Les sciences participatives, et en particulier la myriadisation (crowdsourcing) bénévole, représentent un moyen peu exploité de créer des ressources langagières pour certaines langues encore peu dotées, et ce malgré la présence de locuteurs sur le Web. Nous présentons dans ce travail les expériences que nous avons menées pour permettre la myriadisation de ressources langagières dans le cadre du développement d'un outil d'annotation automatique en parties du discours. Nous avons appliqué cette méthodologie à trois langues non standardisées, en l'occurrence l'alsacien, le créole guadeloupéen et le créole mauricien. Pour des raisons historiques différentes, de multiples pratiques (ortho)graphiques co-existent en effet pour ces trois langues. Les difficultés posées par l'existence de cette variation nous ont menée à proposer diverses tâches de myriadisation permettant la collecte de corpus bruts, d’annotations en parties du discours, et de variantes graphiques.L'analyse intrinsèque et extrinsèque de ces ressources, utilisées pour le développement d'outils d'annotation automatique, montrent l'intérêt d'utiliser la myriadisation dans un cadre linguistique non standardisé : les locuteurs ne sont pas ici considérés comme un ensemble uniforme de contributeurs dont les efforts cumulés permettent d'achever une tâche particulière, mais comme un ensemble de détenteurs de connaissances complémentaires. Les ressources qu'ils produisent collectivement permettent de développer des outils plus robustes à la variation rencontrée.Les plateformes développées, les ressources langagières, ainsi que les modèles de taggers entraînés sont librement disponibles.

Dans le cadre de notre thèse, nous avons proposé une approche générique d’extraction automatique des événements et de leur exploitation. L’approche est organisée en quatre composantes indépendantes et réutilisables. Une première composante de prétraitement, où les textes sont nettoyés et segmentés. Au cours de la seconde étape, les événements sont extraits en sebasant sur notre algorithme AnnotEC qui dispose d’une complexité polynomiale et qui est associé à des cartes sémantiques et des ressources linguistiques dédiées. Nous avons mis en place deux nouvelles mesures de similarité SimCatégoreille et SimEvent pour regrouper les événementssimilaires dans le cadre de la troisième composante de clustering. Les annotations, ajoutées tout au long des trois premières étapes, sont exploitées au niveau de la dernière composante par le bais des fichiers de synthèse paramétrables par l’utilisateur.L’approche a été évaluée sur un corpus issu du Web 2.0. Nous avons comparé les résultats avec des méthodes d’apprentissage automatique et des méthodes linguistiques par compilation et nous avons obtenu de meilleurs résultats.