Cette étude aborde la question des formules expressives, ainsi que le traitement phraséologique qui concerne ces unités. Nous aborderons la question de figement lexical et la non-compositionnalité sémantique des unités étudiées, tant sur les expressions simples que complexes; l’étude englobera en particulier les formules de politesse et les salutations à partir des tweets. Cette étude s’inscrira dans une optique sémantique et pragmatico-énonciative, l’objectif étant de déceler les effets de sens produits par ces combinaisons lexicales. L’analyse portera donc sur plusieurs pôles fondamentaux : les spécificités sémantiques et pragmatiques des pragmatèmes, le sémantisme des expressions polylexicales et l’ancrage situationnel.

Notre projet de thèse cherche à observer les routines sémantico-rhétoriques dans le discours scientifique oral en français, dont nous souhaitons faire la description et analyser les fonctions rhétoriques et/ou discursives spécifiques. Ensuite, parmi les différents types de routines, nous nous intéressons tout particulièrement à la modélisation de routines de « guidage de l’interlocuteur », qui ont fonction d’assurer un bon suivi du développement logique des idées du locuteur et de faciliter la compréhension des informations et des points de vue adoptés par le locuteur chez les interlocuteurs dans la communication scientifique, ce qui nous permettrait de mettre en comparaison les routines de guidage du lecteur dans le discours écrit et les routines de l’auditeur dans le discours oral.

Une tâche importante qui incombe à l’enfant est de reconnaître puis de mémoriser les mots qui lui parviennent dans le flux de la parole environnante, afin de les utiliser dans ses propres énoncés. Confronté à un flux continu de parole, le jeune enfant doit donc en extraire des unités porteuses d’une forme et effectuer ce qu’on appelle segmentation lexicale. Le but de cette thèse est d’approfondir plusieurs aspects du processus de segmentation par des simulations computationnelles fondées sur des méthodes d’apprentissage machine non supervisé appliquées à des corpus langagiers de grande taille. Nous analyserons l’émergence du lexique en contexte, via le traitement non supervisé de grands corpus de parole en relation avec des scènes visuelles. Des modèles computationnels pour l’acquisition du lexique ont déjà été proposés mais ils sont le plus souvent limités au traitement des séquence de symboles (séquences de phonèmes issues d’une transcription manuelle des signaux enregistrés). La première originalité de cette thèse est la proposition de modèles applicables directement sur le signal de parole. Pour cela, nous convoquerons les avancées récentes de l’apprentissage profond (architectures neuronales de type « encodeur-décodeur» ou « end-to-end »). La seconde originalité de cette thèse est la volonté d’étudier l’émergence du lexique à partir d’un contexte. A cette fin, nous nous appuierons sur des corpus multimodaux préexistants, particulièrement le corpus synthétique SPEECH-COCO constitué de plus de 600.000 scènes visuelles décrites oralement ainsi que sur le corpus DylNet, collecté lors d’interactions d’enfants à l’école maternelle.

Notre recherche vise à dévoiler les mécanismes cognitifs et les aspects culturels sous-jacents à la traduction des métaphores ainsi qu'à l'acquisition du langage métaphorique chez les apprenants sinophones du français. Comme les traducteurs assurent la communication entre les langues, ils sont constamment amenés à effectuer des «allers-retours» entre deux cultures, deux visions du monde ou deux systèmes conceptuels. Les étudiants en traduction constituent une catégorie particulière parmi les apprenants du français pour la formation qu'ils reçoivent et qui implique un va-et-vient constant entre les langues de travail. Nous cherchons donc à élucider les aspects cognitifs et culturels en jeu dans la traduction et la compréhension du langage métaphorique. Nous nous interrogeons également sur la corrélation entre la compétence métaphorique et la performance des traducteurs.