La nécessité d'estimer la taille d’un logiciel pour pouvoir en estimer le coût et l’effort nécessaire à son développement est une conséquence de l'utilisation croissante des logiciels dans presque toutes les activités humaines. De plus, la nature compétitive de l’industrie du développement logiciel rend courante l’utilisation d’estimations précises de leur taille, au plus tôt dans le processus de développement. Traditionnellement, l’estimation de la taille des logiciels était accomplie a posteriori à partir de diverses mesures appliquées au code source. Cependant, avec la prise de conscience, par la communauté de l’ingénierie logicielle, que l’estimation de la taille du code est une donnée cruciale pour la maîtrise du développement et des coûts, l’estimation anticipée de la taille des logiciels est devenue une préoccupation répandue. Une fois le code écrit, l’estimation de sa taille et de son coût permettent d'effectuer des études contrastives et éventuellement de contrôler la productivité. D’autre part, les bénéfices apportés par l'estimation de la taille sont d'autant plus grands que cette estimation est effectuée tôt pendant le développement. En outre, si l’estimation de la taille peut être effectuée périodiquement au fur et à mesure de la progression de la conception et du développement, elle peut fournir des informations précieuses aux gestionnaires du projet pour suivre au mieux la progression du développement et affiner en conséquence l'allocation des ressources. Notre recherche se positionne autour des mesures d’estimation de la taille fonctionnelle, couramment appelées Analyse des Points de Fonctions, qui permettent d’estimer la taille d’un logiciel à partir des fonctionnalités qu’il doit fournir à l’utilisateur final, exprimées uniquement selon son point de vue, en excluant en particulier toute considération propre au développement. Un problème significatif de l'utilisation des points de fonction est le besoin d'avoir recours à des experts humains pour effectuer la quotation selon un ensemble de règles de comptage. Le processus d'estimation représente donc une charge de travail conséquente et un coût important. D'autre part, le fait que les règles de comptage des points de fonction impliquent nécessairement une part d'interprétation humaine introduit un facteur d'imprécision dans les estimations et rend plus difficile la reproductibilité des mesures. Actuellement, le processus d'estimation est entièrement manuel et contraint les experts humains à lire en détails l'intégralité des spécifications, une tâche longue et fastidieuse. Nous proposons de fournir aux experts humains une aide automatique dans le processus d'estimation, en identifiant dans le texte des spécifications, les endroits les plus à même de contenir des points de fonction. Cette aide automatique devrait permettre une réduction significative du temps de lecture et de réduire le coût de l'estimation, sans perte de précision. Enfin, l’identification non ambiguë des points de fonction permettra de faciliter et d'améliorer la reproductibilité des mesures. À notre connaissance, les travaux présentés dans cette thèse sont les premiers à se baser uniquement sur l’analyse du contenu textuel des spécifications, applicable dès la mise à disposition des spécifications préliminaires et en se basant sur une approche générique reposant sur des pratiques établies d'analyse automatique du langage naturel. / The inevitable emergence of the necessity to estimate the size of a software thus estimating the probable cost and effort is a direct outcome of increasing need of complex and large software in almost every conceivable situation. Furthermore, due to the competitive nature of the software development industry, the increasing reliance on accurate size estimation at early stages of software development becoming a commonplace practice. Traditionally, estimation of software was performed a posteriori from the resultant source code and several metrics were in practice for the task. However, along with the understanding of the importance of code size estimation in the software engineering community, the realization of early stage software size estimation, became a mainstream concern. Once the code has been written, size and cost estimation primarily provides contrastive study and possibly productivity monitoring. On the other hand, if size estimation can be performed at an early development stage (the earlier the better), the benefits are virtually endless. The most important goals of the financial and management aspect of software development namely development cost and effort estimation can be performed even before the first line of code is being conceived. Furthermore, if size estimation can be performed periodically as the design and development progresses, it can provide valuable information to project managers in terms of progress, resource allocation and expectation management. This research focuses on functional size estimation metrics commonly known as Function Point Analysis (FPA) that estimates the size of a software in terms of the functionalities it is expected to deliver from a user’s point of view. One significant problem with FPA is the requirement of human counters, who need to follow a set of standard counting rules, making the process labour and cost intensive (the process is called Function Point Counting and the professional, either analysts or counters). Moreover, these rules, in many occasion, are open to interpretation, thus they often produce inconsistent counts. Furthermore, the process is entirely manual and requires Function Point (FP) counters to read large specification documents, making it a rather slow process. Some level of automation in the process can make a significant difference in the current counting practice. Automation of the process of identifying the FPs in a document accurately, will at least reduce the reading requirement of the counters, making the process faster and thus shall significantly reduce the cost. Moreover, consistent identification of FPs will allow the production of consistent raw function point counts. To the best of our knowledge, the works presented in this thesis is an unique attempt to analyse specification documents from early stages of the software development, using a generic approach adapted from well established Natural Language Processing (NLP) practices.