Cette thèse a pour objet le dialogue écrit et oral, entre un interlocuteur humain et une machine, via le réseau Internet. Nous faisons d'abord quelques rappels concernant le dialogue homme-machine (DHM) et le réseau Internet, puis nous présentons notre méthodologie de travail, fondée, pour l'essentiel, sur l'usage. Nous exposons les besoins des utilisateurs en situation de recherche d'information. Les problèmes d'amorçage d'un réel système de DHM sont ensuite abordés. Nous décrivons alors la notion d'hyperdialogue et un système générique de DHM sur le Web est présenté. Puis, le premier système que nous avons mis au point pour recueillir un corpus de DHM sur le Web (Halpin-Recueil) est détaillé et quelques résultats significatifs sont commentés. Nous présentons notre réalisation logicielle complète d'un DHM, avec entrées et sorties vocales via le Web (le système Halpin-Documentaire), ainsi que les différentes composantes nécessaires pour sa mise en oeuvre sur Internet. La gestion du dialogue s'effectue grâce à une technique basée sur la reconnaissance de concepts dans le discours. Les premiers résultats obtenus grâce à cette méthodologie de recueil de corpus apportent des éléments importants quant aux connaissances du domaine de la part des usagers, des expressions linguistiques utilisées et du dialogue qui s'instaure entre l'Homme et la Machine. Les résultats, l'évaluation, et les limites du système Halpin-Documentaire sont commentés avant de dresser un bilan de ces travaux et de présenter des perspectives de recherche pour le domaine étudié.

Notre travail porte sur le développement d'algorithmes performants d'application de grammaires locales, en prenant comme référence ceux des logiciels libres existants : l'analyseur syntaxique descendant d'Unitex et l'analyseur syntaxique à la Earley d'Outilex. Les grammaires locales sont un formalisme de représentation de la syntaxe des langues naturelles basé sur les automates finis. Les grammaires locales sont un modèle de construction de descriptions précises et à grande échelle de la syntaxe des langues naturelles par le biais de l'observation systématique et l'accumulation méthodique de données. L'adéquation des grammaires locales pour cette tâche a été testée à l'occasion de nombreux travaux. À cause de la nature ambiguë des langues naturelles et des propriétés des grammaires locales, les algorithmes classiques d'analyse syntaxique tels que LR, CYK et ne peuvent pas être utilisés dans le contexte de ce travail. Les analyseurs top-down et Earley sont des alternatives possibles ; cependant, ils ont des coûts asymptotiques exponentiels pour le cas des grammaires locales. Nous avons d'abord conçu un algorithme d'application de grammaires locales avec un coût polynomial dans le pire des cas. Ensuite, nous avons conçu des structures de donnés performantes pour la représentation d'ensembles d'éléments et de séquences. Elles ont permis d'améliorer la vitesse de notre algorithme dans le cas général. Nous avons mis en œuvre notre algorithme et ceux des systèmes Unitex et Outilex avec les mêmes outils afin de les tester dans les mêmes conditions. En outre, nous avons mis en œuvre différents versions de chaque algorithme en utilisant nos structures de données et algorithmes pour la représentation d'ensembles et ceux fournis par la Standard Template Library (STL) de GNU. Nous avons comparé les performances des différents algorithmes et de leurs variantes dans le cadre d'un projet industriel proposé par l'entreprise Telefónica I+D : augmenter la capacité de compréhension d'un agent conversationnel qui fournit des services en ligne, voire l'envoi de SMS à des téléphones portables ainsi que des jeux et d'autres contenus numériques. Les conversations avec l'agent sont en espagnol et passent par Windows Live Messenger. En dépit du domaine limité et de la simplicité des grammaires appliquées, les temps d'exécution de notre algorithme, couplé avec nos structures de données et algorithmes pour la représentation d'ensembles, ont été plus courts. Grâce au coût asymptotique amélioré, on peut s'attendre à des temps d'exécution significativement inférieurs par rapport aux algorithmes utilisés dans les systèmes Unitex et Outilex, pour le cas des grammaires complexes et à large couverture

Étant donnée la masse toujours croissante de texte publié, la compréhension automatique des langues naturelles est à présent l'un des principaux enjeux de l'intelligence artificielle. En langue naturelle, les faits exprimés dans le texte ne sont pas nécessairement tous explicites : le lecteur humain infère les éléments manquants grâce à ses compétences linguistiques, ses connaissances de sens commun ou sur un domaine spécifique, et son expérience. Les systèmes de Traitement Automatique des Langues (TAL) ne possèdent naturellement pas ces capacités. Incapables de combler les défauts d'information du texte, ils ne peuvent donc pas le comprendre vraiment. Cette thèse porte sur ce problème et présente notre travail sur la résolution d'inférences pour la compréhension automatique de texte. Une inférence textuelle est définie comme une relation entre deux fragments de texte : un humain lisant le premier peut raisonnablement inférer que le second est vrai. Beaucoup de tâches de TAL évaluent plus ou moins directement la capacité des systèmes à reconnaître l'inférence textuelle. Au sein de cette multiplicité de l'évaluation, les inférences elles-mêmes présentent une grande variété de types. Nous nous interrogeons sur les inférences en TAL d'un point de vue théorique et présentons deux contributions répondant à ces niveaux de diversité : une tâche abstraite contextualisée qui englobe les tâches d'inférence du TAL, et une taxonomie hiérarchique des inférences textuelles en fonction de leur difficulté. La reconnaissance automatique d'inférence textuelle repose aujourd'hui presque toujours sur un modèle d'apprentissage, entraîné à l'usage de traits linguistiques variés sur un jeu d'inférences textuelles étiquetées. Cependant, les données spécifiques aux phénomènes d'inférence complexes ne sont pour le moment pas assez abondantes pour espérer apprendre automatiquement la connaissance du monde et le raisonnement de sens commun nécessaires. Les systèmes actuels se concentrent plutôt sur l'apprentissage d'alignements entre les mots de phrases reliées sémantiquement, souvent en utilisant leur structure syntaxique. Pour étendre leur connaissance du monde, ils incluent des connaissances tirées de ressources externes, ce qui améliore souvent les performances. Mais cette connaissance est souvent ajoutée par dessus les fonctionnalités existantes, et rarement bien intégrée à la structure de la phrase.Nos principales contributions dans cette thèse répondent au problème précédent. En partant de l'hypothèse qu'un lexique plus simple devrait rendre plus facile la comparaison du sens de deux phrases, nous décrivons une méthode de récupération de passage fondée sur une expansion lexicale structurée et un dictionnaire de simplifications. Cette hypothèse est testée à nouveau dans une de nos contributions sur la reconnaissance d'implication textuelle : des paraphrases syntaxiques sont extraites du dictionnaire et appliquées récursivement sur la première phrase pour la transformer en la seconde. Nous présentons ensuite une méthode d'apprentissage par noyaux de réécriture de phrases, avec une notion de types permettant d'encoder des connaissances lexico-sémantiques. Cette approche est efficace sur trois tâches : la reconnaissance de paraphrases, d'implication textuelle, et le question-réponses. Nous résolvons son problème de passage à l'échelle dans une dernière contribution. Des tests de compréhension sont utilisés pour son évaluation, sous la forme de questions à choix multiples sur des textes courts, qui permettent de tester la résolution d'inférences en contexte. Notre système est fondé sur un algorithme efficace d'édition d'arbres, et les traits extraits des séquences d'édition sont utilisés pour construire deux classifieurs pour la validation et l'invalidation des choix de réponses. Cette approche a obtenu la deuxième place du challenge "Entrance Exams" à CLEF 2015. / With the ever-growing mass of published text, natural language understanding stands as one of the most sought-after goal of artificial intelligence. In natural language, not every fact expressed in the text is necessarily explicit: human readers naturally infer what is missing through various intuitive linguistic skills, common sense or domain-specific knowledge, and life experiences. Natural Language Processing (NLP) systems do not have these initial capabilities. Unable to draw inferences to fill the gaps in the text, they cannot truly understand it. This dissertation focuses on this problem and presents our work on the automatic resolution of textual inferences in the context of machine reading. A textual inference is simply defined as a relation between two fragments of text: a human reading the first can reasonably infer that the second is true. A lot of different NLP tasks more or less directly evaluate systems on their ability to recognize textual inference. Among this multiplicity of evaluation frameworks, inferences themselves are not one and the same and also present a wide variety of different types. We reflect on inferences for NLP from a theoretical standpoint and present two contributions addressing these levels of diversity: an abstract contextualized inference task encompassing most NLP inference-related tasks, and a novel hierchical taxonomy of textual inferences based on their difficulty.Automatically recognizing textual inference currently almost always involves a machine learning model, trained to use various linguistic features on a labeled dataset of samples of textual inference. However, specific data on complex inference phenomena is not currently abundant enough that systems can directly learn world knowledge and commonsense reasoning. Instead, systems focus on learning how to use the syntactic structure of sentences to align the words of two semantically related sentences. To extend what systems know of the world, they include external background knowledge, often improving their results. But this addition is often made on top of other features, and rarely well integrated to sentence structure. The main contributions of our thesis address the previous concern, with the aim of solving complex natural language understanding tasks. With the hypothesis that a simpler lexicon should make easier to compare the sense of two sentences, we present a passage retrieval method using structured lexical expansion backed up by a simplifying dictionary. This simplification hypothesis is tested again in a contribution on textual entailment: syntactical paraphrases are extracted from the same dictionary and repeatedly applied on the first sentence to turn it into the second. We then present a machine learning kernel-based method recognizing sentence rewritings, with a notion of types able to encode lexical-semantic knowledge. This approach is effective on three tasks: paraphrase identification, textual entailment and question answering. We address its lack of scalability while keeping most of its strengths in our last contribution. Reading comprehension tests are used for evaluation: these multiple-choice questions on short text constitute the most practical way to assess textual inference within a complete context. Our system is founded on a efficient tree edit algorithm, and the features extracted from edit sequences are used to build two classifiers for the validation and invalidation of answer candidates. This approach reaches second place at the "Entrance Exams" CLEF 2015 challenge.

Cette thèse décrit l'étude et le développement d'un système conçu pour l'évaluation des sentiments des critiques cinématographiques. Un tel système permet :<br />- la recherche automatique des critiques sur Internet,<br />- l'évaluation et la notation des opinions des critiques cinématographiques,<br />- la publication des résultats.<br /><br />Afin d'améliorer les résultats d'application des algorithmes prédicatifs, l'objectif de ce système est de fournir un système de support pour les moteurs de prédiction analysant les profils des utilisateurs. Premièrement, le système recherche et récupère les probables critiques cinématographiques de l'Internet, en particulier celles exprimées par les commentateurs prolifiques. <br /><br />Par la suite, le système procède à une évaluation et à une notation de l'opinion<br />exprimée dans ces critiques cinématographiques pour automatiquement associer<br />une note numérique à chaque critique ; tel est l'objectif du système.<br />La dernière étape est de regrouper les critiques (ainsi que les notes) avec l'utilisateur qui les a écrites afin de créer des profils complets, et de mettre à disposition ces profils pour les moteurs de prédictions.<br /><br />Pour le développement de ce système, les travaux de recherche de cette thèse portaient essentiellement sur la notation des sentiments ; ces travaux s'insérant dans les domaines de ang : Opinion Mining et d'Analyse des Sentiments.<br />Notre système utilise trois méthodes différentes pour le classement des opinions. Nous présentons deux nouvelles méthodes ; une fondée sur les connaissances linguistiques et une fondée sur la limite de traitement statistique et linguistique. Les résultats obtenus sont ensuite comparés avec la méthode statistique basée sur le classificateur de Bayes, largement utilisée dans le domaine.<br />Il est nécessaire ensuite de combiner les résultats obtenus, afin de rendre l'évaluation finale aussi précise que possible. Pour cette tâche nous avons utilisé un quatrième classificateur basé sur les réseaux de neurones.<br /><br />Notre notation des sentiments à savoir la notation des critiques est effectuée sur une échelle de 1 à 5. Cette notation demande une analyse linguistique plus profonde qu'une notation seulement binaire : positive ou négative, éventuellement subjective ou objective, habituellement utilisée.<br /><br />Cette thèse présente de manière globale tous les modules du système conçu et de manière plus détaillée la partie de notation de l'opinion. En particulier, nous mettrons en évidence les avantages de l'analyse linguistique profonde moins utilisée dans le domaine de l'analyse des sentiments que l'analyse statistique.

Dans ce travail nous nous sommes intéressés à l'alimentation automatique d'une base de connaissances pour l'aide à l'innovation. Ce processus s'appuie sur une ontologie du domaine. La base de connaissances est organisée autour des opérateurs d'innovation. Cette base est initialisée par un expert qui doit définir les opérateurs concernés et les ressources associées. Le système d'alimentation automatique permet alors l'enrichissement de cette base par des exemples de résolution de problèmes d'innovation à partir de textes en langue naturelle. Ce système met en oeuvre une nouvelle approche pour l'extraction automatique d'informations. Cette approche n'est pas spécifique à l'innovation et peut être adaptée à d'autres problèmes d'extraction d'informations dans d'autres domaines.

Les systèmes de dialogues oraux Homme-Machine sont des interfaces entre un utilisateur et des services. Ces services sont présents sous plusieurs formes : services bancaires, systèmes de réservations (de billets de train, d’avion), etc. Les systèmes de dialogues intègrent de nombreux modules notamment ceux de reconnaissance de la parole, de compréhension, de gestion du dialogue et de synthèse de la parole. Le module qui concerne la problématique de cette thèse est celui de compréhension de la parole. Le processus de compréhension de la parole est généralement séparé du processus de transcription. Il s’agit, d’abord, de trouver la meilleure hypothèse de reconnaissance puis d’appliquer un processus de compréhension. L’approche proposée dans cette thèse est de conserver l’espace de recherche probabiliste tout au long du processus de compréhension en l’enrichissant à chaque étape. Cette approche a été appliquée lors de la campagne d’évaluation MEDIA. Nous montrons l’intérêt de notre approche par rapport à l’approche classique. En utilisant différentes sorties du module de RAP sous forme de graphe de mots, nous montrons que les performances du décodage conceptuel se dégradent linéairement en fonction du taux d’erreurs sur les mots (WER). Cependant nous montrons qu’une approche intégrée, cherchant conjointement la meilleure séquence de mots et de concepts, donne de meilleurs résultats qu’une approche séquentielle. Dans le souci de valider notre approche, nous menons des expériences sur le corpus MEDIA dans les mêmes conditions d’évaluation que lors de la campagne MEDIA. Il s’agit de produire des interprétations sémantiques à partir des transcriptions sans erreur. Les résultats montrent que les performances atteintes par notre modèle sont au niveau des performances des systèmes ayant participé à la campagne d’évaluation. L’étude détaillée des résultats obtenus lors de la campagne MEDIA nous permet de montrer la corrélation entre, d’une part, le taux d’erreur d’interprétation et, d’autre part, le taux d’erreur mots de la reconnaissance de la parole, la taille du corpus d’apprentissage, ainsi que l’ajout de connaissance a priori aux modèles de compréhension. Une analyse d’erreurs montre l’intérêt de modifier les probabilités des treillis de mots avec des triggers, un modèle cache ou d’utiliser des règles arbitraires obligeant le passage dans une partie du graphe et s’appliquant sur la présence d’éléments déclencheurs (mots ou concepts) en fonction de l’historique. On présente les méthodes à base de d’apprentissage automatique comme nécessairement plus gourmandes en terme de corpus d’apprentissage. En modifiant la taille du corpus d’apprentissage, on peut mesurer le nombre minimal ainsi que le nombre optimal de dialogues nécessaires à l’apprentissage des modèles de langages conceptuels du système de compréhension. Des travaux de recherche menés dans cette thèse visent à déterminer quel est la quantité de corpus nécessaire à l’apprentissage des modèles de langages conceptuels à partir de laquelle les scores d’évaluation sémantiques stagnent. Une corrélation est établie entre la taille de corpus nécessaire pour l’apprentissage et la taille de corpus afin de valider le guide d’annotations. En effet, il semble, dans notre cas de l’évaluation MEDIA, qu’il ait fallu sensiblement le même nombre d’exemple pour, d’une part, valider l’annotation sémantique et, d’autre part, obtenir un modèle stochastique « de qualité » appris sur corpus. De plus, en ajoutant des données a priori à nos modèles stochastiques, nous réduisons de manière significative la taille du corpus d’apprentissage nécessaire pour atteindre les même scores du système entièrement stochastique (près de deux fois moins de corpus à score égal). Cela nous permet de confirmer que l’ajout de règles élémentaires et intuitives (chiffres, nombres, codes postaux, dates) donne des résultats très encourageants. Ce constat a mené à la réalisation d’un système hybride mêlant des modèles à base de corpus et des modèles à base de connaissance. Dans un second temps, nous nous appliquons à adapter notre système de compréhension à une application de dialogue simple : un système de routage d’appel. La problématique de cette tâche est le manque de données d’apprentissage spécifiques au domaine. Nous la résolvons en partie en utilisant divers corpus déjà à notre disposition. Lors de ce processus, nous conservons les données génériques acquises lors de la campagne MEDIA et nous y intégrons les données spécifiques au domaine. Nous montrons l’intérêt d’intégrer une tâche de classification d’appel dans un processus de compréhension de la parole spontanée. Malheureusement, nous disposons de très peu de données d’apprentissage relatives au domaine de la tâche. En utilisant notre approche intégrée de décodage conceptuel, conjointement à un processus de filtrage, nous proposons une approche sous forme de sac de mots et de concepts. Cette approche exploitée par un classifieur permet d’obtenir des taux de classification d’appels encourageants sur le corpus de test, alors que le WER est assez élevé. L’application des méthodes développées lors de la campagne MEDIA nous permet d’améliorer la robustesse du processus de routage d’appels. / Spoken dialogues systems are interfaces between users and services. Simple examples of services for which theses dialogue systems can be used include : banking, booking (hotels, trains, flights), etc. Dialogue systems are composed of a number of modules. The main modules include Automatic Speech Recognition (ASR), Spoken Language Understanding (SLU), Dialogue Management and Speech Generation. In this thesis, we concentrate on the Spoken Language Understanding component of dialogue systems. In the past, it has usual to separate the Spoken Language Understanding process from that of Automatic Speech Recognition. First, the Automatic Speech Recognition process finds the best word hypothesis. Given this hypothesis, we then find the best semantic interpretation. This thesis presents a method for the robust extraction of basic conceptual constituents (or concepts) from an audio message. The conceptual decoding model proposed follows a stochastic paradigm and is directly integrated into the Automatic Speech Recognition process. This approach allows us to keep the probabilistic search space on sequences of words produced by the Automatic Speech Recognition module, and to project it to a probabilistic search space of sequences of concepts. The experiments carried out on the French spoken dialogue corpus MEDIA, available through ELDA, show that the performance reached by our new approach is better than the traditional sequential approach. As a starting point for evaluation, the effect that deterioration of word error rate (WER) has on SLU systems is examined though use of different ASR outputs. The SLU performance appears to decrease lineary as a function of ASR word error rate.We show, however, that the proposed integrated method of searching for both words and concets, gives better results to that of a traditionnanl sequential approach. In order to validate our approach, we conduct experiments on the MEDIA corpus in the same assessment conditions used during the MEDIA campaign. The goal is toproduce error-free semantic interpretations from transcripts. The results show that the performance achieved by our model is as good as the systems involved in the evaluation campaign. Studies made on the MEDIA corpus show the concept error rate is related to the word error rate, the size of the training corpus and a priori knwoledge added to conceptual model languages. Error analyses show the interest of modifying the probabilities of word lattice with triggers, a template cache or by using arbitrary rules requiring passage through a portion of the graph and applying the presence of triggers (words or concepts) based on history. Methods based on machine learning are generally quite demanding in terms of amount of training data required. By changing the size of the training corpus, the minimum and the optimal number of dialogues needed for training conceptual language models can be measured. Research conducted in this thesis aims to determine the size of corpus necessary for training conceptual language models from which the semantic evaluation scores stagnated. A correlation is established between the necessary corpus size for learning and the corpus size necessary to validate the manual annotations. In the case of the MEDIA evaluation campaign, it took roughly the same number of examples, first to validate the semantic annotations and, secondly, to obtain a "quality" corpus-trained stochastic model. The addition of a priori knowledge to our stochastic models reduce significantly the size of the training corpus needed to achieve the same scores as a fully stochastic system (nearly half the size for the same score). It allows us to confirm that the addition of basic intuitive rules (numbers, zip codes, dates) gives very encouraging results. It leeds us to create a hybrid system combining corpus-based and knowledge-based models. The second part of the thesis examines the application of the understanding module to another simple dialogue system task, a callrouting system. A problem with this specific task is a lack of data available for training the requiered language models. We attempt to resolve this issue by supplementing he in-domain data with various other generic corpora already available, and data from the MEDIA campaing. We show the benefits of integrating a call classification task in a SLU process. Unfortunately, we have very little training corpus in the field under consideration. By using our integrated approach to decode concepts, along with an integrated process, we propose a bag of words and concepts approach. This approach used by a classifier achieved encouraging call classification rates on the test corpus, while the WER was relativelyhigh. The methods developed are shown to improve the call routing system process robustness.

Nous présentons l'étude et la réalisation d'un analyseur de surface de la langue naturelle, dans le contexte des systèmes de recherche d'informations. Cette analyse morpho-syntaxique a pour objet la reconnaissance des concepts véhicules par les syntagmes nominaux (groupes conceptuels) présents dans les textes, en vue de leur indexation automatique. Pour cela nous avons défini: 1) une analyse morphologique utilisant un dictionnaire de racines organise en arbre lexicographique, un ensemble de desinences et des modèles de composition morphologique; 2) une analyse syntaxique partielle basée d'une part, sur un filtrage utilisant une matrice de précédente qui exploite les relations positionnelles de la langue et certaines contraintes grammaticales, et d'autre part sur une resolution des ambiguïtés grammaticales par l'application de schémas prédéfinis; 3) un enrichissement automatique du vocabulaire base sur une interprétation des formes inconnues en fonction de l'orthographe et du contexte immédiat. L'architecture de cet analyseur est présentée en détail, ainsi que des résultats d'expérimentation obtenus pour des textes de différents corpus

Nous nous intéressons à la multilinguïsation, ou « portage linguistique » (plus simple que la localisation) des services de gestion de contenu traitant des énoncés spontanés en langue naturelle, souvent bruités, mais contraints par la situation, et constituant toujours un « sous-langage » plus ou moins restreint.<br />Un service de ce type (soit App) utilise une représentation du contenu spécifique (RC-App) sur laquelle travaille le noyau fonctionnel. Le plus souvent, cette représentation est produite à partir de la langue « native » L1 par un extracteur de contenu (EC-App). Nous avons dégagé trois méthodes de portage possibles, et les avons illustrées par le portage en français d'une partie de CATS, un système de traitement de petites annonces en SMS (en arabe) déployé à Amman, ainsi que sur IMRS, un système de recherche de morceaux de musique dont l'interface native est en japonais et dont seule la RC est accessible. Il s'agit de : (1) localisation « interne », i.e. adaptation à L2 de l'EC donnant EC-App-L2 ; (2) localisation « externe », i.e. adaptation d'un EC existant pour L2 au domaine et à la représentation de contenu de App (EC-X-L2-App); (3) traduction des énoncés de L2 vers L1.<br />Le choix de la stratégie est contraint par la situation traductionnelle : types et niveau d'accès possibles (accès complet au code source, accès limité à la représentation interne, accès limité au dictionnaire, et aucun accès), ressources disponibles (dictionnaires, corpus), compétences langagières et linguistiques des personnes intervenant dans la multilinguïsation des applications.<br />Les trois méthodes ont donné de bons résultats sur le portage d'arabe en français de la partie de CATS concernant l'occasion automobile. En localisation interne, la partie grammaticale a été très faiblement modifiée, ce qui prouve que, malgré la grande distance entre l'arabe et le français, ces deux sous-langages sont très proches l'un de l'autre, une nouvelle illustration de l'analyse de R. Kittredge. La localisation externe a été expérimentée sur CATS et sur IMRS en adaptant au nouveau domaine considéré l'extracteur de contenu du français écrit initialement par H. Blanchon pour le domaine du tourisme (projet CSTAR/Nespole!), puis en changeant de langue pour IMRS (anglais).<br />Enfin, le portage par TA statistique a également donné de très bonnes performances, et cela avec un corpus d'apprentissage très petit (moins de 10.000 mots) et un dictionnaire complet. Cela prouve que, dans le cas de sous-langages très petits, la TA statistique peut être de qualité suffisante en partant de corpus 100 à 500 fois moins grands que pour de la langue générale.

La définition d'un modèle d'évaluation est le problème clé d'un système de recherche d'informations. De nombreux modelés existent, qui sont généralement spécifiques a un type d'application particulier et avec lesquels la prise en compte de la sémantique est difficile. Dans la première partie de cette thèse, nous dégageons d'abord deux critères pour la valuation de la correspondance entre un document et une requête: l'exhaustivité et la spécificité du document pour la requête. Nous définissons ensuite un modèle général fonde sur la logique modale floue pour la valuation des deux critères. Ce modèle est compare avec quelques modèles existants pour démontrer sa généralité. Dans la seconde partie de la thèse, le modèle propose est applique au processus d'interrogation du prototype rime pour la recherche d'informations médicales. Ce prototype possède une interface en langue quasi naturelle (un sous-ensemble du français). Un processus d'interrogation se décompose en deux parties: l'interprétation des requêtes en langue quasi naturelle et l'évaluation des requêtes en utilisant le modèle général précédemment défini. Ces deux parties sont étudiées en détail. Une réalisation est finalement présentée, ainsi que son expérimentation sur un corpus médical

Cette thèse aborde la spécification et la réalisation de CELINE, outil de correction des erreurs basé sur une architecture multi-agents à deux niveaux : <BR> 1) Un système lourd, renfermant l'ensemble du savoir linguistique (multi-domaines par rapport à l'univers du discours), et générateur de systèmes individualisés. Les agents peuvent être considérés comme imparfaits ou partiellement inadaptés. Ils sont mis en concurrence par domaine d' expertise.<BR> 2) Un système léger implanté sur le site du rédacteur, système construit par apprentissage par le système central à partir des travaux de ce rédacteur.<BR> La spécification du système se construit tout au long des chapitres.<BR> La problématique de la correction des erreurs et la finalité de la conception d'un système de correction le plus automatique possible, avec des prises de décision à faible granularité reposant sur des critères multi-niveaux, nous entraînent vers un besoin de coopération justifiant une réalisation multi-agents.<BR> Une taxinomie des erreurs et des rappels sur l'analyse linguistique nous permet d'établir un début de structure du tableau noir du système. Nous consolidons nos choix par une comparaison du système attendu avec quelques prototypes du domaine. Nous examinons ensuite les comportements sociaux de deux agents chargés de définir l'un un modèle linguistique partiel suffisant du rédacteur et l'autre un sous-ensemble pertinent du système global. Nous découvrons alors le modèle de communication des agents et complétons notre structure de données par les marques de validité.<BR> La méthode des structures permet une quantification, incluse dans le tableau noir, de la correction des fautes d'accords.<BR> Après une approche des systèmes multi-agents, nous présentons une synthèse de l'architecture de CELINE et du fonctionnement des pilotes et de quelques agents.<BR> Un bilan rapide, précèdera en conclusion, une mise en situation du système proposé dans le cadre des industries de la langue et dans un environnement réseau du type Internet.