Cette étude a pour but de contribuer à la définition des objectifs de la segmentation thématique (ST), en incitant à prendre en considération le paramètre du type de textes dans cette tâche. Notre hypothèse est que, si la ST est certes pertinente pour traiter certains textes dont l’organisation est bien thématique, elle n’est pas adaptée à la prise en compte d’autres modes d’organisation (temporelle, rhétorique), et ne peut pas être appliquée sans précaution à des textes tout-venants. En comparant les performances d’un système de ST sur deux corpus, à organisation thématique “forte” et “faible”, nous montrons que cette tâche est effectivement sensible à la nature des textes.

Cette étude s’insère dans le projet VOILADIS (VOIsinage Lexical pour l’Analyse du DIScours), qui a pour objectif d’exploiter des marques de cohésion lexicale pour mettre au jour des phénomènes discursifs. Notre propos est de montrer la pertinence d’une ressource, construite par l’analyse distributionnelle automatique d’un corpus, pour repérer les liens lexicaux dans les textes. Nous désignons par voisins les mots rapprochés par l’analyse distributionnelle sur la base des contextes syntaxiques qu’ils partagent au sein du corpus. Pour évaluer la pertinence de la ressource ainsi créée, nous abordons le problème du repérage des liens lexicaux à travers une application de TAL, la segmentation thématique. Nous discutons l’importance, pour cette tâche, de la ressource lexicale mobilixsée ; puis nous présentons la base de voisins distributionnels que nous utilisons ; enfin, nous montrons qu’elle permet, dans un système de segmentation thématique inspiré de (Hearst, 1997), des performances supérieures à celles obtenues avec une ressource traditionnelle.