Selon la représentation d’entrée, cette thèse étudie ces deux types : la génération de texte à partir de représentation de sens et à partir de texte. En la première partie (Génération des phrases), nous étudions comment effectuer la réalisation de surface symbolique à l’aide d’une grammaire robuste et efficace. Cette approche s’appuie sur une grammaire FB-LTAG et prend en entrée des arbres de dépendance peu profondes. La structure d’entrée est utilisée pour filtrer l’espace de recherche initial à l’aide d’un concept de filtrage local par polarité afin de paralléliser les processus. Afin nous proposons deux algorithmes de fouille d’erreur: le premier, un algorithme qui exploite les arbres de dépendance plutôt que des données séquentielles et le second, un algorithme qui structure la sortie de la fouille d’erreur au sein d’un arbre afin de représenter les erreurs de façon plus pertinente. Nous montrons que nos réalisateurs combinés à ces algorithmes de fouille d’erreur améliorent leur couverture significativement. En la seconde partie (Simplification des phrases), nous proposons l’utilisation d’une forme de représentations sémantiques (contre à approches basées la syntaxe ou SMT) afin d’améliorer la tâche de simplification de phrase. Nous utilisons les structures de représentation du discours pour la représentation sémantique profonde. Nous proposons alors deux méthodes de simplification de phrase: une première approche supervisée hybride qui combine une sémantique profonde à de la traduction automatique, et une seconde approche non-supervisée qui s’appuie sur un corpus comparable de Wikipedia / Depending on the input representation, this dissertation investigates issues from two classes: meaning representation (MR) to text and text-to-text generation. In the first class (MR-to-text generation, "Generating Sentences"), we investigate how to make symbolic grammar based surface realisation robust and efficient. We propose an efficient approach to surface realisation using a FB-LTAG and taking as input shallow dependency trees. Our algorithm combines techniques and ideas from the head-driven and lexicalist approaches. In addition, the input structure is used to filter the initial search space using a concept called local polarity filtering; and to parallelise processes. To further improve our robustness, we propose two error mining algorithms: one, an algorithm for mining dependency trees rather than sequential data and two, an algorithm that structures the output of error mining into a tree to represent them in a more meaningful way. We show that our realisers together with these error mining algorithms improves on both efficiency and coverage by a wide margin. In the second class (text-to-text generation, "Simplifying Sentences"), we argue for using deep semantic representations (compared to syntax or SMT based approaches) to improve the sentence simplification task. We use the Discourse Representation Structures for the deep semantic representation of the input. We propose two methods: a supervised approach (with state-of-the-art results) to hybrid simplification using deep semantics and SMT, and an unsupervised approach (with competitive results to the state-of-the-art systems) to simplification using the comparable Wikipedia corpus