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Cette thèse s'intéresse au lien entre ce qui est prononcé et le système vocal humaine-machine qui le prononce. Plutôt que de proposer des systèmes capables de tout vocaliser, nous envisageons le message comme une variable qui peut être modifiée. L'élément primordial d'un message est son sens. Il est donc possible de changer les mots utilisés si cela conserve le sens du message et améliore les systèmes vocaux. Cette modification s'appelle " production de paraphrases ". Dans cette thèse, nous proposons une étude de la production statistique de paraphrases pour les systèmes vocaux humain-machine. Pour ce faire, nous présentons la conception d'un système de référence et d'une plateforme d'évaluation en ligne. Nous mettons en lumière les différentes limites de l'approche classique et nous proposons un autre modèle fondé sur l'application de règles de transformation. Nous montrons qu'il est nécessaire de prendre en compte l'utilisation souhaitée des paraphrases lors de leur production et de leurs évaluations, pas uniquement du critère de conservation du sens. Enfin, nous proposons et étudions un nouvel algorithme pour produire des paraphrases, fondé sur l'échantillonnage de Monte- Carlo et l'apprentissage par renforcement. Cet algorithme permet de s'affranchir des contraintes habituelles de l'algorithme de Viterbi et donc de proposer librement de nouveaux modèles pour la paraphrase.

Nous proposons un modèle, basé sur un système de productions décrivant plusieurs dimensions du rendement lors de l'apprentissage et l'utilisation de procédures d'édition de texte. Des prédictions faites à partir de simulations furent testées dans deux expériences étudiant l'utilisation de procédures spécifiques et générales chez des novices. Plusieurs hypothèses concernant le temps d'exécution, la charge mentale, le transfert, l'oubli, l'utilisation des menus d'aide, l'effet de prograD1Descomplexes d'apprentissage, ainsi que les choix de procédures furent vérifiées. Les résultats montrent que les procédures spécifiques ne sont pas plus rapides à utiliser, que leur apprentissage ne favorise pas le transfert subséquent à des procédures générales, et qu'une utilisation soutenue de ces commandes doit être présente pour permettre l'observation d'un meilleur rendement. Parallèlement, nous proposons deux méthodologies pour la mesure de la charge mentale d'un utilisateur.