Notre recherche se situe en lexicographie computationnelle, et concerne non seulement le support informatique aux ressources lexicales utiles pour la TA (traduction automatique) et la THAM (traduction humaine aidée par la machine), mais aussi l'architecture linguistique des bases lexicales supportant ces ressources, dans un contexte opérationnel (thèse CIFRE avec L&M).Nous commençons par une étude de l'évolution des idées, depuis l'informatisation des dictionnaires classiques jusqu'aux plates-formes de construction de vraies "bases lexicales" comme JIBIKI-1 [Mangeot, M. et al., 2003 ; Sérasset, G., 2004] et JIBIKI-2 [Zhang, Y. et al., 2014]. Le point de départ a été le système PIVAX-1 [Nguyen, H.-T. et al., 2007 ; Nguyen, H. T. & Boitet, C., 2009] de bases lexicales pour systèmes de TA hétérogènes à pivot lexical supportant plusieurs volumes par "espace lexical" naturel ou artificiel (UNL). En prenant en compte le contexte industriel, nous avons centré notre recherche sur certains problèmes, informatiques et lexicographiques.Pour passer à l'échelle, et pour profiter des nouvelles fonctionnalités permises par JIBIKI-2, dont les "liens riches", nous avons transformé PIVAX-1 en PIVAX-2, et réactivé le projet GBDLEX-UW++ commencé lors du projet ANR TRAOUIERO, en réimportant toutes les données (multilingues) supportées par PIVAX-1, et en les rendant disponibles sur un serveur ouvert.Partant d'un besoin de L&M concernant les acronymes, nous avons étendu la "macrostructure" de PIVAX en y intégrant des volumes de "prolexèmes", comme dans PROLEXBASE [Tran, M. & Maurel, D., 2006]. Nous montrons aussi comment l'étendre pour répondre à de nouveaux besoins, comme ceux du projet INNOVALANGUES. Enfin, nous avons créé un "intergiciel de lemmatisation", LEXTOH, qui permet d'appeler plusieurs analyseurs morphologiques ou lemmatiseurs, puis de fusionner et filtrer leurs résultats. Combiné à un nouvel outil de création de dictionnaires, CREATDICO, LEXTOH permet de construire à la volée un "mini-dictionnaire" correspondant à une phrase ou à un paragraphe d'un texte en cours de "post-édition" en ligne sous IMAG/SECTRA, ce qui réalise la fonctionnalité d'aide lexicale proactive prévue dans [Huynh, C.-P., 2010]. On pourra aussi l'utiliser pour créer des corpus parallèles "factorisés" pour construire des systèmes de TA en MOSES.

La thèse, effectuée dans le cadre d'une bourse CIFRE, et prolongeant un des aspects du projet ANR Traouiero, aborde d'abord la production, l'extension et l'amélioration de corpus multilingues par traduction automatique (TA) et post-édition contributive (PE). Des améliorations fonctionnelles et techniques ont été apportées aux logiciels SECTra et iMAG, et on a progressé vers une définition générique de la structure d'un corpus multilingue, multi-annoté et multimédia, pouvant contenir des documents classiques aussi bien que des pseudo-documents et des méta-segments. Cette partie a été validée par la création de bons corpus bilingues français-chinois, l'un d'eux résultant de la toute première application à la traduction littéraire.Une seconde partie, initialement motivée par un besoin industriel, a consisté à construire des systèmes de TA de type Moses, spécialisés à des sous-langages, en français↔chinois, et à étudier la façon de les améliorer dans le cadre d'un usage en continu avec possibilité de PE. Dans le cadre d'un projet interne sur le site du LIG et d'un projet (TABE-FC) en coopération avec l'université de Xiamen, on a pu démontrer l'intérêt de l'apprentissage incrémental en TA statistique, sous certaines conditions, grâce à une expérience qui s'est étalée sur toute la thèse.La troisième partie est consacrée à des contributions et mises à disposition de supports informatiques et de ressources. Les principales se placent dans le cadre du projet COST MUMIA de l'EU et résultent de l'exploitation de la collection CLEF-2011 de 1,5 M de brevets partiellement multilingues. De grosses mémoires de traductions en ont été extraites (17,5 M segments), 3 systèmes de TA en ont été tirés, et un site Web de support à la RI multilingue sur les brevets a été construit. On décrit aussi la réalisation en cours de JianDan-eval, une plate-forme de construction, déploiement et évaluation de systèmes de TA.

Nous abordons dans cette thèse une étude sur la tâche de la désambiguïsation lexicale qui est une tâche centrale pour le traitement automatique des langues, et qui peut améliorer plusieurs applications telles que la traduction automatique ou l'extraction d'informations. Les recherches en désambiguïsation lexicale concernent principalement l'anglais, car la majorité des autres langues manque d'une référence lexicale standard pour l'annotation des corpus, et manque aussi de corpus annotés en sens pour l'évaluation, et plus important pour la construction des systèmes de désambiguïsation lexicale. En anglais, la base de données lexicale wordnet est une norme de-facto de longue date utilisée dans la plupart des corpus annotés et dans la plupart des campagnes d'évaluation.Notre contribution porte sur plusieurs axes: dans un premier temps, nous présentons une méthode pour la création automatique de corpus annotés en sens pour n'importe quelle langue, en tirant parti de la grande quantité de corpus anglais annotés en sens wordnet, et en utilisant un système de traduction automatique. Cette méthode est appliquée sur la langue arabe et est évaluée sur le seul corpus arabe, qui à notre connaissance, soit annoté manuellement en sens wordnet: l'OntoNotes 5.0 arabe que nous avons enrichi semi-automatiquement. Son évaluation est réalisée grâce à la mise en œuvre de deux systèmes supervisés (SVM, LSTM) qui sont entraînés sur les corpus produits avec notre méthode.Grâce ce travail, nous proposons ainsi une base de référence solide pour l'évaluation des futurs systèmes de désambiguïsation lexicale de l’arabe, en plus des corpus arabes annotés en sens que nous fournissons en tant que ressource librement disponible.Dans un second temps, nous proposons une évaluation in vivo de notre système de désambiguïsation de l’arabe en mesurant sa contribution à la performance de la tâche de traduction automatique.