L'attention visuelle est l'un des mécanismes les plus importants mis en oeuvre par le système visuel humain (SVH) afin de réduire la quantité d'information que le cerveau a besoin de traiter pour appréhender le contenu d'une scène. Un nombre croissant de travaux est consacré à l'étude de l'attention visuelle, et en particulier à sa modélisation computationnelle. Dans cette thèse, nous présentons des études portant sur plusieurs aspects de cette recherche. Nos travaux peuvent être classés globalement en deux parties. La première concerne les questions liées à la vérité de terrain utilisée, la seconde est relative à la modélisation de l'attention visuelle dans des conditions de visualisation 3D. Dans la première partie, nous analysons la fiabilité de cartes de densité de fixation issues de différentes bases de données occulométriques. Ensuite, nous identifions quantitativement les similitudes et les différences entre carte de densité de fixation et carte d'importance visuelle, ces deux types de carte étant les vérités de terrain communément utilisées par les applications relatives à l'attention. Puis, pour faire face au manque de vérité de terrain exploitable pour la modélisation de l'attention visuelle 3D, nous procédons à une expérimentation oculométrique binoculaire qui aboutit à la création d'une nouvelle base de données avec des images stéréoscopiques 3D. Dans la seconde partie, nous commençons par examiner l'impact de la profondeur sur l'attention visuelle dans des conditions de visualisation 3D. Nous quantifions d'abord le " biais de profondeur " lié à la visualisation de contenus synthétiques 3D sur écran plat stéréoscopique. Ensuite, nous étendons notre étude avec l'usage d'images 3D au contenu naturel. Nous proposons un modèle de l'attention visuelle 3D basé saillance de profondeur, modèle qui repose sur le contraste de profondeur de la scène. Deux façons différentes d'exploiter l'information de profondeur par notre modèle sont comparées. Ensuite, nous étudions le biais central et les différences qui existent selon que les conditions de visualisation soient 2D ou 3D. Nous intégrons aussi le biais central à notre modèle de l'attention visuelle 3D. Enfin, considérant que l'attention visuelle combinée à une technique de floutage peut améliorer la qualité d'expérience de la TV-3D, nous étudions l'influence de flou sur la perception de la profondeur, et la relation du flou avec la disparité binoculaire.

La résolution des pronoms est le processus par lequel un pronom anaphorique est mis en relation avec son antécédent. Les humains en sont capables sans efforts notables en situation normale. En revanche, les systèmes automatiques ont une performance qui reste loin derrière, malgré des algorithmes de plus en plus sophistiqués, développés par la communauté du Traitement Automatique des Langues. La recherche en psycholinguistique a montré à travers des expériences qu'au cours de la résolution de nombreux facteurs sont pris en compte par les locuteurs. Une question importante se pose : comment les facteurs interagissent et quel poids faut-il attribuer à chacun d'entre eux ? Une deuxième question qui se pose alors est comment les théories linguistiques de la résolution des pronoms incorporent tous les facteurs. Nous proposons une nouvelle approche à ces problématiques : la simulation computationnelle de la charge cognitive de la résolution des pronoms. La motivation pour notre approche est double : d'une part, l'implémentation d'hypothèses par un système computationnel permet de mieux spécifier les théories, d’autre part, les systèmes automatiques peuvent faire des prédictions sur des données naturelles comme les corpus de mouvement oculaires. De cette façon, les modèles computationnels représentent une alternative aux expériences classiques avec des items expérimentaux construits manuellement. Nous avons fait plusieurs expériences afin d'explorer les modèles cognitifs computationnels de la résolution des pronoms. D'abord, nous avons simulé la charge cognitive des pronoms en utilisant des poids de facteurs de résolution appris sur corpus. Ensuite, nous avons testé si les concepts de la Théorie de l’Information sont pertinents pour prédire la charge cognitive des pronoms. Finalement, nous avons procédé à l’évaluation d’un modèle psycholinguistique sur des données issues d’un corpus enrichi de mouvements oculaires. Les résultats de nos expériences montrent que la résolution des pronoms est en effet multi-factorielle et que l’influence des facteurs peut être estimée sur corpus. Nos résultats montrent aussi que des concepts de la Théorie de l’Information sont pertinents pour la modélisation des pronoms. Nous concluons que l’évaluation des théories sur des données de corpus peut jouer un rôle important dans le développement de ces théories et ainsi amener dans le futur à une meilleure prise en compte du contexte discursif. / Pronoun resolution is the process in which an anaphoric pronoun is linked to its antecedent. In a normal situation, humans do not experience much cognitive effort due to this process. However, automatic systems perform far from human accuracy, despite the efforts made by the Natural Language Processing community. Experimental research in the field of psycholinguistics has shown that during pronoun resolution many linguistic factors are taken into account by speakers. An important question is thus how much influence each of these factors has and how the factors interact with each-other. A second question is how linguistic theories about pronoun resolution can incorporate all relevant factors. In this thesis, we propose a new approach to answer these questions: computational simulation of the cognitive load of pronoun resolution. The motivation for this approach is two-fold. On the one hand, implementing hypotheses about pronoun resolution in a computational system leads to a more precise formulation of theories. On the other hand, robust computational systems can be run on uncontrolled data such as eye movement corpora and thus provide an alternative to hand-constructed experimental material. In this thesis, we conducted various experiments. First, we simulated the cognitive load of pronouns by learning the magnitude of impact of various factors on corpus data. Second, we tested whether concepts from Information Theory were relevant to predict the cognitive load of pronoun resolution. Finally, we evaluated a theoretical model of pronoun resolution on a corpus enriched with eye movement data. Our research shows that multiple factors play a role in pronoun resolution and that their influence can be estimated on corpus data. We also demonstrate that the concepts of Information Theory play a role in pronoun resolution. We conclude that the evaluation of hypotheses on corpus data enriched with cognitive data ---- such as eye movement data --- play an important role in the development and evaluation of theories. We expect that corpus based methods will lead to a better modelling of the influence of discourse structure on pronoun resolution in future work.