Abstract FR:

Le but de ce travail a été d'évaluer les possibilités d'application des réseaux connexionnistes aux taches de haut niveau comme le traitement du langage naturel (tln). Un travail de réflexion a permis de cerner les types de réseaux et les techniques de représentation propices à ce domaine d'application. Deux réseaux de la classe des réseaux récurrents à couches ont été sélectionnés pour des études approfondies: le simple récurrent network et le time-unfolding network (tun). Le perceptron multicouches a servi d'étalon. Un domaine d'application mettant à l'épreuve la mémoire et les capacités de représentation des réseaux a aussi été choisi: la prédiction de séquences non déterministes. Un outil de simulation graphique, Baptise Simon, a été crée pour l'étude. Le travail empirique a consisté en trois séries d'expériences qui ont pour but d'étudier les capacités de réseaux dans des conditions se rapprochant progressivement du traitement d'énoncés réels. Cette étude a été approfondie par l'analyse des représentations développées par les réseaux durant leur traitement. Cette recherche semble montrer que les réseaux récurrents ont le potentiel de développer des représentations complexes, ce qui leur permet de traiter de façon efficace les taches qui leur ont été données. En particulier, les performances des tuns dépassent, dans le meilleur des cas, celles de nos meilleurs outils de comparaison. En conclusion, les réseaux récurrents à couches ont une utilité immédiate à la frontière entre la parole (ou l'information est généralement bruitée et incomplète) et le langage (ou les représentations symboliques pures supportent mal ce type d'imprécision). De plus, si un important travail de recherche reste encore à faire, les résultats obtenus permettent d'espérer l'application future de ces réseaux à des taches plus évoluées du tln