Selon le référentiel de compétences élaboré en 2017 par le réseau européen des masters en traduction (EMT), « la capacité d’interagir avec la traduction automatique (TA) dans le processus de traduction fait maintenant partie intégrante de la compétence de traduction professionnelle ». Ainsi, les formations en traduction dispensées au niveau master en France intègrent de plus en plus souvent la composante technologique. Le changement de paradigme intervenu il y a quelques années avec l’arrivée de la TA neuronale n’a d’ailleurs pas fini de susciter des interrogations chez les acteurs du secteur, dont les formateurs de futurs post-éditeurs. Nous proposons, dans cette communication, une réflexion sur l’intégration de l’enseignement des outils de TA dans un programme de master en traduction à travers un retour sur l’expérience. Nous chercherons aussi à mettre en lumière l’articulation entre la recherche et l’enseignement qui nous semble indispensable dans ce domaine en évolution rapide, et les allers-retours constants entre ces deux pôles. Nous commencerons par passer en revue quelques questions pertinentes d’ordre pragmatique et méthodologique à considérer lors de l’introduction des outils de TA et les réponses possibles qui peuvent y être apportées : À quel moment introduire ces outils ? Quelles compétences enseigner (post-édition, pré-édition, évaluation de la TA, ingénierie linguistique, compétences de recherche…) ? Comment articuler théorie et pratique ? Quelle approche des technologies adopter dans les cours de traduction ? Comment dégager la valeur ajoutée de l’humain à l’ère neuronale ? Nous présenterons ensuite un cas concret, celui de la mise en place d’un cours de traduction automatique et post-édition à l’ESIT (Université Sorbonne Nouvelle) en 2020-2021. Le cours est organisé en modules qui combinent des enseignements théoriques à des exercices de mise en application concrète portant notamment sur la caractérisation des différences entre traduction et post-édition, la caractérisation et l’évaluation de la production de moteurs de TA, ou les bonnes pratiques en post-édition sur le marché des services linguistiques. La découverte de différents moteurs de TA et la mise en place de l’approche outillée dans les flux de traduction augmentée s’accompagnent d’une initiation aux compétences de recherche et de la consolidation des compétences transversales et interpersonnelles à travers le travail collaboratif.