Cette thèse porte sur les nécrologies de presse : ce genre de discours est analysé à partir du cadre théorique de l’analyse du discours, en croisant les outils de la linguistique textuelle, de l’énonciation et de l’argumentation. L’analyse prend appui sur un corpus de quelque cinq-cents nécrologies, issues de toutes les catégories de la presse française contemporaine. L’objectif est de montrer que la nécrologie constitue une des formes modernes du rite funéraire en Occident. Pour ce faire, la thèse s’articule en deux parties : dans un premier temps, il s’agit de mettre en évidence le fait que la nécrologie est un genre de discours très ritualisé, dans ses diverses dimensions (médiatique, compositionnelle, pragmatique, énonciative). Cette forme routinière est indispensable à l’accomplissement du rite : l’ordre du discours vient effacer le chaos engendré par le décès. Dans un second temps, la thèse s’interroge sur la finalité rituelle de la nécrologie : à quoi bon écrire sur quelqu’un qui vient de mourir ? Il s’agit dès lors de montrer que la visée de la nécrologie consiste à manifester la présence du disparu, au-delà de son décès, à travers son évocation voire sa convocation dans le discours, afin d’affirmer des valeurs communes, rassemblant le nécrologue, le journal, le défunt et les lecteurs, conformément à la fonction du discours épidictique. La thèse s’attache à mettre en évidence le fonctionnement des marques linguistiques (notamment l’effacement énonciatif, le discours représenté, l’interpellation, la mise en scène des émotions, le recours à l’hyperstructure) qui montrent comment cette communauté de valeurs est ainsi reconstruite par la nécrologie, au moment où la mort d’un de ses membres éminents met sa cohésion en péril. / This thesis analyses press obituaries from a discourse analysis perspective and with a cross-disciplinary approach combining text linguistics, enunciation and argumentation theory. The analysis is based on a corpus of approximately 500 obituaries from all forms of contemporary French print media. It aims to demonstrate that obituaries are one of the modern forms of funeral rite in Western culture. To that end, it is divided in two parts: the first one shows that obituaries belong to a highly ritualised speech genre in all its dimensions (mediatic, compositional, pragmatic and enunciative). This routine form of expression is essential to the full performance of the rite: the order of speech restructures the chaos resulting from death. The study then questions the purpose of obituaries as a ritual: why write about someone who just died? It argues that this form of writing, characterised by its epideictic function, is a manifestation of the departed’s presence, beyond death, through their evocation or even summoning in speech. It asserts common values shared by the obituarist, the newspaper's editors, the deceased person and the readers. This work seeks to bring into light how linguistic markers (enunciative effacement, represented discourse, address form, staging of emotion, use of hyperstructure) indicate that obituaries are a way of reconstructing the cohesion of a community of values endangered by the death of one of its prominent members.

Dans la présente étude, nous proposons une méthode pour observer les changements lexicaux (néologie et nécrologie) en anglais dans le domaine de l’informatique en diachronie courte. Comme l’informatique évolue rapidement, nous croyons qu’une approche en diachronie courte (sur une période de 10 ans) se prête bien à l’étude de la terminologie de ce domaine. Pour ce faire, nous avons construit un corpus anglais constitué d’articles de revues d’informatique grand public, PC Magazine et PC World, couvrant les années 2001 à 2010. Le corpus a été divisé en deux sous-corpus : 2001-2005 et 2006-2010. Nous avons choisi l'année 2006 comme pivot, car c’est depuis cette année-là que Facebook (le réseau social le plus populaire) est ouvert au public, et nous croyions que cela donnerait lieu à des changements rapides dans la terminologie de l’informatique. Pour chacune des deux revues, nous avons sélectionné un numéro par année de 2001 à 2010, pour un total d’environ 540 000 mots pour le sous-corpus de 2001 à 2005 et environ 390 000 mots pour le sous-corpus de 2006 à 2010. Chaque sous-corpus a été soumis à l’extracteur de termes TermoStat pour en extraire les candidats-termes nominaux, verbaux et adjectivaux. Nous avons procédé à trois groupes d’expérimentations, selon le corpus de référence utilisé. Dans le premier groupe d’expérimentations (Exp1), nous avons comparé chaque sous-corpus au corpus de référence par défaut de TermoStat pour l’anglais, un extrait du British National Corpus (BNC). Dans le deuxième groupe d’expérimentations (Exp2), nous avons comparé chacun des sous-corpus à l’ensemble du corpus informatique que nous avons créé. Dans le troisième groupe d’expérimentations (Exp3), nous avons comparé chacun des sous-corpus entre eux. Après avoir nettoyé les listes de candidats-termes ainsi obtenues pour ne retenir que les termes du domaine de l’informatique, et généré des données sur la variation de la fréquence et de la spécificité relative des termes entre les sous-corpus, nous avons procédé à la validation de la nouveauté et de l’obsolescence des premiers termes de chaque liste pour déterminer si la méthode proposée fonctionne mieux avec un type de changement lexical (nouveauté ou obsolescence), une partie du discours (termes nominaux, termes verbaux et termes adjectivaux) ou un groupe d’expérimentations. Les résultats de la validation montrent que la méthode semble mieux convenir à l’extraction des néologismes qu’à l’extraction des nécrologismes. De plus, nous avons obtenu de meilleurs résultats pour les termes nominaux et adjectivaux que pour les termes verbaux. Enfin, nous avons obtenu beaucoup plus de résultats avec l’Exp1 qu’avec l’Exp2 et l’Exp3. / In this study, we propose a method to observe lexical changes (neology and necrology) in English in the field of computer science in short-period diachrony. Since computer science evolves quickly, we believe that a short-period diachronic approach (over a period of 10 years) lends itself to studying the terminology of that field. For this purpose, we built a corpus in English with articles taken from computer science magazines for the general public, PC Magazine and PC World, covering the years 2001 to 2010. The corpus was divided into two subcorpora: 2001-2005 and 2006-2010. We chose year 2006 as a pivot, because Facebook (the most popular social network) has been open to the public since that year, and we believed that would cause quick changes in computer science terminology. For each of the magazines, we selected one issue per year from 2001 to 2010, for a total of about 540,000 words for the 2001-2005 subcorpus and about 390,000 words for the 2006-2010 subcorpus. Each subcorpus was submitted to term extractor TermoStat to extract nominal, verbal and adjectival term candidates. We proceeded to three experiment groups, according to the reference corpus used. In the first experiment group (Exp1), we compared each subcorpus to the default reference corpus in TermoStat for English, a British National Corpus (BNC) extract. In the second experiment group (Exp2), we compared each subcorpus to the whole computer science corpus we created. In the third experiment group (Exp3), we compared the two subcorpora with each other. After cleaning up the term candidates lists thus obtained to retain only the terms in the field of computer science, and generating data about relative frequency and relative specificity of the terms between subcorpora, we proceeded to the validation of novelty and obsolescence of the first terms of each list to determine whether the proposed method works better with a particular type of lexical change (novelty or obsolescence), part of speech (nominal, verbal or adjectival term), or experiment group. The validation results show that the method seems to work better with neology extraction than with necrology extraction. Also, we had better results with nominal and adjectival terms than with verbal terms. Finally, we had much more results with Exp1 than with Exp2 and Exp3.