La représentation évènementielle des déplacements de personnes dans des dépêches épidémiologiques est d’une grande importance pour une compréhension détaillée du sens de ces dépêches. La dissémination des composants d’une telle représentation dans les dépêches rend difficile l’accès à leurs contenus. Ce papier décrit un système d’extraction d’information utilisant des cascades de transducteurs à nombre d’états fini qui ont permis la réalisation de trois tâches : la reconnaissance des entités nommées, l’annotation et la représentation des composants ainsi que la représentation des structures évènementielles. Nous avons obtenu une moyenne de rappel de 80, 93% pour la reconnaissance des entités nommées et de 97, 88% pour la représentation des composants. Ensuite, nous avons effectué un travail de normalisation de cette représentation par la résolution de certaines anaphores pronominales. Nous avons obtenu une valeur moyenne de précision de 81, 72% pour cette résolution.

Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.