Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline). / Statistical Machine Translation systems have been designed to translate text from a source language into a target one. In most of the benchmark translation systems, the basic unit considered in the textual analysis is the observed textual form of a word. While such a design provides good performance when it comes to translation between two morphologically poor languages, this is not the case when translating into or from a morphologically rich (or complex) language. The purpose of our work is to develop a Statistical Machine Translation (SMT) system as an alternative solution to the many challenges raised by morphological complexity. Our system has the potentials to capture the morphological diversity and hence, to produce efficient translation from a morphologically poor language to a rich one. Several methods have been designed to accomplish such a task. Pre-processing and Post-processing techniques have been built-in to these methods to allow for morphological information to improve translation quality. In this thesis, we first examine several methods of extending traditional SMT models and assess their power of producing better output by comparing them on English-Inuktitut and English-Finnish translation tasks. In a second step we develop a new morphologically aware segmentation algorithm that takes into account information coming from both languages to segment the morphologically rich language. This is done in order to enhance the quality of alignments and consequently the translation itself. This bilingual segmentation algorithm is then incorporated into the phrase-based translation model “PBM” to form our segmentation-based system. Finally we combine the segmentation-based system thus obtained with post-processing algorithms to procure our complete translation system. Our experiments show that the proposed segmentation-based system slightly outperforms the baseline translation system which doesn’t use any preprocessing techniques. It turns out also that our segmentation approach significantly surpasses the preprocessing baseline techniques used in this thesis.

La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de traduction statistique de référence, tel Moses (Koehn et al., 2007), effectuent généralement la recherche en explorant l’espace des préfixes par programmation dynamique, une solution coûteuse sur le plan computationnel pour ce problème potentiellement NP-complet (Knight, 1999). Nous postulons qu’une approche par recherche locale (Langlais et al., 2007) peut mener à des solutions tout aussi intéressantes en un temps et un espace mémoire beaucoup moins importants (Russell et Norvig, 2010). De plus, ce type de recherche facilite l’incorporation de modèles globaux qui nécessitent des traductions complètes et permet d’effectuer des modifications sur ces dernières de manière non-continue, deux tâches ardues lors de l’exploration de l’espace des préfixes. Nos expériences nous révèlent que la recherche locale en traduction statistique est une approche viable, s’inscrivant dans l’état de l’art. / Statistical machine translation is a concerted effort towards the automation of the translation process. In the work presented here, we explore one of the major challenges of statistical machine translation: the search step (Brown et al., 1993). State of the art systems such as Moses (Koehn et al., 2007) search by exploring the prefix search space, a computationally costly solution to this potentially NP-complete problem (Knight, 1999). We propose that a local search approach can yield solutions which are qualitatively just as interesting, while keeping memory space and execution time at lower levels (Russell et Norvig, 2010). Furthermore, this type of search facilitates the use of global models for which a complete translation is needed and allows for non-continuous modifications, two tasks made difficult by exploring the prefix search space. The experiments we have conducted reveal that the use of local search during the search step in statistical machine translation is a viable, state of the art approach.