L'organisation de l'information sur un intranet (réseau informatique interne d’une organisation fonctionnant avec les technologies d'Internet) nécessite de nouvelles approches pour traiter la question de l'adéquation entre l’arborescence des sites et les usages linguistiques de leurs publics. Une façon de prendre en compte ces usages consiste à explorer les données textuelles représentatives d'une situation de communication spécifique. Une telle exploration est effectuée à l’aide de techniques textométriques, comme l'index hiérarchique des formes, les concordances, les segments répétés, la carte des sections d’un texte, le calcul des co-occurrences et l'analyse factorielle des correspondances. On extrait alors d’un corpus de textes de communication d’entreprise (rapports d’activité) les unités lexicales destinées à la construction d'un référentiel terminologique d’un type particulier. Afin de prendre en compte le contexte de communication on propose d’utiliser trois sortes de repères : - le référentiel d’objets propre à une organisation, - les propriétés pragmatiques des noms propres, - la collecte d’une partie du vocabulaire caractéristique du corpus utilisé comme source du référentiel terminologique, réalisée à partir d’une sélection de noms propres. Ainsi, cette collecte ne se limite pas aux seules unités terminologiques : elle comprend également des mots relevant de la langue commune et des noms propres. Les unités appartenant au vocabulaire du corpus sont choisies en fonction du type de relations sémantiques établies avec les noms propres dans les discours. Enfin, les résultats obtenus sont évalués en termes de productivité, de fiabilité et de représentativité. / Information organization on an intranet (internal network of an organization, using technologies of Internet) needs new approaches handling the question of the adequacy between the structures of intranet sites and the language use of their visitors. A way to take into account these usages is to explore textual data which are representative of a specific situation of communication. Such an exploration is carried out with textual statistics tools, like hierarchical index, concordance, repeated segment, textual map, co-occurrence and cluster analysis. This corpus-based approach allows us to extract linguistic units belonging, for example, to texts of corporate communication (annual reports). Recognition and storage of such lexical data aim at the construction of a terminological thesaurus of a peculiar type. We suggest taking into account the context of communication by using three sorts of marks : - the particular ontology of an organization such as it is evoked in discourses, - the pragmatic properties of the proper names, - a selection of proper names allows gathering a part of the characteristic vocabulary of the corpus used as source for the terminological thesaurus. This collection does not thus limit itself to the only terminological units, but also contains words of the common language and proper names. Elements belonging to the vocabulary of the corpus are selected according to the type of semantic relations established with the proper names in the texts. Finally, the results are assessed in terms of productivity, reliability and representativeness.

Depuis quelques années, Internet est devenu un média incontournable pour la diffusion de ressources multilingues. Cependant, les différences linguistiques constituent souvent un obstacle majeur aux échanges de documents scientifiques, culturels, pédagogiques et commerciaux. En plus de cette diversité linguistique, on constate le développement croissant de bases de données et de collections composées de différents types de documents textuels ou multimédias, ce qui complexifie également le processus de repérage documentaire. En général, on considère l’image comme « libre » au point de vue linguistique. Toutefois, l’indexation en vocabulaire contrôlé ou libre (non contrôlé) confère à l’image un statut linguistique au même titre que tout document textuel, ce qui peut avoir une incidence sur le repérage. Le but de notre recherche est de vérifier l’existence de différences entre les caractéristiques de deux approches d’indexation pour les images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne, en vocabulaire contrôlé et en vocabulaire libre, et entre les résultats obtenus au moment de leur repérage. Cette étude suppose que les deux approches d’indexation présentent des caractéristiques communes, mais également des différences pouvant influencer le repérage de l’image. Cette recherche permet de vérifier si l’une ou l’autre de ces approches d’indexation surclasse l’autre, en termes d’efficacité, d’efficience et de satisfaction du chercheur d’images, en contexte de repérage multilingue. Afin d’atteindre le but fixé par cette recherche, deux objectifs spécifiques sont définis : identifier les caractéristiques de chacune des deux approches d’indexation de l’image ordinaire représentant des objets de la vie quotidienne pouvant influencer le repérage, en contexte multilingue et exposer les différences sur le plan de l’efficacité, de l’efficience et de la satisfaction du chercheur d’images à repérer des images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne indexées à l’aide d’approches offrant des caractéristiques variées, en contexte multilingue. Trois modes de collecte des données sont employés : l’analyse des termes utilisés pour l’indexation des images, la simulation du repérage d’un ensemble d’images indexées selon chacune des formes d’indexation à l’étude réalisée auprès de soixante répondants, et le questionnaire administré aux participants pendant et après la simulation du repérage. Quatre mesures sont définies pour cette recherche : l’efficacité du repérage d’images, mesurée par le taux de succès du repérage calculé à l’aide du nombre d’images repérées; l’efficience temporelle, mesurée par le temps, en secondes, utilisé par image repérée; l’efficience humaine, mesurée par l’effort humain, en nombre de requêtes formulées par image repérée et la satisfaction du chercheur d’images, mesurée par son autoévaluation suite à chaque tâche de repérage effectuée. Cette recherche montre que sur le plan de l’indexation de l’image ordinaire représentant des objets de la vie quotidienne, les approches d’indexation étudiées diffèrent fondamentalement l’une de l’autre, sur le plan terminologique, perceptuel et structurel. En outre, l’analyse des caractéristiques des deux approches d’indexation révèle que si la langue d’indexation est modifiée, les caractéristiques varient peu au sein d’une même approche d’indexation. Finalement, cette recherche souligne que les deux approches d’indexation à l’étude offrent une performance de repérage des images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne différente sur le plan de l’efficacité, de l’efficience et de la satisfaction du chercheur d’images, selon l’approche et la langue utilisées pour l’indexation. / During the last few years, the Internet has become an indispensable medium for the dissemination of multilingual resources. However, language differences are often a major obstacle to the exchange of scientific, cultural, educational and commercial documents. Besides this linguistic diversity, many databases and collections now contain documents in various formats that can also adversely affect their retrieval process. In general, images are considered to be language-independent resources. Nevertheless, the image indexing process using either a controlled or uncontrolled vocabulary gives the image a linguistic status similar to any other textual document and thus leads to the same difficulties in their retrieval. The goal of our research is to first identify the differences between the indexing approaches using a controlled and an uncontrolled vocabulary for ordinary images of everyday-life objects and to then differentiate between the results obtained at the time of image retrieval. This study supposes that the two indexing approaches show not only common characteristics, but also differences that can influence image retrieval. Thus, this research makes it possible to indicate if one of these indexing approaches surpasses the other in terms of effectiveness, efficiency, and satisfaction of the image searcher in a multilingual retrieval context. For this study, two specific objectives are defined: to identify the characteristics of each approach used for ordinary image indexing of everyday-life objects that can effect image retrieval in a multilingual context; and to explore the differences between the two indexing approaches in terms of their effectiveness, their efficiency, and the satisfaction of the image searcher when trying to retrieve ordinary images of everyday-life objects indexed according to either approach in a multilingual retrieval context. Three methods of data collection are used: an analysis of the image indexing terms, a simulation of the retrieval of a set of images indexed according to each of the two indexing approaches conducted with sixty respondents, and a questionnaire submitted to the participants during and after the retrieval simulation. Four measures are defined in this research: the effectiveness of image retrieval measured by the success rate calculated in terms of the number of retrieved images; time efficiency measured by the average time, in seconds, used to retrieve an image; human efficiency measured in terms of the human effort represented per average number of queries necessary to retrieve an image; and the satisfaction of the image searcher measured by the self-evaluation of the participant of the retrieval process after each completed task. This research shows that in terms of ordinary image indexing representing everyday-life objects, the two approaches investigated are fundamentally distinct on the terminological, perceptual, and structural perspective. Additionally, the analysis of the characteristics of the two indexing approaches reveals that if the indexing language differs, the characteristics vary little within the same indexing approach. Finally, this research underlines that the two indexing approaches of ordinary images representing everyday-life objects have a retrieval performance that is different in terms of its effectiveness, efficiency, and satisfaction of the image searcher according to the approach and the language used for indexing.

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