Au cours du premier millénaire avant notre ère, les bibliothèques, qui apparaissent avec le besoin d'organiser la conservation des textes, sont immédiatement confrontées aux difficultés de l'indexation. Le titre apparaît alors comme une première solution, permettant d'identifier rapidement chaque type d'ouvrage et éventuellement de discerner des ouvrages thématiquement proches.Alors que dans la Grèce Antique, les titres ont une fonction peu informative, mais ont toujours pour objectif d'identifier le document, l'invention de l'imprimerie à caractères mobiles (Gutenberg, XVème siècle) a entraîné une forte augmentation du nombre de documents, offrant désormais une diffusion à grande échelle. Avec la recrudescence des textes imprimés, le titre acquiert peu à peu de nouvelles fonctions, conduisant très souvent à des enjeux d'influence socioculturelle ou politique (notamment dans le cas des articles journalistiques).Aujourd'hui, que le document soit sous forme électronique ou papier, la présence d'un ou de plusieurs titres est très souvent constatée, permettant de créer un premier lien entre le lecteur et le sujet abordé dans le document. Mais comment quelques mots peuvent-ils avoir une si grande influence ? Quelles fonctions les titres doivent-ils remplir en ce début du XXIème siècle ? Comment générer automatiquement des titres respectant ces fonctions ?Le titrage automatique de documents textuels est avant tout un des domaines clés de l'accessibilité des pages Web (standards W3C) tel que défini par la norme proposée par les associations sur le handicap. Côté lecteur, l'objectif est d'augmenter la lisibilité des pages obtenues à partir d'une recherche sur mot-clé(s) et dont la pertinence est souvent faible, décourageant les lecteurs devant fournir de grands efforts cognitifs. Côté producteur de site Web, l'objectif est d'améliorer l'indexation des pages pour une recherche plus pertinente. D'autres intérêts motivent cette étude (titrage de pages Web commerciales, titrage pour la génération automatique de sommaires, titrage pour fournir des éléments d'appui pour la tâche de résumé automatique,).Afin de traiter à grande échelle le titrage automatique de documents textuels, nous employons dans cette étude des méthodes et systèmes de TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel). Alors que de nombreux travaux ont été publiés à propos de l'indexation et du résumé automatique, le titrage automatique demeurait jusqu'alors discret et connaissait quelques difficultés quant à son positionnement dans le domaine du TALN. Nous soutenons dans cette étude que le titrage automatique doit pourtant être considéré comme une tâche à part entière.Après avoir défini les problématiques liées au titrage automatique, et après avoir positionné cette tâche parmi les tâches déjà existantes, nous proposons une série de méthodes permettant de produire des titres syntaxiquement corrects selon plusieurs objectifs. En particulier, nous nous intéressons à la production de titres informatifs, et, pour la première fois dans l'histoire du titrage automatique, de titres accrocheurs. Notre système TIT', constitué de trois méthodes (POSTIT, NOMIT et CATIT), permet de produire des ensembles de titres informatifs dans 81% des cas et accrocheurs dans 78% des cas. / During the first millennium BC, the already existing libraries needed to organize texts preservation, and were thus immediately confronted with the difficulties of indexation. The use of a title occurred then as a first solution, enabling a quick indentification of every work, and in most of the cases, helping to discern works thematically close to a given one. While in Ancient Greece, titles have had a little informative function, although still performing an indentification function, the invention of the printing office with mobile characters (Gutenberg, XVth century AD) dramatically increased the number of documents, which are today spread on a large-scale. The title acquired little by little new functions, leaning very often to sociocultural or political influence (in particular in journalistic articles).Today, for both electronic and paper documents, the presence of one or several titles is very often noticed. It helps creating a first link between the reader and the subject of the document. But how some words can have a so big influence? What functions do the titles have to perform at this beginning of the XXIth century? How can one automatically generate titles respecting these functions? The automatic titling of textual documents is one of the key domains of Web pages accessibility (W3C standards) such as defined in a standard given by associations about the disabled. For a given reader, the goal is to increase the readability of pages obtained from a search, since usual searches are often disheartening readers who must supply big cognitive efforts. For a Website designer, the aim is to improve the indexation of pages for a more relevant search. Other interests motivate this study (titling of commercial Web pages, titling in order to automatically generate contents, titling to bring elements to enhance automatic summarization).In this study, we use NLP (Natural Language Processing) methods and systems. While numerous works were published about indexation and automatic summarization, automatic titling remained discreet and knew some difficulties as for its positioning in NLP. We support in this study that the automatic titling must be nevertheless considered as a full task.Having defined problems connected to automatic titling, and having positioned this task among the already existing tasks, we provide a series of methods enabling syntactically correct titles production, according to several objectives. In particular, we are interested in the generation of informative titles, and, for the first time in the history of automatic titling, we introduce the concept of catchiness.Our TIT' system consists of three methods (POSTIT, NOMIT, and CATIT), that enables to produce sets of informative titles in 81% of the cases and catchy titles in 78% of the cases.

La structuration en thèmes est un domaine de recherche très prisé dans le traitement automatique du langage naturel car elle est le point de départ de plusieurs applications comme la recherche d’information, le résumé automatique et la modélisation des thèmes. Dans cette thèse, nous avons proposé un système de structuration automatique des journaux d’informations. Notre système contient deux modules : segmentation thématique et titrage. La segmentation thématique consiste à effectuer un pavage de l’émission en segments thématiquement homogènes. Ces derniers, sont généralement identifiés par des étiquettes anonymes, c’est alors le rôle du module de titrage d’affecter un titre à chaque segment.Ces travaux ont permis plusieurs contributions originales tel que l’exploitation conjointe de la distribution des mots et des locuteurs (cohésion de la parole) ainsi que l’utilisation des relations sémantiques de type diachronique. Après l’étape de segmentation, nous proposons d’apparier chaque segment avec les articles de presse du même jour. Le titre associé au segment est celui de l’article le plus proche thématiquement. Finalement, nous avons proposé deux nouvelles métriques d’évaluation, l’une pour la segmentation thématique et l’autre pour le titrage. Les expériences sont menées sur trois corpus caractérisés par leur richesse et leur diversité. Ils sont constitués de 168 journaux télévisés issus de 10 chaînes françaises transcrits automatiquement. / The topic structuring is an area that has attracted much attention in the Natural Language Processing community. Indeed, topic structuring is considered as the starting point of several applications such as information retrieval, summarization and topic modeling.In this thesis, we proposed a generic topic structuring system i.e. that has the ability to deal with any TV Broadcast News.Our system contains two steps: topic segmentation and title assignment. Topic segmentation consists in splitting the document into thematically homogeneous fragments. The latter are generally identified by anonymous labels and the last step has to assign a title to each segment.Several original contributions are proposed like the use of a joint exploitation of the distribution of speakers and words (speech cohesion) and also the use of diachronic semantic relations. After the topic segmentation step, the generated segments are assigned a title corresponding to an article collected from Google News during the same day. Finally, we proposed the evaluation of two new metrics, the first is dedicated to the topic segmentation and the second to title assignment.The experiments are carried out on three corpora. They consisted of 168 TV Broadcast News from 10 French channels automatically transcribed. Our corpus is characterized by his richness and diversity.