Ce mémoire a pour but de déterminer la stratégie de traduction automatique des alertes météorologiques produites par Environnement Canada, qui nécessite le moins d’efforts de postédition de la part des correcteurs du bureau de la traduction. Nous commencerons par constituer un corpus bilingue d’alertes météorologiques représentatives de la tâche de traduction. Ensuite, ces données nous serviront à comparer les performances de différentes approches de traduction automatique, de configurations de mémoires de traduction et de systèmes hybrides. Nous comparerons 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. Nous étudierons enfin une approche de postédition automatique. / The purpose of this paper is to determine the strategy for the automatic translation of weather warnings produced by Environment Canada, which requires the least post-editing effort by the proofreaders of the Translation Bureau. We will begin by developing a bilingual corpus of weather warnings representative of this task. Then, this data will be used to compare the performance of different approaches of machine translation, translation memory configurations and hybrid systems. We will compare the results of these models with the system WATT, the latest system provided by RALI for Environment Canada, as well as with the industry systems GoogleTranslate and DeepL. Finaly, we will study an automatic post-edition system.