L'inférence statistique est un domaine complexe et en constante évolution. Ce mémoire traitera de l'inférence sur la fonction de densité d'une variable aléatoire. Nous partirons de plusieurs résultats connus et développerons une analyse de ces résultats dans le cadre paramétrique avec une approche bayésienne. Nous nous aventurerons aussi dans les problèmes avec espace paramétrique restreint. L'objectif du travail est de trouver les meilleurs estimateurs possibles considérant l'information a priori et l'observation de variables tirées d'une densité faisant intervenir le paramètre. Le chapitre 1 traitera de notions d'inférence bayésienne, de choix de perte évaluant la performance d'un estimateur et possédant des propriétés recherchées. Le chapitre 2 concernera l'estimation ponctuelle du paramètre. En particulier, nous aborderons l'estimateur de James-Stein et trouverons des conditions suffisantes pour la minimaxité et la dominance d'estimateurs en remarquant la forme particulière de ceux-ci. Une condition remontera même à la loi a priori utilisée. Le chapitre 3 établira des liens entre l'estimation ponctuelle et l'estimation par densité prédictive pour le cas multinormal. Des conditions seront aussi établies pour la minimaxité et la dominance. Nous comparerons nos estimateurs à l'estimateur de Bayes découlant d'une loi a priori non informative et démontrerons les résultats par des exemples. Le chapitre 4 considérera le problème dans un cadre plus général où le paramètre d'intérêt pourra être un paramètre de position ou d'échelle. Des liens entre ces deux problèmes seront énoncés et nous trouverons des conditions sur la famille de densités étudiée pour trouver des estimateurs minimax. Quelques exemples concluront cette section. Finalement, le chapitre 5 est l'intégrale de l'article déposé en collaboration avec Tatsuya Kubokawa, Éric Marchand et William E. Strawderman, concernant l'ensemble du problème étudié dans ce mémoire, à savoir l'estimation par densité prédictive dans un espace paramétrique restreint.

INTRODUCTION : La compréhension inférentielle joue un rôle clé en lecture à l’âge scolaire et émergerait dès l’âge de 3 ou 4 ans. Or, malgré sa pertinence pendant la période préscolaire, elle est relativement peu documentée chez les enfants de 3 à 6 ans. Une meilleure description de ses jalons développementaux contribuerait aux connaissances nécessaires pour mieux la mesurer et la stimuler chez les jeunes enfants. OBJECTIFS : La thèse vise à décrire le développement de la compréhension de six types d’inférences causales liées à la grammaire de récit d’une histoire (les réponses internes, le problème, le but, les tentatives de résolution du problème, les prédictions et la solution) en contexte de lecture partagée chez les enfants de 3 à 6 ans. L’objectif 1 consiste à dégager une proposition théorique de la séquence développementale par le biais d’une recension des écrits. À partir des jalons théoriques proposés, l’objectif 2 est de concevoir un outil d’évaluation et d’en déterminer les qualités psychométriques. Avec l’outil, l’objectif 3 est d’en décrire le développement auprès d’enfants âgés de 3 à 6 ans. MÉTHODES : Suivant la recension des écrits, l’outil de lecture partagée Un abri pour Pinson est conçu sur iPad. Pour répondre aux objectifs 2 et 3, les participants sont 121 enfants au développement typique âgés de 3 à 6 ans divisés en trois groupes selon l’âge et le milieu éducatif fréquenté (milieu de garde ou maternelle). RÉSULTATS : Une séquence développementale de la compréhension des inférences causales chez les enfants de 3 à 6 ans est proposée. Dès 3 ans, les enfants démontrent des habiletés inférentielles émergentes, qui s’améliorent significativement avec l’âge. Dès 4 ans, les enfants peuvent inférer les réponses internes, le problème et les prédictions. Vers 5 et 6 ans, les enfants infèrent plus facilement le but, les tentatives de résolution du problème et la solution. Également, avec l’âge, les enfants se rapprochent des cibles attendues en termes de qualité de réponses produites. CONCLUSION : Cette thèse contribue à une meilleure caractérisation d’un pilier important à la compréhension en lecture et ouvre sur des pistes de réflexion quant à la stimulation de cette habileté au préscolaire. / INTRODUCTION: Inferential abilities play a critical role in reading comprehension at school age and emerge between 3 or 4 years of age. Despite its relevance during the preschool period, it is relatively poorly documented in children aged 3-6. A better description of its developmental milestones would contribute to the knowledge needed to better measure and stimulate it in young children. OBJECTIVES: This thesis aims to describe the development of comprehension of six causal inferences in children between 3-6 years old. These inferences target elements of story grammar (i.e. internal responses, problem, goal, attempts to solve the problem, predictions and solution) in the context of a narrative. The first aim is to propose milestones in the development of this ability through a scoping review. The second, based on the theoretical sequence proposed, is to create a dialogic reading task application for iPad and to evaluate its psychometric properties. The third aim is to describe the inferential comprehension development of 3 to 6-year-old by using the dialogic reading task on iPad. METHODS: Following the scoping review, the task Un abri pour Pinson (“A shelter for Pinson”) was created for use on the iPad. To answer objectives 2 and 3, 121 typically developing children from 3-6 years of age are divided into three groups according to age range and program attended (daycare centers or kindergarten). RESULTS: A developmental sequence of the comprehension of six causal inferences targeting elements of story grammar is proposed for children from 3-6 years old. Inferential comprehension emerged early, from 3-4 years old, with considerable inter-individual variability. The ability to infer the problem of the story, the internal response of a character, and predictions were easier starting at age 4. Then, the 5-6 years old were better able to infer the goal, the attempt to solve the problem, and the resolution. Finally, between the ages of 3 and 6, children improved in terms of the quality of response they provided. CONCLUSION: This thesis contributes to a better characterization of an important pillar of reading success. This knowledge will lead to better support educational and intervention strategies with regards to this ability in preschool facilities.

Ce mémoire est consacré à l'étude du modèle statistique bivarié duquel sont issues deux variables aléatoires conditionnellement indépendantes de loi de Poisson, dont les taux ne sont pas nécessairement égaux. Tout au long de ce mémoire, l'emphase est mise sur le développement d'un cadre bayésien au problème d'estimation paramétrique pour un tel modèle. Deux thèmes principaux y sont abordés : l'inférence statistique du rapport des deux paramètres d'intensité poissonniens et les densités prédictives. Ces problèmes surviennent notamment dans le contexte d'estimation de l'efficacité d'un vaccin développé par Laurent (Laurent, 2012) de même que Laurent et Legrand (Laurent et Legrand, 2012), ou encore, par celui d'estimation de l'efficacité d'un traitement contre le cancer par Lindley (Lindley, 2002). Alors que, dans ces articles, aucune contrainte paramétrique n'est imposée sur le rapport des deux taux poissonniens, une partie du mémoire abordera également ces thèmes lorsqu'il y a une contrainte restreignant le domaine du rapport sur l'intervalle $[0,1]$. Il sera alors possible d'établir des liens avec un article sur les files d'attente d'Armero et Bayarri (Armero et Bayarri, 1994).

Le paradigme bayésien s'est imposé comme une interprétation mathématique élégante du comportement humain dans des tâches d'inférence. Pourtant, il ne rend pas compte de la présence de sous-optimalité, de variabilité, et de biais systématiques chez les humains. De plus, le cerveau doit mettre à jour ses représentations du monde extérieur, au fil des informations qui lui parviennent, dans des environnements naturels qui changent au cours du temps, et présentent une structure temporelle. Nous étudions la question de l'inférence séquentielle à l'aide d'une expérience, dont les résultats montrent que les humains tirent parti, dans leur inférence, de la structure temporelle des signaux; et que la variabilité des réponses est elle-même fonction du processus d'inférence. Nous étudions 27 modèles sous-optimaux capturant des limitations cognitives à l'optimalité. La variabilité des réponses est reproduite par des modèles qui font une approximation, par échantillonnage durant l'inférence, du posterior, et par des modèles qui, dans leur réponse, échantillonnent le posterior, plutôt que de le maximiser. Les données expérimentales soutiennent plus fortement la première hypothèse, suggérant que le cerveau utilise quelques échantillons pour représenter, par approximation, le posterior bayésien. Enfin, nous étudions les "effets séquentiels", biais qui consistent à former des attentes erronées à propos d'un signal aléatoire. Nous supposons que les sujets infèrent les statistiques du signal, mais cette inférence est sujette à un coût cognitif, menant à des comportements non-triviaux. Considérés dans leur ensemble, nos résultats montrent, dans le cas naturel de l'inférence séquentielle, que des déviations du modèle bayésien optimal permettent de rendre compte de manière satisfaisante de la sous-optimalité, de la variabilité, et des biais systématiques constatés chez l'humain. / In past decades, the Bayesian paradigm has gained traction as an elegant and mathematically principled account of human behavior in inference tasks. Yet this success is tainted by the sub-optimality, variability, and systematic biases in human behavior. Besides, the brain must sequentially update its belief as new information is received, in natural environments that, usually, change over time and present a temporal structure. We investigate, with a task, the question of human online inference. Our data show that humans can make use of subtle aspects of temporal statistics in online inference; and that the magnitude of the variability found in responses itself depends on the inference. We investigate how a broad family of models, capturing deviations from optimality based on cognitive limitations, can account for human behavior. The variability in responses is reproduced by models approximating the posterior through random sampling during inference, and by models that select responses by sampling the posterior instead of maximizing it. Model fitting supports the former scenario and suggests that the brain approximates the Bayesian posterior using a small number of random samples. In a last part of our work, we turn to "sequential effects", biases in which human subjects form erroneous expectations about a random signal. We assume that subjects are inferring the statistics of the signal, but this inference is hindered by a cognitive cost, leading to non-trivial behaviors. Taken together, our results demonstrate, in the ecological case of online inference, how deviations from the Bayesian model, based on cognitive limitations, can account for sub-optimality, variability, and biases in human behavior.

L'industrie forestière cherche à mieux identifier la qualité de la fibre de bois des peuplements forestiers afin d'améliorer la planification et la gestion des opérations forestières, des étapes de planification jusqu'à la distribution, en passant pas les opérations de récolte. Pour se faire, une meilleure compréhension des relations qui unissent les attributs de la fibre de bois et les variables environnementales est proposée. Cette étude vise à quantifier ces relations, à l'échelle de la placette, afin de développer des modèles prédictifs pour l'île de Terre-Neuve. Les attributs de fibre de bois ont été mesurés grâce à l'analyse de carottes de bois de dix arbres par placette par la procédure SilviScan(TM) (FPInnovations, Vancouver) dans 77 placettes dominées par le Picea mariana (épinette noire) et 117 dominées par l'Abies balsamea (sapin baumier). Les placettes ont été sélectionnées pour représenter la gamme de gradients structuraux des peuplements forestiers présents à Terre-Neuve sur la base de la composition des espèces, la taille, densité de la couronne et les classes de qualité de site. Ce mémoire expose les méthodes et résultats de la modélisation liant les variables environnementales avec neuf attributs de fibre de bois (densité du bois, masse linéique, longueur des fibres de bois, module d'élasticité, angle des microfibrilles, épaisseur de la paroi des cellules, surface spécifique et périmètre de la cellule). Les variables environnementales comprennent des données d'inventaire forestier, des interpolations spatiales pour les données climatiques, et des variables géographiques. L'inférence multimodèle a été utilisée pour prédire les différents attributs de la fibre, à partir de modèles sélectionnés selon le critère d'information d'Akaike parmi un ensemble de modèles candidats. Des coefficients de corrélation variant de 0,25 à 0,63 ont été trouvés dans les différents modèles d'attributs de la fibre de bois. Une procédure de validation croisée a été utilisée pour valider les résultats de l'inférence multimodèle. Les erreurs quadratiques moyennes obtenues sont, de manière générale, assez proches de la valeur moyenne des attributs (< 10 %). La variable de l'âge et celle de l'éclaircie précommerciale ont été identifiées comme étant des variables d'influence. La modélisation des attributs de la fibre a permis une cartographie de la distribution spatiale pour l'île de Terre-Neuve. Les résultats présentés dans ce mémoire rencontrent les objectifs de modélisation prédictive des attributs de la fibre du bois au niveau du paysage à l'aide des variables environnementales et climatiques.

La capacité d’estimer les attributs de la fibre de bois (AFB) à l’échelle locale améliorerait considérablement l’information fournie par l’inventaire forestier actuel. Afin de mieux comprendre les facteurs d’influence sur les AFB, nous avons exploré la possibilité d’utiliser des estimés par télédétection de la structure forestière à l’échelle du groupement d’arbres et vérifier leur relation avec quatre AFB significatifs pour l’industrie : la densité et longueur de fibre, l’angle des microfibrilles de même que la rugosité. Notre étude a permis le développement de modèles prédictifs de ces quatre attributs en utilisant des métriques de structure en provenance de peuplements d’épinette noire (Picea mariana) et de sapin baumier (Abies Balsamea). Les métriques sélectionnées permettent de décrire quatre aspects structuraux de la forêt : la structure de canopée, la compétition dans un groupement d’arbres, la densité de végétation et la topographie locale. Des données LiDAR terrestre (Light Detection and Ranging) ont été acquises sur 53 sites répartis sur l’île de Terre-Neuve à l’aide du système Zoller+Fröhlich Imager 5006i et représentent la source d’information primaire pour l’extraction de nos métriques. Des échantillons par carottage ont été prélevés sur 10 arbres jugés représentatifs par site visité. Leur analyse par le processus SilviScan a permis de relever en détail l’état de leurs AFB. L’utilisation du critère d’information Akaike (AIC) et l’inférence multimodèle a permis d’identifier des modèles prédictifs ayant des coefficients de détermination allant de 63% à 72% dans le cas de l’épinette noire. Les métriques de structure traduisant l’aspect de compétition ont été identifiées comme étant d’importants prédicteurs. La capacité de prédiction des AFB pour le sapin baumier a toutefois été démontrée moins considérable avec des coefficients de détermination allant de 37% à 63% selon les attributs. Pour cette espèce, les métriques traduisant la structure de la canopée se sont avérées les plus importantes. Nos résultats démontrent l’importance de la structure forestière comme indicateur important de l’état des AFB et qu’ils peuvent servir dans la mise en place de modèles prédictifs pour estimer la distribution des AFB à l’échelle régionale.

Le genre Quercus comprend plus de 500 espèces et est réparti sur l’ensemble de l’hémisphère nord. La phylogénie du genre, faite à ce jour à partir d’un nombre très limité de marqueurs nucléaires, n’était pas résolue. Des incertitudes demeuraient au niveau des nœuds profonds où ont divergé les principaux groupes taxonomiques aujourd’hui reconnus. L’objectif de cette thèse était d’explorer de manière plus exhaustive les ressources génomiques nucléaires et chloroplastiques pour affiner la phylogénie du genre. Les travaux sont basés sur les séquences de six gènes nucléaires et de l’ensemble du génome chloroplastique. Ces travaux confirment le caractère diffus du signal phylogénétique et le gain de résolution obtenu par l’adjonction de séquences nouvelles. Ils confirment également la subdivision du genre en six groupes infragénériques (Cyclobalanopsis, Ilex, Cerris, Lobatae, Quercus s.s. et Protobalanus), dont les relations phylogénétiques ont été précisées, même si certaines irrésolutions persistent. La thèse met très clairement en évidence l’empreinte phylogéographique dans le génome chloroplastique au niveau du genre et de sa distribution mondiale. Le signal phylogéographique chloroplastique ajouté à la phylogénie nucléaire permet d’échafauder un scénario biogéographique de diversification du genre. Ce scénario devra être corroboré par des apports d’autres disciplines (paléontologie et géologie historique). / The genus Quercus comprises more than 500 species, and is widely distributed across the Northern hemisphere. Phylogenetic reconstructions based on traditional molecular sequences were so far irresolutive at the deeper nodes where the major extant taxonomic groups have diverged. This thesis aims at improving the phylogeny of the genus by exploring the current nuclear and chloroplastic genomic resources. The phylogenetic investigations are based on sequences of six nuclear genes and the entire chloroplastic genome. The results confirm that the phylogenetic signal is rather diluted and that substantial improvements can be obtained by adding sequences from additional genes. They also confirm that the genus can be subdivided in six infrageneric groups (Cyclobalanopsis, Ilex, cerris, Lobatae, Quercus s.s. et Protobalanus). Phylogenetic relationships among these groups are refined, although not fully clarified. There is a very clear phylogeographic imprint in the chloroplast genome that extends at the macroevolutionary level at the whole genus across its entire distribution. The phylogeographic structure together with the phylogeny at the nuclear level allows to elaborate an historical scenario of the radiation of the genus. Additional elements coming from other disciplines (paleontology, historical geology) are however necessary to confirm this scenario.

Nous nous plaçons dans le cadre de l’inférence grammaticale probabiliste. Il s’agit, étant donnée une distribution p sur un ensemble de chaînes S∗ inconnue, d’inférer un modèle probabiliste pour p à partir d’un échantillon fini S d’observations supposé i.i.d. selon p. L’inférence gram- maticale se concentre avant tout sur la structure du modèle, et la convergence de l’estimation des paramètres. Les modèles probabilistes dont il sera question ici sont les automates pondérés, ou WA. Les fonctions qu’ils modélisent sont appelées séries rationnelles. Dans un premier temps, nous étudierons la possibilité de trouver un critère de convergence absolue pour de telles séries. Par la suite, nous introduirons un type d’algorithme pour l’inférence de distributions rationnelles (i.e. distributions modélisées par un WA), basé sur des méthodes spectrales. Nous montrerons comment adapter cet algorithme pour l’appliquer au domaine, assez proche, des distributions sur les arbres. Enfin, nous tenterons d’utiliser cet algorithme d’inférence dans un contexte plus statistique d’estimation de densité. / Our framework is the probabilistic grammatical inference. That is, given an unknown distribution p on a set of string S∗ , to infer a probabilistic model for p from a sample S of observations assumed to be i.i.d. according to p. Grammatical inference focuses primarily on the structure of the probabilistic model, and the convergence of parameter estimate. Probabilistic models which will be considered here are weighted automata, or WA. The series they model are called rational series. Initially, we study the possibility of finding an absolute convergence criterion for such series. Subsequently, we introduce a algorithm for the inference of rational distrbutions (i.e. distributions modeled by WA), based on spectral methods. We will show how to fit this algorithm to the domain, fairly close, of rational distributions on trees. Finally, we will try to see how to use the spectral algorithm in a more statistical way, in a density estimation task.

En IRMf, les conclusions de paradigmes expérimentaux restent encore sujettes à caution dans la mesure où elles supposent une connaissance a priori du couplage neuro-vasculaire, c’est-à- dire de la fonction de réponse hémodynamique qui modélise le lien entre la stimulation et le signal mesuré. Afin de mieux appréhender les changements neuronaux et vasculaires induits par la réalisation d’une tâche cognitive en IRMf, il apparaît donc indispensable d’étudier de manière approfondie les caractéristiques de la réponse hémodynamique. Cette thèse apporte un nouvel éclairage sur cette étude, en s’appuyant sur une méthode originale d’analyse intra-sujet des données d’IRMf : la Détection-Estimation Conjointe (« Joint Detection-Estimation » en anglais, ou JDE). L’approche JDE modélise de façon non paramétrique et multivariée la réponse hémodynamique, tout en détectant conjointement les aires cérébrales activées en réponse aux stimulations d’un paradigme expérimental. La première contribution de cette thèse a été centrée sur l’analyse approfondie de la variabilité hémodynamique, tant inter-individuelle qu’inter-régionale, au niveau d’un groupe de jeunes adultes sains. Ce travail a permis de valider la méthode JDE au niveau d’une population et de mettre en évidence la variabilité hémodynamique importante apparaissant dans certaines régions cérébrales : lobes pariétal, temporal, occipital, cortex moteur. Cette variabilité est d’autant plus importante que la région est impliquée dans des processus cognitifs plus complexes.Un deuxième axe de recherche a consisté à se focaliser sur l’étude de l’organisation hémodynamique d’une aire cérébrale particulièrement importante chez les êtres humains, la région du langage. Cette fonction étant liée à la capacité d’apprentissage de la lecture, deux groupes d’enfants sains, âgés respectivement de 6 et 9 ans, en cours d’apprentissage ou de consolidation de la lecture, ont été choisis pour mener cette étude. Deux apports méthodologiques importants ont été proposés. Tout d’abord, une extension multi-sessions de l’approche JDE (jusqu’alors limitée au traitement de données mono-session en IRMf) a été mise au point afin d’améliorer la robustesse et la reproductibilité des résultats. Cette extension a permis de mettre en évidence, au sein de la population d’enfants, l’évolution de la réponse hémodynamique avec l’âge, au sein de la région du sillon temporal supérieur. Ensuite, un nouveau cadre a été développé pour contourner l’une des limitations de l’approche JDE « standard », à savoir la parcellisation a priori des données en régions fonctionnellement homogènes. Cette parcellisation est déterminante pour la suite de l’analyse et a un impact sur les résultats hémodynamiques. Afin de s’affranchir d’un tel choix, l’alternative mise au point combine les résultats issus de différentes parcellisations aléatoires des données en utilisant des techniques de «consensus clustering». Enfin, une deuxième extension de l’approche JDE a été mise en place pour estimer la forme de la réponse hémodynamique au niveau d’un groupe de sujets. Ce modèle a pour l’instant été validé sur simulations, et nous prévoyons de l’appliquer sur les données d’enfant pour améliorer l’étude des caractéristiques temporelles de la réponse BOLD dans les réseaux du langage.Ce travail de thèse propose ainsi d’une part des contributions méthodologiques nouvelles pour caractériser la réponse hémodynamique en IRMf, et d’autre part une validation et une application des approches développées sous un éclairage neuroscientifique. / In fMRI, the conclusions of experimental paradigms remain unreliable as far as they supposesome a priori knowledge on the neuro-vascular coupling which is characterized by thehemodynamic response function modeling the link between the stimulus input and the fMRIsignal as output. To improve our understanding of the neuronal and vascular changes inducedby the realization of a cognitive task given in fMRI, it seems thus critical to study thecharacteristics of the hemodynamic response in depth.This thesis gives a new perspective on this topic, supported by an original method for intra-subjectanalysis of fMRI data : the Joint Detection-Estimation (or JDE). The JDE approachmodels the hemodynamic response in a not parametric and multivariate manner, while itjointly detects the cerebral areas which are activated in response to stimulations deliveredalong an experimental paradigm.The first contribution of this thesis is centered on the thorough analysis of the interindividualand inter-regiona hemodynamic variability from a population of young healthyadults. This work has allowed to validate the JDE method at the group level and to highlightthe striking hemodynamic variability in some cerebral regions : parietal, temporal, occipitallobes, motor cortex. This variability is much more important as the region is involved in morecomplex cognitive processes.The second research axis has consisted in focusing on the study of the hemodynamic orga-nizationof a particularly important cerebral area in Humans, the language system. Becausethis function embeds the reading learning ability, groups of healthy children of 6 and 9 yearsold respectively, who were in the process of learning or of strenghting reading, were chosen forthis study. Two important methodological contributions have been proposed. First, a multi-sessionsextension of the JDE approach (until now limited to the processing of mono-sessiondata in fMRI) was worked out in order to improve the robustness and the reproducibility ofthe results. Then, a new framework was developed to overcome the main shortcoming of theJDE approach. The latter indeed relies on a prior parcellation of the data in functionally ho-mogeneousregions, the choice of which is critical for the subsequent inference and impacts thehemodynamic results. In order to avoid this a priori choice, the finalized alternative combinesthe results from various random data fragmentations by using “consensus clustering”.Finally, a second extension of the JDE approach was developed in order to robustly estimatethe shape of the hemodynamic response at the group level. So far, this model was validatedon simulations, and we plan to apply it on children data to improve the study of the BOLDresponse temporal characteristics in the language areas. Thus, this PhD work proposes onone hand new methodological contributions to characterize the hemodynamic response infMRI, and on the other hand a validation and a neuroscientific application of the proposedapproaches.

Cette thèse étudie la construction automatique de représentations sémantiques comme lambda-termes simplement typés. Nous introduisons la sémantique formelle et computationnelle et présentons une tentative de construction sémantique à l'aide d'outils d'inférence. <br />Nous expliquons les limites de cette approche et en proposons une autre, basée sur un outil appelé Nessie. Cet outil construit des représentations sémantiques grâce à un lexique spécifiant le sens des mots et à un arbre guidant la construction. L'implantation de l'outil est présentée et ses résultats sont comparés à ceux du système évoqué plus haut. Nous appliquons ensuite Nessie à deux tâches différentes.<br />D'abord, nous montrons comment il peut être utilisé (avec des outils d'inférence) pour étudier la sémantique du temps et de l'aspect des verbes polonais. Ensuite, nous présentons deux approches de la construction compositionnelle du sens de discours basées sur la théorie des types. Nous montrons que Nessie peut être utilisé pour calculer des représentations de discours dans ces deux formalismes; cette double implantation permet de souligner les points forts et les points faibles de chacune et de les comparer. Enfin, nous prouvons que notre approche de la construction sémantique est compatible avec une large gamme de formalismes syntaxiques: ceux reconnus par une grammaire catégorielle abstraite d'ordre 2. Une conséquence de cette caractérisation est que Nessie peut gérer une large gamme de grammaires inversibles et peut donc, théoriquement, être utilisé aussi bien en génération qu'en analyse. <br />Nous concluons en discutant de la pertinence du lambda calcul simplement<br />typé pour la sémantique des langues naturelles.