Cette thèse explore l'usage des Grammaires Categorielles Abstraites (CGA) pour la Génération Automatique de Texte (GAT) dans un contexte industriel. Les systèmes GAT basés sur des théories linguistiques ont un long historique, cependant ils sont relativement peu utilisés en industrie, qui préfère les approches plus "pragmatiques", le plus souvent pour des raisons de simplicité et de performance. Cette étude montre que les avancées récentes en linguistique computationnelle permettent de concilier le besoin de rigueur théorique avec le besoin de performance, en utilisant CGA pour construire les principaux modules d'un système GAT de qualité industrielle ayant des performances comparables aux méthodes habituellement utilisées en industrie. / This thesis explores the usage of Abstract Categorial Grammars (ACG) for Natural Language Generation (NLG) in an industrial context. While NLG system based on linguistic theories have a long history, they are not prominent in industry, which, for the sake of simplicity and efficiency, usually prefer more ``pragmatic" methods. This study shows that recent advances in computational linguistics allow to conciliate the requirements of soundness and efficiency, by using ACG to build the main elements of a production grade NLG framework (document planner and microplanner), with performance comparable to existing, less advanced methods used in industry

Les données portant sur des événements abondent dans notre société technologique. Une façon intéressante de présenter des données temporelles réelles pour faciliter leur interprétation est un récit généré automatiquement. La compréhension de récits implique la construction d'un réseau causal par le lecteur. Les systèmes de data-to-text narratifs semblent reconnaître l'importance des relations causales. Cependant, celles-ci jouent un rôle secondaire dans leurs planificateurs de document et leur identification repose principalement sur des connaissances du domaine. Cette thèse propose un modèle d'interprétation assistée de données temporelles par génération de récits structurés à l'aide d'un mélange de règles d'association automatiquement extraites et définies manuellement. Les associations suggèrent des hypothèses au lecteur qui peut ainsi construire plus facilement une représentation causale des événements. Ce modèle devrait être applicable à toutes les données temporelles répétitives, comprenant de préférence des actions ou activités, telles que les données d'activités de la vie quotidienne. Les règles d'association séquentielles sont choisies en fonction des critères de confiance et de signification statistique tels que mesurés dans les données d'entraînement. Les règles d'association basées sur les connaissances du monde et du domaine exploitent la similitude d'un certain aspect d'une paire d'événements ou des patrons causaux difficiles à détecter statistiquement. Pour interpréter une période à résumer déterminée, les paires d'événements pour lesquels une règle d'association s'applique sont associées et certaines associations supplémentaires sont dérivées pour former un réseau associatif. L'étape la plus importante du pipeline de génération automatique de texte (GAT) est la planification du document, comprenant la sélection des événements et la structuration du document. Pour la sélection des événements, le modèle repose sur la confiance des associations séquentielles pour sélectionner les faits les plus inhabituels. L'hypothèse est qu'un événement qui est impliqué par un autre avec une probabilité relativement élevée peut être laissé implicite dans le texte. La structure du récit est appelée le fil associatif ramifié, car il permet au lecteur de suivre les associations du début à la fin du texte. Il prend la forme d'un arbre couvrant sur le sous-réseau associatif précédemment sélectionné. Les associations qu'il contient sont sélectionnées en fonction de préférences de type d'association et de la distance temporelle relative. Le fil associatif ramifié est ensuite segmenté en paragraphes, phrases et syntagmes et les associations sont converties en relations rhétoriques. L'étape de microplanification définit des patrons lexico-syntaxiques décrivant chaque type d'événement. Lorsque deux descriptions d'événement doivent être assemblées dans la même phrase, un marqueur discursif exprimant la relation rhétorique spécifiée est employé. Un événement principal et un événement principal précédent sont déterminés pour chaque phrase. Lorsque le parent de l'événement principal dans le fil associatif n'est pas l'événement principal précédent, un anaphorique est ajouté au marqueur discursif frontal de la phrase. La réalisation de surface peut être effectuée en anglais ou en français grâce à des spécifications lexico-syntaxiques bilingues et à la bibliothèque Java SimpleNLG-EnFr. Les résultats d'une évaluation de la qualité textuelle montrent que les textes sont compréhensibles et les choix lexicaux adéquats. / Data about events abounds in our technological society. An attractive way of presenting real-life temporal data to facilitate its interpretation is an automatically generated narrative. Narrative comprehension involves the construction of a causal network by the reader. Narrative data-to-text systems seem to acknowledge causal relations as important. However, they play a secondary role in their document planners and their identification relies mostly on domain knowledge. This thesis proposes an assisted temporal data interpretation model by narrative generation in which narratives are structured with the help of a mix of automatically mined and manually defined association rules. The associations suggest causal hypotheses to the reader who can thus construct more easily a causal representation of the events. This model should be applicable to any repetitive temporal data, preferably including actions or activities, such as Activity of Daily Living (ADL) data. Sequential association rules are selected based on the criteria of confidence and statistical significance as measured in training data. World and domain knowledge association rules are based on the similarity of some aspect of a pair of events or on causal patterns difficult to detect statistically. To interpret a specific period to summarize, pairs of events for which an association rule applies are associated. Some extra associations are then derived. Together the events and associations form an associative network. The most important step of the Natural Language Generation (NLG) pipeline is document planning, comprising event selection and document structuring. For event selection, the model relies on the confidence of sequential associations to select the most unusual facts. The assumption is that an event that is implied by another one with a relatively high probability may be left implicit in the text. The structure of the narrative is called the connecting associative thread because it allows the reader to follow associations from the beginning to the end of the text. It takes the form of a spanning tree over the previously selected associative sub-network. The associations it contains are selected based on association type preferences and relative temporal distance. The connecting associative thread is then segmented into paragraphs, sentences, and phrases and the associations are translated to rhetorical relations. The microplanning step defines lexico-syntactic templates describing each event type. When two event descriptions need to be assembled in the same sentence, a discourse marker expressing the specified rhetorical relation is employed. A main event and a preceding main event are determined for each sentence. When the associative thread parent of the main event is not the preceding main event, an anaphor is added to the sentence front discourse marker. Surface realization can be performed in English or French thanks to bilingual lexico-syntactic specifications and the SimpleNLG-EnFr Java library. The results of a textual quality evaluation show that the texts are understandable and the lexical choices adequate.