La popularisation des réseaux sociaux et des documents numériques a rapidement accru l'information disponible sur Internet. Cependant, cette quantité massive de données ne peut pas être analysée manuellement. Parmi les applications existantes du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), nous nous intéressons dans cette thèse au résumé cross-lingue de texte, autrement dit à la production de résumés dans une langue différente de celle des documents sources. Nous analysons également d'autres tâches du TALN (la représentation des mots, la similarité sémantique ou encore la compression de phrases et de groupes de phrases) pour générer des résumés cross-lingues plus stables et informatifs. La plupart des applications du TALN, celle du résumé automatique y compris, utilisent une mesure de similarité pour analyser et comparer le sens des mots, des séquences de mots, des phrases et des textes. L’une des façons d'analyser cette similarité est de générer une représentation de ces phrases tenant compte de leur contenu. Le sens des phrases est défini par plusieurs éléments, tels que le contexte des mots et des expressions, l'ordre des mots et les informations précédentes. Des mesures simples, comme la mesure cosinus et la distance euclidienne, fournissent une mesure de similarité entre deux phrases. Néanmoins, elles n'analysent pas l'ordre des mots ou les séquences de mots. En analysant ces problèmes, nous proposons un modèle de réseau de neurones combinant des réseaux de neurones récurrents et convolutifs pour estimer la similarité sémantique d'une paire de phrases (ou de textes) en fonction des contextes locaux et généraux des mots. Sur le jeu de données analysé, notre modèle a prédit de meilleurs scores de similarité que les systèmes de base en analysant mieux le sens local et général des mots mais aussi des expressions multimots. Afin d'éliminer les redondances et les informations non pertinentes de phrases similaires, nous proposons de plus une nouvelle méthode de compression multiphrase, fusionnant des phrases au contenu similaire en compressions courtes. Pour ce faire, nous modélisons des groupes de phrases semblables par des graphes de mots. Ensuite, nous appliquons un modèle de programmation linéaire en nombres entiers qui guide la compression de ces groupes à partir d'une liste de mots-clés ; nous cherchons ainsi un chemin dans le graphe de mots qui a une bonne cohésion et qui contient le maximum de mots-clés. Notre approche surpasse les systèmes de base en générant des compressions plus informatives et plus correctes pour les langues française, portugaise et espagnole. Enfin, nous combinons les méthodes précédentes pour construire un système de résumé de texte cross-lingue. Notre système génère des résumés cross-lingue de texte en analysant l'information à la fois dans les langues source et cible, afin d’identifier les phrases les plus pertinentes. Inspirés par les méthodes de résumé de texte par compression en analyse monolingue, nous adaptons notre méthode de compression multiphrase pour ce problème afin de ne conserver que l'information principale. Notre système s'avère être performant pour compresser l'information redondante et pour préserver l'information pertinente, en améliorant les scores d'informativité sans perdre la qualité grammaticale des résumés cross-lingues du français vers l'anglais. En analysant les résumés cross-lingues depuis l’anglais, le français, le portugais ou l’espagnol, vers l’anglais ou le français, notre système améliore les systèmes par extraction de l'état de l'art pour toutes ces langues. En outre, une expérience complémentaire menée sur des transcriptions automatiques de vidéo montre que notre approche permet là encore d'obtenir des scores ROUGE meilleurs et plus stables, même pour ces documents qui présentent des erreurs grammaticales et des informations inexactes ou manquantes. / The popularization of social networks and digital documents increased quickly the informationavailable on the Internet. However, this huge amount of data cannot be analyzedmanually. Natural Language Processing (NLP) analyzes the interactions betweencomputers and human languages in order to process and to analyze natural languagedata. NLP techniques incorporate a variety of methods, including linguistics, semanticsand statistics to extract entities, relationships and understand a document. Amongseveral NLP applications, we are interested, in this thesis, in the cross-language textsummarization which produces a summary in a language different from the languageof the source documents. We also analyzed other NLP tasks (word encoding representation,semantic similarity, sentence and multi-sentence compression) to generate morestable and informative cross-lingual summaries.Most of NLP applications (including all types of text summarization) use a kind ofsimilarity measure to analyze and to compare the meaning of words, chunks, sentencesand texts in their approaches. A way to analyze this similarity is to generate a representationfor these sentences that contains the meaning of them. The meaning of sentencesis defined by several elements, such as the context of words and expressions, the orderof words and the previous information. Simple metrics, such as cosine metric andEuclidean distance, provide a measure of similarity between two sentences; however,they do not analyze the order of words or multi-words. Analyzing these problems,we propose a neural network model that combines recurrent and convolutional neuralnetworks to estimate the semantic similarity of a pair of sentences (or texts) based onthe local and general contexts of words. Our model predicted better similarity scoresthan baselines by analyzing better the local and the general meanings of words andmulti-word expressions.In order to remove redundancies and non-relevant information of similar sentences,we propose a multi-sentence compression method that compresses similar sentencesby fusing them in correct and short compressions that contain the main information ofthese similar sentences. We model clusters of similar sentences as word graphs. Then,we apply an integer linear programming model that guides the compression of theseclusters based on a list of keywords. We look for a path in the word graph that has goodcohesion and contains the maximum of keywords. Our approach outperformed baselinesby generating more informative and correct compressions for French, Portugueseand Spanish languages. Finally, we combine these previous methods to build a cross-language text summarizationsystem. Our system is an {English, French, Portuguese, Spanish}-to-{English,French} cross-language text summarization framework that analyzes the informationin both languages to identify the most relevant sentences. Inspired by the compressivetext summarization methods in monolingual analysis, we adapt our multi-sentencecompression method for this problem to just keep the main information. Our systemproves to be a good alternative to compress redundant information and to preserve relevantinformation. Our system improves informativeness scores without losing grammaticalquality for French-to-English cross-lingual summaries. Analyzing {English,French, Portuguese, Spanish}-to-{English, French} cross-lingual summaries, our systemsignificantly outperforms extractive baselines in the state of the art for all these languages.In addition, we analyze the cross-language text summarization of transcriptdocuments. Our approach achieved better and more stable scores even for these documentsthat have grammatical errors and missing information.