Depuis peu, émerge une réelle dynamique de constitution et de diffusion de corpus d’écrits scolaires, notamment francophones. Ces corpus, qui appuient les travaux en didactique de l’écriture, sont souvent de taille restreinte et peu diffusés. Des corpus longitudinaux, c'est-à-dire réalisant le suivi d’une cohorte d’élèves et permettant de s’intéresser à la progressivité des apprentissages, n’existent pas à ce jour pour le français.Par ailleurs, bien que le traitement automatique des langues (TAL) ait outillé des corpus de natures très diverses, peu de travaux se sont intéressés aux écrits scolaires. Ce nouveau champ d’application représente un défi pour le TAL en raison des spécificités des écrits scolaires, et particulièrement les nombreux écarts à la norme qui les caractérisent. Les outils proposés à l’heure actuelle ne conviennent donc pas à l’exploitation de ces corpus. Il y a donc un enjeu pour le TAL à développer des méthodes spécifiques.Cette thèse présente deux apports principaux. D’une part, ce travail a permis la constitution d’un corpus d’écrits scolaires longitudinal (CP-CM2), de grande taille et numérisé, le corpus Scoledit. Par « constitution », nous entendons le recueil, la numérisation et la transcription des productions, l’annotation des données linguistiques et la diffusion de la ressource ainsi constituée. D’autre part, ce travail a donné lieu à l’élaboration d’une méthode d’exploitation de ce corpus, appelée approche par comparaison, qui s’appuie sur la comparaison entre la transcription des productions et une version normalisée de ces productions pour produire des analyses.Cette méthode a nécessité le développement d’un aligneur de formes, appelé AliScol, qui permet de mettre en correspondance les formes produites par l’élève et les formes normalisées. Cet outil représente un premier niveau d’alignement à partir duquel différentes analyses linguistiques ont été menées (lexicales, morphographiques, graphémiques). La conception d’un aligneur en graphèmes, appelé AliScol_Graph, a été nécessaire pour conduire une étude sur les graphèmes.

Cette thèse s’intéresse au lexique scientifique transdisciplinaire (LST), lexique inscrit dans le genre de l’article de recherche en sciences humaines et sociales. Le LST est fréquemment mobilisé dans les écrits scientifiques et constitue ainsi un objet d’importance pour l’étude de ce genre. Ce lexique trouve également des applications concrètes tant en indexation terminologique que pour l’aide à la rédaction/compréhension de textes scientifiques. Ces différents objectifs nous amènent à adopter une approche outillée pour identifier et caractériser les unités lexicales du LST, lexique complexe à circonscrire, situé entre lexique de la langue générale et terminologie. En nous basant sur les propriétés de spécificité et de transdisciplinarité ainsi que sur l’étude des propriétés lexico-syntaxiques de ses éléments, nous élaborons une ressource du LST intégrant informations lexicales, syntaxiques et sémantiques. L’analyse de la combinatoire à l’aide d’un corpus arboré autorise ainsi une caractérisation du LST ancrée sur l’usage dans le genre de l’article de recherche. Selon cette même approche, nous identifions les acceptions nominales transdisciplinaires et proposons une classification sémantique fondée sur la combinatoire en corpus pour intégrer à notre ressource lexicale une typologie nominale sur deux niveaux. Nous montrons enfin que cette structuration du LST nous permet d’aborder la dimension phraséologique et rhétorique du LST en faisant émerger du corpus des constructions récurrentes définies par leurs propriétés syntactico-sémantiques.

Nous présentons, dans ce manuscrit, un dispositif informatique d'aide à la formation des futurs enseignants de FLE en Colombie. Il prend ses sources dans la linguistique textuelle et cherche à améliorer le niveau linguistique des étudiants universitaires actuellement en formation. Pour ce faire, le dispositif est fondé sur un corpus textuel spécifiquement annoté et étiqueté grâce aux outils de traitement automatique de langues (TAL) et à des annotations manuelles en format XML. Ceci permet de développer des activités à visée formative, en tenant compte des besoins exprimés par les publics cibles (enseignants-formateurs et leurs étudiants en formation).Comme nous l'exposons tout au long de cette thèse, l'élaboration d'un système comme le nôtre est le produit de la mise en œuvre de connaissances et de compétences issues de plusieurs disciplines et/ou domaines : didactique des langues, ingénierie pédagogique, linguistique générale, linguistique textuelle, linguistique de corpus, TAL et ALAO. Il se veut, principalement, un dispositif pédagogique pour la formation des étudiants en FLE dans le contexte de l'éducation supérieure en Colombie, un outil pensé en fonction des besoins et des objectifs de cet apprentissage. L'originalité de notre système repose sur le type de public choisi, le modèle didactique de formation mis en œuvre et la spécificité du corpus utilisé. À notre connaissance, il s'agit d'un des premiers systèmes d'ALAO fondé sur la linguistique textuelle s'adressant à la formation des futurs enseignants de FLE dans un contexte exolingue.

Le travail de thèse consiste en la réalisation de modèles et outils d’analyse sémantique pour l’exploitation de corpus d’entretiens réalisés par une société d’aide à l’innovation. Ces entretiens sont analysés afin de déterminer si un projet d’innovation répond ou non à plusieurs critères d’acceptabilité. L’automatisation de cette analyse, au-delà des difficultés d’ambiguïtés généralement rencontrées en analyse sémantique des opinions, doit permettre de traiter des contenus relevant d’une multitude de langues de spécialité. Il s’agira donc de réaliser des modèles et outils intégrant des procédés généraux de traitement automatique des langues (analyse syntaxique et sémantique) et des ontologies permettant d’intégrer différentes terminologies.

L’objectif de ce travail de recherche est d’identifier et d’interpréter les séquences récurrentes employées dans les romans de science-fiction en français et en anglais. La diversité des œuvres de science-fiction rend la définition de ce genre difficile. Cependant, il est possible d’identifier des caractéristiques communes à ces œuvres : sensation d’émerveillement ou de décalage devant les mondes décrits, le sense of wonder, création d’une encyclopédie propre à l’univers créé, distanciation cognitive. Nous pouvons nous demander si l’ensemble de ces éléments spécifiques ont une influence sur la phraséologie employée dans les romans de science-fiction. Plusieurs approches seront mises en œuvre : segments répétés, arbres lexico-syntaxiques récurrents et motifs. Une typologie des séquences récurrentes sera établie en fonction de leur rôle dans le texte : caractérisation du sous-genre sur un plan thématique, discursif et/ou stylistique.

Le projet de thèse « Analyse automatique de micro-corpus d’opinion » s'inscrit dans une démarche marketing pour automatiser une approche ouverte de la communication stratégique issue des Sciences de la Communication. L'objectif dans un premier temps est de traiter une problématique d'analyse sémantique des sentiments exprimés par des publics cibles vis-à-vis d'un sujet dont on souhaite évaluer l'image de marque. Dans un second temps, une évaluation entre une image souhaitée et une image perçue sera abordée par comparaison des textes.

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.