournies en entrée aux modèles ; les stratégies par post-traitement, où l'on utilise le contexte pour modifier la sortie d'un modèle non-contextuel, et les stratégies où l'on exploite le contexte pendant la traduction proprement dite. Nous nous penchons sur de multiples phénomènes contextuels, et notamment sur la traduction des pronoms anaphoriques, la désambiguïsation lexicale, la cohésion lexicale et l'adaptation à des informations extra-linguistiques telles que l'âge ou le genre du locuteur. Nos expériences, qui relèvent pour certaines de la TA statistique et pour d'autres de la TA neuronale, concernent principalement la traduction de l'anglais vers le français, avec un intérêt particulier pour la traduction de dialogues spontanés<br>While huge progress has been made in machine translation (MT) in recent years, the majority of MT systems still rely on the assumption that sentences can be translated in isolation. The result is that these MT models only have access to context within the current sentence; context from other sentences in the same text and information relevant to the scenario in which they are produced remain out of reach. The aim of contextual MT is to overcome this limitation by providing ways of integrating extra-sentential context into the translation process. Context, concerning the other sentences in the text (linguistic context) and the scenario in which the text is produced (extra-linguistic context), is important for a variety of cases, such as discourse-level and other referential phenomena. Successfully taking context into account in translation is challenging. Evaluating such strategies on their capacity to exploit context is also a challenge, standard evaluation metrics being inadequate and even misleading when it comes to assessing such improvement in contextual MT. In this thesis, we propose a range of strategies to integrate both extra-linguistic and linguistic context into the translation process. We accompany our experiments with specifically designed evaluation methods, including new test sets and corpora. Our contextual strategies include pre-processing strategies designed to disambiguate the data on which MT models are trained, post-processing strategies to integrate context by post-editing MT outputs and strategies in which context is exploited during translation proper. We cover a range of different context-dependent phenomena, including anaphoric pronoun translation, lexical disambiguation, lexical cohesion and adaptation to properties of the scenario such as speaker gender and age. Our experiments for both phrase-based statistical MT and neural MT are applied in particular to the translation of English to French and focus specifically on the translation of informal written dialogues

Alors que Twitter évolue vers un outil omniprésent de diffusion de l'information, la compréhension des tweets en langues étrangères devient un problème important et difficile. En raison de la nature intrinsèquement à commutation de code, discrète et bruitée des tweets, la traduction automatique (MT) à l'état de l'art n'est pas une option viable (Farzindar &amp; Inkpen, 2015). En effet, au moins pour le hindi et le japonais, nous observons que le pourcentage de tweets « compréhensibles » passe de 80% pour les locuteurs natifs à moins de 30% pour les lecteurs monolingues cible (anglais ou français) utilisant Google Translate. Notre hypothèse de départ est qu'il devrait être possible de créer des outils génériques, permettant aux étrangers de comprendre au moins 70% des « tweets locaux », en utilisant une interface polyvalente de « lecture active » (LA, AR en anglais) tout en déterminant simultanément le pourcentage de tweets compréhensibles en-dessous duquel un tel système serait jugé inutile par les utilisateurs prévus.Nous avons donc spécifié un « SUFT » (système d'aide à la compréhension des tweets étrangers) générique, et mis en œuvre SUFT-1, un système interactif à mise en page multiple basé sur la LA, et facilement configurable en ajoutant des dictionnaires, des modules morphologiques et des plugins de TA. Il est capable d'accéder à plusieurs dictionnaires pour chaque langue source et fournit une interface d'évaluation. Pour les évaluations, nous introduisons une mesure liée à la tâche induisant un coût négligeable, et une méthodologie visant à permettre une « évaluation continue sur des données ouvertes », par opposition aux mesures classiques basées sur des jeux de test liés à des ensembles d'apprentissage fermés. Nous proposons de combiner le taux de compréhensibilité et le temps de décision de compréhensibilité comme une mesure de qualité à deux volets, subjectif et objectif, et de vérifier expérimentalement qu'une présentation de type lecture active, basée sur un dictionnaire, peut effectivement aider à comprendre les tweets mieux que les systèmes de TA disponibles.En plus de rassembler diverses ressources lexicales, nous avons construit une grande ressource de "formes de mots" apparaissant dans les tweets indiens, avec leurs analyses morphologiques (à savoir 163221 formes de mots hindi dérivées de 68788 lemmes et 72312 formes de mots marathi dérivées de 6026 lemmes) pour créer un analyseur morphologique multilingue spécialisé pour les tweets, capable de gérer des tweets à commutation de code, de calculer des traits unifiés, et de présenter un tweet en lui attachant un graphe de LA à partir duquel des lecteurs étrangers peuvent extraire intuitivement une signification plausible, s'il y en a une<br>As Twitter evolves into a ubiquitous information dissemination tool, understanding tweets in foreign languages becomes an important and difficult problem. Because of the inherent code-mixed, disfluent and noisy nature of tweets, state-of-the-art Machine Translation (MT) is not a viable option (Farzindar &amp; Inkpen, 2015). Indeed, at least for Hindi and Japanese, we observe that the percentage of "understandable" tweets falls from 80% for natives to below 30% for target (English or French) monolingual readers using Google Translate. Our starting hypothesis is that it should be possible to build generic tools, which would enable foreigners to make sense of at least 70% of “native tweets”, using a versatile “active reading” (AR) interface, while simultaneously determining the percentage of understandable tweets under which such a system would be deemed useless by intended users.We have thus specified a generic "SUFT" (System for Helping Understand Tweets), and implemented SUFT-1, an interactive multi-layout system based on AR, and easily configurable by adding dictionaries, morphological modules, and MT plugins. It is capable of accessing multiple dictionaries for each source language and provides an evaluation interface. For evaluations, we introduce a task-related measure inducing a negligible cost, and a methodology aimed at enabling a « continuous evaluation on open data », as opposed to classical measures based on test sets related to closed learning sets. We propose to combine understandability ratio and understandability decision time as a two-pronged quality measure, one subjective and the other objective, and experimentally ascertain that a dictionary-based active reading presentation can indeed help understand tweets better than available MT systems.In addition to gathering various lexical resources, we constructed a large resource of "word-forms" appearing in Indian tweets with their morphological analyses (viz. 163221 Hindi word-forms from 68788 lemmas and 72312 Marathi word-forms from 6026 lemmas) for creating a multilingual morphological analyzer specialized to tweets, which can handle code-mixed tweets, compute unified features, and present a tweet with an attached AR graph from which foreign readers can intuitively extract a plausible meaning, if any

Le traitement automatique des langues fondé sur les données a récemment assimilé de nombreuses techniques et perspectives héritées du domaine de la reconnaissance de parole. Parmi celles-ci, les méthodes qui utilisent le mot comme unité de traitement sont difficilement transposables aux systèmes d'écriture sans séparateur orthographique, et ne sont donc pas multilingues.<br />Le présent travail promeut l'utilisation de méthodes travaillant au niveau du signal de l'écrit: le caractère, unité immédiatement accessible dans toute langue informatisée, permet de se passer de segmentation en mots, étape actuellement incontournable pour des langues comme le chinois ou le japonais.<br /><br />Dans un premier temps, nous transposons et appliquons en caractères une méthode bien établie d'évaluation objective de la traduction automatique, BLEU.<br />Les résultats encourageants nous permettent dans un deuxième temps d'aborder d'autres tâches de traitement des données linguistiques. Tout d'abord, le filtrage de la grammaticalité; ensuite, la caractérisation de la similarité et de l'homogénéité des ressources linguistiques. Dans toutes ces tâches, le traitement en caractères obtient des résultats acceptables, et comparables à ceux obtenus en mots.<br />Dans un troisième temps, nous abordons des tâches de production de données linguistiques: le calcul analogique sur les chaines de caractères permet la production de paraphrases aussi bien que la traduction automatique.<br />Ce travail montre qu'on peut construire un système complet de traduction automatique ne nécessitant pas de segmentation, a fortiori pour traiter des langues sans séparateur orthographique.

Dans le cadre des travaux en cours pour informatiser un grand nombre de langues « peu dotées », en particulier celles de l’espace francophone, nous avons créé un système de traduction automatique français-somali dédié à un sous-langage journalistique, permettant d’obtenir des traductions de qualité, à partir d’un corpus bilingue construit par post-édition des résultats de Google Translate (GT), à destination des populations somalophones et non francophones de la Corne de l’Afrique. Pour cela, nous avons constitué le tout premier corpus parallèle français-somali de qualité, comprenant à ce jour 98 912 mots (environ 400 pages standard) et 10 669 segments. Ce dernier constitue’est un corpus aligné, et de très bonne qualité, car nous l’avons construit en post-éditant les pré-traductions de GT, qui combine pour cela avec une combinaison de lason système de TA français-anglais et système de TA anglais-somali. Il Ce corpus a également fait l’objet d’une évaluation de la part depar 9 annotateurs bilingues qui ont donné une note score de qualité à chaque segment du corpus, et corrigé éventuellement notre post-édition. À partir de ce corpus, en croissance, nous avons construit plusieurs versions successives d’un système de Traduction Automatique à base de fragments (PBMT), MosesLIG-fr-so, qui s’est révélé meilleur que GoogleTranslate GT sur ce couple de langues et ce sous-langage, en termes de mesure BLEU et du temps de post-édition. Nous avons fait également une première expérience de traduction automatique neuronale français-somali en utilisant OpenNMT, de façon à améliorer les résultats de la TA sans aboutir à des temps de calcul prohibitifs, tant durant l’entraînement que durant le décodage.D’autre part, nous avons mis en place une iMAG (passerelle interactive d’accès multilingue) qui permet à des internautes somaliens non francophones du continent d’accéder en somali à l’édition en ligne du journal « La Nation de Djibouti ». Les segments (phrases ou titres) prétraduits automatiquement par notre un système de TA fr-so en ligne disponible peuvent être post-édités et notés (sur sur une échelle de 1 à 20) par les lecteurs eux-mêmes, de façon à améliorer le système par apprentissage incrémental, de la même façon que ce qui a été fait pour le système français-chinois (PBMT) créé par [Wang, 2015]<br>As part of ongoing work to computerize a large number of "poorly endowed" languages, especially those in the French-speaking world, we have created a French-Somali machine translation system dedicated to a journalistic sub-language, allowing to obtain quality translations from a bilingual body built by post-editing of GoogleTranslate results for the Somali and non-French speaking populations of the Horn of Africa. For this, we have created the very first quality French-Somali parallel corpus, comprising to date 98,912 words (about 400 standard pages) and 10,669 segments. The latter is an aligned corpus of very good quality, because we built in by post-editions editing pre-translations of produced by GT, which uses with a combination of the its French-English and English-Somali MT language pairs. It That corpus was also evaluated by 9 bilingual annotators who gave assigned a quality note score to each segment of the corpus and corrected our post-editing. From Using this growing body corpus as training corpusof work, we have built several successive versions of a MosesLIG-fr-so fragmented statistical Phrase-Based Automatic Machine Translation System (PBMT), which has proven to be better than GoogleTranslate on this language pair and this sub-language, in terms BLEU and of post-editing time. We also did used OpenNMT to build a first French-Somali neural automatic translationMT system and experiment it.in order to improve the results of TA without leading to prohibitive calculation times, both during training and during decoding.On the other hand, we have set up an iMAG (multilingual interactive access gateway) that allows non-French-speaking Somali surfers on the continent to access the online edition of the newspaper "La Nation de Djibouti" in Somali. The segments (sentences or titles), pre- automatically translated automatically by our any available fr-so MT system, can be post-edited and rated (out on a 1 to of 20scale) by the readers themselves, so as to improve the system by incremental learning, in the same way as the has been done before for the French-Chinese PBMT system. (PBMT) created by [Wang, 2015]

Les technologies de traduction automatique existantes sont à présent vues comme une approche prometteuse pour aider à produire des traductions de façon efficace et à coût réduit. Cependant, l'état de l'art actuel ne permet pas encore une automatisation complète du processus et la coopération homme/machine reste indispensable pour produire des résultats de qualité. Une pratique usuelle consiste à post-éditer les résultats fournis par le système, c'est-à-dire effectuer une vérification manuelle et, si nécessaire, une correction des sorties erronées du système. Ce travail de post-édition effectué par les utilisateurs sur les résultats de traduction automatique constitue une source de données précieuses pour l'analyse et l'adaptation des systèmes. La problématique abordée dans nos travaux s'intéresse à développer une approche capable de tirer avantage de ces retro-actions (ou post-éditions) d'utilisateurs pour améliorer, en retour, les systèmes de traduction automatique. Les expérimentations menées visent à exploiter un corpus d'environ 10 000 hypothèses de traduction d'un système probabiliste de référence, post-éditées par des volontaires, par le biais d'une plateforme en ligne. Les résultats des premières expériences intégrant les post-éditions, dans le modèle de traduction d'une part, et par post-édition automatique statistique d'autre part, nous ont permis d'évaluer la complexité de la tâche. Une étude plus approfondie des systèmes de post-éditions statistique nous a permis d'évaluer l'utilisabilité de tels systèmes ainsi que les apports et limites de l'approche. Nous montrons aussi que les post-éditions collectées peuvent être utilisées avec succès pour estimer la confiance à accorder à un résultat de traduction automatique. Les résultats de nos travaux montrent la difficulté mais aussi le potentiel de l'utilisation de post-éditions d'hypothèses de traduction automatiques comme source d'information pour améliorer la qualité des systèmes probabilistes actuels.

Les services de stérilisation sont des lieux de production de soins caractérisés par une multitude d’activités et situations auxquelles ils sont confrontés. En outre, les services de stérilisation doivent assurer leurs missions dans un environnement caractérisé par la présence d’une variété de risques. Les risques présents dans ces milieux peuvent aller des pannes des équipements jusqu’aux contaminations et transmission des maladies nosocomiales. Ces services sont aussi tenus de garder un niveau de performances satisfaisant pour assurer la continuité des soins dans les blocs opératoires.Pour aider ces services dans leur quête d'un système performant, capable d’évoluer dans un environnement à haut niveau de risques, nous nous intéressons dans ce travail de recherche au développement d’une approche intégrée pour l’analyse de risques et l’évaluation des performances. Ce travail s’intègre dans un cadre collaboratif entre le laboratoire G-SCOP et le service de stérilisation du CHU de Grenoble, terrain d’étude choisi pour mettre en œuvre l’approche proposée.L'approche que nous proposons se déroule en plusieurs étapes: tout d’abord, suite à une comparaison entre les méthodes de gestion des risques, nous nous sommes orientés vers l’approche pilotée par modèle, dénommée FIS (Fonction Interaction Structure). En nous basant sur FIS, nous avons développé un modèle de risque dans ce service de stérilisation, décrivant à la fois les fonctions, les ressources permettant la réalisation de ces fonctions ainsi que les différents risques qui peuvent être rencontrés. Dans un deuxième temps, nous avons représenté le comportement dynamique du modèle de risques obtenu. Ce modèle dynamique permet de simuler le comportement du service de stérilisation et le voir évoluer dans les situations normales de fonctionnement et les situations de risques. Pour ce faire, nous avons introduit une nouvelle classe de réseau de Petri appelée réseau de Petri PTPS (Predicate-Transition, Prioritized, Synchronous) permettant de représenter et simuler le comportement dynamique du modèle FIS. Par la suite, nous avons automatisé le passage entre le modèle de risque et le modèle dynamique. Cette automatisation est effectuée par un ensemble d’algorithmes de traduction, capables de convertir automatiquement le modèle FIS et le modèle de simulation en réseau de Petri PTPS.Cette approche a donné lieu à un outil de modélisation et de simulation en mode dégradé, appelé SIM-RISK. Nous avons également montré l’utilité de cet outil sur des exemples inspirés des différents risques rencontrés dans le service de stérilisation<br>Sterilization services are vulnerable to risks, due to the contagious nature of their environment and to the degradation that risks can cause to their performances and to the safety of patients and staff. The risks in these facilities can range from equipment failure to the transmission of nosocomial infections and diseases. In this kind of high risk environment, these services are also required to maintain an adequate level of performance to ensure continuity of care in operating theaters.We focus in this research on the development of an integrated approach for risk analysis and performance assessment. This work is part of a collaborative work between the G-SCOP laboratory and the sterilization service of the University Hospital of Grenoble, which was the case study chosen to implement the proposed approach.The approach we propose is conducted in several steps: first, following a comparison of the risk analysis methods, we have chosen a model driven approach called FIS (Function Interaction Structure). Based on FIS, we have developed a risk model of Grenoble University Hospital sterilization service. This model describes the functions, the resources to achieve these functions as well as the various risks that may be encountered. Secondly, we introduced a new view to the FIS model dedicated to describe the dynamic behaviour of the resulting risk model.This dynamic model can simulate the behaviour of the sterilization service in normal situations of operations and risk situations.To do this, we have introduced a new Petri Net class called PTPS (Predicate-Transition, Prioritized, Synchronous) Petri Net to represent and simulate the dynamic behaviour of the FIS model. Subsequently, we automated the switching between the risk model and the dynamic model. This automation is performed by a set of translation algorithms capable of automatically converting the FIS model to a PTPS Petri Net simulation model .This approach resulted in a modelling and simulation tool in degraded mode called SIM-RISK. We also showed the usefulness of this tool by some examples based on different risks encountered in the sterilization service