Ce travail a pour but de déterminer la stratégie de traduction automatique des alertes météorologiques produites par Environnement Canada, qui nécessite le moins d’efforts de post-édition de la part des traducteurs du Bureau de la traduction. Nous avons constitué un corpus bilingue d’alertes météorologiques représentatives de la tâche de traduction dont nous nous servons pour comparer les performances de différentes approches de traduction automatique, de mémoires de traduction et de systèmes hybrides. Nous comparons les résultats de ces différents modèles avec le système WATT, développé par le RALI pour Environnement Canada, ainsi qu’avec les systèmes de l’industrie GoogleTranslate et DeepL.