Les systèmes de traduction automatique obtiennent aujourd'hui de bons résultats sur certains couples de langues comme anglais - français, anglais - chinois, anglais - espagnol, etc. Les approches de traduction empiriques, particulièrement l'approche de traduction automatique probabiliste, nous permettent de construire rapidement un système de traduction si des corpus de données adéquats sont disponibles. En effet, la traduction automatique probabiliste est fondée sur l'apprentissage de modèles à partir de grands corpus parallèles bilingues pour les langues source et cible. Toutefois, la recherche sur la traduction automatique pour des paires de langues dites "peu dotés" doit faire face au défi du manque de données. Nous avons ainsi abordé le problème d'acquisition d'un grand corpus de textes bilingues parallèles pour construire le système de traduction automatique probabiliste. L'originalité de notre travail réside dans le fait que nous nous concentrons sur les langues peu dotées, où des corpus de textes bilingues parallèles sont inexistants dans la plupart des cas. Ce manuscrit présente notre méthodologie d'extraction d'un corpus d'apprentissage parallèle à partir d'un corpus comparable, une ressource de données plus riche et diversifiée sur l'Internet. Nous proposons trois méthodes d'extraction. La première méthode suit l'approche de recherche classique qui utilise des caractéristiques générales des documents ainsi que des informations lexicales du document pour extraire à la fois les documents comparables et les phrases parallèles. Cependant, cette méthode requiert des données supplémentaires sur la paire de langues. La deuxième méthode est une méthode entièrement non supervisée qui ne requiert aucune donnée supplémentaire à l'entrée, et peut être appliquée pour n'importe quelle paires de langues, même des paires de langues peu dotées. La dernière méthode est une extension de la deuxième méthode qui utilise une troisième langue, pour améliorer les processus d'extraction de deux paires de langues. Les méthodes proposées sont validées par des expériences appliquées sur la langue peu dotée vietnamienne et les langues française et anglaise.

Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les textes parallèles librement disponibles sont aussi des ressources rares : la taille est souvent limitée, la couverture linguistique insuffisante ou le domaine des textes n’est pas approprié. Il y a relativement peu de paires de langues pour lesquelles des corpus parallèles de tailles raisonnables sont disponibles pour certains domaines. L’une des façons pour pallier au manque de données parallèles est d’exploiter les corpus comparables qui sont plus abondants. Les travaux précédents dans ce domaine n’ont été appliqués que pour la modalité texte. La question que nous nous sommes posée durant cette thèse est de savoir si un corpus comparable multimodal permet d’apporter des solutions au manque de données parallèles dans le domaine de la traduction automatique.Dans cette thèse, nous avons étudié comment utiliser des ressources provenant de différentes modalités (texte ou parole) pour le développement d’un système de traduction automatique statistique. Une première partie des contributions consisteà proposer une technique pour l’extraction des données parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec unsystème de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Dans la deuxième partie des contributions, nous visons l’amélioration de notre méthode en exploitant les entités sous-phrastiques créant ainsi une extension à notre système en vue de générer des segments parallèles. Nous améliorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous présentons plusieurs manières d’aborder l’adaptation des systèmes de traduction avec les données extraites.Nos expériences ont été menées sur les données des sites web TED et Euronews qui montrent la faisabilité de nos approches. / The performance of Statistical Machine Translation Systems statistics depends on the availability of bilingual parallel texts, also known as bitexts. However, freely available parallel texts are also a sparse resource : the size is often limited, languistic coverage insufficient or the domain of texts is not appropriate. There are relatively few pairs of languages for which parallel corpora sizes are available for some domains. One way to overcome the lack of parallel data is to exploit comparable corpus that are more abundant. Previous work in this area have been applied for the text modality. The question we asked in this thesis is : can comparable multimodal corpus allows us to make solutions to the lack of parallel data in machine translation? In this thesis, we studied how to use resources from different modalities (text or speech) for the development of a Statistical machine translation System. The first part of the contributions is to provide a method for extracting parallel data from a comparable multimodal corpus (text and audio). The audio data are transcribed with an automatic speech recognition system and translated with a machine translation system. These translations are then used as queries to select parallel sentences and generate a bitext. In the second part of the contribution, we aim to improve our method to exploit the sub-sentential entities creating an extension of our system to generate parallel segments. We also improve the filtering module. Finally, we présent several approaches to adapt translation systems with the extracted data. Our experiments were conducted on data from the TED and Euronews web sites which show the feasibility of our approaches.

Les systèmes de traduction automatique obtiennent aujourd'hui de bons résultats sur certains couples de langues comme anglais – français, anglais – chinois, anglais – espagnol, etc. Les approches de traduction empiriques, particulièrement l'approche de traduction automatique probabiliste, nous permettent de construire rapidement un système de traduction si des corpus de données adéquats sont disponibles. En effet, la traduction automatique probabiliste est fondée sur l'apprentissage de modèles à partir de grands corpus parallèles bilingues pour les langues source et cible. Toutefois, la recherche sur la traduction automatique pour des paires de langues dites «peu dotés» doit faire face au défi du manque de données. Nous avons ainsi abordé le problème d'acquisition d'un grand corpus de textes bilingues parallèles pour construire le système de traduction automatique probabiliste. L'originalité de notre travail réside dans le fait que nous nous concentrons sur les langues peu dotées, où des corpus de textes bilingues parallèles sont inexistants dans la plupart des cas. Ce manuscrit présente notre méthodologie d'extraction d'un corpus d'apprentissage parallèle à partir d'un corpus comparable, une ressource de données plus riche et diversifiée sur l'Internet. Nous proposons trois méthodes d'extraction. La première méthode suit l'approche de recherche classique qui utilise des caractéristiques générales des documents ainsi que des informations lexicales du document pour extraire à la fois les documents comparables et les phrases parallèles. Cependant, cette méthode requiert des données supplémentaires sur la paire de langues. La deuxième méthode est une méthode entièrement non supervisée qui ne requiert aucune donnée supplémentaire à l'entrée, et peut être appliquée pour n'importe quelle paires de langues, même des paires de langues peu dotées. La dernière méthode est une extension de la deuxième méthode qui utilise une troisième langue, pour améliorer les processus d'extraction de deux paires de langues. Les méthodes proposées sont validées par des expériences appliquées sur la langue peu dotée vietnamienne et les langues française et anglaise. / Nowadays, machine translation has reached good results when applied to several language pairs such as English – French, English – Chinese, English – Spanish, etc. Empirical translation, particularly statistical machine translation allows us to build quickly a translation system if adequate data is available because statistical machine translation is based on models trained from large parallel bilingual corpora in source and target languages. However, research on machine translation for under-resourced language pairs always faces to the lack of training data. Thus, we have addressed the problem of retrieving a large parallel bilingual text corpus to build a statistical machine translation system. The originality of our work lies in the fact that we focus on under-resourced languages for which parallel bilingual corpora do not exist in most cases. This manuscript presents our methodology for extracting a parallel corpus from a comparable corpus, a richer and more diverse data resource over the Web. We propose three methods of extraction. The first method follows the classical approach using general characteristics of documents as well as lexical information of the document to retrieve both parallel documents and parallel sentence pairs. However, this method requires additional data of the language pair. The second method is a completely unsupervised method that does not require additional data and it can be applied to any language pairs, even under resourced language pairs. The last method deals with the extension of the second method using a third language to improve the extraction process (triangulation). The proposed methods are validated by a number of experiments applied on the under resourced Vietnamese language and the English and French languages.