Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s’appuyant sur la théorie Sens-Texte d’Igor Mel’cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d’atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d’algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l’utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d’atteindre nos objectifs.

Nous présentons dans cet article le projet au sein duquel nous développons un logiciel permettant d’assister l’utilisateur lors de la formulation de sa requête de recherche sur le Web et de personnaliser des sous-ensembles du Web selon ses besoins informationnels. L’architecture du logiciel est basée sur l’intégration de plusieurs outils numériques et linguistiques de traitements des langues naturelles (TALN). Le logiciel utilise une stratégie semi-automatique où la contribution de l’utilisateur assure la concordance entre ses attentes et les résultats obtenus. Ces résultats sont stockés dans diverses bases de données permettant de conserver différents types d’informations (classes de sites/pages Web similaires, profils de l’usager, lexiques, etc.) constituant une projection locale et personnalisée du Web.

L’indexation audiovisuelle, indispensable pour l’archivage et l’exploitation des documents, se révèle être un processus délicat, notamment à cause de la multiplicité de significations qui peuvent être attachées aux images. Nous proposons dans cette communication une méthode d’instanciation de ”patrons d’indexation” à partir d’un corpus d’articles de journaux écrits. Cette méthode repose sur un processus ”d’amorçage hiérachisé”, qui permet de trouver de nouveaux termes à partir de termes connus dans leur voisinage et de leurs relations taxinomiques sous forme d’ontologie.