L'avènement du numérique permet de stocker de grandes quantités de parole à moindre coût. Malgré les récentes avancées en recherche documentaire audio, il reste difficile d'exploiter les documents à cause du temps nécessaire pour les écouter. Nous tentons d'atténuer cet inconvénient en produisant un résumé automatique parlé à partir des informations les plus importantes. Pour y parvenir, une méthode de résumé par extraction est appliquée au contenu parlé, transcrit et structuré automatiquement. La transcription enrichie est réalisée grâce aux outils Speeral et Alize développés au LIA. Nous complétons cette chaîne de structuration par une segmentation en phrases et une détection des entités nommées, deux caractéristiques importantes pour le résumé par extraction. La méthode de résumé proposée prend en compte les contraintes imposées par des données audio et par des interactions avec l'utilisateur. De plus, cette méthode intègre une projection dans un espace pseudo-sémantique des phrases. Les différents modules mis en place aboutissent à un démonstrateur complet facilitant l'étude des interactions avec l'utilisateur. En l'absence de données d'évaluation sur la parole, la méthode de résumé est évaluée sur le texte lors de la campagne DUC 2006. Nous simulons l'impact d'un contenu parlé en dégradant artificiellement les données de cette même campagne. Enfin, l'ensemble de la chaîne de traitement est mise en œuvre au sein d'un démonstrateur facilitant l'accès aux émissions radiophoniques de la campagne ESTER. Nous proposons, dans le cadre de ce démonstrateur, une frise chronologique interactive complémentaire au résumé parlé.

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Détecter et suivre les objets principaux d’une vidéo est une étape nécessaire en vue d’en décrire le contenu pour, par exemple, permettre une indexation judicieuse des données multimédia par les moteurs de recherche. Les techniques de suivi d’objets actuelles souffrent de défauts majeurs. En effet, soit elles nécessitent que l’utilisateur désigne la cible a suivre, soit il est nécessaire d’utiliser un classifieur pré-entraîné à reconnaitre une classe spécifique d’objets, comme des humains ou des voitures. Puisque ces méthodes requièrent l’intervention de l’utilisateur ou une connaissance a priori du contenu traité, elles ne sont pas suffisamment génériques pour être appliquées aux vidéos amateurs telles qu’on peut en trouver sur YouTube. Pour résoudre ce problème, nous partons de l’hypothèse que, dans le cas de vidéos dont l’arrière-plan n’est pas fixe, celui-ci apparait moins souvent que les objets intéressants. De plus, dans une vidéo, la topologie des différents éléments visuels composant un objet est supposée consistante d’une image a l’autre. Nous représentons chaque image par un graphe plan modélisant sa topologie. Ensuite, nous recherchons des motifs apparaissant fréquemment dans la base de données de graphes plans ainsi créée pour représenter chaque vidéo. Cette approche nous permet de détecter et suivre les objets principaux d’une vidéo de manière non supervisée en nous basant uniquement sur la fréquence des motifs. Nos contributions sont donc réparties entre les domaines de la fouille de graphes et du suivi d’objets. Dans le premier domaine, notre première contribution est de présenter un algorithme de fouille de graphes plans efficace, appelé PLAGRAM. Cet algorithme exploite la planarité des graphes et une nouvelle stratégie d’extension des motifs. Nous introduisons ensuite des contraintes spatio-temporelles au processus de fouille afin d’exploiter le fait que, dans une vidéo, les objets se déplacent peu d’une image a l’autre. Ainsi, nous contraignons les occurrences d’un même motif a être proches dans l’espace et dans le temps en limitant le nombre d’images et la distance spatiale les séparant. Nous présentons deux nouveaux algorithmes, DYPLAGRAM qui utilise la contrainte temporelle pour limiter le nombre de motifs extraits, et DYPLAGRAM_ST qui extrait efficacement des motifs spatio-temporels fréquents depuis les bases de données représentant les vidéos. Dans le domaine du suivi d’objets, nos contributions consistent en deux approches utilisant les motifs spatio-temporels pour suivre les objets principaux dans les vidéos. La première est basée sur une recherche du chemin de poids minimum dans un graphe connectant les motifs spatio-temporels tandis que l’autre est basée sur une méthode de clustering permettant de regrouper les motifs pour suivre les objets plus longtemps. Nous présentons aussi deux applications industrielles de notre méthode / Detecting and following the main objects of a video is necessary to describe its content in order to, for example, allow for a relevant indexation of the multimedia content by the search engines. Current object tracking approaches either require the user to select the targets to follow, or rely on pre-trained classifiers to detect particular classes of objects such as pedestrians or car for example. Since those methods rely on user intervention or prior knowledge of the content to process, they cannot be applied automatically on amateur videos such as the ones found on YouTube. To solve this problem, we build upon the hypothesis that, in videos with a moving background, the main objects should appear more frequently than the background. Moreover, in a video, the topology of the visual elements composing an object is supposed consistent from one frame to another. We represent each image of the videos with plane graphs modeling their topology. Then, we search for substructures appearing frequently in the database of plane graphs thus created to represent each video. Our contributions cover both fields of graph mining and object tracking. In the first field, our first contribution is to present an efficient plane graph mining algorithm, named PLAGRAM. This algorithm exploits the planarity of the graphs and a new strategy to extend the patterns. The next contributions consist in the introduction of spatio-temporal constraints into the mining process to exploit the fact that, in a video, the motion of objects is small from on frame to another. Thus, we constrain the occurrences of a same pattern to be close in space and time by limiting the number of frames and the spatial distance separating them. We present two new algorithms, DYPLAGRAM which makes use of the temporal constraint to limit the number of extracted patterns, and DYPLAGRAM_ST which efficiently mines frequent spatio-temporal patterns from the datasets representing the videos. In the field of object tracking, our contributions consist in two approaches using the spatio-temporal patterns to track the main objects in videos. The first one is based on a search of the shortest path in a graph connecting the spatio-temporal patterns, while the second one uses a clustering approach to regroup them in order to follow the objects for a longer period of time. We also present two industrial applications of our method

Cette thèse s'intègre dans le cadre du traitement automatique du langage naturel. La problématique du résumé automatique de documents arabes qui a été abordée, dans cette thèse, s'est cristallisée autour de deux points. Le premier point concerne les critères utilisés pour décider du contenu essentiel à extraire. Le deuxième point se focalise sur les moyens qui permettent d'exprimer le contenu essentiel extrait sous la forme d'un texte ciblant les besoins potentiels d'un utilisateur. Afin de montrer la faisabilité de notre approche, nous avons développé le système "L.A.E", basé sur une approche hybride qui combine une analyse symbolique avec un traitement numérique. Les résultats d'évaluation de ce système sont encourageants et prouvent la performance de l'approche hybride proposée. Ces résultats, ont montré, en premier lieu, l'applicabilité de l'approche dans le contexte de documents sans restriction quant à leur thème (Éducation, Sport, Science, Politique, Reportage, etc.), leur contenu et leur volume. Ils ont aussi montré l'importance de l'apprentissage dans la phase de classement et sélection des phrases forment l'extrait final. / This thesis falls within the framework of Natural Language Processing. The problems of automatic summarization of Arabic documents which was approached, in this thesis, are based on two points. The first point relates to the criteria used to determine the essential content to extract. The second point focuses on the means to express the essential content extracted in the form of a text targeting the user potential needs.In order to show the feasibility of our approach, we developed the "L.A.E" system, based on a hybrid approach which combines a symbolic analysis with a numerical processing.The evaluation results are encouraging and prove the performance of the proposed hybrid approach.These results showed, initially, the applicability of the approach in the context of mono documents without restriction as for their topics (Education, Sport, Science, Politics, Interaction, etc), their content and their volume. They also showed the importance of the machine learning in the phase of classification and selection of the sentences forming the final extract.

Les enfants souffrant de troubles du langage, comme la dyslexie, rencontrent de grandes difficultés dans l'apprentissage de la lecture et dans toute tâche de lecture, par la suite. Ces difficultés compromettent grandement l'accès au sens des textes auxquels ils sont confrontés durant leur scolarité, ce qui implique des difficultés d'apprentissage et les entraîne souvent vers une situation d'échec scolaire. Depuis une quinzaine d'années, des outils développés dans le domaine du Traitement Automatique des Langues sont détournés pour être utilisés comme stratégie d'aide et de compensation pour les élèves en difficultés. Parallèlement, l'usage de cartes conceptuelles ou de cartes heuristiques pour aider les enfants dyslexiques à formuler leurs pensées, ou à retenir certaines connaissances, s'est développé. Ce travail de thèse vise à répertorier et croiser, d'une part, les connaissances sur le public dyslexique, sa prise en charge et ses difficultés, d'autre part, les possibilités pédagogiques ouvertes par l'usage de cartes, et enfin, les technologies de résumé automatique et d'extraction de mots-clés. L'objectif est de réaliser un logiciel novateur capable de transformer automatiquement un texte donné en une carte, celle-ci doit faciliter la compréhension du texte tout en comprenant des fonctionnalités adaptées à un public d'adolescents dyslexiques. Ce projet a abouti, premièrement, à la réalisation d'une expérimentation exploratoire, sur l'aide à la compréhension de texte grâce aux cartes heuristiques, qui permet de définir de nouveaux axes de recherche ; deuxièmement, à la réalisation d'un prototype de logiciel de cartographie automatique qui est présenté en fin de thèse / Children with language impairment, such as dyslexia, are often faced with important difficulties when learning to read and during any subsequent reading tasks. These difficulties tend to compromise the understanding of the texts they must read during their time at school. This implies learning difficulties and may lead to academic failure. Over the past fifteen years, general tools developed in the field of Natural Language Processing have been transformed into specific tools for that help with and compensate for language impaired students' difficulties. At the same time, the use of concept maps or heuristic maps to encourage dyslexic children express their thoughts, or retain certain knowledge, has become popular. This thesis aims to identify and explore knowledge about the dyslexic public, how society takes care of them and what difficulties they face; the pedagogical possibilities opened up by the use of maps; and the opportunities created by automatic summarization and Information Retrieval fields. The aim of this doctoral research project was to create an innovative piece of software that automatically transforms a given text into a map. It was important that this piece of software facilitate reading comprehension while including functionalities that are adapted to dyslexic teenagers. The project involved carrying out an exploratory experiment on reading comprehension aid, thanks to heuristic maps, that make the identification of new research topics possible, and implementing an automatic mapping software prototype that is presented at the end of this thesis