Ces dernières années l'évaluation de la traduction automatique, qu'elle soit humaine ou automatique,
a rencontré des difficultés. Face aux importantes avancées en matière de traduction automatique
neuronale, l'évaluation s'est montrée peu fiable. De nombreuses nouvelles approches ont été pro-
posées pour améliorer les protocoles d'évaluation. L'objectif de ce travail est de proposer une vue
d'ensemble sur l'état global de l'évaluation de la Traduction Automatique (TA). Nous commencerons
par exposer les approches d'évaluation humaine, ensuite nous présenterons les méthodes d'évaluation
automatiques tout en différenciant entre les familles d'approches (métriques superficielles et apprises)
et nous prêterons une attention particulière à l'évaluation au niveau du document qui prend compte
du contexte. Pour terminer, nous nous concentrerons sur la méta-évaluation des méthodes.