Des classifications verbales associant classes de verbes avec des propriétés syntaxiques et sémantiques communes aux membres d'une classe se sont montrées utiles aussi bien dans la recherche linguistique que dans le traitement automatique des langues. Cette thèse a pour objectif de présenter des approches pour l'acquisition automatique de classes verbales pour le Français palliant ainsi partiellement le manque de ce type de ressources pour le Français. Par rapport aux classes générées, dans la plupart des approches existantes, les classes de verbes produites ne sont pas associées avec une caractérisation explicite des propriétés syntaxiques et sémantiques partagées par les membres des classes. Notre approche permet non seulement de créer des classes de verbes mais aussi d'associer ces classes avec les cadres de sous-catégorisations et les grilles thématiques partagés par les membres d'une classe. Nous utilisons deux méthodes de classification pour acquérir des classes verbales. La première est une méthode symbolique appelée \textit{Analyse Formelle de Conceptes} (FCA - Formal Concept Analysis). La deuxième exploite un algorithme de gaz neuronal croissant basé sur l'étiquetage des clusters par maximisation de vraisemblance (IGNGF - Incremental Growing Neural Gas with Feature maximisation). Pour la création des classes verbales, nous appliquons ces deux méthodes aux même ressources Françaises et Anglaises. Celle-ci sont constituées d'une part d'un lexique syntaxique pour les verbes du Français, issue de la fusion de trois ressources pour le Français existantes. D'autre part elles sont obtenues par traduction automatique en Français des classes du Verbnet anglais. Les classes verbales produites sont associées à des informations syntaxiques et sémantiques explicites sous forme de cadres de sous-catégorisations et grilles thématiques. Les classifications produites sont évaluées dans un premier temps en tant que groupements de verbes par une comparaison à une référence (proposé par \cite{SunKorhonenEtAl}). Deuxièmement, les associations aux cadres syntaxiques et aux grilles thématiques sont évaluée d'une part d'une façon intrinsèque par une comparaison à une annotation manuelle en rôles thématiques. D'autre part nous effectuons une évaluation extrinsèque en utilisant les classes verbales dans une tâche d'annotation en rôles thématiques simplifiée. Ces évaluations montrent que les classifications obtenues par les deux méthodes sont pertinentes tant par rapport aux groupement de verbes produits qu'aux associations de ces verbes avec des cadres de sous-catégorisation et des grilles thématiques. Elles présentent néanmoins des caractéristiques complémentaires. Tandis que les classes produites par FCA se sont révélées plus performantes par rapport aux associations $\langle$verbe, cadre syntaxique$\rangle$ et $\langle$verbe, grille thématique$\rangle$, les classes générées par IGNGF correspondent mieux à la classification de référence et se sont montrées plus efficaces à l'attribution de rôles thématiques.

Ce travail propose une classification universelle des verbes de « pensée ». Il présente également une étude analytique comparative de ce groupe de verbes dans plusieurs langues. Les différences entre les approches classificatrices spécifiques de chaque langue rendent la mission de catégorisation universelle d’une certaine complexité. C’est pourquoi nous nous sommes orientés dans ce travail vers l’exploration de toutes les spécificités de ces verbes en arabe et en français. Nous entamons cette recherche avec un essai de définition de ce que peut représenter un verbe de pensée. Ensuite nous proposons un répertoire de verbes représentatif de toutes les sous-catégories étudiées. Le dictionnaire et l’analyse des données qu’il fournit feront le sujet de notre deuxième partie. Quant à la troisième partie, elle s’appuie sur une analyse sémantico-cognitive de ces verbes. La quatrième et dernière partie présente l’analyse de ces verbes une fois repérés dans le corpus parallèle aligné bilingue. / This work proposes a universal classification of verbs of "thought". It also presents a comparative analytical study of this group of verbs in several languages. The differences between the approaches specific classifications of each language make the task of universal categorization more complex. That's why we're facing in this work to the exploration of all the specifics of these verbs in Arabic and French. We begin this research with an attempt to define what can be a verb of thinking. Then we offer a directory of verbs representing all sub-categories studied. The dictionary and the analysis of the data submitted will be the subject of our second game. The third part, it relies on cognitive-semantic analysis of these verbs. The fourth and final section presents the analysis of these verbs when identified in the aligned bilingual parallel corpus.