Abstract FR:

Ce travail se situe dans le cadre du traitement automatique du langage naturel ecrit et oral. Plus precisement, nous exposons des methodes algorithmiques permettant de traiter les inattendus dans les interfaces homme-machine. La premiere partie est consacree aux methodes de comparaison de chaines. Nous presentons un modele a base de regles stochastiques permettant une representation explicite des connaissances. Les deux premieres applications de ce modele sont relatives a l'orthographe. Il s'agit d'une part, d'un systeme de correction lexicale, et d'autre part, dans le cadre de la didactique des langues, d'un module de correction de dictees. Ces deux applications necessitant une connaissance approfondie du systeme phonographique du francais, nous en presentons un inventaire quantitatif. Enfin, dans le cadre de la reconnaissance de la parole et plus precisement de l'etiquetage automatique de corpus de parole, cette methode est appliquee a l'alignement phonetique. La deuxieme partie est centree sur la realisation d'un systeme qui regroupe et exploite de maniere coherente les outils necessaires au traitement des inattendus des niveaux lexical et syntaxique. Apres avoir decrit la problematique de l'analyse d'une langue naturelle, nous exposons les contraintes lexicales et syntaxiques dues au traitement des erreurs grammaticales. Dans notre systeme, l'analyse morphologique et la correction lexicale sont realisees simultanement. L'analyseur linguistique utilise pour la detection des fautes syntaxiques combine l'utilisation des reseaux de transitions augmentes et la manipulation de structures de traits par unification. Le module de generation de la correction utilise un generateur morphologique flexionnel. Tous ces outils sont regroupes au sein d'une architecture logicielle qui assure la communication entre ces divers processus fonctionnant en parallele