Abstract FR:

En apprentissage statistique, le choix de la représentation des données est crucial et a motivé le développement de méthodes permettant de modifier la représentation initiale des données. Dans cette thèse, nous étudions la problématique du choix de la représentation des données au travers de l'extraction de documents et le résumé automatique de texte. En extraction multi-tâches, nous proposons également des algorithmes d'apprentissage pour la régression et pour l'ordonnancement d'instances. Nous appliquons nos deux modèles au filtrage collaboratif, d'abord vu comme un problème de prédiction de notes, puis comme un problème de prédiction d'ordre.