Avec l'augmentation des connaissances disponibles sur Internet est apparue la difficulté d'obtenir une information. Les moteurs de recherche permettent de retourner des pages Web censés contenir l'information désirée à partir de mots clés. Toutefois il est encore nécessaire de trouver la bonne requête et d'examiner les documents retournés. Les systèmes de questions réponses ont pour but de renvoyer directement une réponse concise à partir d'une question posée en langue naturelle. La réponse est généralement accompagnée d'un passage de texte censé la justifier. Par exemple, pour la question « Quel est le réalisateur d'Avatar ? » la réponse « James Cameron » peut être renvoyée accompagnée de « James Cameron a réalisé Avatar. ». Cette thèse se focalise sur la validation de réponses qui permet de déterminer automatiquement si la réponse est valide. Une réponse est valide si elle est correcte (répond bien à la question) et justifiée par le passage textuel. Cette validation permet d'améliorer les systèmes de questions réponses en ne renvoyant à l'utilisateur que les réponses valides. Les approches permettant de reconnaître les réponses valides peuvent se décomposer en deux grandes catégories : -les approches utilisant un formalisme de représentation particulier de la question et du passage dans lequel les structures sont comparées ;-les approches suivant une approche par apprentissage qui combinent différents critères d'ordres lexicaux ou syntaxiques. Dans le but d'identifier les différents phénomènes sous tendant la validation de réponses, nous avons participé à la création d'un corpus annoté manuellement. Ces phénomènes sont de différentes natures telle que la paraphrase ou la coréférence. On peut aussi remarquer que les différentes informations sont réparties sur plusieurs phrases, voire sont manquantes dans les passages contenant la réponse. Une deuxième étude de corpus de questions a porté sur les différentes informations à vérifier afin de détecter qu'une réponse est valide. Cette étude a montré que les trois phénomènes les plus fréquents sont la vérification du type de la réponse, la date et le lieu contenus dans la question. Ces différentes études ont permis de mettre au point notre système de validation de réponses qui s'appuie sur une combinaison de critères. Certains critères traitent de la présence dans le passage des mots de la question ce qui permet de pointer la présence des informations de la question. Un traitement particulier a été effectué pour les informations de date en détectant une réponse comme n'étant pas valide si le passage ne contient pas la date contenue dans la question. D'autres critères, dont la proximité dans le passage des mots de la question et de la réponse, portent sur le lien entre les différents mots de la question dans le passage. Le second grand type de vérification permet de mesurer la compatibilité entre la réponse et la question. Un certain nombre de questions attendent une réponse étant d'un type particulier. La question de l'exemple précédent attend ainsi un réalisateur en réponse. Si la réponse n'est pas de ce type alors elle est incorrecte. Comme cette information peut ne pas se trouver dans le passage justificatif, elle est recherchée dans des documents autres à l'aide de la structure des pages Wikipédia, en utilisant des patrons syntaxiques ou grâce à des fréquences d'apparitions du type et de la réponse dans des documents. La vérification du type est particulièrement efficace puisqu'elle effectue 80 % de bonnes détections. La vérification de la validité des réponses est également pertinente puisque lors de la participation à une campagne d'évaluation, AVE 2008, le système s'est placé parmi les meilleurs toutes langues confondues. La dernière contribution a consisté à intégrer le module de validation dans un système de questions réponses, QAVAL. Dans ce cadre de nombreuses réponses sont extraites par QAVAL et ordonnées grâce au module de validation de réponses. Le système n'est plus utilisé afin de détecter les réponses valides mais pour fournir un score de confiance à chaque réponse. Le système QAVAL peut ainsi aussi bien être utilisé en effectuant des recherches dans des articles de journaux que dans des articles issus du Web. Les résultats sont assez bons puisqu'ils dépassent ceux obtenus par un simple ordonnancement des réponses de près de 50 %.