Nos recherches portent sur l'analyse automatique de textes par application de grammaires lexicalisées en utilisant des ressources linguistiques à large couverture. Dans ce contexte, nous avons approfondi nos travaux dans trois domaines : l'algorithmique, la réalisation d'applications utilisables dans un contexte industriel et l'analyse syntaxique profonde. En ce qui concerne le premier point, nous avons implémenté des algorithmes originaux pour l'optimisation des grammaires locales en préalable à leur utilisation pour l'analyse et nous proposons un algorithme efficace pour l'application de ce type de grammaire sur un texte. Notre algorithme améliore le traitement des ambiguïtés lexicales et syntaxiques. Nous montrons par des évauations chiffrées que nos algorithmes permettent de traiter de gros volumes de données textuelles en combinaison avec des ressources linguistiques fines et à large couverture. Au niveau applicatif, nous avons participé au développement de la plate-forme RNTL Outilex dédiée aux traitements automatiques de textes écrits. L'architecture modulaire de la plate-forme et sa licence peu restrictive (LGPL) permet la réalisation, à faible coût, d'applications hybrides mélangeant les méthodes à base de ressources linguistiques avec les méthodes statistiques. Enfin, le troisième axe de nos recherches porte sur l'exploitation des tables du lexique-grammaire, pour l'analyse syntaxique profonde et l'extraction des prédicats et de leurs arguments dans les textes français. A cet effet, nous avons fait évoluer le formalisme de nos grammaires vers un formalisme à structure de traits. Les équations sur les traits qui décorent notre grammaire nous permettent de résoudre de manière déclarative différents phénomènes syntaxiques et de représenter de manière formelle les résultats d'analyse. Nous présentons notre grammaire du français dans l'état actuel, qui est générée de manière semi-automatique à partir des tables du lexique grammaire, et nous donnons des évaluations de sa couverture lexicale et syntaxique.

L'inférence grammaticale désigne le problème qui consiste à découvrir les règles de formation des phrases d'un langage, c'est-à-dire une grammaire de celui-ci. Dans le modèle d'apprentissage de Gold, les exemples fournis sont constitués uniquement des phrases appartenant au langage. L'algorithme doit fournir une grammaire qui représente le langage énuméré. Les grammaires catégorielles sont l'un des nombreux formalismes existants pour représenter des langages. Kanazawa a montré que certaines sous-classes de ces grammaires sont apprenables, mais ses résultats ne sont pas applicables directement aux langues naturelles. Sur le plan théorique, nous proposons de généraliser les résultats de Kanazawa à différents types de grammaires. Les grammaires combinatoires générales sont un modèle flexible permettant de définir des systèmes grammaticaux à base de règles de réécriture. Nous démontrons dans ce cadre que certaines classes de langages sont apprenables. Dans un souci de généralité maximale, nos résultats sont exprimés sous forme de critères sur les règles des systèmes grammaticaux considérés. Ces résultats sont appliqués à plusieurs formalismes relativement adaptés à la représentation des langues naturelles. Nous abordons également le problème de la mise en œuvre de l'apprentissage sur des données réelles. En effet, les algorithmes existants capables d'apprendre des classes de langages intéressantes sont NP-complets. Afin de contourner cet obstacle, nous proposons un cadre d'apprentissage plus souple, l'apprentissage partiel : le contexte d'utilisation est modifié dans le but d'obtenir une complexité algorithmique plus réaliste. Nous testons cette approche sur des données de taille moyenne, et obtenons des résultats relativement encourageants.