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            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Ce mémoire d'habilitation est l'occasion de faire le bilan de mon activité d'enseignant-chercheur en traitement automatique des langues (TAL) dans un laboratoire de linguistique (CLLE-ERSS) et des principales évolutions de l'outillage informatique de la linguistique au cours des 15 dernières années. Mes recherches portent notamment sur le repérage de structures morphosyntaxiques dans les textes, l'analyse des structures du discours et l'acquisition de ressources lexicales à partir de corpus. Certaines se positionnent dans des cadres applicatifs comme la recherche d'information et la classification de textes, mais aussi dans des contextes plus spécifiques en lien avec d'autres disciplines (médecine, psychologie, sociologie...). En m'appuyant sur la diversité de ces travaux et de mes collaborations, j'identifie quatre dimensions d'évolution principales : - l'augmentation de la masse de données langagières disponibles et notamment la part croissante de l'utilisation du Web comme corpus ; - la complexification de l'outillage informatique disponible pour gérer la masse et la variété des données accessibles (outils de constitution et d'interrogation de corpus) ; - la complexification de l'annotation des données langagières, qu'elle soit manuelle, assistée ou automatique ; - la montée en puissance, en TAL mais aussi en linguistique descriptive, des méthodes quantitatives (depuis l'analyse statistique jusqu'aux techniques de fouille de données et d'apprentissage). Si les avancées techniques du TAL ont permis d'accroître de façon conséquente les potentialités d'investigation du matériau langagier, et dans certains cas de dégager de nouveaux questionnements, elles ont aussi contribué à creuser un fossé entre les deux composantes (informatique et linguistique) de la discipline. A travers ma propre expérience d'acteur ou d'accompagnateur de ces changements et avec une vocation de "passeur" interdisciplinaire, je cherche à dégager les principaux enjeux actuels pour la linguistique outillée : - doter la linguistique descriptive d'outils de visualisation de données pour aborder la complexité, en exploitant les avancées théoriques et techniques de ce nouveau champ disciplinaire et en les adaptant aux spécificités du matériau langagier ; - rendre abordables aux linguistes les techniques fondamentales de l'analyse statistique, mais aussi les méthodes d'apprentissage artificiel seules capables d'assister l'investigation et l'exploitation de données massives et complexes ; - replacer la linguistique au sein des développements actuels du TAL, notamment par le biais de l'utilisation de descripteurs linguistiques riches dans les outils de traitement par apprentissage, pour un bénéfice mutuel.</p>
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