Alors que Twitter évolue vers un outil omniprésent de diffusion de l'information, la compréhension des tweets en langues étrangères devient un problème important et difficile. En raison de la nature intrinsèquement à commutation de code, discrète et bruitée des tweets, la traduction automatique (MT) à l'état de l'art n'est pas une option viable (Farzindar & Inkpen, 2015). En effet, au moins pour le hindi et le japonais, nous observons que le pourcentage de tweets « compréhensibles » passe de 80% pour les locuteurs natifs à moins de 30% pour les lecteurs monolingues cible (anglais ou français) utilisant Google Translate. Notre hypothèse de départ est qu'il devrait être possible de créer des outils génériques, permettant aux étrangers de comprendre au moins 70% des « tweets locaux », en utilisant une interface polyvalente de « lecture active » (LA, AR en anglais) tout en déterminant simultanément le pourcentage de tweets compréhensibles en-dessous duquel un tel système serait jugé inutile par les utilisateurs prévus.Nous avons donc spécifié un « SUFT » (système d'aide à la compréhension des tweets étrangers) générique, et mis en œuvre SUFT-1, un système interactif à mise en page multiple basé sur la LA, et facilement configurable en ajoutant des dictionnaires, des modules morphologiques et des plugins de TA. Il est capable d'accéder à plusieurs dictionnaires pour chaque langue source et fournit une interface d'évaluation. Pour les évaluations, nous introduisons une mesure liée à la tâche induisant un coût négligeable, et une méthodologie visant à permettre une « évaluation continue sur des données ouvertes », par opposition aux mesures classiques basées sur des jeux de test liés à des ensembles d'apprentissage fermés. Nous proposons de combiner le taux de compréhensibilité et le temps de décision de compréhensibilité comme une mesure de qualité à deux volets, subjectif et objectif, et de vérifier expérimentalement qu'une présentation de type lecture active, basée sur un dictionnaire, peut effectivement aider à comprendre les tweets mieux que les systèmes de TA disponibles.En plus de rassembler diverses ressources lexicales, nous avons construit une grande ressource de "formes de mots" apparaissant dans les tweets indiens, avec leurs analyses morphologiques (à savoir 163221 formes de mots hindi dérivées de 68788 lemmes et 72312 formes de mots marathi dérivées de 6026 lemmes) pour créer un analyseur morphologique multilingue spécialisé pour les tweets, capable de gérer des tweets à commutation de code, de calculer des traits unifiés, et de présenter un tweet en lui attachant un graphe de LA à partir duquel des lecteurs étrangers peuvent extraire intuitivement une signification plausible, s'il y en a une. / As Twitter evolves into a ubiquitous information dissemination tool, understanding tweets in foreign languages becomes an important and difficult problem. Because of the inherent code-mixed, disfluent and noisy nature of tweets, state-of-the-art Machine Translation (MT) is not a viable option (Farzindar & Inkpen, 2015). Indeed, at least for Hindi and Japanese, we observe that the percentage of "understandable" tweets falls from 80% for natives to below 30% for target (English or French) monolingual readers using Google Translate. Our starting hypothesis is that it should be possible to build generic tools, which would enable foreigners to make sense of at least 70% of “native tweets”, using a versatile “active reading” (AR) interface, while simultaneously determining the percentage of understandable tweets under which such a system would be deemed useless by intended users.We have thus specified a generic "SUFT" (System for Helping Understand Tweets), and implemented SUFT-1, an interactive multi-layout system based on AR, and easily configurable by adding dictionaries, morphological modules, and MT plugins. It is capable of accessing multiple dictionaries for each source language and provides an evaluation interface. For evaluations, we introduce a task-related measure inducing a negligible cost, and a methodology aimed at enabling a « continuous evaluation on open data », as opposed to classical measures based on test sets related to closed learning sets. We propose to combine understandability ratio and understandability decision time as a two-pronged quality measure, one subjective and the other objective, and experimentally ascertain that a dictionary-based active reading presentation can indeed help understand tweets better than available MT systems.In addition to gathering various lexical resources, we constructed a large resource of "word-forms" appearing in Indian tweets with their morphological analyses (viz. 163221 Hindi word-forms from 68788 lemmas and 72312 Marathi word-forms from 6026 lemmas) for creating a multilingual morphological analyzer specialized to tweets, which can handle code-mixed tweets, compute unified features, and present a tweet with an attached AR graph from which foreign readers can intuitively extract a plausible meaning, if any.