Les besoins croissants en ressources lexicales et le succès des projets de développement coopératif comme LINUX convergent vers l'idée d'accumuler des données lexicales multilingues de grande taille et de grande richesse par construction coopérative sur la Toile et utilisation "mutualisée". Les contributeurs fourniraient eux-mêmes ces informations sous une forme standardisée grâce à un environnement adapté. L'étude du contexte actuel de la dictionnairique nous a conduit à l'identification de problèmes difficiles tels que la structuration et la manipulation de données hétérogènes, la visualisation d'une grande quantité de données lexicales multilingues et la construction en coopération par des personnes aux compétences diverses. Des prototypages et des expérimentations portant sur la consultation de ressources hétérogènes, l'enrichissement et personnalisation du résultat, la construction de ressources en ligne et la rédaction d'articles avec un éditeur standard nous ont permis de résoudre séparément ces problèmes. Cela nous a permis de concevoir un environnement complet de "bases lexicales" répondant à tous ces problèmes se plaçant au dessus des SGBD utilisés pour le stockage et intégrant un serveur pour la construction coopérative. Son noyau inclut un formalisme générique de définition de structures lexicales inspiré de SUBLIM de G. Sérasset, mais complété et réexprimé en XML. Cet environnement est actuellement appliqué au projet Papillon de développement par des bénévoles sur Internet d'une base lexicale comprenant cinq langues. L'architecture de la base est constituée d'un dictionnaire monolingue pour chaque langue et d'un dictionnaire pivot d'acceptions interlingues reliant les articles monolingues (lexies) dont la structure provient de la lexicologie combinatoire. Enfin, l'architecture du serveur assez générique devrait être réutilisée dans d'autres contextes (mémoires de traduction, outils pour traducteurs, communication et RI multilingue, annotations multimédia).

Les bases de données lexicales jouent un grand rôle dans le TAL, mais, elles nécessitent un développement et un enrichissement permanents via l’exploitation des ressources libres du web sémantique, entre autres, l’encyclopédie Wikipédia, DBpedia, Geonames et Yago2. Prolexbase, comporte à ce jour dix langues, trois parmi elles sont bien couvertes : le francais, l’anglais et le polonais. Il a été conçu manuellement et une première tentative semi-automatique a été réalisée par le projet ProlexFeeder (Savary et al. 2013). L’objectif de notre travail était d’élaborer un outil de mise à jour et d’extension automatiques de ce lexique, et l'ajout de la langue arabe. Un système automatique a également été mis en place pour calculer via la Wikipédia l’indice de notoriété des entrées de Prolexbase ; cet indice dépend de la langue et participe, d'une part, à la construction d'un module de Prolexbase pour la langue arabe et, d'autre part, à la révision de la notoriété présente pour les autres langues de la base. / Lexical databases play a significant role in natural language processing (NLP), however, they require permanent development and enrichment through the exploitation of free resources from the semantic web, among others, Wikipedia, DBpedia, Geonames and Yago2. Prolexbase, which issued of numerous studies on NLP, has ten languages, three of which are well covered: French, English and Polish. It was manually designed; the first semiautomatic attempt was made by the ProlexFeeder project (Savary et al., 2013). The objective of our work was to create an automatic updating and extension tool for Prolexbase, and to introduce the Arabic language. In addition, a fully automatic system has been implemented to calculate, via Wikipedia, the notoriety of the entries of Prolexbase. This notoriety is language dependent, is the first step in the construction of an Arabic module of Prolexbase, and it takes a part in the notoriety revision currently present for the other languages in the database.