Les travaux présentés dans le cadre de cette thèse portent sur l'étude, la conception, le développement et le test d'un système de reconnaissance de structures manuscrites bidimensionnelles. Le système proposé se base sur une architecture globale qui considère le problème de reconnaissance en tant qu'optimisation simultanée de la segmentation, de la reconnaissance de symboles, et de l'interprétation. Le premier cadre d'applications a été celui d'un système de reconnaissance d'expressions mathématiques manuscrites. La difficulté du problème se situe aux trois niveaux évoqués. La segmentation est complexe du fait de la grande liberté de composition d'une expression, avec notamment la possibilité de symboles multi-traits non séquentiels ; la reconnaissance doit affronter un nombre élevé de classes et en particulier, gérer les situations de formes non-apprises ; l'interprétation peut-être ambiguë du fait du positionnement spatial approximatif. La solution proposée repose sur la minimisation d'une fonction de coût global qui met en compétition des coûts de reconnaissance et des coûts structurels pour explorer un vaste espace de solutions. Les résultats obtenus sont très compétitifs et prometteurs comparés à ceux de la littérature. Nous avons finalement montré la généricité de notre approche en l'adaptant à la reconnaissance d'un autre type de langage 2D, celui des représentations graphiques de type organigramme.

Cette thèse porte sur l'intégration de ressources lexicales et syntaxiques du français dans deux tâches fondamentales du Traitement Automatique des Langues [TAL] que sont l'étiquetage morpho-syntaxique probabiliste et l'analyse syntaxique probabiliste. Dans ce mémoire, nous utilisons des données lexicales et syntaxiques créées par des processus automatiques ou par des linguistes afin de donner une réponse à deux problématiques que nous décrivons succinctement ci-dessous : la dispersion des données et la segmentation automatique des textes. Grâce à des algorithmes d'analyse syntaxique de plus en plus évolués, les performances actuelles des analyseurs sont de plus en plus élevées, et ce pour de nombreuses langues dont le français. Cependant, il existe plusieurs problèmes inhérents aux formalismes mathématiques permettant de modéliser statistiquement cette tâche (grammaire, modèles discriminants,...). La dispersion des données est l'un de ces problèmes, et est causée principalement par la faible taille des corpus annotés disponibles pour la langue. La dispersion représente la difficulté d'estimer la probabilité de phénomènes syntaxiques apparaissant dans les textes à analyser mais qui sont rares ou absents du corpus ayant servi à l'apprentissage des analyseurs. De plus, il est prouvé que la dispersion est en partie un problème lexical, car plus la flexion d'une langue est importante, moins les phénomènes lexicaux sont représentés dans les corpus annotés. Notre première problématique repose donc sur l'atténuation de l'effet négatif de la dispersion lexicale des données sur les performances des analyseurs. Dans cette optique, nous nous sommes intéressé à une méthode appelée regroupement lexical, et qui consiste à regrouper les mots du corpus et des textes en classes. Ces classes réduisent le nombre de mots inconnus et donc le nombre de phénomènes syntaxiques rares ou inconnus, liés au lexique, des textes à analyser. Notre objectif est donc de proposer des regroupements lexicaux à partir d'informations tirées des lexiques syntaxiques du français, et d'observer leur impact sur les performances d'analyseurs syntaxiques. Par ailleurs, la plupart des évaluations concernant l'étiquetage morpho-syntaxique probabiliste et l'analyse syntaxique probabiliste ont été réalisées avec une segmentation parfaite du texte, car identique à celle du corpus évalué. Or, dans les cas réels d'application, la segmentation d'un texte est très rarement disponible et les segmenteurs automatiques actuels sont loin de proposer une segmentation de bonne qualité, et ce, à cause de la présence de nombreuses unités multi-mots (mots composés, entités nommées,...). Dans ce mémoire, nous nous focalisons sur les unités multi-mots dites continues qui forment des unités lexicales auxquelles on peut associer une étiquette morpho-syntaxique, et que nous appelons mots composés. Par exemple, cordon bleu est un nom composé, et tout à fait un adverbe composé. Nous pouvons assimiler la tâche de repérage des mots composés à celle de la segmentation du texte. Notre deuxième problématique portera donc sur la segmentation automatique des textes français et son impact sur les performances des processus automatiques. Pour ce faire, nous nous sommes penché sur une approche consistant à coupler, dans un même modèle probabiliste, la reconnaissance des mots composés et une autre tâche automatique. Dans notre cas, il peut s'agir de l'analyse syntaxique ou de l'étiquetage morpho-syntaxique. La reconnaissance des mots composés est donc réalisée au sein du processus probabiliste et non plus dans une phase préalable. Notre objectif est donc de proposer des stratégies innovantes permettant d'intégrer des ressources de mots composés dans deux processus probabilistes combinant l'étiquetage ou l'analyse à la segmentation du texte / This thesis focuses on the integration of lexical and syntactic resources of French in two fundamental tasks of Natural Language Processing [NLP], that are probabilistic part-of-speech tagging and probabilistic parsing. In the case of French, there are a lot of lexical and syntactic data created by automatic processes or by linguists. In addition, a number of experiments have shown interest to use such resources in processes such as tagging or parsing, since they can significantly improve system performances. In this paper, we use these resources to give an answer to two problems that we describe briefly below : data sparseness and automatic segmentation of texts. Through more and more sophisticated parsing algorithms, parsing accuracy is becoming higher for many languages including French. However, there are several problems inherent in mathematical formalisms that statistically model the task (grammar, discriminant models,...). Data sparseness is one of those problems, and is mainly caused by the small size of annotated corpora available for the language. Data sparseness is the difficulty of estimating the probability of syntactic phenomena, appearing in the texts to be analyzed, that are rare or absent from the corpus used for learning parsers. Moreover, it is proved that spars ness is partly a lexical problem, because the richer the morphology of a language is, the sparser the lexicons built from a Treebank will be for that language. Our first problem is therefore based on mitigating the negative impact of lexical data sparseness on parsing performance. To this end, we were interested in a method called word clustering that consists in grouping words of corpus and texts into clusters. These clusters reduce the number of unknown words, and therefore the number of rare or unknown syntactic phenomena, related to the lexicon, in texts to be analyzed. Our goal is to propose word clustering methods based on syntactic information from French lexicons, and observe their impact on parsers accuracy. Furthermore, most evaluations about probabilistic tagging and parsing were performed with a perfect segmentation of the text, as identical to the evaluated corpus. But in real cases of application, the segmentation of a text is rarely available and automatic segmentation tools fall short of proposing a high quality segmentation, because of the presence of many multi-word units (compound words, named entities,...). In this paper, we focus on continuous multi-word units, called compound words, that form lexical units which we can associate a part-of-speech tag. We may see the task of searching compound words as text segmentation. Our second issue will therefore focus on automatic segmentation of French texts and its impact on the performance of automatic processes. In order to do this, we focused on an approach of coupling, in a unique probabilistic model, the recognition of compound words and another task. In our case, it may be parsing or tagging. Recognition of compound words is performed within the probabilistic process rather than in a preliminary phase. Our goal is to propose innovative strategies for integrating resources of compound words in both processes combining probabilistic tagging, or parsing, and text segmentation

Notre travail porte sur le développement d'algorithmes performants d'application de grammaires locales, en prenant comme référence ceux des logiciels libres existants : l'analyseur syntaxique descendant d'Unitex et l'analyseur syntaxique à la Earley d'Outilex. Les grammaires locales sont un formalisme de représentation de la syntaxe des langues naturelles basé sur les automates finis. Les grammaires locales sont un modèle de construction de descriptions précises et à grande échelle de la syntaxe des langues naturelles par le biais de l'observation systématique et l'accumulation méthodique de données. L'adéquation des grammaires locales pour cette tâche a été testée à l'occasion de nombreux travaux. À cause de la nature ambiguë des langues naturelles et des propriétés des grammaires locales, les algorithmes classiques d'analyse syntaxique tels que LR, CYK et ne peuvent pas être utilisés dans le contexte de ce travail. Les analyseurs top-down et Earley sont des alternatives possibles ; cependant, ils ont des coûts asymptotiques exponentiels pour le cas des grammaires locales. Nous avons d'abord conçu un algorithme d'application de grammaires locales avec un coût polynomial dans le pire des cas. Ensuite, nous avons conçu des structures de donnés performantes pour la représentation d'ensembles d'éléments et de séquences. Elles ont permis d'améliorer la vitesse de notre algorithme dans le cas général. Nous avons mis en œuvre notre algorithme et ceux des systèmes Unitex et Outilex avec les mêmes outils afin de les tester dans les mêmes conditions. En outre, nous avons mis en œuvre différents versions de chaque algorithme en utilisant nos structures de données et algorithmes pour la représentation d'ensembles et ceux fournis par la Standard Template Library (STL) de GNU. Nous avons comparé les performances des différents algorithmes et de leurs variantes dans le cadre d'un projet industriel proposé par l'entreprise Telefónica I+D : augmenter la capacité de compréhension d'un agent conversationnel qui fournit des services en ligne, voire l'envoi de SMS à des téléphones portables ainsi que des jeux et d'autres contenus numériques. Les conversations avec l'agent sont en espagnol et passent par Windows Live Messenger. En dépit du domaine limité et de la simplicité des grammaires appliquées, les temps d'exécution de notre algorithme, couplé avec nos structures de données et algorithmes pour la représentation d'ensembles, ont été plus courts. Grâce au coût asymptotique amélioré, on peut s'attendre à des temps d'exécution significativement inférieurs par rapport aux algorithmes utilisés dans les systèmes Unitex et Outilex, pour le cas des grammaires complexes et à large couverture / This work focuses on the research and development of efficient algorithms of application of local grammars, taking as reference those of the currently existent open-source systems : Unitex's top-down parser and Outilex's Earley-like parser. Local grammars are a finite-state based formalism for the representation of natural language grammars. Moreover, local grammars are a model for the construction of fully scaled and accurated descriptions of the syntax of natural languages by means of systematic observation and methodical accumulation of data. The adequacy of local grammars for this task has been proved by multiple works. Due to the ambiguous nature of natural languages, and the particular properties of local grammars, classic parsing algorithms such as LR, CYK's and Tomita's cannot be used in the context of this work. Top-down and Earley parsers are possible alternatives, though they have an exponential worst-case cost for the case of local grammars. We have first conceived an algorithm of application of local grammars having a polynomial worst-case cost. Furthermore, we have conceived other optimizations which increase the efficiency of the algorithm for general cases, namely the efficient management of sets of elements and sequences. We have implemented our algorithm and those of the Unitex and Outilex systems with the same tools in order to test them under the same conditions. Moreover, we have implemented different versions of each algorithm, either using our custom set data structures or those included in GNU's implementation of the C++ Standard Template Library (STL). We have compared the performances of the different algorithms and algorithm versions in the context of an industrial natural language application provided by the enterprise Telefónica I+D : extending the understanding capabilities of a chatterbot that provides mobile services, such as sending SMSs to mobile phones as well as games and other digital contents. Conversation with the chatterbot is held in Spanish by means of Microsoft's Windows Live Messenger. In spite of the limited domain and the simplicity of the applied grammars, execution times of our parsing algorithm coupled with our custom implementation of sets were lower. Thanks to the improved asymptotic cost of our algorithm, execution times for the case of complex and large coverage grammars can be expected to be considerably lower than those of the Unitex and Outilex algorithms

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Notre travail porte sur le développement d'algorithmes performants d'application de grammaires locales, en prenant comme référence ceux des logiciels libres existants : l'analyseur syntaxique descendant d'Unitex et l'analyseur syntaxique à la Earley d'Outilex. Les grammaires locales sont un formalisme de représentation de la syntaxe des langues naturelles basé sur les automates finis. Les grammaires locales sont un modèle de construction de descriptions précises et à grande échelle de la syntaxe des langues naturelles par le biais de l'observation systématique et l'accumulation méthodique de données. L'adéquation des grammaires locales pour cette tâche a été testée à l'occasion de nombreux travaux. À cause de la nature ambiguë des langues naturelles et des propriétés des grammaires locales, les algorithmes classiques d'analyse syntaxique tels que LR, CYK et ne peuvent pas être utilisés dans le contexte de ce travail. Les analyseurs top-down et Earley sont des alternatives possibles ; cependant, ils ont des coûts asymptotiques exponentiels pour le cas des grammaires locales. Nous avons d'abord conçu un algorithme d'application de grammaires locales avec un coût polynomial dans le pire des cas. Ensuite, nous avons conçu des structures de donnés performantes pour la représentation d'ensembles d'éléments et de séquences. Elles ont permis d'améliorer la vitesse de notre algorithme dans le cas général. Nous avons mis en œuvre notre algorithme et ceux des systèmes Unitex et Outilex avec les mêmes outils afin de les tester dans les mêmes conditions. En outre, nous avons mis en œuvre différents versions de chaque algorithme en utilisant nos structures de données et algorithmes pour la représentation d'ensembles et ceux fournis par la Standard Template Library (STL) de GNU. Nous avons comparé les performances des différents algorithmes et de leurs variantes dans le cadre d'un projet industriel proposé par l'entreprise Telefónica I+D : augmenter la capacité de compréhension d'un agent conversationnel qui fournit des services en ligne, voire l'envoi de SMS à des téléphones portables ainsi que des jeux et d'autres contenus numériques. Les conversations avec l'agent sont en espagnol et passent par Windows Live Messenger. En dépit du domaine limité et de la simplicité des grammaires appliquées, les temps d'exécution de notre algorithme, couplé avec nos structures de données et algorithmes pour la représentation d'ensembles, ont été plus courts. Grâce au coût asymptotique amélioré, on peut s'attendre à des temps d'exécution significativement inférieurs par rapport aux algorithmes utilisés dans les systèmes Unitex et Outilex, pour le cas des grammaires complexes et à large couverture

Je présente un bilan des travaux que j'ai menés depuis mon recrutement à l'Université de Toulouse 2 - Le Mirail (1997) dans le domaine de la linguistique et du Traitement Automatique des Langues (TAL). J'ai exploré le lien entre ces deux disciplines de deux façons que j'estime complémentaires : tout d'abord, je considère le champ applicatif du TAL comme un terrain d'investigation important pour la linguistique. Le TAL, et de façon générale, les applications relevant du domaine de l'ingénierie des langues, sollicitent un renouvellement des objets d'étude de la linguistique et élargissent le champ de ses questionnements. En retour, la linguistique gagne à s'appuyer sur des procédures de découverte issues du TAL, basées sur le traitement de corpus numérisés et annotés et sur le recours à des techniques de quantification adaptées aux besoins de la description linguistique. Au sein de ce cadre général, les travaux que j'ai menés ont porté principalement sur deux thématiques de recherche que j'ai résumées sous les termes d'affinités sémantiques et syntaxiques. Le premier concerne la question du repérage des rapports de proximité sémantique entre différents types d'unités (mots, termes, structures prédicatives). Identifier sous la diversité des formulations des éléments de contenu similaire est un objectif crucial pour de nombreuses applications qui visent l'accès à l'information dans les textes. Dans cette perspective, j'ai cherché à considérer sur le plan linguistique cette question de la proximité sémantique, en faisant en particulier appel à des techniques d'analyse distributionnelle automatique qui visent à calculer les rapprochements sémantiques entre mots sur la base de la similarité de leur comportement syntaxique dans les corpus. Cette approche inductive des relations de sens déborde largement les limites des relations classiquement décrites en linguistique et sollicite des procédures nouvelles de description et de validation. Le second volet concerne la question des affinités syntaxiques entre mots : impliquée dans le projet de développement et d'exploitation d'un analyseur syntaxique automatique, syntex, je me suis intéressée à une question qui est au coeur des problèmes d'ambiguïté syntaxique, à savoir le rattachement des groupes prépositionnels. J'ai travaillé en particulier à la mise au point d'une méthode permettant de distinguer des types différents de rattachement prépositionnel, de nature argumentale ou adjonctive. Dans ce cas également, mon travail est guidé par un objectif qui relève du TAL (améliorer les performances d'un analyseur), et ce projet m'a amenée en retour à retravailler une question linguistique centrale en syntaxe, la distinction entre arguments et circonstants, et à développer des méthodes d'analyse de corpus qui permettent de substituer à une conception binaire de ces notions une appréciation plus graduelle de l'autonomie du groupe prépositionnel par rapport au verbe. Je propose donc de montrer comment les outils de TAL appliqués aux corpus offrent à la linguistique des instruments d'observation et d'expérimentation qui permettent d'aborder les faits langagiers par le biais de l'observation des usages et sous l'angle de la quantification. Ma conviction est que la linguistique ainsi outillée peut jouer un rôle plus important sur les nombreux terrains applicatifs qui nécessitent l'analyse de données langagières.

Cette thèse porte sur l'intégration de ressources lexicales et syntaxiques du français dans deux tâches fondamentales du Traitement Automatique des Langues [TAL] que sont l'étiquetage morpho-syntaxique probabiliste et l'analyse syntaxique probabiliste. Dans ce mémoire, nous utilisons des données lexicales et syntaxiques créées par des processus automatiques ou par des linguistes afin de donner une réponse à deux problématiques que nous décrivons succinctement ci-dessous : la dispersion des données et la segmentation automatique des textes. Grâce à des algorithmes d'analyse syntaxique de plus en plus évolués, les performances actuelles des analyseurs sont de plus en plus élevées, et ce pour de nombreuses langues dont le français. Cependant, il existe plusieurs problèmes inhérents aux formalismes mathématiques permettant de modéliser statistiquement cette tâche (grammaire, modèles discriminants,...). La dispersion des données est l'un de ces problèmes, et est causée principalement par la faible taille des corpus annotés disponibles pour la langue. La dispersion représente la difficulté d'estimer la probabilité de phénomènes syntaxiques apparaissant dans les textes à analyser mais qui sont rares ou absents du corpus ayant servi à l'apprentissage des analyseurs. De plus, il est prouvé que la dispersion est en partie un problème lexical, car plus la flexion d'une langue est importante, moins les phénomènes lexicaux sont représentés dans les corpus annotés. Notre première problématique repose donc sur l'atténuation de l'effet négatif de la dispersion lexicale des données sur les performances des analyseurs. Dans cette optique, nous nous sommes intéressé à une méthode appelée regroupement lexical, et qui consiste à regrouper les mots du corpus et des textes en classes. Ces classes réduisent le nombre de mots inconnus et donc le nombre de phénomènes syntaxiques rares ou inconnus, liés au lexique, des textes à analyser. Notre objectif est donc de proposer des regroupements lexicaux à partir d'informations tirées des lexiques syntaxiques du français, et d'observer leur impact sur les performances d'analyseurs syntaxiques. Par ailleurs, la plupart des évaluations concernant l'étiquetage morpho-syntaxique probabiliste et l'analyse syntaxique probabiliste ont été réalisées avec une segmentation parfaite du texte, car identique à celle du corpus évalué. Or, dans les cas réels d'application, la segmentation d'un texte est très rarement disponible et les segmenteurs automatiques actuels sont loin de proposer une segmentation de bonne qualité, et ce, à cause de la présence de nombreuses unités multi-mots (mots composés, entités nommées,...). Dans ce mémoire, nous nous focalisons sur les unités multi-mots dites continues qui forment des unités lexicales auxquelles on peut associer une étiquette morpho-syntaxique, et que nous appelons mots composés. Par exemple, cordon bleu est un nom composé, et tout à fait un adverbe composé. Nous pouvons assimiler la tâche de repérage des mots composés à celle de la segmentation du texte. Notre deuxième problématique portera donc sur la segmentation automatique des textes français et son impact sur les performances des processus automatiques. Pour ce faire, nous nous sommes penché sur une approche consistant à coupler, dans un même modèle probabiliste, la reconnaissance des mots composés et une autre tâche automatique. Dans notre cas, il peut s'agir de l'analyse syntaxique ou de l'étiquetage morpho-syntaxique. La reconnaissance des mots composés est donc réalisée au sein du processus probabiliste et non plus dans une phase préalable. Notre objectif est donc de proposer des stratégies innovantes permettant d'intégrer des ressources de mots composés dans deux processus probabilistes combinant l'étiquetage ou l'analyse à la segmentation du texte

Il est souhaitable qu'une analyse syntaxique -en traitement automatique des langues naturelles- soit réalisée avec plus ou moins de précision en fonction du contexte, c'est-à-dire que sa granularité soit réglable. Afin d'atteindre cet objectif, nous présentons ici des études préliminaires permettant d'appréhender les contextes technique et scientifique qui soulèvent ce problème. Nous établissons un cadre pour les développements à réaliser et pour leur évaluation. Nous choisissons un formalisme d'analyse par satisfaction de contraintes (celui des Grammaires de Propriétés) ayant l'avantage de permettre l'utilisation des mêmes ressources linguistiques avec un degré de précision réglable. Nous introduisons une reformulation mathématique du formalisme des Grammaires de Propriétés et nous définissons une mesure (la densité de satisfaction), qui permet de contrôler la granularité de l'analyse. Puis nous décrivons un ensemble d'outils modulaires (LPLSuite) et de ressources (lexique et sous-lexiques DicoLPL) développés pour permettre une analyse syntaxique et susceptibles d'être embarqués<br />dans des applications de haut niveau. Nous présentons et évaluons ensuite plusieurs analyseurs syntaxiques dans ce formalisme, le dernier (SeedParser) étant destiné à mettre en oeuvre une véritable analyse à granularité variable. L'évaluation de ces outils est l'objet d'une étude approfondie. Enn, nous présentons quelques applications développées à l'aide de nos outils.

L’abondance de textes dans le domaine biomédical nécessite le recours à des méthodes de traitement automatique pour améliorer la recherche d’informations précises. L’extraction d’information (EI) vise précisément à extraire de l’information pertinente à partir de données non-structurées. Une grande partie des méthodes dans ce domaine se concentre sur les approches d’apprentissage automatique, en ayant recours à des traitements linguistiques profonds. L’analyse syntaxique joue notamment un rôle important, en fournissant une analyse précise des relations entre les éléments de la phrase.Cette thèse étudie le rôle de l’analyse syntaxique en dépendances dans le cadre d’applications d’EI dans le domaine biomédical. Elle comprend l’évaluation de différents analyseurs ainsi qu’une analyse détaillée des erreurs. Une fois l’analyseur le plus adapté sélectionné, les différentes étapes de traitement linguistique pour atteindre une EI de haute qualité, fondée sur la syntaxe, sont abordés : ces traitements incluent des étapes de pré-traitement (segmentation en mots) et des traitements linguistiques de plus haut niveau (lié à la sémantique et à l’analyse de la coréférence). Cette thèse explore également la manière dont les différents niveaux de traitement linguistique peuvent être représentés puis exploités par l’algorithme d’apprentissage. Enfin, partant du constat que le domaine biomédical est en fait extrêmement diversifié, cette thèse explore l’adaptation des techniques à différents sous-domaines, en utilisant des connaissances et des ressources déjà existantes. Les méthodes et les approches décrites sont explorées en utilisant deux corpus biomédicaux différents, montrant comment les résultats d’IE sont utilisés dans des tâches concrètes. / The abundance of biomedical information expressed in natural language has resulted in the need for methods to process this information automatically. In the field of Natural Language Processing (NLP), Information Extraction (IE) focuses on the extraction of relevant information from unstructured data in natural language. A great deal of IE methods today focus on Machine Learning (ML) approaches that rely on deep linguistic processing in order to capture the complex information contained in biomedical texts. In particular, syntactic analysis and parsing have played an important role in IE, by helping capture how words in a sentence are related. This thesis examines how dependency parsing can be used to facilitate IE. It focuses on a task-based approach to dependency parsing evaluation and parser selection, including a detailed error analysis. In order to achieve a high quality of syntax-based IE, different stages of linguistic processing are addressed, including both pre-processing steps (such as tokenization) and the use of complementary linguistic processing (such as the use of semantics and coreference analysis). This thesis also explores how the different levels of linguistics processing can be represented for use within an ML-based IE algorithm, and how the interface between these two is of great importance. Finally, biomedical data is very heterogeneous, encompassing different subdomains and genres. This thesis explores how subdomain-adaptationcan be achieved by using already existing subdomain knowledge and resources. The methods and approaches described are explored using two different biomedical corpora, demonstrating how the IE results are used in real-life tasks.

L’analyse syntaxique consiste à prédire la représentation syntaxique de phrases en langue naturelle sous la forme d’arbres syntaxiques. Cette tâche pose des problèmes particuliers pour les langues non-configurationnelles ou qui ont une morphologie flexionnelle plus riche que celle de l’anglais. En particulier, ces langues manifestent une dispersion lexicale problématique, des variations d’ordre des mots plus fréquentes et nécessitent de prendre en compte la structure interne des mots-formes pour permettre une analyse syntaxique de qualité satisfaisante. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le cadre de l’analyse syntaxique robuste en constituants par transitions. Dans un premier temps, nous étudions comment intégrer l’analyse morphologique à l’analyse syntaxique, à l’aide d’une architecture de réseaux de neurones basée sur l’apprentissage multitâches. Dans un second temps, nous proposons un système de transitions qui permet de prédire des structures générées par des grammaires légèrement sensibles au contexte telles que les LCFRS. Enfin, nous étudions la question de la lexicalisation de l’analyse syntaxique. Les analyseurs syntaxiques en constituants lexicalisés font l’hypothèse que les constituants s’organisent autour d’une tête lexicale et que la modélisation des relations bilexicales est cruciale pour désambiguïser. Nous proposons un système de transition non lexicalisé pour l’analyse en constituants discontinus et un modèle de scorage basé sur les frontières de constituants et montrons que ce système, plus simple que des systèmes lexicalisés, obtient de meilleurs résultats que ces derniers. / Syntactic parsing consists in assigning syntactic trees to sentences in natural language. Syntactic parsing of non-configurational languages, or languages with a rich inflectional morphology, raises specific problems. These languages suffer more from lexical data sparsity and exhibit word order variation phenomena more frequently. For these languages, exploiting information about the internal structure of word forms is crucial for accurate parsing. This dissertation investigates transition-based methods for robust discontinuous constituency parsing. First of all, we propose a multitask learning neural architecture that performs joint parsing and morphological analysis. Then, we introduce a new transition system that is able to predict discontinuous constituency trees, i.e.\ syntactic structures that can be seen as derivations of mildly context-sensitive grammars, such as LCFRS. Finally, we investigate the question of lexicalization in syntactic parsing. Some syntactic parsers are based on the hypothesis that constituent are organized around a lexical head and that modelling bilexical dependencies is essential to solve ambiguities. We introduce an unlexicalized transition system for discontinuous constituency parsing and a scoring model based on constituent boundaries. The resulting parser is simpler than lexicalized parser and achieves better results in both discontinuous and projective constituency parsing.