La correction automatisée de textes (CAT) vise à évaluer automatiquement la qualité de textes écrits. L’automatisation permet une évaluation à grande échelle ainsi qu’une amélioration de la cohérence, de la fiabilité et de la normalisation du processus. Ces caractéristiques sont particulièrement importantes dans le contexte des examens de certification linguistique. Cependant, un goulot d’étranglement majeur dans le développement des systèmes CAT est la disponibilité des corpus. Dans cet article, nous visons à encourager le développement de systèmes de correction automatique en fournissant le corpus TCFLE-8, un corpus de 6~569 essais collectés dans le contexte de l’examen de certification Test de Connaissance du Français (TCF). Nous décrivons la procédure d’évaluation stricte qui a conduit à la notation de chaque essai par au moins deux évaluateurs selon l’échelle du Cadre européen commun de référence pour les langues (CECR) et à la création d’un corpus équilibré. Nous faisons également progresser les performances de l’état de l’art pour la tâche de CAT en français en expérimentant deux solides modèles de référence.

Automated Essay Scoring (AES) aims to automatically assess the quality of essays. Automation enables large-scale assessment, improvements in consistency, reliability, and standardization. Those characteristics are of particular relevance in the context of language certification exams. However, a major bottleneck in the development of AES systems is the availability of corpora, which, unfortunately, are scarce, especially for languages other than English. In this paper, we aim to foster the development of AES for French by providing the TCFLE-8 corpus, a corpus of 6.5k essays collected in the context of the Test de Connaissance du Français (TCF - French Knowledge Test) certification exam. We report the strict quality procedure that led to the scoring of each essay by at least two raters according to the CEFR levels and to the creation of a balanced corpus. In addition, we describe how linguistic properties of the essays relate to the learners’ proficiency in TCFLE-8. We also advance the state-of-the-art performance for the AES task in French by experimenting with two strong baselines (i.e. RoBERTa and feature-based). Finally, we discuss the challenges of AES using TCFLE-8.