Contrairement à l’arabe standard moderne ou à certains dialectes de l’arabe, le moyen arabe a peu été étudié en TAL. Pourtant, cette famille de variétés présente un défi majeur : elle mêle des traits de standard et des traits de dialecte en plus de posséder des caractéristiques qui lui sont propres. Nous présentons ici une méthode pour identifier, extraire et classer les variantes de 13 formules du moyen arabe, relevées manuellement. Ces formules proviennent des neuf premiers tomes du corpus SIRAT AL-MALIK AL-ZAHIR BAYBARS, un corpus de littérature populaire rédigé dans une variété de moyen arabe proche du dialecte damascène. Nous classons 20 386 séquences en se fondant sur leur similarité à plusieurs niveaux avec les formules étudiées. Ce classement nous permet d’observer que ces formules varient sur les plans lexical, morphologique et graphique tout en restant strictement invariables sémantiquement et syntaxiquement.

While MSA and some dialects of Arabic have been extensively studied in NLP, Middle Arabic is still very much unknown to the field. However, Middle Arabic holds issues that are still not covered: it is characterized by variation since it mixes standard features, colloquial ones, as well as features that belong to neither of the two. Here, we introduce a methodology to identify, extract and rank variations of 13 manually retrieved formulas. Those formulas come from the nine first booklets of S ̄IRAT AL-MALIK AL-Z. ̄AHIR BAYBAR S., a corpus of Damascene popular literature written in Middle Arabic and composed of 53,843 sentences. In total, we ranked 20, sequences according to their similarity with the original formulas on multiple linguistic layers. We noticed that the variations in these formulas occur in a lexical, morphological and graphical level, but in opposition, the semantic and syntactic levels remain strictly invariable.