Table des matières
Introduction	
1. Réalité virtuelle et Dialogue oral	
1.1 Introduction	
1.2 Un système de réalité virtuelle : Dive	
1.3 Quelques systèmes d’interaction orale dans des environnements virtuels	
1.3.1 Persona	
1.3.2 Nautilus	
1.3.3 Diverse	
1.4 Une interface de dialogue oral peut-elle aider un utilisateur de mondes virtuels ?	
2. Étude du problème	
2.1 Introduction	
2.2 Corpus de dialogues	
2.2.1 Mise en œuvre	
2.2.1.1 Préparation de l’environnement expérimental	
2.2.1.2 Description des expériences d’acquisition de dialogues	
2.2.1.2.1 Expérience de type n°1	
2.2.1.2.2 Expérience de type n°2	
2.2.1.3 Retranscription	
2.2.2 Extraits du corpus	
2.2.2.1 Dialogue d1	
2.2.2.2 Dialogue d2	
2.2.2.3 Dialogue d3	
2.2.2.4 Dialogue d4	
2.3 Analyse du corpus	
2.3.1 Échantillonnages du corpus	
2.3.1.1 Échantillonnages utilisés par les statistiques du corpus	
2.3.1.2 Autres échantillonnages	
2.3.2 Statistiques sur le corpus	
2.3.2.1 Les statistiques	
2.3.2.1.1 Statistiques pour chaque dialogue	
2.3.2.1.2 Statistiques par mots en cumulant les dialogues	
2.3.2.2 Interprétation des statistiques obtenues	
2.3.2.2.1 Pour l’utilisateur	
2.3.2.2.2 Pour l’agent	
2.4 Ulysse	
2.4.1 Analyse du problème	
2.4.2 Architecture	
2.4.3 Présentation des modules d’Ulysse	
3. L’analyse lexicale	
3.1 Introduction	
3.2 Catégories lexicales	
3.2.1 Normes de représentation du lexique	
3.2.2 Nos catégories lexicales	
3.2.3 Informations morphologiques	
3.3 Analyse des locutions	
3.3.1 Présentation	
3.3.2 Analyse	
3.4 Les homophones	
3.5 Conclusion	
4. L’analyse syntaxique	
4.1 Grammaire formelle	
4.1.1 Grammaires syntagmatiques	
4.1.2 Grammaires syntagmatiques d’unification	
4.1.3 Grammaires de dépendance	
4.2 Une grammaire syntagmatique d’unification pour l’analyse des énoncés du corpus	
4.2.1 Introduction	
4.2.2 Présentation	
4.2.3 Analyse syntaxique d’un énoncé	
4.2.4 Analyse syntaxique de l’introduction d’un énoncé	
4.2.5 Analyse syntaxique d’une phrase	
4.2.6 Analyse syntaxique d’un ordre	
4.2.7 Analyse syntaxique d’une affirmation	
4.2.8 Analyse syntaxique d’une interrogation	
4.2.9 Analyse syntaxique d’une proposition subordonnée conjonctive	
4.2.9.1 Analyse syntaxique d’une proposition subordonnée contenant un verbe conjugué	
4.2.9.2 Analyse syntaxique d’une proposition subordonnée participiale ou infinitive	
4.2.10 Analyse syntaxique des subordonnées relatives	
4.2.11 Analyse syntaxique d’un groupe nominal et d’un groupe nominal prépositionnel	
4.2.12 Analyse syntaxique d’une séquence nominale	
4.2.13 Analyse syntaxique des syntagmes de base	
4.2.13.1 Le déterminant	
4.2.13.2 Les suites d’adverbes et les suites d’adjectifs	
4.2.13.3 Relation entre syntagmes	
4.2.14 Analyse syntaxique des locutions verbales	
4.3 Entrée/Sortie de l’analyseur	
4.4 Catégories syntagmatiques principales	
4.5 Conclusion et perspectives	
5. L’analyse sémantique	
5.1 Introduction	
5.2 Représentation fonctionnelle	
5.2.1 Définition	
5.2.2 Exemples	
5.2.2.1 Exemple numéro 1	
5.2.2.2 Exemple numéro 2	
5.3 Traits sémantiques liés aux catégories lexicales	
5.3.1 Le nom	
5.3.2 L’adjectif qualificatif	
5.3.3 Le déterminant simple	
5.3.4 Le pronom	
5.3.5 La préposition	
5.3.6 L’adverbe	
5.3.7 La conjonction	
5.3.8 Le nombre	
5.3.9 L’interjection	
5.3.10 Le verbe	
5.3.10.1 Primitives	
5.3.10.2 Codage des verbes à l’infinitif	
5.3.10.3 La catégorie lexicale des verbes	
5.4 Analyse fonctionnelle	
5.4.1 Phrase	
5.4.2 Proposition	
5.4.2.1 représentation	
5.4.2.2 Construction	
5.4.2.2.1 Construction à partir d’une affirmation	
5.4.2.2.2 Construction à partir d’un ordre	
5.4.2.2.3 Construction à partir d’une interrogation	
5.4.2.2.4 Construction à partir d’une subordonnée	
5.4.3 Noyau verbal	
5.4.4 Séquence nominale	
5.4.5 Syntagme nominal simple	
5.4.6 Déterminant, suite d’adverbes et suite d’adjectifs	
5.4.6.1 Déterminant	
5.4.6.2 Suite d’adverbes	
5.4.6.3 Suite d’adjectifs	
5.4.7 Relation	
5.5 Analyse des définitions sémantiques lexicales	
5.5.1 Présentation	
5.5.2 Algorithme	
5.5.2.1 Première version de l’algorithme	
5.5.2.2 Deuxième version : algorithme avec mémorisation	
5.5.2.3 Troisième  version : algorithme traitant des définitions récursives	
5.5.3 Mémoire associative de énoncé / structure sémantique.	
5.6 Conclusion	
6. L’analyse pragmatique	
6.1 Introduction	
6.2 Résolution des références	
6.2.1 Résolution des références pronominales	
6.2.2 Résolution des références utilisant plusieurs critères	
6.2.3 Analyse des références adverbiales	
6.2.4 Analyse des références nominales	
6.2.4.1 Assignation de référent pour un syntagme nominal simple	
6.2.4.2 Assignation de référent pour une séquence nominale	
6.3 Le raisonneur géométrique	
6.3.1 Prépositions de relation	
6.3.2 Prépositions de position	
6.4 Analyse pragmatique d’une phrase	
6.4.1 Analyse pragmatique d’une proposition	
6.4.1.1 Analyse référentielle du sujet	
6.4.1.2 Analyse pragmatique du noyau verbal et des constituants possibles	
6.4.2 Actes de langage	
6.4.2.1 Actes de langage et systèmes informatiques	
6.4.2.2 Actes de langage dans notre système	
6.4.3 Bilan de l’analyse pragmatique d’une phrase	
6.5 Gestionnaire d’actions	
6.5.1 Mouvements	
6.5.2 Exécution des mouvements de l’agent	
6.6 Résolution des ambiguïtés	
6.7 conclusion	
7. Le gestionnaire de dialogue	
7.1 Introduction	
7.2 Modélisation du dialogue	
7.2.1 Modèles de dialogues	
7.2.2 Notre modèle de dialogue	
7.3 Le gestionnaire de dialogue	
7.3.1 Gestion des ellipses	
7.3.1.1 Analyse des énoncés elliptiques adverbiaux	
7.3.1.1.1 Ellipses linguistiques	
7.3.1.1.2 Ellipses conversationnelles	
7.3.1.2 Analyse des énoncés elliptiques nominaux	
7.3.1.2.1 Ellipse conversationnelle	
7.3.1.2.2 Ellipses linguistiques	
7.3.2 Génération de l’énoncé de l’agent	
7.3.2.1 Génération en réponse à un ordre simple	
7.3.2.2 Génération en réponse à une question-oui-non	
7.3.2.3 Génération en fin d’action	
7.3.3 Gestion du tour de parole	
7.4 Bilan du prototype	
7.4.1 Membres	
7.4.2 Limites du prototype et perspectives	
7.4.2.1 Le lexique	
7.4.2.2 La syntaxe	
7.4.2.3 La sémantique	
7.4.2.4 La pragmatique	
7.4.2.5 Le dialogue	
7.4.3 Utilisation du prototype	
7.4.4 Caractère générique du prototype	
Conclusion	
Bibliographie	
Annexes	199
Annexe A : corpus de dialogues	199
Dialogue d1	201
Dialogue d2	204
Dialogue d3	208
Dialogue d4	211
Annexe B : lexique	215
Annexe C : grammaire	245
Introduction
La réalité virtuelle est une des composantes des techniques multimédia et des autoroutes de l’information (Karpinski 1995). Elle permet à un utilisateur de visualiser et d’interagir avec des données informatiques. Les systèmes de réalité virtuelle dépendent fortement du niveau technique de leurs différents composants. En effet, pour procurer des sensations réalistes, ils doivent simuler des scènes parfois complexes et offrir une interaction avec l’utilisateur en temps réel. La contribution des interfaces d’entrées/sorties dans l’amélioration de ces systèmes est fondamentale. La qualité de la communication entre l’homme et les mondes virtuels dépend souvent du choix et de l’efficacité de ces interfaces.
Les recherches sur le travail coopératif à l’aide de l’ordinateur – Computer Supported Cooperative Work (CSCW) – tentent de déterminer comment l’informatique peut aider des groupes de personnes à travailler ensemble sur un projet, pour élaborer un produit, pour prendre une décision, etc. (Grudin 1994). Le travail coopératif à l’aide de l’ordinateur fait parfois appel à des techniques de réalité virtuelle (Robertson et al. 1993), par exemple pour créer des métaphores de salles de réunion. La société Xerox l’utilise pour structurer les interfaces graphiques (Clarkson 1991). Ces applications impliquent un accès multi-utilisateurs, à travers un réseau, à un même monde virtuel.
L’utilisation de métaphores de travail au bureau, comme des salles de réunion virtuelles dans certaines applications de téléprésence (Benford 1993), peut aider à l’interaction dans un groupe en la rendant plus naturelle. Les techniques informatiques sont alors un intermédiaire pour des interactions entre personnes qui partagent un espace de travail virtuel.
Les métaphores utilisées ne permettent cependant pas, et ne permettront probablement jamais, la même commodité et la même facilité que les interactions dans le monde réel. Toutefois, nous pensons qu’il est possible de les améliorer dans une large mesure et de faciliter l’accès à tous à ce type d’environnement. Pour rendre l’accès plus facile à ces mondes virtuels, l’interaction vocale ou écrite sous forme de dialogue personne-machine est sans doute l’une des plus naturelles.
L’objet de cette thèse est de savoir tout d’abord si une interface de dialogue oral personne-machine peut aider un utilisateur d’univers virtuel, et dans ce cas, comment ? Dans le premier chapitre, nous répondons positivement à la première question en imaginant des dialogues possibles dans ces environnements virtuels. Nous avons construit un corpus de dialogues pour répondre à la seconde. Il nous a permis de supposer qu’une telle interface peut aider l’utilisateur dans ses déplacements virtuels. Toutefois, ces deux réponses sont des présomptions. Nous avons intégré un prototype de dialogue oral dans un système de réalité virtuelle – RV – pour les vérifier en les concrétisant. 
Élaborer une interface multimodale performante de ce type nécessite un analyseur lexical, syntaxique, sémantique, pragmatique et de dialogue pour traiter les énoncés. Nous consacrons un chapitre à chacun de ces domaines et nous décrivons comment intégrer les composants dans une architecture pipe-line pour parvenir à implanter un système de dialogue complet. Cette thèse présente ainsi l’intégration d’une interface de dialogue oral personne-machine dans un environnement virtuel – Ulysse – (Godéreaux et al.  1996 :1). Son principal objet est d’aider un utilisateur à naviguer oralement dans un univers virtuel car la navigation se révèle être l’un des points les plus délicats pour les nouveaux utilisateurs de ce type d’environnement.
Ce mémoire se divise en sept chapitres. Le premier introduit les systèmes de réalité virtuelle et expose des exemples d’interaction orale dans ces environnements. Le second étudie le problème de l’élaboration d’un prototype de dialogue oral dans la RV en se basant sur la construction et l’étude d’un corpus de dialogues. Il présente également l’architecture modulaire d’Ulysse. Le troisième chapitre expose l’analyse lexicale du corpus. Les chapitres suivants spécifient et analysent les modules principaux d’Ulysse : le quatrième chapitre décrit le module d’analyse syntaxique, le cinquième présente celui de l’analyse sémantique, le sixième l’analyse pragmatique. Enfin, le septième chapitre expose le gestionnaire de dialogue.
Ce projet a été développé dans le cadre du programme COST-14 de la commission des communautés européennes sur le travail coopératif à l’aide de l’ordinateur (COTECH 1995). Dans ce COTECH, nous avons étudié plus particulièrement les outils linguistiques pour intégrer des possibilités de dialogue oral avec des assistants virtuels.

1.	Réalité virtuelle et Dialogue oral
1.1	Introduction
Ce chapitre introduit tout d’abord la réalité virtuelle en présentant le système de réalité virtuelle DIVE développé par le Swedish Institute of Computer Science (SICS). Le SICS a fait partie également du programme COST-14. Il présente ensuite quelques systèmes d’interaction orale dans des environnements virtuels. Enfin, il pose la question de savoir si une interface de dialogue oral peut aider un utilisateur de mondes virtuels.
1.2	Un système de réalité virtuelle : Dive
DIVE, Distributed Interactive Virtual Environment, est un environnement virtuel réparti, développé par le SICS. Il se fonde sur le système d’exploitation UNIX et les protocoles Internet (Andersson et al. 1994). Le SICS détient la licence de DIVE, cependant, pour une utilisation non commerciale, il offre gratuitement l’acquisition des fichiers binaires dans sa version 3.0 et des fichiers sources dans sa version 2.2. Un certain nombre de personnes utilisent DIVE : notamment, l’université de Nottingham, l’université de Lancaster, l’université du Texas et le groupe commercial SONY.
DIVE est multiplateforme : il fonctionne sur les stations Sun, Silicon Graphics, plate-forme Hewlett-Packard, plate-forme PC/Linux, et plate-forme Digital Alpha. Ses concepteurs ont notamment comme objectif d’en faire un outil de téléconférence. Chaque utilisateur de DIVE, connecté au réseau Internet, est représenté graphiquement par un agent virtuel et dispose d’outils qu’il peut manipuler – cf. Figure 1-1. 

Figure 1-1 : Le monde conférence visualisé sur une station Silicon Graphics
Chaque agent virtuel dispose d’un véhicule. Ce véhicule est représenté sur l’écran par trois icônes (cf. Figure 1-2) attachées à trois modes de déplacement : translation horizontale, verticale et rotation (cf. Figure 1-3). Il est nommé “ véhicule souris ” car son fonctionnement est associé aux déplacements de la souris en pressant son bouton gauche. 

Figure 1-2 : Une conférence (sur station SUN) vue par un des quatre utilisateurs connectés
Dans la version de base de DIVE, la souris permet aussi d’interagir avec les objets des mondes virtuels. Le bouton du milieu permet de sélectionner un objet en cliquant dessus. Les mouvements de la souris déplacent l’objet suivant une trajectoire sphérique. Ils se terminent en relâchant le bouton central. 
Type de déplacements	Icônes	Représentation	

Déplacement dans le plan horizontal :
un axe de translation, un axe de rotation	

Déplacement dans le plan vertical :
deux axes de translation	

Rotations autour de deux axes	

Figure 1-3: les icônes de navigation
Conceptuellement, ce système peut se décrire comme une mémoire partagée par un ensemble de processus interagissant sur celle-ci. Cette mémoire partagée se répartit en mondes. Chaque monde représente un ensemble spécifique d’objets et de paramètres entièrement distincts des autres mondes. Un processus de DIVE est un membre d’un seul et unique monde pouvant se connecter dynamiquement à un autre monde. Un processus appartient à une des deux catégories suivantes : 
•	Les processus de visualisation ont pour tâche principale d’afficher périodiquement (environ tous les dixièmes de secondes suivant le matériel) le mondes dont ils sont membre. Ils intègrent également le “ véhicule souris ” et le mécanisme d’interaction lié à la souris.
•	les processus d’application agissent sur le monde en modifiant les objets et en le signalant aux autres processus afin de garder un monde cohérent. Ils englobent les autres processus d’interaction et/ou de navigation.
Lorsque l’utilisateur se connecte à DIVE, il perçoit et interagit sur le monde par l’intermédiaire de divers dispositifs matériels ou logiciels. DIVE gère les périphériques permettant la visualisation du monde virtuel sur un écran ou sur un visiocasque. Il gère également des périphériques d’interaction avec ces mondes : un gant de données, une souris ou une baguette magique. Les processus d’application de base de DIVE sont les processus de gestion d’un ascenseur, d’un tableau noir et d’une horloge. Notre objectif est d’associer à chaque utilisateur un agent de navigation, commandé à la voix, qui l’aidera dans ses déplacements. La Figure 1-4 présente une vue conceptuelle de DIVE ainsi défini. Dans cette figure, l’application de gestion d’ascenseur est un exemple de processus d’application

Figure 1-4 : Vue conceptuelle de DIVE
La Figure 1-5 présente une capture d’écran de DIVE comportant une image réelle intégrée dans une scène virtuelle.

Figure 1-5 : Scène de DIVE

1.3	Quelques systèmes d’interaction orale dans des environnements virtuels
Des interfaces orales commencent à apparaître dans les systèmes de simulation ou dans les mondes virtuels (Allen 1994, Ball et al. 1995, Bolt 1980, Karlgren et al.  1995). Elles sont à ce jour moins répandues que d’autres interfaces et très peu d’applications sont parvenues à un stade commercial. Ceci est sans doute dû au fait que ces applications dépendent fortement du bon fonctionnement de la reconnaissance vocale dont la fiabilité était insuffisante jusqu’à maintenant. De plus, les communautés du Traitement Automatique des Langues (TAL) et de la réalité virtuelle ne se sont pas aperçues de l’intérêt réciproque de leur discipline.
Ce paragraphe présente sommairement trois systèmes intégrant une interface de dialogue oral dans un système de RV : Persona de Microsoft, Diverse du SICS et Nautilus du centre de recherche appliquée en intelligence artificielle de la Marine américaine.
1.3.1	Persona
Le projet Persona de Microsoft développe les technologies nécessaires pour produire des assistants conversationnels analogues aux “ vivants ” interagissant avec un utilisateur dans un dialogue en anglais (Ball et al. 1995). Il s’appuie sur le système de reconnaissance de la parole continue multi-utilisateur Whisper, sur un système de représentation d’images tridimensionnelles et sur un système de compréhension et de production d’énoncés en anglais.

Le premier prototype consiste en la création d’un perroquet expressif nommé Peedy, présenté en Figure 1-6. Il doit traiter les requêtes d’ordre musical dictée oralement par un utilisateur. Il utilise des mécanismes d’interaction non verbale de type humain, comme lever une aile près de son oreille en disant “ comment ? ” lorsqu’il ne comprend pas la requête de l’utilisateur.	
Figure 1-6 :  Peedy

La conversation s’appuie sur des effets sonores expressifs et des techniques de caméra cinématique. La Figure 1-7 présente un exemple de dialogue.

Figure 1-7 : Exemple de dialogue dans le projet Persona
Lorsque Peedy reçoit un énoncé, il répond par une combinaison de sortie visuelle et auditive. Pour cela, il dispose de trois sous-systèmes construits par les modules présentés dans la Figure 1-8 :
•	L’analyseur de traitement de la parole comprenant les modules : Whisper, Names, NLP, et Semantics. Il peut analyser un ensemble limité de 150 énoncés typiques. Chaque énoncé est reconnu comme une paraphrase des 17 requêtes canoniques qu’il comprend. Une grammaire sans contexte permet de les représenter. En voici quelques règles : 
STATEMENT play something by
ARTIST TIMEREF
TIMEREF after that
TIMEREF next
ARTIST madonna
ARTIST joe jackson
ARTIST claude debussy
ARTIST andrew lloyd webber
ARTIST synchro system
ARTIST pearl jam
ARTIST joe cocker
ARTIST bonnie raitt

•	Le gestionnaire de dialogue. Il traite les séquences conversationnelles à l’aide d’un automate fini.
•	Le synthétiseur audio et vidéo constitué des modules Player/Reactor et Speech Controller. Il produit avec succès des séquences d’animation de haute qualité en temps réel. La synthèse orale s’effectue par des fragments de parole préenregistrés parce que G. Ball considère que les synthétiseurs de parole à partir de phonèmes sont encore inappropriés pour simuler la voix d’un agent “ vivant ”.

Figure 1-8 : Architecture du premier prototype de Persona
Il est intéressant de constater que ce prototype utilise une synthèse orale par des segments de parole préenregistrés pour imiter au mieux une voix humaine. Ceci est certainement le meilleur choix pour leur application car son objet majeur est de simuler un assistant conversationnel “ vivant ”. Ce prototype comporte le défaut majeur d’offrir une analyse syntaxique restreinte. En effet, les règles syntagmatiques définissant la grammaire d’analyse des énoncés sont relativement simples. D’ailleurs, les auteurs n’indiquent pas leur méthode de construction de la grammaire. Ils ne mentionnent pas d’élaboration et d’analyse de corpus de dialogues.
1.3.2	Nautilus
Nautilus est un projet du centre de recherche appliquée en intelligence artificielle de la Marine américaine (Everett et al. 1995). Il projette de montrer les possibilités d’une interface en anglais dans un système de RV. Il utilise un système de reconnaissance et de synthèse de la parole, un analyseur de l’anglais, et un système de RV. L’interface accepte deux types d’énoncés, des commandes ou des questions, permettant à l’utilisateur de contrôler le scénario de la simulation.

Figure 1-9 : Vue extérieure du système de réalité virtuelle de Nautilus
Le système de reconnaissance de la parole est multi-locuteur en parole continue. L’analyseur syntaxique consiste en une grammaire de 140 règles de production non récursives. Le lexique comporte un peu plus de 300 mots. Cette configuration permet d’analyser les énoncés figurant dans le Tableau 1-1 ci-dessous.
Ordres	Questions	
Show me the top-down/out-the-window view.
Display the map rings.
Show the Thunderbird 
Hide all the friendly aircraft that don't have missiles. 
Run the simulation forward/backward.
Set the clock to zero. 
Put me on the Bladerunner.
Put me on the hostile ship.
Move me to 23 degrees N, 40 degrees E.
Increase my altitude to 4000 feet.
	How many hostile ships are there?
What is the Thunderbird's heading?
What is my viewing altitude?
Do any of the friendly ships have emitters on board?
Is the simulation running?
What is the time increment?
How about the Titanic?	
Tableau 1-1 : Exemples d’énoncés reconnus par Nautilus
Ces exemples permettent de conclure partiellement sur la couverture linguistique de la grammaire. Elle reconnaît un ordre ou une question, des subordonnées relatives, certaines négations, certains énoncés elliptiques. Elle correspond à un langage de commandes relativement strictes. Inversement, elle ne traite pas les énoncés affirmatifs composés d’un sujet débutant l’affirmation, les énoncés comportant plusieurs ordres ou questions, ou combinaison des deux. Les auteurs ne mentionnent pas la construction et l’analyse de corpus de dialogues pour étudier concrètement le problème.
Dans ce système, il n’est possible de désigner un objet qu’en le nommant strictement par son nom. L’analyseur de référence se contente de retrouver l’objet nommé par ce nom. Il ne tient pas compte du contexte visuel de l’utilisateur. Les chercheurs de la Navy concluent qu’il serait intéressant de traiter ces problèmes d’analyse pragmatique afin de pouvoir donner des ordres du type “ descends vers ce bateau ”. 
1.3.3	Diverse
Diverse, DIVE Real time Speech Enhancement, est un projet expérimental sur la conception d’interfaces multimodales développé par le SICS (cf. Figure 1-10). Il consiste en une interface de dialogue écrit ou oral du système de RV développé également au SICS et présenté auparavant dans le paragraphe 1.2.

Figure 1-10 : Scène du projet Diverse
L’objet de Diverse est l’expérimentation des effets du langage naturel oral ou écrit, dans une interface d’immersion. En outre, il recherche les modes d’utilisation de la langue, notamment la résolution des références multimodales (Bretan & Karlgren 1994). Son architecture comporte une suite de composants (cf. Figure 1-11).
Le module de reconnaissance de la parole, HTK, utilise un système de modèle de Markov caché entraîné pour le domaine d’utilisation. L’analyseur syntaxique, ENGCC, identifie les rôles et les dépendances syntaxiques des énoncés. À partir du graphe de dépendances obtenu, l’analyseur sémantique et le résolveur de références, TRANS, créent une représentation logique des actions possibles. L’interface PAPI les transfère vers DIVE qui réagira selon les commandes ou les requêtes déduites. 

Figure 1-11 : Architecture de Diverse
Avec ce prototype, le SICS a obtenu des résultats intéressants sur l’analyse des références. Lorsqu’un utilisateur de Diverse prononce une phrase, certains termes –termes référentiels– de cette phrase font référence à des objets de DIVE –référents–. Par exemple, dans l’énoncé “ peints la table en rouge ” le mot table est un terme référentiel, l’objet de DIVE ressemblant à une table est son référent. La résolution des références consiste en l’assignation d’un référent à chaque terme référentiel présent dans l’énoncé. J. Karlgren et al. (1995) définissent la notion de focus assimilable à un compteur pour calculer ces références. Cette notion associe à chaque objet d’un monde un nombre entier qui évoluera selon les actes de l’utilisateur. Si ce dernier voit un objet, le nomme ou le désigne avec un pointeur déictique (par exemple la souris), alors son focus sera augmenté. La valeur de ces focus permettra ensuite de mettre en évidence les référents. 
Les auteurs ne mentionnent pas la construction et l’analyse de corpus de dialogues pour étudier concrètement le problème.
1.4	Une interface de dialogue oral peut-elle aider un utilisateur de mondes virtuels ?
L’interaction orale est un enjeu permettant d’améliorer sur certains points le réalisme des environnements virtuels. Les utilisateurs de ces mondes peuvent être profanes aux environnements informatiques parce que la force cognitive des images tridimensionnelles leur permet de comprendre aisément et rapidement l’environnement dans lequel ils se trouvent. D’une manière générale, trois notions sont incluses dans les mondes virtuels (Quéau 1993) : l’immersion, la navigation et l’interaction. Pour un utilisateur, une interface de dialogue oral dans ces mondes simplifie et amplifie ces trois notions (Godéreaux et al.  1996 :1).
L’immersion se réfère aux techniques d’immersion physique dans l’image grâce aux casques stéréoscopiques. Une interface de dialogue oral ajoute à cette immersion dans l’image une immersion dans le son et la parole.
La notion de navigation exprime la possibilité d’évoluer, de se rencontrer, dans des univers virtuels. La navigation dans un monde virtuel est par essence complexe puisqu’elle se situe dans un espace à trois dimensions. Les systèmes de RV disposent de périphériques d’entrée, tels que la souris, le clavier, la manette (joystick)..., permettant de se déplacer dans un environnement tridimensionnel. Ils demandent à l’utilisateur un certain temps d’adaptation avant de pouvoir naviguer aisément. Ces interfaces permettent des déplacements rapides, lents ou précis dans un plan donné. Les déplacements sont cependant plus difficiles lorsque l’on désire “s’aligner” par rapport à un objet du monde; par exemple, se placer devant un tableau ou une porte permettant d’accéder à un autre monde. Ceci est d’autant plus difficile lorsque l’objet ne se trouve pas dans le plan principal de déplacement.
Le dialogue oral par commandes simples facilite la navigation. L’adaptation de l’utilisateur est immédiate dès qu'un dialogue présenté par la Figure 1-12 est possible. Un dialogue plus élaboré comme celui de la Figure 1-13 permet de “s’aligner” avec précision par rapport à un objet du monde.

Système	Pour vous déplacer vous pouvez dire, avance, recule, monte, descend, gauche, droite, stop.	
Utilisateur	avance.	
Utilisateur	monte.	
Utilisateur	stop.	
Figure 1-12 : Un dialogue simple

Utilisateur	Place-toi devant le tableau.	
Système	D’accord.	
Utilisateur	Vers quel autre monde puis-je aller?	
Système	Vers le monde conférence ou le monde nature.	
Utilisateur	Place-toi devant la porte du monde conférence.	
Figure 1-13 : Un dialogue avec alignement
La notion d’interaction fait référence à la manipulation de l’image, à sa transformation. Une interface de dialogue oral peut faciliter l’utilisation de modeleurs 3D dans la désignation des objets puis dans leur manipulation. De plus, il est aisé pour l’utilisateur de combiner navigation et interaction en s’exprimant oralement.
D’une manière générale, une interface de dialogue oral dans les mondes virtuels est un complément des interfaces classiques. Notamment, elle facilite la tâche de l’utilisateur dans la découverte de ces univers.
2.	Étude du problème
2.1	Introduction
Comment une interface de dialogue oral personne-machine peut-elle aider un utilisateur d’univers virtuel ? Nous avons construit un corpus de dialogues pour répondre à cette question. L’élaboration puis l’étude de deux premiers dialogues nous ont permis de supposer qu’une telle interface peut aider les utilisateurs dans leurs déplacements virtuels. Nous avons ensuite conçu deux autres dialogues afin d’étudier la combinaison de l’oral et d’un pointeur déictique (une souris) par les utilisateurs en situation de navigation. 
2.2	Corpus de dialogues
Nous avons réuni un corpus de dialogues afin de connaître les attentes des utilisateurs face aux univers virtuels (cf. Annexe A). Nous voulons également étudier l’utilisation de la langue orale dans ces univers. Nous pensons que l’étude du dialogue personne-machine doit passer par une étape de simulation personne/personne-machine. Cette seconde personne tient le rôle d’intermédiaire entre la machine et la première personne qui est l’utilisatrice de la machine. Cette démarche est cruciale pour identifier les problèmes n’apparaissant pas dans la réalité et laisser de côté ceux ne semblant intéressants que dans l’abstrait (Nicolle 1992, Allen et al. 1994). Elle offre ensuite un cadre de traitement d’énoncés réels plutôt que d’énoncés construits “ manuellement ”.
Nous avons ensuite procédé à des échantillonnages du corpus pour l’analyser. À partir de ceux-ci, nous avons calculé des statistiques afin de connaître la phraséologie des locuteurs. Ces échantillonnages ont permis également d’analyser le lexique, la syntaxe, la sémantique, la pragmatique et le dialogue liés au corpus.
2.2.1	Mise en œuvre
2.2.1.1	Préparation de l’environnement expérimental
Dans cette expérimentation, nous avons utilisé le système de réalité virtuelle DIVE pour élaborer notre corpus. Nous avons vu qu’avec la version de base nous pouvions naviguer et interagir dans les univers virtuels en utilisant la souris. Ce seul canal de communication ne permet pas de combiner à la fois navigation et interaction. En effet, il n’est pas possible avec la souris de cliquer en même temps sur deux objets distincts. Par exemple, il est impossible d’avancer en emportant un objet. Pour offrir cette possibilité de combiner navigation et interaction à un utilisateur de DIVE, nous avons réalisé un premier outil de navigation basé sur un langage de commandes simples. Ces commandes sont au nombre de 19 – cf. Tableau 2-1. Elles permettent de gérer également les mouvements de rotation de la tête de l’agent virtuel.
Commandes de navigation	Commandes de contrôle de la tête 	
avance	regarde en bas	
recule	regarde en haut	
gauche	regarde à droite	
droite	regarde à gauche	
descends	regarde devant	
monte	regarde derrière	
stop	tourne la tête	
pose toi		
pivote		
retourne toi		
vue de dessous		
vue de dessus		
Tableau 2-1 : Langage de commandes simples de l’agent virtuel
2.2.1.2	Description des expériences d’acquisition de dialogues
2.2.1.2.1	Expérience de type n°1
L’objet de ce premier type d’expérience est de collecter des dialogues pour révéler les attentes des utilisateurs d’environnements virtuels. Elle est constituée de : 
•	une personne jouant le rôle de l’utilisateur du système de réalité virtuelle : l’utilisateur,
•	une personne servant d’intermédiaire entre l’utilisateur et le système de RV : l’agent (pour faire référence à l’agent virtuel),
•	deux machines sur lesquelles s’exécute le système de RV DIVE,
•	une souris utilisée par l’agent,
•	un magnétophone enregistrant le dialogue des deux interlocuteurs.
Les deux personnes et l’ensemble du matériel sont disposés dans une même salle. Chaque personne dispose d’une machine. Les deux machines visualisent exactement les mêmes scènes.
L’agent peut se déplacer et interagir dans un monde virtuel grâce au véhicule souris et au langage de commandes simples. Ainsi les mouvements et les interactions qu’il réalise sont simultanément affichés sur son écran et sur celui de l’utilisateur. Ce dernier ne se sert pas de la souris. Son seul moyen de communication avec le monde virtuel est sa voix. 
L’expérience commence par la présentation de l’agent. Ce dernier attend ensuite les requêtes de l’utilisateur qu’il tentera d’exécuter. L’agent formule aussi des propositions à l’utilisateur pour l’aider dans sa tâche d’appréhension des mondes virtuels. 
Nous avons réalisé deux expériences de type n°1 :
•	Une expérience constituant le dialogue d1 de 30 minutes.
•	Une expérience constituant le dialogue d2 de 45 minutes.
Les deux utilisateurs ne connaissaient pas le système DIVE avant de participer à ces expériences. Ils représentent une partie des futurs utilisateurs de ces environnements.
L’analyse de ces deux dialogues nous montre que la principale attente des utilisateurs est de pouvoir naviguer dans ces univers virtuels. Par exemple environ 80% des énoncés de l’utilisateur du dialogue d1 sont relatifs à la navigation. Nous avons alors réalisé un second type d’expérience permettant d’obtenir des dialogues se concentrant sur la navigation.
2.2.1.2.2	Expérience de type n°2
Cette expérience d’acquisition de dialogues se compose de deux personnes ayant les mêmes rôles que dans l’expérience précédente. Nous avons réalisé ce second type d’expérience en utilisant une seule machine. La raison majeure de cette suppression est le grand nombre de déconnexions intempestives entre les deux machines rencontrées lors des expériences de type n°1 (ces déconnexions provenaient à l’époque d’une configuration matérielle insuffisante à l’utilisation de deux processus de DIVE exécutés sur deux machines distinctes). L’agent et l’utilisateur se présentent devant cette machine et peuvent l’un comme l’autre se servir de la souris. L’agent l’utilise pour naviguer et interagir avec les objets. L’utilisateur l’emploie pour désigner les objets : la souris lui sert de pointeur déictique.
L’objet de ce deuxième type d’expérience est similaire au premier, mais nous étudions, en plus, la combinaison de l’oral et de ce pointeur déictique. Pour inciter l’utilisateur à formuler des requêtes relatives à la navigation, l’agent lui propose de retrouver des objets dispersés dans l’ensemble des mondes virtuels. 
Nous avons réalisé deux expériences de type n°2 - les objets à retrouver sont deux avions - :
•	Une expérience constituant le dialogue d3 de 40 minutes.
•	Une expérience constituant le dialogue d4 de 35 minutes.
Les deux utilisateurs connaissaient déjà le système DIVE avant de participer à ces expériences.
2.2.1.3	Retranscription
Nous avons retranscrit sur machine les dialogues enregistrés sur bandes magnétiques. G. Jefferson (1983) et C. Leroy (1985), ont établi des conventions de retranscriptions d’enregistrements oraux. Également, J. B. Pierrehumbert (1990) a établi des retranscriptions prosodiques d’énoncés oraux. Ne travaillant pas au niveau du traitement du signal, nous avons choisi de ne pas utiliser ces travaux sur la prosodie pour retranscrire nos dialogues. En effet, nous utilisons des cartes de reconnaissance de la parole du commerce qui offrent directement une sortie proche de notre retranscription : une suite de mots ou signes de ponctuation que la carte a reconnue. Dans ce cas, nous ne pouvons pas savoir par exemple si le ton de l’énoncé entendu monte ou descend, si la pause entre chaque mot est plus ou moins longue, si un mot est prononcé plus fortement qu’un autre...
Cependant, une partie du ton d’une phrase peut être retranscrit à l’écrit par la ponctuation. Afin de garder quelques informations prosodiques, nous avons choisi de tenir compte du ton interrogatif et des pauses dans un énoncé. Par exemple d’après le ton du 26e énoncé de l’utilisateur du dialogue d1, celui-ci est une question alors que sa structure grammaticale présente une affirmation :

OUI ON PEUT PASSER ENTRE LES CUBES ?

2.2.2	Extraits du corpus
Dans chacune des quatre expériences précédentes, l’utilisateur est différent. Nous obtenons ainsi une plus grande couverture linguistique. En revanche, l’agent est toujours interprété par la même personne afin de garder une cohérence globale dans son discours. Des extraits de ces dialogues sont représentés du Tableau 2-2 au Tableau 2-9 avec les conventions d’écriture suivantes : les énoncés de l’utilisateur sont précédés de la lettre U et de leur numéro d’apparition dans le dialogue. Ceux de l’agent commencent par la lettre A. Nous commentons chacun de ces extraits afin d’indiquer certains points nous semblant intéressants.
2.2.2.1	Dialogue d1

U18	JE VOUDRAIS QUE TU TRAVERSES LA PORTE VIOLETTE POUR VOIR.
U19	PEUX-TU ENTRER ?
A	OUI.
U20	ENTRE.
U21	MAIS TU ES TROP HAUT.
A	JE DESCENDS ?
U22	OUI.
U23	VA À GAUCHE.
U24	PEUX-TU ALLER ENTRE LES MEUBLES ENTRE LES MAISONS ?
A	JE NE VOIS PAS DE MAISON.
U25	LES CUBES LÀ PEUX-TU ALLER DERRIÈRE CES CUBES ?
A	JE VOIS TROIS CUBES.
U26	OUI ON PEUT PASSER ENTRE LES CUBES ?
A	OUI.
U27	VAS-Y PASSE POUR VOIR DERRIÈRE.
A	OUI.
U28	TU NE PEUX PAS ALLER PLUS VITE ?
A	JE PEUX ALLER PLUS VITE.
U29	VAS-Y VA PLUS VITE.	
Tableau 2-2 : Extrait n°1 du dialogue d1
Dans ce premier extrait de d1, les requêtes de l’utilisateur se présentent sous des formes distinctes :
•	des ordres : U20, U23,  U27, U29.
•	des interrogations avec le verbe pouvoir : U19, U24, U25, U26, U28.
•	une affirmation exprimant une requête : U18.
Nous pouvons remarquer que l’agent amène l’utilisateur à formuler ses interrogations U26 et U28 en deux ordres U27 et U29. La raison de cette réitération vient de l’ambiguïté du verbe pouvoir. Lorsqu’une personne pose une question relative à des actes indirects :
•	Peux-tu <action> ?
•	ou Pouvez-vous <action> ? 
son interlocuteur peut choisir de répondre par oui ou non simplement. Mais il peut également exécuter l’<action> en cas de réponse positive. En choisissant ce dernier type de réponse, la réitération constatée auparavant sera supprimée. 

U77	PEUX-TU ME DIRE VERS COMBIEN D'AUTRES MONDES VIRTUELS JE PEUX ME DIRIGER À PARTIR DE CELUI-CI ?
A	IL Y A 8 AUTRES MONDES VIRTUELS DANS LE MONDE VWORLD.
U78	À QUOI CORRESPONDENT LES MOTS SUR LES CUBES AVEC LES PORTES VIOLETTES ?
A	CES NOMS CORRESPONDENT AU NOM DES MONDES VIRTUELS.
U79	PEUX-TU ENTRER DANS LE MONDE VIRTUEL CONFÉRENCE ?
A	OUI.
U80	ENTRE.
A	JE PEUX VOUS MONTRER UNE VUE DE DESSUS OU DE DESSOUS SI VOUS VOULEZ ?
U81	OUI DESSOUS S'IL VOUS PLAÎT.
U82	PEUX-TU ME MONTRER UNE VUE DE DESSUS ?
A	OUI.	
Tableau 2-3 : Extrait n°2 du dialogue d1
Dans ce deuxième extrait, l’agent fait, au cours du dialogue, une proposition à l’utilisateur. Ce qui engendre le dialogue suivant : A U81 U82 A.
2.2.2.2	Dialogue d2

U18	QU'EST CE QU'IL Y A SUR LA GAUCHE ?
A	JE REGARDE À GAUCHE.
A	JE VOIS UN DEMI-CYLINDRE ET DES CUBES GRIS AINSI QU'UNE PORTE VERTE.
U19	PEUT-ON SE DIRIGER LENTEMENT VERS LE CYLINDRE ?
A	OUI.
U20	STOP.
U21	PEUT-ON PASSER À TRAVERS ?
A	OUI.
U22	PEUT-ON S'ARRÊTER AU MILIEU ?
A	OUI.
A	VOILÀ.
A	JE PEUX TOURNER LA TÊTE SI VOUS VOULEZ.
U23	MAIS AVEC PLAISIR.
U24	EST-CE QU'ON PEUT PRENDRE LA CHAISE QUI SE TROUVE DE L'AUTRE CÔTÉ DU CYLINDRE ?
A	OUI J'AVANCE.
A	VOULEZ-VOUS QUE JE PRENNE CETTE CHAISE ?
U25	OUI.	
Tableau 2-4 : Extrait n°1 du dialogue d2
Dans cet extrait n°1 de d2, les énoncés de l’utilisateur sont principalement des questions introduites par le verbe pouvoir : U19, U21, U22, U24 (avec l’utilisation de la forme interrogative Est-ce que ). L’agent cette fois-ci a choisi d’être plus coopératif dans ses réponses. En effet, il exécute à chaque fois les requêtes de l’utilisateur pour chacune de ses questions. Nous remarquons que les réitérations présentées dans les extraits du dialogue d1 n’apparaissent pas ici.

U26	PEUX-TU TE DIRIGER VERS LA PYRAMIDE JAUNE QUI SE TROUVE DERRIÈRE LES MAISONS ?
A	OUI.
U27	STOP.
A	JE PEUX ESSAYER DE LA DÉPLACER.
U28	HA BAH OUI.
A	VOILÀ.
U29	PEUX-TU LA DÉPLACER SUR LA DROITE ?
U30	PEUX-TU TOURNER LA TÊTE À DROITE ?
A	VOILÀ.
U31	PEUX-TU DÉPLACER LA PYRAMIDE OCRE SUR LA PYRAMIDE GRISE ?
A	POUVEZ-VOUS RÉPÉTER S'IL VOUS PLAÎT ?
U32	PEUX-TU POSER LA PYRAMIDE SUR TA GAUCHE LE PLUS LOIN POSSIBLE DEVANT TOI ?
A	J'ESSAYE.
A	JE PEUX AVANCER AVEC LA PYRAMIDE.
U33	HA BAH ...TRÈS BIEN.
U34	PEUX-TU AVANCER AVEC LA PYRAMIDE LÉGÈREMENT SUR TA DROITE ?
A	OUI.
A	JE PEUX LÂCHER LA PYRAMIDE ?
U35	PEUX-TU PASSER SOUS LA PYRAMIDE SANS LA LÂCHER ?
A	NON.
U36	BON LÂCHE LA PYRAMIDE.
A	VOILÀ.	
Tableau 2-5 : Extrait n°2 du dialogue d2
Ce second extrait de d2 présente un dialogue combinant des phases d’interaction et de navigation. 
2.2.2.3	Dialogue d3

U15	AGENT Y A T-IL UN AVION DANS LA SALLE ?
A	JE NE SAIS PAS.
U16	ALLONS DANS UN AUTRE MONDE PLUTÔT QUELS SONT LES AUTRES MONDES ?
A	JE PEUX ME CONNECTER AU MONDE VWORLD.
U17	PEUX-TU TE CONNECTER À D'AUTRES MONDES ?
A	NON A PARTIR DE CE MONDE IL N'Y A QUE LE MONDE VWORLD.
U18	VA DANS VWORLD. 
A	D'ACCORD.
U19	EST-ON DANS VWORLD ?
A	OUI.
U20	TOURNE À GAUCHE. 
U21	STOP.
U22	VA VERS LES CUBES.
U23	AVANCE.
U24	STOP.
U25	AVANCE.
U26	STOP.
U27	VA VERS LE MONDE NATURE.
A	NOUS SOMMES CONNECTÉS AU MONDE NATURE.	
Tableau 2-6 : Extrait n°1 du dialogue d3
Dans cet extrait, l’utilisateur s’exprime par une suite d’ordres simples : U18, U20, U21, U22, U23, U24, U25, U26 et U27. Nous pouvons remarquer que dans la plupart des cas l’agent considère ses actions comme suffisamment explicites. Il ne les ponctue pas par un message oral de confirmation. 
Le dialogue d3 fait partie du deuxième type d’expérience où la tâche de l’utilisateur est de retrouver deux avions. Nous remarquons que l’utilisateur vérifie le niveau de coopération de l’agent dans le dialogue : U15 A. Malheureusement pour lui, l’agent manque de répondant.

U106	VA DANS LE MONDE POOL. 
A	NOUS SOMMES CONNECTÉS AU MONDE POOL.
U107	C'EST LE MÊME MONDE QUE LE MONDE ROBOT.
A	NON C'EST UN AUTRE MONDE.
U108	HA BON.
U109	TOURNE À GAUCHE ALORS.
U110	MONTE DANS LA MAISON ICI.
A	OUI.
U111	TOURNE À GAUCHE.
U112	IL N'Y A PAS D'AVION.
A	DE CE MONDE ON PEUT SE CONNECTER AU MONDE STSICS.
U113	ALLONS DANS STSICS.
A	OUI.
U114	VA VERS LA COLLINE.
A	OUI JE ME DIRIGE VERS CETTE COLLINE.
U115	FAIS LE TOUR DE LA COLLINE.
A	OUI.	
Tableau 2-7 : Extrait n°2 du dialogue d3
Cet extrait n°2 de d3 présente un exemple de combinaison d’interaction orale et déictique. Dans l’énoncé U110, l’utilisateur utilise l’adverbe ici en cliquant sur une maison.
2.2.2.4	Dialogue d4

U1	JE VOUDRAIS QUE TU ATTERRISSES SUR TERRE.
U2	AVANCE.
A	OUI.
U3	TOURNE À GAUCHE.
U4	À DROITE.
U5	STOP.
U6	AVANCE VERS LA PORTE À DROITE.
A	POUVEZ-VOUS M'INDIQUER AVEC LA SOURIS CETTE PORTE EN CLIQUANT DESSUS ?
A	JE ME DIRIGE VERS CETTE PORTE.
A	VOULEZ-VOUS QUE JE RENTRE DANS CE MONDE ?
U7	OUI.
A	NOUS SOMMES CONNECTÉS AU MONDE ROBOT.
U8	TOURNE SUR TOI MÊME.
A	VERS LA DROITE OU VERS LA GAUCHE ?
U9	VERS LA DROITE.
A	VOILÀ.
U10	PRENDS DE LA HAUTEUR.
U11	ARRÊTE DE MONTER.
U12	MONTE.
A	OUI.
U13	STOP.
U14	REGARDE VERS LE BAS.
A	VOILÀ.
U15	RECOMMENCE À TOURNER.
U16	ARRÊTE TOI.	
Tableau 2-8 : Extrait n°1 du dialogue d4
Dans le premier extrait de d4, un exemple de dialogue lié à un problème de référence spatiale se présente : U6 A A. L’agent le résout en demandant à l’utilisateur une indication déictique. Nous pouvons remarquer que ce dernier acquiesce sans s’exprimer oralement.

A	POUR VOUS DÉPLACER VOUS POUVEZ AUSSI ME DIRE VA JUSQUE LÀ EN ME DÉSIGNANT L'OBJET AVEC LA SOURIS SI VOUS VOULEZ.
U45	VA JUSQUE LÀ.
A	JE ME DIRIGE VERS LA MONTAGNE.
U46	FAIS LE TOUR DE LA MONTAGNE.
A	OUI.
U47	RETOURNE SUR L'ÎLE PRÉCÉDENTE.
A	JE NE CONNAIS PAS L'ÎLE PRÉCÉDENTE.
U48	REGARDE À DROITE.
A	VOILÀ.
U49	ENCORE.
U50	C'EST ICI. 
A	JE ME DIRIGE VERS LA MONTAGNE.
U51	FAIS LE TOUR DE LA MONTAGNE.
A	OUI.
U52	RETOURNE PAR TERRE.
U53	RETOURNE DU CÔTÉ DU CHAPITEAU.
A	OUI.
U54	STOP.
U55	TOURNE UN PEU À GAUCHE.
U56	VA VERS LE PIQUET À GAUCHE.
A	JE NE VOIS PAS DE PIQUET.
U57	ICI.
A	JE ME DIRIGE VERS LA PORTE DU MONDE VWORLD.
U58	VAS-Y.	
Tableau 2-9 : Extrait n°2 du dialogue d4
Ce dernier extrait de d4 présente aussi des exemples de dialogues comportant une combinaison d’interaction orale et déictique.
•	Le premier exemple de dialogue : A U45, est dirigé par l’agent proposant une nouvelle méthode de navigation à l’utilisateur.
•	Le deuxième exemple : U47 A U48 A U49 U50 A, correspond à un dialogue comprenant plusieurs tours de parole et actions. Une incompréhension référentielle de l’agent engendre ce dialogue que l’utilisateur résout en énonçant U50 associé à un clic de la souris.
•	Le dernier exemple : U56 A U57 A U58, provient aussi d’une incompréhension référentielle que résout l’utilisateur en énonçant U57 et en cliquant sur la souris.
Nous avons remarqué tardivement qu’il aurait été préférable de retranscrire également dans le corpus les gestes de l’utilisateur et de l’agent. Ceci demandera dans des études futures un codages de ces gestes.
2.3	Analyse du corpus
Afin d’obtenir une vision globale du corpus, nous avons étudié la phraséologie des locuteurs : les types de propositions selon leur répartition en ordres, questions, négations. Dans ce mémoire, nous définirons un ordre comme une proposition contenant un verbe à l’impératif. Nous avons étudié la distribution du vocabulaire, son accroissement chronologique, la richesse lexicale, ou encore le vocabulaire spécifique ou caractéristique d'un locuteur du corpus.
Nous obtenons ces informations en échantillonnant le corpus suivant les critères spécifiés. À partir de ces données échantillonnées, nous avons calculé diverses statistiques décrivant le corpus par des données numériques brutes. Nous utiliserons également les échantillons lors des phases d’analyses lexicale, syntaxique, sémantique, pragmatique ou du dialogue.
2.3.1	Échantillonnages du corpus
2.3.1.1	Échantillonnages utilisés par les statistiques du corpus
Un échantillonnage du corpus consiste en sa séparation en échantillons suivant certains critères précisés ultérieurement. Un échantillon contient des énoncés ou parties d’énoncés du corpus. Nous le représentons par un fichier texte. Des outils statistiques (Church 1994) permettent l’élaboration sous UNIX de ces échantillonnages.
Pour connaître la phraséologie des locuteurs, nous avons échantillonné le corpus selon le type du locuteur puis en fonction de l’énoncé : négation, question (directe ou indirecte) ou ordre. Ne disposant pas d’étiqueteur grammatical, nous avons effectué des recherches semi-automatiques pour détecter ces types d’énoncés. Ainsi, la détection des négations s’effectue automatiquement en recherchant les énoncés contenant les adverbes négatifs NE, N ou PAS. Pour éviter des ambiguïtés lexicales, nous vérifions manuellement s’il n’existe pas d’énoncés comprenant le substantif PAS. La détection des questions se réalise automatiquement en collectant les énoncés renfermant un point d’interrogation. La détection des ordres consiste à réunir automatiquement les énoncés dont le premier terme est une forme verbale à l’impératif. Nous avons auparavant listé ces formes verbales manuellement à partir du corpus. Nous vérifions enfin la précision des résultats. La recherche des énoncés contenant un ordre demande beaucoup de temps. Nous l’avons d’ailleurs effectuée uniquement pour les utilisateurs La détection des ordres des utilisateurs prime sur celle de l’agent car nous avons comme but d’analyser ultérieurement la syntaxe des ordres des utilisateurs.
Le Tableau 2-10 présente les échantillonnages obtenus d’après le ou les interlocuteurs. Chaque fichier existe pour chacun des dialogues di (i allant de 1 à 4) du corpus ainsi que le dialogue d qui correspond à leur concaténation.
Interlocuteurs	fichier d’énoncés	fichier de négations	fichier de questions	fichier d’ordres	
Utilisateur	X	X	X	X	
Agent	X	X	X		
Utilisateur et Agent	X	X	X		
Tableau 2-10 : Échantillons destinés aux statistiques liées aux énoncés du corpus
Nous n’avons pas répertorié les ordres des agents 
Le Tableau 2-11 présente une partie du fichier d’ordres des utilisateurs. Nous l’utiliserons dans les statistiques - cf. Tableau 2-16 - afin de comptabiliser ce nombre d’ordres.
d1:u8: va ˆ droite en avan�ant.
d1:u10: va en haut en reculant.
d1:u12: va hum en reculant.
d1:u23: va ˆ gauche.
d1:u34: va ˆ gauche.
d1:u43: va ˆ gauche.
d1:u53: va dans ce monde.
d2:u61: va plus doucement.
d3:u18: va dans vworld. 
d3:u22: va vers les cubes.
d3:u27: va vers le monde nature.
d3:u33: va vers le monde chi.
d3:u51: va vers le monde confŽrence.
d3:u87: va dans le monde ge_world. 
d3:u92: va dans le monde robot.
d3:u102: va dans chi.
d3:u106: va dans le monde pool. 
d3:u114: va vers la colline.
d4:u29: va entre le cube bleu et le cube rouge.
d4:u34: va vers les cubes.
d4:u45: va jusque lˆ.
d4:u56: va vers le piquet ˆ gauche.
d4:u62: va vers le hangar.

.....	d1:u56: regarde ˆ droite.
d2:u13: regarde derri�re.
d3:u76: regarde en haut. 
d4:u14: regarde vers le bas.
d4:u20: regarde normalement devant toi. 
d4:u23: regarde derri�re toi.
d4:u39: regarde vers la gauche.
d4:u48: regarde ˆ droite.

d3:u73: rentre dans le monde net. 

d1:u84: ressors.

d2:u46: retourne-toi.
d3:u90: retourne au vworld. 
d3:u99: retourne au monde vworld.
d4:u28: retourne vers les cubes.
d4:u30: retourne ˆ la maison.
d4:u32: retourne dans le prŽcŽdent monde.
d4:u47: retourne sur l'”le prŽcŽdente.
d4:u52: retourne par terre.
d4:u53: retourne du c™tŽ du chapiteau.
d4:u61: retourne vers les portes.

d3:u68: revenons sur terre.
d3:u118: revenons au vworld.	
Tableau 2-11 : Partie de l’échantillon représentant les énoncés contenant un ordre
Pour étudier la distribution du vocabulaire du corpus, nous avons réalisé des échantillonnages selon trois critères :
•	sélection des mots distincts : ils correspondent à l’ensemble des mots différents. Par exemple, l’énoncé suivant comporte neuf mots dont sept sont distincts (“ LE ” et “ CUBE ” sont répétés deux fois) :
d4:u29: va entre le cube bleu et le cube rouge.

•	sélection des mots uniques : un mot est unique s’il n’apparaît qu’une seule fois dans la phrase. Dans l’exemple précédent, l’énoncé comporte cinq mots uniques :
va, entre, bleu, et, rouge.

•	sélection des mots distincts communs aux dialogues : ils correspondent aux mots distincts présents dans les différents dialogues étudiés. Dans l’exemple ci-dessous, en supposant que les dialogues d5 et d6 ne contiennent qu’une réplique chacun, leurs mots distincts communs sont “ REGARDE ” et “ DERRIÈRE ” :
d1:u1: regarde ˆ droite derri�re TOI.
d2:u1: regarde derri�re.

Le Tableau 2-12 présente les échantillonnages obtenus d’après le ou les interlocuteurs.
Interlocuteurs	fichier de mots distincts	fichier de mots uniques	fichier de mots distincts communs aux dialogues	
Utilisateur	X	X	X	
Agent	X	X	X	
Utilisateur et Agent	X	X	X	
Tableau 2-12 : Échantillons destinés aux statistiques liées aux mots du corpus
2.3.1.2	Autres échantillonnages
Nous avons réalisé d’autres échantillonnages que nous utiliserons lors de l’analyse syntaxique du corpus et de l’analyse du dialogue. (cf. Tableau 2-13).
Type d’échantillonnage pour l’utilisateur	
Énoncés contenant un verbe
Énoncés ne contenant pas de verbe
Énoncés contenant une préposition
Énoncés contenant une conjonction de coordination
Énoncés affirmatifs 
Énoncés affirmatifs contenant un verbe à l’infinitif
Énoncés interrogatifs contenant un verbe à l’infinitif
Énoncés avec verbe, sans ordre, sans négation, et sans question
Énoncés affirmatifs contenant un pronom personnel
Énoncés interrogatifs contenant un pronom personnel	
Tableau 2-13 : Échantillonnages
Nous avons choisi ces échantillonnages pour qu’ils nous aident à établir les règles syntagmatiques de la grammaire analysant les énoncés. Chaque échantillon contient un ensemble restreint d’énoncés disposant de points communs syntaxiques. L’analyse d’un ensemble est d’autant plus simple que son nombre d’énoncés est faible et que les points communs entre énoncés sont nombreux.
Le Tableau 2-14 présente partiellement le contenu du fichier des énoncés sans verbe. Ils ont des fonctions différentes (commentaires ou ellipses), mais ils ont le point commun syntaxique de ne pas comporter de verbe. Pour être exhaustif, ce fichier comporte en plus les énoncés suivants :
•	8 énoncés di : OUI.
•	10 énoncés di : ENCORE 
•	et 60 énoncés di : STOP :

d1:U32: HI HI.
d1:U3: D'ACCORD.
d1:U44: EN DESSOUS DES CUBES.
d1:U48: À GAUCHE.
d1:U5: DANS LES 6 DIRECTIONS ?
d1:U61: À DROITE.
d2:U10: ENCORE À DROITE.
d2:U112: DEMI-TOUR.
d2:U17: HA BON.
d2:U23: MAIS AVEC PLAISIR.
d2:U28: HA BAH OUI.
d2:U33: HA BAH ...TRÈS BIEN.
d2:U40: TRÈS BIEN.
d2:U50: LÉGÈREMENT SUR TA GAUCHE.
d2:U52: HA BAH OUI.
d2:U53: TRÈS BIEN.
d2:U60: D'ACCORD.
d2:U64: HA BAH OUI.
d2:U67: DROIT DEVANT TOI ?
d2:U71: ALORS EN AVANT RAPIDEMENT.
d2:U83: HA HA.
d2:U84: HA BAH OUI.	d2:U89: POURQUOI ?
d2:U92: PUIS LE CUBE ROUGE SUR LE CUBE JAUNE.
d3:U101: POURQUOI ?
d3:U104: HA BIEN.
d3:U108: HA BON.
d3:U1: D'ACCORD .
d3:U3: À GAUCHE.
d3:U4: À GAUCHE.
d3:U58: PLUS VITE.
d3:U5: FACE À LA PYRAMIDE.
d3:U62: BIEN.
d3:U67: BIEN. 
d3:U6: FACE À LA SALLE.
d3:U72: BIEN. 
d3:U7: VERS LA SALLE.
d3:U84: BIEN. 
d4:U18: VOILÀ.
d4:U4: À DROITE.
d4:U57: ICI.
d4:U63: LÀ.
d4:U9: VERS LA DROITE.
	
Tableau 2-14 : Partie des énoncés sans verbe de l’utilisateur
La plupart de ces échantillonnages sont basés sur l’étude des formes verbales du corpus. Nous avons donc au préalable recueillies manuellement ces formes verbales (cf. Tableau 2-15). 

A AI AVONS
ALLÉ ALLER ALLONS IRAI VA VAS
APERÇOIS
ARRÊTE ARRÊTER
ATTEINDRE
ATTERRISSES
AVANÇANT AVANCE AVANCER
CLIGNOTE
COMPRENDS
CONNAIS
CONNECTER
CONTINUE
CORRESPONDENT
DÉPLACER
DESCENDS DESCENDRE
DIRE
DIRIGER
DOIS
ENTRE ENTRER
ES EST SERAIT SOMMES SONT SUIS
ESSAIE
FAIRE FAIS FAISONS
GAGNÉ
LÂCHE LÂCHER
LAISSER
LEVER 
LIS	MARQUÉ
MONTE MONTER MONTERAI
MONTRE MONTRER
PASSÉ PASSE PASSER
PEUT PEUX POUVONS
PLAÎT
POSÉ POSE POSER POSERAI 
PRÉSENTERA
PRENDRE PRENDS
RAPPROCHER
RECOMMENCE
RECULANT RECULE RECULER
REGARDE
RENTRE RENTRERAI
RESSORS RESSORTIR
RETOURNE
REVENIR REVENONS REVENU REVIENS
SORS
SOULÈVE SOULEVER
TOURNE TOURNER
TRAVERSES
TROUVÉ TROUVE TROUVER
VEUX
VIENS VIENT
VOIR VOIS VOIT
VOUDRAIS 	
Tableau 2-15 : Liste des 98 formes verbales du corpus
Nous obtenons les autres échantillons de manière semi-automatique. Par exemple, pour obtenir la liste des phrases sans verbe (cf. Tableau 2-14), nous recherchons automatiquement les énoncés du corpus ne contenant aucune forme verbale, puis nous vérifions manuellement si le résultat est cohérent. Cette seconde étape manuelle est nécessaire car nous ne vérifions pas la catégorie lexicale des mots des énoncés. En effet, par exemple, le terme entre se catégorisant comme préposition ou comme verbe, peut engendrer des ambiguïtés.
2.3.2	Statistiques sur le corpus
2.3.2.1	Les statistiques
Nous avons calculé diverses statistiques sur ce corpus. Nous avons étudié les dialogues (dialogue d1, d2, d3 et d4) un à un, puis le cumul de ces dialogues. Ces études traitent le discours de l’utilisateur, le discours de l’agent puis leur dialogue. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux par effectifs et par pourcentages.
Les statistiques se basent sur les échantillonnages précédents. Par exemple, le décompte des énoncés des interlocuteurs est réalisé en échantillonnant le corpus suivant la nature de l’interlocuteur. Nous obtenons deux échantillons sur lesquels est compté le nombre d’énoncés.
2.3.2.1.1	Statistiques pour chaque dialogue
2.3.2.1.1.1	Résultats par effectifs
La colonne intitulée taille moyenne indique le nombre de mots par phrase.
dialogue	mots	mots distincts	énoncés	taille 
moyenne 	négations	questions	ordres	
d1	454	153	84	5	6	24	40	
d2	823	196	115	7	2	57	29	
d3	476	119	125	3	3	7	91	
d4	278	88	69	4	0	1	58	
d	2031	327	393	5	11	89	215	
Tableau 2-16 : Résultats par effectifs pour chaque dialogue pour l’utilisateur

dialogue	mots	mots distincts	énoncés	taille 
moyenne 	négations	questions	ordres	
d1	211	84	34	6	4	4		
d2	446	134	91	4	12	5		
d3	271	87	41	6	7	1		
d4	394	130	61	6	6	8		
d	1322	235	227	5	29	18		
Tableau 2-17 : Résultats par effectifs pour chaque dialogue pour l’agent

dialogue	mots	mots distincts	énoncés	taille
moyenne 	négations	questions	ordres	
d1	665	179	118	5	10	28		
d2	1269	249	206	6	14	62		
d3	747	157	166	4	10	8		
d4	672	178	130	5	6	9		
d	3353	406	620	5	40	107		
Tableau 2-18 : Résultats par effectifs pour chaque dialogue pour l’utilisateur et l’agent

2.3.2.1.1.2	Résultats en pourcentages

dialogue	mots	mots distincts %	négations %	questions %	ordres %	
d1	454	33	7	28	47	
d2	823	23	1	49	25	
d3	476	25	2	5	72	
d4	278	31	0	1	84	
d	2031	16	2	22	54	
Tableau 2-19 : Résultats en pourcentages pour chaque dialogue pour l’utilisateur

dialogue	mots	mots distincts %	négations %	questions %	ordres %	
d1	211	39	11	11		
d2	446	30	13	5		
d3	271	32	17	2		
d4	394	32	9	13		
d	1322	17	12	7		
Tableau 2-20 : Résultats en pourcentages pour chaque dialogue pour l’agent

dialogue	mots	mots distincts %	négations %	questions %	ordres %	
d1	665	26	8	23		
d2	1269	19	6	30		
d3	747	21	6	4		
d4	672	26	4	6		
d	3353	12	6	17		
Tableau 2-21 : Résultats en pourcentages pour chaque dialogue pour l’utilisateur et l’agent

2.3.2.1.2	Statistiques par mots en cumulant les dialogues
2.3.2.1.2.1	Résultats par effectifs

dialogue
cumulé	mots	mots distincts	mots nouveaux	mots uniques	mots distincts communs	
+d1	454	153	153	89	153	
+d2	1277	264	111	144	85	
+d3	1753	304	40	152	52	
+d4	2031	327	23	160	34	
Tableau 2-22 : Résultats par effectifs par dialogue cumulé pour l’utilisateur

dialogue 
cumulé	mots	mots distincts	mots nouveaux	mots uniques	mots distincts communs	
+d1	211	84	84	48	84	
+d2	657	170	86	98	48	
+d3	928	199	29	112	30	
+d4	1322	235	36	108	25	
Tableau 2-23 : Résultats par effectifs par dialogue cumulé pour l’agent

dialogue
cumulé	mots	mots distincts	mots nouveaux	mots uniques	mots distincts communs	
+d1	665	179	179	92	179	
+d2	1934	321	142	155	107	
+d3	2681	364	43	161	71	
+d4	3353	406	42	183	61	
Tableau 2-24 : Résultats par effectifs par dialogue cumulé pour l’utilisateur et l’agent

2.3.2.1.2.2	Résultats en pourcentages 

dialogue cumulé	mots distincts %	mots uniques %	mots distincts communs %	
+d1	33	58	100	
+d2	20	54	32	
+d3	17	50	17	
+d4	16	48	10	
Tableau 2-25 : Résultats en pourcentages par dialogue cumulé pour l’utilisateur

dialogue cumulé	mots distincts %	mots uniques %	mots distincts communs %	
+d1	39	57	100	
+d2	25	57	28	
+d3	21	56	15	
+d4	17	45	10	
Tableau 2-26 : Résultats en pourcentages par dialogue cumulé pour l’agent

dialogue cumulé	mots distincts %	mots uniques %	mots distincts communs %	
+d1	26	51	100	
+d2	16	48	33	
+d3	13	44	19	
+d4	12	45	15	
Tableau 2-27 : Résultats en pourcentages par dialogue cumulé pour l’utilisateur et l’agent
2.3.2.2	Interprétation des statistiques obtenues
2.3.2.2.1	Pour l’utilisateur 
Nous parvenons aux constatations suivantes :
•	Le nombre de mots distincts est faible – le lexique est petit –.
•	La croissance des mots distincts tend à se stabiliser d’un dialogue à l’autre malgré des utilisateurs différents.
•	Le nombre de mots uniques est très important : 48%.
•	La taille moyenne des énoncés est faible : cinq mots, le maximum est de 26.
•	Les utilisateurs s’expriment principalement par ordres (d3 et d4) ou par ordres et questions (d1 et d2). Les utilisateurs de d1 et d2 ne connaissaient pas le système contrairement à ceux de d3 et d4. Cette différence concernant le nombre de questions peut s’expliquer ainsi.
•	Les utilisateurs s’expriment rarement par négations : 2%.
2.3.2.2.2	Pour l’agent
Nous parvenons à des constatations similaires :
•	Le nombre de mots distincts est faible.
•	La croissance des mots distincts tend à se stabiliser.
•	Le nombre de mots uniques est très important 45%.
•	La taille moyenne des énoncés est faible : cinq mots.
•	Le nombre non négligeable de négations (12%) s’explique par l’utilisation fréquente d’énoncés du type : “ je ne vois pas <tel objet> ” lorsque l’utilisateur désigne un objet par un nom inconnu de l’agent.
•	L’agent formule peu de questions. Il s’exprime plutôt par des propositions comme : “ Je peux vous montrer une vue de dessus si vous voulez. ”
2.4	Ulysse
2.4.1	Analyse du problème
D’une manière générale, le but d’Ulysse est d’être un agent conversationnel ayant pour tâche de comprendre les énoncés des utilisateurs du corpus de dialogue. Plus précisément, le dialogue qu’il analysera est celui de l’utilisateur et de sa représentation – embodiment -- dans le monde virtuel. Pour ceci, Ulysse est incorporé dans la représentation de l’utilisateur dans le monde virtuel pour la piloter en fonction des ordres de l’utilisateur. L’utilisateur verra le monde à travers les yeux de l’agent virtuel. L’utilisateur ne voit pas sa représentation, mais d’autres personnes connectées dans le même monde virtuel le peuvent.
Élaborer une interface multimodale nécessite des analyseurs pour traiter le lexique, la syntaxe, la sémantique, la pragmatique, le dialogue et les actions tridimensionnelles. Pour traiter les énoncés des utilisateurs, Ulysse devra disposer d’une couverture linguistique plus large que celle des systèmes Persona, Diverse et Nautilus. L’analyseur sémantique devra permettre, entre autre, de représenter des actions spatiales. L’analyseur pragmatique devra disposer d’une résolution des références multimodales pour gérer les interactions orales et déictiques. Son gestionnaire de dialogue pourra être élémentaire, car la majorité des énoncés des utilisateurs représentent des consignes que l’agent virtuel devra exécuter. Le gestionnaire d’actions devra enfin exécuter des actions de navigation.
2.4.2	Architecture
L’architecture des systèmes Persona et Diverse se présente sous forme d’architecture modulaire (cf. Figure 1-8 et Figure 1-11 précédentes). L’architecture de notre système est également modulaire. Nous l’avons basée sur celle du projet TRAINS (Allen et al. 1994). TRAINS est un système utilisant une interface de dialogue oral pour interagir et assister une personne dans des tâches de résolution de problème. Son domaine d’utilisation est un environnement à deux dimensions : une carte géographique ferroviaire où une personne et une machine élaborent un plan de transport de marchandises par voie ferrée. Dans ce projet, J. F. Allen explique qu’une architecture fixe modulaire a l’avantage d’être simple à mettre en oeuvre. Toutefois, il affirme que certaines ambiguïtés seraient plus faciles à résoudre s’il avait utilisé une architecture de tableau noir. Il conclut malgré cela que l’architecture fixe n’a pas eu trop d’impact sur le développement du système.
Notre prototype de navigation dans des univers virtuels – Ulysse – (Godéreaux et al.  1996 :2) s’appuie sur une architecture modulaire de type pipe-line dont les éléments ont pour tâche de gérer l’analyse lexicale, l’analyse syntaxique, l’analyse sémantique, l’analyse pragmatique des énoncés et la gestion du dialogue entre une personne et une machine (cf. Figure 2-1). Ulysse gère également l’exécution des actions dans le système de réalité virtuelle DIVE. Notre prototype utilise un dispositif de reconnaissance vocale de mots isolés disponible sur le marché : VoiceTYPE 1.1, Dictée Personnelle d’IBM. Il exploite un circuit de synthèse de parole utilisant des mots ou séquences de mots préenregistrés.

Figure 2-1 : Schéma organisationnel du système Ulysse
2.4.3	Présentation des modules d’Ulysse
Ulysse comporte sept modules dont les principaux sont les analyseurs syntaxique, sémantique et pragmatique ainsi que le gestionnaire de dialogue. 
L’analyseur syntaxique utilise un lexique apportant les connaissances lexicales et une grammaire donnant les connaissances syntagmatiques. Nous avons élaboré un lexique et une grammaire syntagmatique d’unification permettant d’analyser syntaxiquement l’ensemble des énoncés des utilisateurs du corpus de dialogues. L’analyseur syntaxique prend en entrée une suite de mots formant un énoncé auquel il associe zéro, un ou plusieurs arbres syntaxiques. Préalablement, il détecte et reconstitue dans l’énoncé chaque locution d’énumération simple, comme “ au dessus de ” ou “ à droite de ”, définie dans le lexique.
L’analyseur sémantique construit une représentation sémantique d’un énoncé en tenant compte des données lexico-sémantiques. Il effectue une analyse fonctionnelle et analyse des définitions lexicales en langage pseudo-naturel. L’analyseur sémantique prend en entrée un arbre syntaxique et calcule une structure sémantique correspondante.
L’analyseur pragmatique gère l’assignation des référents. Il attribue les objets des mondes virtuels aux termes référentiels des énoncés par le module de résolution de référence. Pour cela, il utilise les connaissances spatiales fournies par le raisonneur géométrique. Il traite également les énoncés ambigus syntaxiquement en analysant les structures sémantiques que calcule l’analyseur sémantique à partir des différents arbres syntaxiques (cf. la double flèche entre l’analyseur sémantique et pragmatique de la Figure 2-1). Il prend en entrée la sortie de l’analyseur sémantique pour chaque arbre syntaxique ainsi que les interactions déictiques de l’utilisateur jusqu’à ce que l’analyse pragmatique réussit. Il identifie les actes de langages et les mouvements de l’agent virtuel correspondants.
Le gestionnaire de dialogue est le cœur de l’architecture comme de nombreux systèmes multimodaux (Bellik 1995, Ferrari 1994). En fonction des actes de langages, il génère et synthétise oralement les énoncés de l’agent virtuel. Il gère le tour de parole entre chaque locuteur. Il gère aussi des ellipses conversationnelles et linguistiques en analysant certaines données lexicales par les analyseurs syntaxique, sémantique et pragmatique. Enfin, il transmet au gestionnaire d’actions les mouvements calculés par l’analyseur pragmatique qui les réalise concrètement en les exécutant dans le système de RV. Le gestionnaire d’actions transmet enfin au gestionnaire de dialogue la terminaison de l’exécution des mouvements dans DIVE.
3.	
3.	L’analyse lexicale
3.1	Introduction
L’analyse lexicale du corpus consiste à construire un lexique avec les mots du corpus (cf. Annexe B). Dans ce chapitre nous exposons les problèmes que pose la création d’un lexique : détermination des catégories lexicales, choix des locutions et détection des homophones. Nous présenterons les informations sémantiques appartenant au lexique dans le chapitre concernant l’analyse sémantique.
3.2	Catégories lexicales
3.2.1	Normes de représentation du lexique
Dans la littérature, les catégories de mots d’un lexique sont appelées parties du discours (part-of-speech), catégories grammaticales, catégories morpho-syntaxiques ou catégories lexicales. Dans ce mémoire, nous avons choisi de les nommer catégories lexicales. 
Les normes nationales ou internationales pour représenter un lexique sont en cours d’élaboration, il n’en existait pas encore au début de cette thèse. Les tableaux Tableau 3-1 et Tableau 3-2 présentent deux exemples de représentation de catégories lexicales. 

CC
CD
DT
EX
FW
IN
JJ
JJR
JJS
LS
MD
NN
NNS
NNP
NNPS
PDT
POS
PRP
PP$
RB
RBR
RBS
RP
SYM	Coordinating conjunction
Cardinal number
Determiner
Existential there
Foreign word
Preposition/subordinating conjunction
Adjective
Adjective, comparative
Adjective, superlative
List item marker
Modal
Noun, singular or mass
Noun, plural
Proper noun, singular or mass
Proper noun, plural
Predeterminer
Possessive ending
Personal pronoun
Possessive pronoun
Adverb
Adverb, comparative
Adverb, superlative
Particle
Symbol (mathematical or scientific)	TO
UH
VB
VBD
VBG
VBN
VBP
VBZ
WDT
WP
WP$
WRB
#
$
.
,
:
(
)
"
‘
“
’
”	to
Interjection
Verb, base form
Verb, past tense
Verb, gerund/present participle
Verb, past participle
Verb, non-3rd ps. sing. present
Verb, 3rd ps. sing. present
wh-determiner
wh-pronoun
Possessive wh-pronoun
wh-adverb
Pound sign
Dollar sign
Sentence-final punctuation
Comma
Colon, semi-colon
Left bracket character
Right bracket character
Straight double quote
Left open single quote
Left open double quote
Right close single quote
Right close double quote	
Tableau 3-1 :The Penn Treebank POS tagset (Marcus et al. 1994)
ADV
ADVNE
ADVPAS
AFP
AFS
AINDFP
AINDFS
AINDMP
AINDMS
AMP
AMS
CHIF
COCO
COSUB
DETFP
DETFS
DETMP
DETMS
......	adverbe
ne
pas
adjectif féminin pluriel
adjectif féminin singulier
adjectif indéfini féminin pluriel
adjectif indéfini féminin singulier
adjectif indéfini masculin pluriel
adjectif indéfini masculin singulier
adjectif masculin pluriel
adjectif masculin singulier
chiffre ou nombre
conjonction de coordination
conjonction de subordination
déterminant féminin pluriel
déterminant féminin singulier
déterminant masculin pluriel
déterminant masculin singulier
......	NMS
PDEMFP

......
PREP
PREPADE
PREPAU
PREPAUX
PREPDES
PREPDU
V1P
V1S
......
VA1P

VA1S
......
VINF
......
	nom masculin singulier
pronom démonstratif féminin pluriel
......
préposition
à de
au
aux
des
du
verbe 1ère pers. du pluriel 
verbe 1ère pers. du singulier
......
Auxiliaire avoir 1ère pers. plur.

Auxiliaire avoir 1ère pers. sing.
......
Verbe à l’infinitif
......
	
Tableau 3-2 : Extrait des catégories lexicales de (El-Bèze & Spriet 1995)
Des projets internationaux de normalisation du lexique existent actuellement. Ainsi MULTEXT, (Véronis & Khouri 1995), regroupe 24 participants européens, universitaires et industriels, et couvre treize langues européennes. MULTEXT projette, entre autre, de produire pour chaque langue étudiée un ensemble de ressources linguistiques de base (dès mi-1996) :
•	un lexique de formes fléchies, avec leurs lemmes et leurs informations morpho-syntaxiques associées ;
•	un corpus de textes monolingues étiquetés ;
•	un corpus de textes multilingues parallèles alignés avec l’anglais ;
•	un corpus de parole, consistant en un marquage prosodique des données EUROM-1 enregistrées dans le contrat SAMA (la partie consistant en quarante passages de cinq phrases enregistrés par divers locuteurs).
Ce projet est mené en collaboration avec la TEI, l’initiative pour l’encodage des textes (Text Encoding Initiative), et le groupe EAGLES (European Advisory Group on Language Engineering Standards). La TEI est un projet international, débuté en 1988, pour développer des conventions de préparation et d’échange de textes électroniques afin de satisfaire leurs utilisations par la recherche et les industries de la langue (Ide 1994, Ide & Sperber-McQueen 1995). En 1994, la TEI a publié ses conventions pour le codage et l’échange de textes électroniques (Sperber-McQueen & Burnard 1994). Ces conventions fournissent des standards sur la structuration et la présentation des textes suivant leur type.
Dans le projet MULTEXT, les auteurs indiquent que :
“ La sélection d’un ensemble de catégories lexicales qui fasse l’unanimité est clairement une tâche impossible, et toute solution ne peut être qu’un compromis ”.
Le Tableau 3-3 présente les catégories adoptées par MULTEXT. 

Catégorie	Code	Traduction	
Noun	N	Nom	
Verb	V	Verbe	
Adjective	A	Adjectif	
Pronoun	P	Pronom	
Determiner	D	Déterminant	
Adverb	R	Adverbe	
Adposition	S	Préposition	
Conjunction	C	Conjonction	
Numeral	M	Nombre	
Interjection	I	Interjection	
Residual	X	Reste	
Tableau 3-3 : Catégories lexicales EAGLES/MULTEXT
Enfin, l’action GRACE (Évaluation de systèmes d'assignation de catégories grammaticales) vise à la mise en place du paradigme d'évaluation pour les analyseurs morpho-syntaxiques et syntaxiques du langage naturel (Adda et al. 1995). Elle constituera ensuite un premier noyau de données réutilisables pour l'évaluation de systèmes linguistiques d'analyse du français. GRACE utilise les catégories lexicales de MULTEXT.
3.2.2	Nos catégories lexicales
Il est difficile de choisir un formalisme parmi l’ensemble des représentations existantes. En nous basant sur les résultats de MULTEXT (Véronis & Khouri 1995), nous avons choisi onze catégories principales pour représenter un lexique :
•	le nom (commun, propre),
•	le verbe,
•	l’adjectif qualificatif,
•	le pronom (personnel, démonstratif, possessif, indéfini, relatif, interrogatif...),
•	le déterminant simple comprenant : l’article (défini, indéfini, partitif...) et l’adjectif déterminatif (démonstratif, possessif, indéfini, interrogatif, exclamatif, numéral...),
•	l’adverbe (de manière, de temps, de lieu...),
•	la préposition,
•	la conjonction (de coordination, de subordination),
•	le nombre (cardinal, ordinal),
•	l’interjection,
•	divers (signes de ponctuation...).
En conséquence, nous avons exploité les catégories définies dans le projet MULTEXT avec cependant une légère distinction. Nous utilisons la catégorie déterminant simple qui représente les articles et les adjectifs déterminatifs, alors que MULTEXT définit celle-ci sous le nom Determiner c’est à dire déterminant. En fait, nous considérons le déterminant comme une catégorie syntagmatique et non comme une catégorie lexicale. Dans notre chapitre concernant la grammaire, nous définissons des règles syntagmatiques qui analysent un déterminant. Il comporte un article ou un adjectif déterminatif, mais aussi une combinaison d’article(s) et d’adjectif(s) déterminatif(s). C’est cette combinaison de mots qui nous a conduit à considérer le déterminant comme une catégorie syntagmatique et à définir un déterminant simple comme l’un de ses composants. 
Afin d’élaborer une grammaire précise analysant les énoncés de notre corpus, nous devons affiner ces catégories. En effet, nous pouvons diviser la catégorie des conjonctions en une catégorie des conjonctions de coordination et une catégorie des conjonctions de subordination. Nous avons opéré ainsi dans notre lexique, en subdivisant certaines des catégories principales en catégories plus fines. Nous obtenons alors une liste de 40 catégories lexicales (cf. Tableau 3-4). La catégorie principale Divers regroupe les catégories représentant les signes de ponctuation et la catégorie COMPLÉMENT représentant certains variables de compléments utilisées dans les définitions sémantiques lexicales (cf. chapitre sur l’analyse sémantique). Elle correspond à la catégorie Residual de MULTEXT.
Catégories principales	Code des Catégories	Significations des catégories	Exemples	
Noms	N	nom commun	maison, cubes	
	NPROPRE	nom propre	Renée, Éric, Séverine, Christelle	
Verbes	AUX	auxiliaire conjugué	aura, est	
	PARTPASS	participe passé	obtenu, passé	
	PARTPRES	participe présent	avançant, montant	
	V	verbe conjugué (d’état ou d’action)	aime, faisons	
	VINF	verbe à l’infinitif	chanter, avancer	
Adjectifs 
qualificatifs	ADJ	adjectif qualificatif	grand, petit	
Pronoms	PRODEM	pronom démonstratif	çà, celui-ci	
	PROINDEF	pronom indéfini	rien, tout	
	PROINTERRO	pronom interrogatif	quoi, que	
	PROPERSCOD	pronom personnel complément d’objet direct	la, les	
	PROPERSCOI	pronom personnel complément d’objet indirect	lui, elle	
	PROPERSDIS	pronom personnel sous forme disjointe	moi, toi	
	PROPERSREF	pronom personnel réfléchi	te, se 	
	PROPERSSUJET	pronom personnel sujet	je, tu	
	PROREL	pronom relatif	qui, que	
Déterminants	ARTDEF	article défini	le, la	
simples	ARTDEFCONT	article défini contracté	du, des	
	ARTINDEF	article indéfini	un, une	
	ADJDEM	adjectif démonstratif	cet, ces	
	ADJINDEF	adjectif indéfini	aucun, quelque	
	ADJINTERRO	adjectif interrogatif	quel, quels	
	ADJPOS	adjectif possessif	mon, ses	
Adverbes	ADV	adverbe de lieu, manière...	devant, doucement 	
	ADVINTERRO	adverbe interrogatif	pourquoi, où	
	ADVLIAISON	adverbe de liaison	plutôt, cependant	
	ADVNEG1	adverbe débutant une négation	ne, n	
	ADVNEG2	adverbe terminant une négation	pas, plus	
	ADVNEG	adverbe négatif	non	
	ADVPOS	adverbe positif	oui, OK	
Prépositions	PREP	préposition	à, de	
Conjonctions	CONJCOORD	conjonction de coordination	mais, et	
	CONJSUB	conjonction de subordination	parce que, que	
Nombres	ADJNUMCARD	adjectif numéral cardinal	trois, 4	
	ADJNUMORD	adjectif numéral ordinal	deuxième, premier	
Interjections	INTERJ	interjection	stop, ha	
Divers	FIN	signe de ponctuation de fin de phrase	. ? !	
	COMPLÉMENT	variable utilisé lors d’une définition sémantique lexicale	$COD, $LIEU	
	GUILLEMET	guillemet	“ , ”	
Tableau 3-4 : Catégories lexicales de notre lexique
Le lexique se constitue d’entrées basées sur ces catégories lexicales. Une entrée du lexique associe un mot et sa catégorie. Lorsqu’un mot appartient à plusieurs catégories différentes, le lexique comportera donc plusieurs entrées pour ce mot. 
Par exemple la catégorie de DEVANT de l’énoncé d1:U63, est un adverbe alors que celle de d4:U17 est une préposition :
d1:U63 : OUI REGARDE DEVANT.
d4:U17 : DESCENDS VERS L’OBJET À GAUCHE DEVANT TOI.
La catégorie de DEVANT peut être aussi un nom ou un participe présent. Afin de traiter ces quatre possibilités, le lexique doit comporter les quatre entrées suivantes :
•	DEVANT ADV
•	DEVANT PREP
•	DEVANT N
•	DEVANT PARTPRES
Cette première définition d’une entrée lexicale est insuffisante pour représenter des informations morphologiques relatives aux mots.
3.2.3	Informations morphologiques
Les informations morphologiques comme le genre, le nombre, peuvent se coder différemment dans un lexique. Marcus et al. (1994) (cf. Tableau 3-1 précédent) et El-Bèze & Spriet (1995) (cf. Tableau 3-2) les codent dans les catégories lexicales. Par exemple la catégorie AFP du Tableau 3-2 représente les adjectifs qui sont uniquement de genre féminin et de nombre pluriel. Il en est de même dans le Tableau 3-1 où la catégorie NNS désigne les noms au pluriel. El-Bèze & Spriet (1995) ont pour objectif de modéliser le langage pour la dictée automatique. Ce codage leur permet de résoudre les problèmes d’accord.
Dans notre lexique, des traits de sous-catégorisation codent les informations morphologiques. Ceci explique l’absence de ces informations dans le nom des catégories lexicales. Cette solution permet de gérer un nombre restreint de catégories lexicales. Le Tableau 3-5 présente celles qui comportent des traits morphologiques.

Code des Catégories	Significations des catégories	Traits morphologiques	
N	nom commun	genre, nombre, nom au singulier	
NPROPRE	nom propre	genre, nombre	
ADJ	adjectif qualificatif	genre, nombre, adjectif au masculin singulier	
AUX	auxiliaire conjugué	personne, temps, auxiliaire infinitif	
PARTPASS	participe passé	genre, nombre, verbe infinitif	
PARTPRES	participe présent	verbe infinitif	
V	verbe conjugué	personne, temps, verbe infinitif	
ARTDEF	article défini	genre, nombre	
ARTDEFCONT	article défini contracté	genre, nombre	
ARTINDEF	article indéfini	genre, nombre	
PRODEM	pronom démonstratif	genre, nombre	
PROPERSCOD	pronom personnel complément d’objet direct	genre, nombre	
PROPERSCOI	pronom personnel complément d’objet indirect	genre, nombre	
PROPERSDIS	pronom personnel sous forme disjointe	genre, nombre	
PROPERSREF	pronom personnel réfléchi	nombre 	
PROPERSSUJET	pronom personnel sujet	genre, personne	
ADJDEM	adjectif démonstratif	genre, nombre,	
ADJINDEF	adjectif indéfini	genre, nombre	
ADJINTERRO	adjectif interrogatif	genre, nombre	
ADJPOS	adjectif possessif	genre, personne	
ADJNUMCARD	adjectif numéral cardinal	nombre	
ADJNUMORD	adjectif numéral ordinal	genre, nombre	
Tableau 3-5 : Traits morphologiques des catégories lexicales
Les traits morphologiques genre, nombre, et personne prennent les valeurs suivantes :
•	genre : masc ou fem
•	nombre : sing ou plur
•	personne : 1 2 3 4 5 et/ou 6
Notre système n’effectue pas d’analyse morphologique. Pour analyser les énoncés du corpus, le lexique doit comporter les formes fléchies des mots du corpus. Il contient la forme canonique des mots de certaines catégories. La forme canonique d’un adjectif qualificatif est l’adjectif qualificatif au masculin singulier correspondant. Celle d’un verbe conjugué, d’un verbe au participe présent ou au participe passé est son verbe infinitif (idem pour un auxiliaire). Et celle d’un nom commun est le nom au masculin correspondant. Par exemple, les entrées liées aux mots BLANCHE et COMPRENANT sont :
•	BLANCHE ADJ BLANC
	ADJ genre = fem
	ADJ nombre = sing
•	COMPRENANT PARTPRES COMPRENDRE
Cette seconde définition d’une entrée lexicale est relative à un mot. Serait-il pertinent de l’adapter à un groupe de mots ? Dans ce cas, la détection automatique de ces locutions serait-elle réalisable simplement ?
3.3	Analyse des locutions
3.3.1	Présentation
A. 	Rey présente les expressions et les locutions dans (Rey 1993) :
“ Parmi les éléments de la langue qu’il faut acquérir pour s’exprimer figurent non seulement les mots, mais aussi des groupes de mots... Cette constatation les étrangers qui apprennent le français la font quotidiennement. Connaître le sens de mors, celui de dent et les règles de syntaxe qui permettent de les assembler, ne suffit pas pour comprendre et a fortiori pour bien employer : prendre le mors aux dents. On dira volontiers qu’il s’agit là d’un gallicisme, dans la mesure où les traductions anglaise, allemande, italienne ou russe des mots prendre, mors et dent, avec la grammaire adéquate, ne produiront pas (ou pas forcément) des équivalents de la locution française...
Ainsi, un lexique ne se définit pas seulement par des éléments minimaux, ni par des mots, simples et complexes, mais aussi par des suites de mots convenues, fixées, dont le sens n’est guère prévisible : donner le feu vert à quelqu’un n’est pas lui offrir une source lumineuse ayant la couleur de l’herbe. Ces séquences, on les appelle en général des locutions ou des expressions ”
A. Rey rappelle que les termes expression et locution sont très généralement employés comme deux synonymes. La différence la plus notable est que l’on parlera de locutions adverbiales ou de locutions prépositives alors que ces mots grammaticaux complexes ne seraient jamais appelés des expressions. Également, les locutions sont des termes stables alors que les expressions sont personnalisées.
Le Tableau 3-6 présente la liste des types de locutions couramment répertoriés ainsi que leur nature grammaticale accompagnée d’un exemple caractéristique.

Locution	Nature grammaticale	Exemple	
Adjective
Adverbiale
Conjonctive
Nominale
Phrase
Prépositive
Proverbiale
Pronominale
Verbale	Adjectif
Adverbe
Conjonction
Nom
Phrase
Préposition
Phrase
Pronom
Syntagme verbal	Jolie à croquer
À vue d’œil
De sorte que
Coup d’œil
Mon œil !
À côté de
Les amis de nos amis sont nos amis.
Qu’est-ce que
Avoir bon pied bon œil	
Tableau 3-6 : Types de locutions
La majeure partie des catégories lexicales comportent des locutions. Nous pourrions même présenter l’article partitif au féminin singulier de la comme une locution liée à la catégorie des déterminants simples. 
Le dictionnaire des expressions et locutions présente plus de “ 10000 manières de dire propres au français ” (Rey 1993). Il ne cite cependant que partiellement les mots grammaticaux complexes que sont les locutions adverbiales, conjonctives, prépositives et pronominales.
En constatant l’importance des locutions dans la compréhension du sens d’une phrase ainsi que leur nombre considérable, nous avons étudié les locutions présentes dans le corpus. Premièrement, nous avons recherché empiriquement les énoncés du corpus comportant des locutions. Nous avons ensuite développé différentes méthodes pour leur reconnaissance automatique. Ces méthodes varient en fonction de la nature grammaticale des locutions.
Nous avons ainsi obtenu des séries de locutions ordonnées suivant leur nature grammaticale (cf. Tableau 3-7, Tableau 3-8, Tableau 3-9 et Tableau 3-10). Nous représentons graphiquement une locution en remplaçant les espaces, les apostrophes et les tirets entre chaque mot par des caractères de soulignement :

•	nous écrivons la locution EN FACE DE par le terme EN_FACE_DE
•	nous écrivons la locution QU’EST-CE QUE par le terme QU_EST_CE_QUE

Le Tableau 3-7 présente les locutions prépositives que nous avons retenues dans le corpus. Il indique aussi les locutions prépositives dérivées. Ces dernières n’appartiennent pas directement au corpus, mais nous les avons ajoutées pour faire face à des utilisations prévisibles dans les dialogues ultérieurs. Ainsi les locutions dérivées de la locution AU_DESSUS_DE appartenant au corpus sont : AU_DESSUS_D (pour “ au dessus d’un arbre ”), AU_DESSUS_DES, AU_DESSUS_DU. La plupart des locutions prépositives se terminant par la préposition de engendre trois autres locutions de sens identique et se terminant respectivement par les termes d, du, des. Nous ne pouvons pas généraliser cette règle, car, par exemple, la locution AFIN_DE ne la vérifie pas. Nous remarquons qu’une règle similaire à la précédente peut s’appliquer aux locutions prépositives se terminant par la préposition à. La plupart des locutions prépositives se terminant par la préposition à se dérive en deux autres locutions de sens identique et se terminant respectivement par les termes au et aux. Par exemple, la locution FACE_À se dérive en deux autres locutions de sens identique : FACE_AU et FACE_AUX.

À_CÔTÉ_D	AU_DESSOUS_D	EN_DESSOUS_DU	
À_CÔTÉ_DE	AU_DESSOUS_DE	EN_DIRECTION_D	
À_CÔTÉ_DES	AU_DESSOUS_DES	EN_DIRECTION_DE	
À_CÔTÉ_DU	AU_DESSOUS_DU	EN_DIRECTION_DES	
À_DROITE_D	AU_DESSUS_D	EN_DIRECTION_DU	
À_DROITE_DE	AU_DESSUS_DE	EN_FACE_D	
À_DROITE_DES	AU_DESSUS_DES	EN_FACE_DE	
À_DROITE_DU	AU_DESSUS_DU	EN_FACE_DES	
À_GAUCHE_D	DE_L_AUTRE_CÔTÉ_D	EN_FACE_DU	
À_GAUCHE_DE	DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE	FACE_À	
À_GAUCHE_DES	DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DES	FACE_AU	
À_GAUCHE_DU	DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DU	FACE_AUX	
À_L_EXTÉRIEUR_D	DROIT_DEVANT	JUSQU_À	
À_L_EXTÉRIEUR_DE	DROIT_DERRIÈRE	JUSQU_AU	
À_L_EXTÉRIEUR_DES	DU_CÔTÉ_D	JUSQU_AUX	
À_L_EXTÉRIEUR_DU	DU_CÔTÉ_DE	PLEIN_D	
À_L_INTÉRIEUR_D	DU_CÔTÉ_DES	PLEIN_DE	
À_L_INTÉRIEUR_DE	DU_CÔTÉ_DU	PRÈS_D	
À_L_INTÉRIEUR_DES	EN_DESSOUS_D	PRÈS_DE	
À_L_INTÉRIEUR_DU	EN_DESSOUS_DE	PRÈS_DU	
AFIN_DE	EN_DESSOUS_DES	PRÈS_DES	
Tableau 3-7 : Locutions prépositives du corpus et leurs dérivées
Le Tableau 3-8 présente les locutions adverbiales que nous avons relevées dans le corpus. Il indique aussi quelques extensions de ces locutions adverbiales. Par exemple, nous avons ajouté la locution EN_BAS par extension de la locution EN_HAUT présente dans le corpus pour faire face aux utilisations prévisibles dans des dialogues futurs.

À_DROITE	DE_DROITE	JUSQU_ICI	UN_PEU_PLUS	
À_GAUCHE	DE_GAUCHE	LÀ_BAS	UN_PEU_MOINS	
À_TRAVERS	EN_AVANT	PAR_ICI	VERS_LA_DROITE	
AU_DESSOUS	EN_ARRIÈRE	PAR_LÀ	VERS_LA_GAUCHE	
AU_DESSUS	EN_BAS	PAR_TERRE	S_IL_TE_PLAÎT	
AU_FOND	EN_DESSOUS	SUR_LA_DROITE	S_IL_VOUS_PLAÎT	
BEAUCOUP_MOINS	EN_FACE	SUR_LA_GAUCHE		
BEAUCOUP_PLUS	EN_HAUT	TOUT_DROIT		
COMME_AVANT	JUSQUE_LÀ	UN_PEU		
Tableau 3-8 : Locutions adverbiales du corpus et quelques extensions
Le Tableau 3-9 présente des locutions verbales du corpus.

FAIRE_DEMI_TOUR	VINF	
FAIRE_LE_TOUR	VINF	
FAIRE_UN_TOUR	VINF	
PRENDRE_DE_LA_HAUTEUR	VINF	
TOURNER_SUR_SOI_MÊME	VINF	
Tableau 3-9 : Locutions verbales du corpus
Le Tableau 3-10 présente d’autres locutions du corpus. Il en indique aussi quelques extensions. 

Locutions	Catégories lexicales	
AU_REVOIR	N	
DEMI_TOUR	N	
D_ACCORD	N	
CELLE_CI	PRODEM	
CELLE_LÀ	PRODEM	
CELLES_CI	PRODEM	
CELLES_LÀ	PRODEM	
CELUI_CI	PRODEM	
CELUI_LÀ	PRODEM	
CEUX_CI	PRODEM	
CEUX_LÀ	PRODEM	
À_QUOI	PROINTERRO	
CE_QUE	PROINTERRO	
EST_CE_QU	PROINTERRO	
EST_CE_QUE	PROINTERRO	
QU_EST_CE_QU	PROINTERRO	
QU_EST_CE_QUE	PROINTERRO	
Tableau 3-10 : Autres locutions du corpus et leurs extensions
3.3.2	Analyse
Nous analysons ces locutions selon leur nature lexicale. Nous les avons classées en deux catégories d’après un critère d’énumération et un critère d’ambiguïté :
•	locution ambiguë. Ces locutions sont ambiguës parce qu’elles peuvent exister ou ne pas exister selon leur contexte. Par exemple, la locution conjonctive BIEN_QUE peut être également l’adverbe BIEN suivi de la conjonction QUE :
•	Je le veux, bien_que tu partes.
•	Je le veux bien, que tu partes.
•	locution verbale. Ces locutions contiennent un verbe pouvant être conjugué à n’importe quel mode, n’importe quel temps, n’importe quelle personne. Elle peuvent également contenir des adverbes supplémentaires. Par exemple la locution verbale “ faire le tour ” peut s’employer en “ je voudrais que tu fasses rapidement le tour de la sphère ”. Il est impossible de les énumérer.
•	locution adjective, adverbiale, conjonctive, nominale, phrase, prépositive, proverbiale ou pronominale non ambiguës. Ces locutions peuvent être énumérées plus ou moins simplement. Par exemple, une locution prépositive terminée par la préposition “ de ” engendre quatre locutions.
Plus précisément, nous classifions les locutions selon leur énumération et leur ambiguïté. Si un type de locution ne s’énumère pas simplement, comme les locutions verbales, ou si la locution est ambiguë alors nous considérons qu’une analyse lexicale est insuffisante pour permettre de la reconnaître. L’analyseur syntaxique se chargera de la détecter ultérieurement grâce à des règles syntagmatiques.
En revanche, nous avons construit un algorithme déterministe analysant les locutions d’énumération simple. Son principe est de prendre en entrée une suite de mots séparés par des espaces ou des apostrophes afin d’y détecter les locutions définies par une suite de mots séparés par un “ _ ”. Préalablement, il détient une liste exhaustives des locutions d’énumération simple triées alphabétiquement. En voici un exemple :
	EN_DESSOUS
	EN_DESSOUS_D
	EN_DESSOUS_DE
	EN_DESSOUS_DES
	EN_DESSOUS_DU
	EN_DIRECTION_D
	EN_DIRECTION_DE
	EN_DIRECTION_DES
	EN_DIRECTION_DU
	EN_FACE
	EN_FACE_D
	EN_FACE_DE
	EN_FACE_DES
	EN_FACE_DU
	EST_CE_QU
	EST_CE_QUE
	FACE_À
	FACE_AU
	FACE_AUX
À partir de cette liste, il analyse la suite maximale de mots de l’entrée correspondant à une locution. Par exemple, notre algorithme élaborera le résultat suivant :
•	entrée : REGARDE EN FACE, REGARDE LE VéLO ROUGE EN FACE DE PHILIPPE.
•	sortie : REGARDE EN_FACE, REGARDE LE VéLO ROUGE EN_FACE_DE PHILIPPE.
Le calcul de la suite maximale de mots permet de préférer la locution EN_FACE_DE  à EN_FACE lors de la création de la seconde locution.
Nous avons fait correspondre à l’ensemble des locutions présentées ci-dessus des entrées supplémentaires dans le lexique. Dorénavant, nous définissons une entrée du lexique comme l’association d’une catégorie lexicale et d’un mot ou d’une suite de mots attachés par un caractère de soulignement “ _ ”. Cependant, cette troisième définition est insuffisante pour traiter les homophones.
3.4	Les homophones
Au début de notre travail, nous avons utilisé le système de reconnaissance vocale Voice Assist (Creative 1992) afin de dicter oralement nos requêtes. Ce système est monolocuteur et demande une dictée en mot à mot. Il ne contient pas de vocabulaire de base. Nous avons dû le créer manuellement en associant pour chaque mot un enregistrement sonore et une orthographe. Nous avons ainsi défini un vocabulaire associant une séquence de sons/une orthographe à partir des mots des utilisateurs du corpus. L’enregistrement sonore de ces mots a fait apparaître 87 homophones (mots de prononciation identique). Il y a douze couples d’homonymes (mots de prononciation identique et de sens différent) :
Mots	Homonymes	
à	a	
de	deux	
haut	au	
ai	et, est (es)	
il	île	
la	là	
ou	où	
peu	peut (peux)	
se	ce	
toi	toit	
vers	vert	
vu	vue	

Les autres homophones concernent principalement les mots utilisés à la fois au singulier et au pluriel (Ex : “ petit ” et “ petits ”) ainsi que l’emploi des verbes à l’infinitif du premier groupe avec leur participe passé (Ex : “ avancer ” et “ avancé ”). Dans un cas général, un mot peut avoir jusqu’à plus de dix homophones
L’utilisation de Voice Assist oblige la définition d’entrées lexicales supplémentaires pour traiter les homophones puisque nous ne pouvons associer qu’une seule orthographe à un son donné. Nous avons défini dans notre lexique les deux entrées suivantes pour le son VERS :
VERS PREP VERS
VERS ADJ VERT
Dans cet exemple, nous avons associer au son “ ver ” l’orthographe “ VERS ”. Nous avons codé identiquement les principaux homophones de notre corpus. Par cette méthode de représentation des homophones, nous avons pu effectuer des analyses syntaxiques d’énoncés dictés à l’aide de Voice Assist. Cependant, ce codage et surtout ce type de système de reconnaissance vocale engendrent des ambiguïtés syntaxiques. Nous considérons d’ailleurs que ces systèmes sont insuffisants pour réaliser une interface de dialogue orale efficace entre une personne et une machine. Les ambiguïtés sont d’autant plus grandes pour les systèmes analysant la parole continue.
Les progrès dans le domaine de la reconnaissance vocale nous permettent d’espérer en l’élaboration d’un tel dialogue (Pierrel et al. 1990, Carbonnel 1991, Haton et al. 1991). Actuellement, nous utilisons le système de reconnaissance de la parole VoiceTYPE 1.1, Dictée Personnelle d’IBM. Ce système est monolocuteur et demande une dictée en mot à mot de la part de l’utilisateur. Il contient, dans sa version de base, un dictionnaire de 32000 mots couramment utilisés dans la correspondance professionnelle, auquel nous pouvons ajouter 2000 autres mots. Avant de pouvoir exploiter VoiceTYPE, un locuteur doit préalablement dicter oralement un texte pendant deux heures environ pour que le système calcule son empreinte vocale.
L’atout majeur de ce système provient de l’utilisation de statistiques linguistiques basées sur un modèle trigramme. Par exemple, il sait statistiquement que la séquence de mots “ la maison ” est plus probable que “ là maison ”. Ainsi, il choisira d’orthographier le son LA par l’article la plutôt que par l’adverbe là. Cet algorithme simplifie la tâche de gestion de beaucoup d’homophones. D’ailleurs, sur l’ensemble des tests que nous avons réalisés, nous avons rencontrés peu de cas forçant à coder un homophone comme précédemment. De plus, les pourcentages de reconnaissance furent corrects dans les conditions d’application de notre système. 
3.5	Conclusion
Le lexique comporte 702 entrées réparties selon 40 catégories lexicales. Une entrée relative à un terme comporte au minimum trois informations :
	TERME catégorie orthographe
•	Le terme correspond au mot reconnu par le système de reconnaissance de la parole ou à une locution. (Ex : le, en_face_de, ...).
•	La catégorie est une des 40 catégories lexicales.
•	L’orthographe correspond à l’orthographe du terme, ou à sa forme canonique ou à un homophone. (Ex :“ le ” pour le terme le, “ violet ” pour violette, “ peau ” pour pot en supposant que le système de reconnaissance de parole analyse le son “ po ” comme le nom “ peau ”...).
Selon la catégorie lexicale, l’entrée peut contenir des informations morphologiques représentées par des traits de sous-catégorisation. Elles renseignent sur le nombre, le genre, la personne ou le temps.
4.	
4.	L’analyse syntaxique
Ce chapitre présente l’étude syntaxique des énoncés du corpus. Nous avons élaboré une grammaire permettant d’obtenir une analyse syntaxique de ces énoncés qui s’appuie sur les catégories lexicales présentées précédemment. Nous l’avons construite suivant le paradigme des grammaires syntagmatiques d’unification pour utiliser un analyseur combinant grammaire syntagmatique et grammaire de dépendance (El Guedj 1996). 
Avant d’exposer cette grammaire, nous présentons quelques notions sur les grammaires formelles que nous utiliserons par la suite.
4.1	Grammaire formelle
4.1.1	Grammaires syntagmatiques
Les grammaires syntagmatiques résultent des travaux de Chomsky (1957, 1965). Pour générer une phrase dans ce paradigme, Chomsky considère que celle-ci est une juxtaposition d’unités syntaxiques elles-mêmes décomposables en unités syntaxiques plus simples. Des règles syntagmatiques permettent de définir chaque unité syntaxique. L’ensemble de ces règles constitue une grammaire syntagmatique. Les informaticiens ont ensuite inversé le processus afin d’analyser une phrase au lieu de la générer.
Ainsi une grammaire syntagmatique G1 analysant un syntagme nominal simple (ou groupe nominal simple) peut s’écrire de cette façon :

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_GN -> R_GN1	•	un groupe nominal simple sans déterminant.	
2.	R_GN -> R_DET R_GN1	•	un groupe nominal simple introduit par un déterminant.	
3.	R_GN1 -> R_NOM	•	un nom commun ou un nom propre.	
4.	R_GN1 -> ADJ R_NOM	•	un nom précédé d’un adjectif.	
5.	R_GN1 -> R_NOM ADJ	•	un nom suivi d’un adjectif.	
6.	R_NOM -> N	•	un nom commun.	
7.	R_NOM -> NPROPRE	•	un nom propre.	
8.	R_DET -> ARTDEF	•	un article défini.	
9.	R_DET -> ARTINDEF	•	un article indéfini.	
Tableau 4-1 : Règles syntagmatiques d’analyse d’un syntagme nominal simple
Le Tableau 4-1 présente quatre groupes de règles syntagmatiques :
•	les règles syntagmatiques 1 et 2 définissent l’unité syntaxique R_GN,
•	les règles syntagmatiques 3, 4 et 5 définissent l’unité syntaxique R_GN1,
•	les règles syntagmatiques 6 et 7 définissent l’unité syntaxique R_NOM,
•	les règles syntagmatiques 8 et 9 définissent l’unité syntaxique R_DET.
Une règle syntagmatique comporte un constituant supérieur qui est l’unité syntaxique placée à gauche de la flèche. Elle comporte ensuite une ou plusieurs autres unités syntaxiques (à droite de la flèche) que l’on nomme constituant(s) immédiat(s). 
Dans une grammaire syntagmatique analysant un langage donné, des règles syntagmatiques définissent les mots du langage reconnus par cette grammaire. L’ensemble de ces règles forme le lexique associé à cette grammaire. Dans la grammaire ci-dessus, les règles syntagmatiques définissant les unités syntaxiques N, NPROPRE, ARTDEF, ARTINDEF et ADJ définissent le lexique de cette grammaire. Elles peuvent s’écrire de la façon suivante :

1.	N -> cubes	1.	NPROPRE -> Gisela	1.	ARTDEF -> le	1.	ARTINDEF -> un	1.	ADJ -> petite	
2.	N -> maison	2.	NPROPRE -> Ginette	2.	ARTDEF -> la	2.	ARTINDEF -> une	2.	ADJ -> grands	
3.	N -> chaise	3.	NPROPRE -> Rolf	3.	ARTDEF -> les	3.	ARTINDEF -> des	3.	ADJ -> bleue	
4.	etc. ...	4.	etc. ...	4.	etc. ...	4.	etc. ...	4.	etc. ...	

La grammaire G1 contient cinq catégories lexicales N, NPROPRE, ARTDEF, ARTINDEF et ADJ. Elle contient également quatre catégories syntagmatiques R_GN, R_GN1, R_NOM et R_DET. 
Cette grammaire accepte les syntagmes suivants : la maison ou la petite Ginette ou la chaise bleue ou Gisela. Mais elle accepte aussi : les maison grands ou des Rolf petite. Cette deuxième série d’exemples montre que ces grammaires appartiennent au groupe des grammaires non contextuelles. D’une manière générale, les grammaires syntagmatiques ont été utilisées avec succès pour définir la syntaxe de langages formels. En revanche, elles sont inadaptées à l’analyse des langues. Pour augmenter leur potentiel d’analyse, le mécanisme d’unification s’ajoute à ces grammaires pour donner les grammaires syntagmatiques d’unification.
4.1.2	Grammaires syntagmatiques d’unification
Afin de gérer certains phénomènes contextuels (comme la vérification des accords en genre et en nombre entre syntagmes), un mécanisme d’unification s’ajoute aux grammaires syntagmatiques pour former des grammaires syntagmatiques d’unification. Ces grammaires se composent de règles syntagmatiques comme celles décrites précédemment auxquelles s’ajoutent des équations d’unification. Les équations d’unification ont pour rôle principal d’ajouter des contraintes supplémentaires au déclenchement d’une règle syntagmatique. L’introduction de traits permet de représenter de telles contraintes. Ces traits correspondent à des propriétés caractérisant une unité syntaxique. Une règle syntagmatique ne se déclenche que si ses unités syntaxiques vérifient les équations d’unification associées à cette règle.
Le Tableau 4-2 présente la réécriture de G1 en une grammaire syntagmatique d’unification G2 qui réalise le contrôle du nombre entre le nom, l’adjectif et le déterminant. 

Groupes de règles syntagmatiques d’unification	Ces règles analysent :	
R_GN -> R_GN1
     R_GN nb = R_GN1 nb	•	un groupe nominal simple sans déterminant. Avec unification du nombre de R_GN et de R_GN1 pour associer à R_GN le trait nb.	
R_GN -> R_DET R_GN1
     R_GN nb = R_DET nb
     R_DET nb = R_GN1 nb	•	un groupe nominal simple introduit par un déterminant. Avec unification du nombre de R_GN et de R_DET car le nombre du déterminant est plus explicite que celui de R_GN1.	
R_GN1 -> R_NOM
     R_GN1 nb = R_NOM nb	•	un nom commun ou un nom propre.	
R_GN1 -> ADJ R_NOM
     R_GN1 nb = R_NOM nb
     R_GN1 nb = ADJ nb	•	un nom précédé d’un adjectif.	
R_GN1 -> R_NOM ADJ
     R_GN1 nb = R_NOM nb
     R_GN1 nb = ADJ nb	•	un nom suivi d’un adjectif.	
R_NOM -> N
     R_ NOM nb = N nb	•	un nom commun.	
R_NOM -> NPROPRE
     R_ NOM nb = NPROPRE nb	•	un nom propre.	
R_DET -> ARTDEF
     R_DET nb = ARTDEF nb	•	un article défini.	
R_DET -> ARTINDEF
     R_DET nb = ARTINDEF nb	•	un article indéfini.	
Tableau 4-2 : Règles syntagmatiques d’unification analysant un syntagme nominal simple
Pour la grammaire G2, nous avons introduit le trait nb dans chaque unité syntaxique. Les équations d’unification liées à ce trait se présentent sous la forme :
Unité_syntaxique1 nb = Unité_syntaxique2 nb
Ces équations d’unification permettent de contrôler si la valeur du trait nb de Unité_syntaxique1 est identique à celle du trait nb de Unité_syntaxique2. Afin de rendre effectif le contrôle des équations d’unification, le trait nb doit apparaître (nb=p pour pluriel et nb=s pour singulier) dans les règles syntagmatiques définissant le lexique de la grammaire G2 :
1.	N -> cubes
2.	   nb=p	1.	NPROPRE -> Gisela
2.	   nb=s	1.	ARTDEF -> le
2.	   nb=s	1.	ARTINDEF -> un
2.	   nb=s	1.	ADJ -> petite
2.	   nb=s	
3.	N -> maison
4.	   nb=s	3.	NPROPRE -> Ginette
4.	   nb=s	3.	ARTDEF -> la
4.	   nb=s	3.	ARTINDEF -> une
4.	   nb=s	3.	ADJ -> grands
4.	   nb=p	
5.	N -> chaise
6.	   nb=s	5.	NPROPRE -> Rolf
6.	   nb=s	5.	ARTDEF -> les
6.	   nb=p	5.	ARTINDEF -> des
6.	   nb=p	5.	ADJ -> bleue
6.	   nb=s	
7.	etc. ...	7.	etc. ...	7.	etc. ...	7.	etc. ...	7.	etc. ...	

Contrairement à la grammaire G1, la grammaire G2 n’accepte pas les syntagmes suivants : les maison grands ou des Rolf petite. Dans ces deux exemples, l’équation d’unification 
“ R_DET nb = R_GN1 nb ” échoue, car elle s’instancie en : “p = s ”. Cet échec bloque le déclenchement de la règle : “ R_GN -> R_DET R_GN1 ”. Le syntagme est donc rejeté.
Si un mot s’orthographie identiquement au singulier et au pluriel, comme par exemple “ voix ”, sa définition lexicale ne comportera pas d’équation d’unification définissant son nombre. Il sera calculé lors de l’analyse syntaxique par les équations d’unification liées au déterminant.
Ces grammaires sont puissantes et strictes dans l’ordre d’analyse des unités syntagmatiques. Cette rigueur est un avantage pour analyser les syntagmes d’une langue. Elle est, en revanche, un désavantage pour analyser les relations entre syntagmes. En conclusion, elles permettent d’analyser des sous-ensembles d’énoncés d’une langue. 
4.1.3	Grammaires de dépendance
Dans le paradigme des grammaires de dépendances (Tesnière 1953, 1959), on ne raisonne plus de haut en bas, en dérivant une unité syntaxique de haut niveau en plusieurs unités syntaxiques de niveau inférieur. On considère plutôt les relations de dépendances entre les différents éléments de la phrase. Ainsi, nous pouvons écrire une grammaire de dépendance G3, pour le groupe nominal simple, de la manière suivante : 

Règles de dépendance	Rôle des règles	
1.	N -> ADJ 	•	L’adjectif dépend du nom commun.	
2.	N -> ARTDEF	•	L’article défini dépend du nom commun.	
3.	N -> ARTINDEF	•	L’article indéfini dépend du nom commun.	
4.	NPROPRE ->ADJ 	•	L’adjectif dépend du nom propre.	
5.	NPROPRE ->ARTDEF	•	L’article défini dépend du nom propre.	
6.	NPROPRE ->ARTINDEF	•	L’article indéfini dépend du nom propre.	
Tableau 4-3 : Règles de dépendance analysant un syntagme nominal simple
Dans la première règle du Tableau 4-3, l’adjectif ADJ se rattache au nom commun N par une relation de dépendance. N s’appelle dans ce cas le régisseur tandis que ADJ se nomme le subordonné.
Ce type de paradigme grammatical s’adapte très bien aux langages dont l’ordre syntaxique des mots ne suit pas des règles strictes.
4.2	Une grammaire syntagmatique d’unification pour l’analyse des énoncés du corpus
4.2.1	Introduction
Malgré les critiques formulées ci-dessus, nous avons choisi d’élaborer une grammaire syntagmatique d’unification plutôt qu’une grammaire de dépendance ou toute autre grammaire formelle pour trois raisons :
•	L’étude statistique du corpus indique la brièveté des énoncés à analyser – cinq mots en moyenne (cf. Tableau 2-16 p.16) et 27 mots au maximum. Dès lors, nous pensions que le paradigme des grammaires syntagmatiques permettrait d’analyser la plupart des énoncés.
•	Nous disposions préalablement d’expériences concluantes dans l’élaboration d’une grammaire syntagmatique durant la conception du projet DICTAMED (El Guedj 1991, Godéreaux 1992). Ce projet consistait en l’élaboration d’un système de dialogue oral personne-machine appliqué à la saisie de comptes-rendus d'analyses médicales (Nugues et al.  1993:1, 1993:2, 1994).
•	Nous disposions d’un analyseur syntaxique en cours de conception (El Guedj & Nugues 1994). Il se composait d’un analyseur syntagmatique complété ultérieurement par un analyseur de dépendances (El Guedj 1996). 
Finalement, nous pensons avoir effectué un choix judicieux car nous avons élaboré une grammaire syntagmatique analysant l’ensemble des énoncés des utilisateurs. Nous avons analysé les 393 énoncés des utilisateurs (cf. : Résultats par effectifs pour chaque dialogue pour l’utilisateur Tableau 2-16 p.16). Cette réussite permet de conclure sur la robustesse de l’analyseur. L’écriture des règles a permis de le tester et de valider ses mécanismes internes. La grammaire résultante comporte :
•	68 catégories syntagmatiques,
•	259 règles syntagmatiques,
•	552 équations d’unification.
4.2.2	Présentation
La grammaire analysant ces énoncés se présente sous la forme d’une suite de tableaux constitués de règles syntagmatiques permettant d’analyser les différents syntagmes. Nous ne présentons pas dans ces tableaux les équations d’unification associées à chacune de ces règles syntagmatiques. La raison majeure de cette omission est de ne pas alourdir la lecture de tableaux déjà surchargés par les commentaires expliquant les règles. Cependant, nous indiquons certaines équations d’unification détenant un rôle primordial dans le contexte d’analyse des règles syntagmatiques. Enfin, nous présentons en annexe C la grammaire avec la totalité des équations d’unification.
Nous avons élaboré cette grammaire en nous basant sur les travaux de J. Vergne (1994). J. Vergne définit trois types de segments non récursifs hiérarchisés : une phrase, un bloc et une séquence. Une phrase est constituée de blocs constitués de séquences. Une séquence nominale est constituée de mots autour d’un nom ; une séquence verbale est constituée de mots autour d’un verbe. Nous gardons cette appellation de séquence nominale pour désigner un groupe de mots autour d’un nom. Nous utilisons en revanche la notion de noyau verbal pour définir un groupe de mots autour d’un verbe. Cette différence de dénomination permet d’insister sur la construction d’une phrase autour du verbe.
Nous avons utilisé également les règles grammaticales de (Bescherelle 1990) pour définir certaines règles syntagmatiques générales.
Afin de faciliter la lecture de ce chapitre, nous indiquons dans le Tableau 4-4 ci-dessous la liste alphabétique des plus importantes catégories syntagmatiques de cette grammaire.

	Catégories syntagmatiques	•	Page Tableau          Règles syntagmatiques les définissant	
1.	R_ADJ	•	p.16 Tableau 4-23 : Règles d’analyse d’une suite d’adverbes et d’une suite d’adjectifs 	
2.	R_ADV	•	p.16 Tableau 4-23 : Règles d’analyse d’une suite d’adverbes et d’une suite d’adjectifs 	
3.	R_AFFIRM	•	p.16 Tableau 4-12 : Règles d’analyse d’une affirmation 	
4.	R_DET	•	p.16 Tableau 4-22 : Règles d’analyse d’un déterminant	
5.	R_GN 	•	p.16 Tableau 4-20 : Règles d’analyse d’un groupe nominal ou d’un groupe nominal prépositionnel 	
6.	R_GNPREP	•	p.16 Tableau 4-20 : Règles d’analyse d’un groupe nominal ou d’un groupe nominal prépositionnel 	
7.	R_GV	•	p.16 Tableau 4-17 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée participiale ou infinitive 	
8.	R_INTERRO	•	p.16 Tableau 4-14 : Règles d’analyse d’une interrogation 	
9.	R_INTRO	•	p.16 Tableau 4-7 : Règles d’analyse de l’introduction d’un énoncé 	
10.	R_LOCVERB	•	p.16 Tableau 4-25 : Règles d’analyse des locutions verbales 	
11.	R_ORDRE	•	p.16 Tableau 4-9 : Règles d’analyse d’un ordre 	
12.	R_PH	•	p.16 Tableau 4-5 : Règles d’analyse d’un énoncé 	
13.	R_PRONOM	•	p.16 Tableau 4-11 : Règles d’analyse des pronoms locaux à un verbe 	
14.	R_PROP	•	p.16 Tableau 4-8 : Règles d’analyse d’une phrase 	
15.	R_RELATION	•	p.16 Tableau 4-24 : Règles d’analyse d’une relation entre deux syntagmes 	
16.	R_SN	•	p.16 Tableau 4-21 : Règles d’analyse d’une séquence nominale 	
17.	R_SUB	•	p.16 Tableau 4-16 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée ayant un verbe conjugué 	
18.	R_SUB_CONJ	•	p.16 Tableau 4-15 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée conjonctive 	
19.	R_SUB_RELATIVE	•	p.16 Tableau 4-19 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée relative 	
20.	R_V	•	p.16 Tableau 4-13 : Règles d’analyse d’un noyau verbal conjugué 	
21.	R_V_P_I	•	p.16 Tableau 4-18 : Règles d’analyse d’un noyau verbal au participe présent ou à l’infinitif 	
22.	R_VIMP	•	p.16 Tableau 4-10 : Règles d’analyse d’un noyau verbal à l’impératif 	
Tableau 4-4 : Les plus importantes catégories syntagmatiques de notre grammaire
Pour différencier aisément les deux types de catégories d’une règle syntagmatique : catégorie lexicale et catégorie syntagmatique, nous prenons la convention de débuter toute catégorie syntagmatique par le terme “ R_ ”. Ainsi une catégorie ne commençant pas par R_ est une catégorie lexicale. Nous suivrons cette convention d’écriture dans la suite de ce mémoire. Les catégories lexicales mentionnées dans les règles syntagmatiques ultérieures sont celles définies dans le “ Tableau 3-4 : Catégories lexicales de notre lexique p.16 ”.
4.2.3	Analyse syntaxique d’un énoncé
Tout d’abord, nous avons analysé les énoncés se rapportant aux ordres car ils représentent plus de la moitié des énoncés des utilisateurs (54% cf. Tableau 2-19 p.16). Nous avons traité ensuite les interrogations puis les affirmations. Nous avons analysé conjointement les négations et les affirmations en considérant que nous analysions soit des affirmations positives, soit des affirmations négatives. L’analyse de ces trois propositions principales que sont les ordres, les interrogations et les affirmations, nous a conduit à étudier leurs propositions subordonnées. Sont venues s’ajouter à cette étude, les subordonnées conjonctives, les subordonnées conjonctives à l’infinitif, les subordonnées conjonctives au participe présent et les subordonnées relatives. Finalement, nous avons analysé les énoncés ne contenant pas de proposition. Au fur et à mesure de ce travail, nous avons développé des règles syntagmatiques analysant certaines locutions verbales présentes dans les énoncés. Nous avons également analysé l’introduction d’un énoncé. 
Le Tableau 4-5 présente les groupes de règles syntagmatiques analysant un énoncé. La règle syntagmatique de plus haut niveau de notre grammaire est la première règle de ce tableau :
1.	PH -> S R_FIN
La catégorie syntagmatique PH est appelée axiome de la grammaire. Il représente la structure syntaxique de plus haut niveau analysée. Pour cette grammaire, PH analyse un énoncé. Il se termine par un signe de ponctuation de fin de phrase (FIN). Un énoncé peut être une simple introduction (règle 2). Il peut être aussi une phrase (règle 3) ou une séquence nominale (règle 5). Dans ces deux derniers cas, une introduction peut le débuter (règles 4 et 6).

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	PH -> S FIN	•	un énoncé défini par S et se terminant par un signe de ponctuation de fin de phrase FIN.	
2.	S -> R_INTRO	•	un énoncé constitué d’une simple introduction.	
3.	S -> R_PROP	•	un énoncé constitué d’une phrase.	
4.	S -> R_INTRO R_PROP	•	un énoncé constitué d’une introduction suivie d’une phrase.	
5.	S -> R_SN	•	un énoncé constitué d’une séquence nominale.	
6.	S -> R_INTRO R_SN	•	un énoncé constitué d’une introduction suivie d’une séquence nominale.	
Tableau 4-5 : Règles d’analyse d’un énoncé
Le Tableau 4-6 indique quelques exemples d’énoncés selon ces définitions.

Exemples d’énoncés	Caractérisation de l’énoncé	
d1:U22: OUI.
	•	une simple introduction.	
d1:U18: JE VOUDRAIS QUE TU TRAVERSES LA PORTE VIOLETTE POUR VOIR.
	•	une phrase (composée de trois propositions).	
d1:U21: MAIS TU ES TROP HAUT.
	•	une introduction (MAIS) suivie d’une phrase.	
d3:U5: FACE À LA PYRAMIDE.
	•	une séquence nominale.	
d2:U92: PUIS LE CUBE ROUGE SUR LE CUBE JAUNE.
	•	une introduction (PUIS) suivie d’une séquence nominale.	
Tableau 4-6 : Exemples d’énoncés
4.2.4	Analyse syntaxique de l’introduction d’un énoncé
La catégorie syntagmatique R_INTRO (cf. Tableau 4-7) analyse l’introduction d’un énoncé quelconque. Une introduction est composée d’un terme d’introduction ou d’une suite de termes d’introduction.

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_INTRO -> R_INTRO0	•	un terme d’introduction défini par R_INTRO0.	
2.	R_INTRO -> R_INTRO0 R_INTRO	•	une suite de termes d’introduction.	
3.	R_INTRO0 -> INTERJ	•	une interjection.	
4.	R_INTRO0 -> ADV	•	un adverbe.	
5.	R_INTRO0 -> ADVLIAISON	•	un adverbe de liaison.	
6.	R_INTRO0 -> ADVPOS	•	un adverbe positif.	
7.	R_INTRO0 -> ADVNEG	•	un adverbe négatif.	
8.	R_INTRO0 -> ADVINTERRO	•	un adverbe interrogatif.	
9.	R_INTRO0 -> CONJCOORD	•	une conjonction de coordination.	
Tableau 4-7 : Règles d’analyse de l’introduction d’un énoncé
4.2.5	Analyse syntaxique d’une phrase
Nous définissons une phrase comme une proposition ou une suite de propositions. Une proposition est au sens linguistique :
•	une affirmation, 
•	une interrogation
•	un impératif (que nous nommerons ordre), 
•	ou une subordonnée conjonctive.
Si la phrase comporte au moins deux propositions, celles-ci peuvent être juxtaposées ou reliées par un syntagme relationnel. Les conjonctions de coordination font partie de ces syntagmes relationnels énumérés dans le Tableau 4-24 p.16.
Le Tableau 4-8 présente la grammaire permettant d’analyser une phrase ainsi définie.

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_PROP -> R_PROP0 	•	une seule proposition	
2.	R_PROP -> R_PROP0 R_PROP	•	une proposition juxtaposée à une ou plusieurs propositions	
3.	R_PROP -> R_PROP0 R_RELATION R_PROP	•	une proposition reliée par un syntagme relationnel à une ou plusieurs propositions	
4.	R_PROP0 -> R_ORDRE	•	une proposition comme un ordre.	
5.	R_PROP0 -> R_AFFIRM	•	une proposition comme une affirmation	
6.	R_PROP0 -> R_INTERRO	•	une proposition comme une interrogation.	
7.	R_PROP0 -> R_SUB_CONJ	•	une proposition comme une subordonnée conjonctive.	
Tableau 4-8 : Règles d’analyse d’une phrase
La règle récursive permettant d’analyser les conjonctions de propositions :
R_PROP -> R_PROP0 R_RELATION R_PROP
est une règle récursive droite. Si nous avions écrit cette règle en récursif gauche :
R_PROP -> R_PROP R_RELATION R_PROP0
le temps d’analyse serait exponentiel avec notre analyseur. D’une manière générale, toutes les règles syntagmatiques récursives que nous élaborerons seront des règles récursives droites.
Les prochains paragraphes aborderont les règles syntagmatiques permettant d’analyser ces différentes propositions, puis les règles d’analyse d’une proposition subordonnée relative. Nous analysons une subordonnée relative à l’intérieur d’une séquence nominale, car ces subordonnées complètent un nom alors que les subordonnées conjonctives complètent un verbe. Nous exposerons ensuite l’analyse d’une séquence nominale, des syntagmes de base et des locutions verbales. 
4.2.6	Analyse syntaxique d’un ordre
Pour analyser les ordres des utilisateurs, nous avons étudié l’échantillon d’énoncés contenant un ordre (cf. Tableau 2-10 p.16). Le Tableau 4-9 représente les règles de grammaire analysant un ordre. Cette grammaire se compose de trois syntagmes principaux : le noyau verbal à l’impératif, le  groupe nominal et le  groupe nominal prépositionnel.

Règles syntagmatiques	Rôles des règles	
1.	R_ORDRE -> R_VIMP 	•	L’ordre est composé d’un seul noyau verbal.	
2.	R_ORDRE -> R_VIMP R_GN	•	L’ordre est composé d’un noyau verbal suivi d’un  groupe nominal.	
3.	R_ORDRE -> R_VIMP R_GNPREP	•	L’ordre est composé d’un noyau verbal suivi d’un  groupe nominal prépositionnel.	
Tableau 4-9 : Règles d’analyse d’un ordre
Le noyau verbal à l’impératif R_VIMP (cf. Tableau 4-10) est un verbe conjugué à l’impératif suivi ou non par un ou deux pronoms personnels (différents des pronoms personnels de fonction sujet) et par un ou des adverbes. De même, ce noyau verbal comporte les adjectifs qui le suivent, ce qui permet d’analyser les adjectifs attributs du sujet. Ces règles permettent d’isoler d’une séquence nominale le verbe et les mots de catégories pronominales adverbiales et adjectivales.

Groupes de règles syntagmatiques	Rôles des règles	
1.	R_VIMP -> R_VIMP0 	•	Analyse d’un verbe à l’impératif et des pronoms ou adverbes qui le suivent.	
2.	R_VIMP -> R_VIMP0 R_ADJ	•	Analyse d’un verbe à l’impératif, des pronoms ou adverbes qui le suivent et d’un ou de plusieurs adjectifs (ayant ainsi la fonction d’attribut du sujet)	
3.	R_VIMP -> R_LOCVERB	•	Analyse d’une locution verbale à l’impératif 	
4.	R_VIMP0 -> V	•	Analyse d’un verbe	
5.	R_VIMP0 -> V R_PRONOM	•	Analyse d’un verbe suivi de pronom(s)	
6.	R_VIMP0 -> V R_PRONOM R_ADV	•	Analyse d’un verbe suivi de pronom(s) suivi(s) d’un ou de plusieurs adverbes	
7.	R_VIMP0 -> V R_ADV	•	Analyse d’un verbe suivi d’un ou de plusieurs adverbes	
Tableau 4-10 : Règles d’analyse d’un noyau verbal à l’impératif
Le Tableau 4-20 p.16 présente un groupe nominal (R_GN) et un groupe nominal prépositionnel (R_GNPREP). Quant à l’analyse d’une suite d’adverbe (R_ADV) et le traitement d’une suite d’adjectif (R_ADJ), nous les définissons dans le chapitre concernant les syntagmes de base (cf. Tableau 4-23 p.16). Nous consacrons un paragraphe sur le traitement des locutions verbales (R_LOCVERB) selon leur mode de conjugaison (cf. Tableau 4-25 p.16). Nous terminons l’analyse d’un ordre en présentant les règles d’analyse de pronom(s) (R_PRONOM) proches d’un verbe dans le Tableau 4-11.

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent	
1.	R_PRONOM -> PROINDEF	•	un pronom indéfini	
2.	R_PRONOM -> PROPERSREF	•	un pronom personnel réfléchi	
3.	R_PRONOM -> PROPERSDIS	•	un pronom personnel sous forme disjointe	
4.	R_PRONOM -> PROPERSCOD	•	un pronom personnel COD (Complément d’Objet Direct)	
5.	R_PRONOM -> PROPERSCOI	•	un pronom personnel COI (Complément d’Objet Indirect)	
6.	R_PRONOM -> PROPERSCOD PROPERSCOI	•	un pronom personnel COD suivi d’un pronom personnel COI	
7.	R_PRONOM -> PROPERSCOI PROPERSCOD	•	un pronom personnel COI suivi d’un pronom personnel COD	
Tableau 4-11 : Règles d’analyse des pronoms locaux à un verbe
4.2.7	Analyse syntaxique d’une affirmation
Afin d’analyser les affirmations des utilisateurs, nous avons étudié l’échantillon des énoncés affirmatifs (cf. Tableau 2-13 p.16). Pour analyser une affirmation (cf. Tableau 4-12 ci-dessous), nous procédons de manière similaire à l’analyse d’un ordre. En effet, nous avons défini un noyau verbal conjugué (R_V) pouvant être suivi d’un  groupe nominal ou d’un  groupe nominal prépositionnel. En revanche, un  groupe nominal et/ou un pronom personnel (R_GN_AVANT_R_V) précédent ce noyau verbal conjugué. 

Groupes de règles syntagmatiques	Rôles des règles	
1.	R_AFFIRM -> R_GN_AVANT_R_V R_AFFIRM0	•	Analyse d’un  groupe nominal placé avant le noyau verbal conjugué.	
2.	R_GN_AVANT_R_V -> PROPERSSUJET	•	Analyse d’un pronom personnel sujet.	
3.	R_GN_AVANT_R_V -> R_GN 	•	Analyse d’un  groupe nominal.	
4.	R_GN_AVANT_R_V -> R_GN PROPERSSUJET	•	Analyse d’un  groupe nominal suivi d’un pronom personnel sujet.	
5.	R_AFFIRM0 -> R_V	•	Analyse d’un noyau verbal conjugué.	
6.	R_AFFIRM0 -> R_V R_GN	•	Analyse d’un noyau verbal conjugué suivi d’un  groupe nominal.	
7.	R_AFFIRM0 -> R_V R_GNPREP	•	Analyse d’un noyau verbal conjugué suivi d’un  groupe nominal prépositionnel.	
Tableau 4-12 : Règles d’analyse d’une affirmation
L’analyse d’un noyau verbal conjugué (R_V cf. Tableau 4-13 ci-dessous) englobe les adverbes, les pronoms personnels (non sujets) et les adjectifs qui l’entourent. Nous analysons les adverbes négatifs entourant le verbe conjugué afin d’analyser les affirmations négatives.

Groupes de règles syntagmatiques	Rôles des règles	
1.	R_V -> R_V2 	•	Analyse d’un verbe conjugué et des pronoms ou adverbes qui le suivent.	
2.	R_V -> R_V2 R_ATTRIBUT_SUJET	•	Analyse d’un verbe conjugué et d’un ou de plusieurs adjectifs ayant une fonction d’attribut du sujet.	
3.	R_V -> ADVNEG1 R_V2 	•	Analyse d’un verbe conjugué précédé d’un adverbe qui débute une négation.	
4.	R_V -> R_LOCVERB	•	Analyse d’une locution verbale conjuguée 	
5.	R_V2 -> R_V1	•	Analyse d’un verbe avec ou sans pronom le précédant	
6.	R_V2 -> R_ADV R_V1 	•	Analyse d’un verbe précédé d’un ou de plusieurs adverbes	
7.	R_V2 -> R_V1 R_ADV	•	Analyse d’un verbe suivi d’un ou de plusieurs adverbes	
8.	R_V2 -> R_ADV R_V1 R_ADV	•	Analyse d’un verbe précédé et suivi d’un ou de plusieurs adverbes	
9.	R_V1 -> R_V0	•	Analyse d’un verbe conjugué 	
10.	R_V1 -> R_PRONOM R_V0 	•	Analyse d’un verbe conjugué précédé d’un ou de deux pronoms	
11.	R_V0 -> V	•	Analyse d’un verbe conjugué à un temps simple.	
12.	R_V0 -> V ADVNEG2	•	Analyse d’un verbe conjugué à un temps simple suivi d’un adverbe terminant une négation.	
13.	R_V0 -> AUX PARTPASS	•	Analyse d’un verbe conjugué à un temps composé (ou simple mais en voie passive).	
14.	R_V0 -> AUX R_ENTRE_AUX_PART 
	        PARTPASS	•	Analyse d’un verbe ou d’un auxiliaire conjugué à un temps composé (ou simple mais en voie passive) où s’intercale un adverbe, un pronom indéfini ou une négation.	
15.	R_V0 -> AUX	•	Analyse d’un auxiliaire conjugué à un temps simple.	
16.	R_V0 -> AUX ADVNEG2	•	Analyse d’un auxiliaire conjugué à un temps simple suivi d’un adverbe terminant une négation.	
17.	R_ENTRE_AUX_PART -> ADV	•	Analyse d’un adverbe.	
18.	R_ENTRE_AUX_PART -> PROINDEF	•	Analyse d’un pronom indéfini.	
19.	R_ENTRE_AUX_PART -> ADVNEG2	•	Analyse d’un adverbe terminant une négation.	
Tableau 4-13 : Règles d’analyse d’un noyau verbal conjugué
4.2.8	Analyse syntaxique d’une interrogation
Pour analyser les interrogations des utilisateurs, nous avons étudié l’échantillon des énoncés interrogatifs (cf. Tableau 2-10 p.16). Nous avons analysé ces interrogations en les séparant en trois catégories : les interrogations directes avec pronom personnel sujet, les interrogations directes sans pronom personnel sujet et les interrogations indirectes (cf. Tableau 4-14 ci-dessous). Le problème principal que nous avons rencontré pour élaborer ces règles est l’analyse de l’inversion du sujet existante ou non dans ces interrogations. 

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_INTERRO -> R_INTERRO_PROPERS	•	une interrogation directe simple dont le sujet est un pronom personnel.	
2.	R_INTERRO -> R_INTERRO_PROPERS 
	             R_INTERRO_SUITE	•	une interrogation directe dont le sujet est un pronom personnel. Ce pronom est suivi d’une suite d’adverbe(s) et/ou d’une séquence nominale.	
3.	R_INTERRO -> R_INTERRO_DEB R_V R_GN	•	une interrogation directe dont le sujet n’est pas un pronom personnel.	
4.	R_INTERRO -> R_INTERRO_DEB R_AFFIRM	•	une interrogation indirecte ou une interrogation directe sans inversion du sujet.	
5.	R_INTERRO_PROPERS -> R_V PROPERSSUJET	•	un noyau verbal conjugué suivi d’un pronom personnel sujet.	
6.	R_INTERRO_PROPERS -> R_INTERRO_DEB R_V 
	                     PROPERSSUJET	•	une séquence interrogative suivie d’un noyau verbal conjugué suivi d’un pronom personnel sujet.	
7.	R_INTERRO_DEB -> R_INTERRO_DEB0	•	une séquence interrogative.	
8.	R_INTERRO_DEB -> PREP R_INTERRO_DEB0	•	une séquence interrogative précédée d’une préposition.	
9.	R_INTERRO_DEB0 -> PROINTERRO 	•	un pronom interrogatif.	
10.	R_INTERRO_DEB0 -> ADJINTERRO 	•	un adjectif interrogatif.	
11.	R_INTERRO_DEB0 -> ADJINTERRO R_GN	•	un adjectif interrogatif suivi d’un groupe nominal.	
12.	R_INTERRO_DEB0 -> ADVINTERRO 	•	un adverbe interrogatif.	
13.	R_INTERRO_DEB0 -> ADVINTERRO R_GN	•	un adverbe interrogatif suivi d’un groupe nominal.	
14.	R_INTERRO_SUITE -> R_SN	•	une séquence nominale.	
15.	R_INTERRO_SUITE -> R_ADV	•	une suite d’adverbe(s).	
16.	R_INTERRO_SUITE -> R_ADV R_SN	•	une suite d’adverbe(s) suivie d’une séquence nominale.	
Tableau 4-14 : Règles d’analyse d’une interrogation
4.2.9	Analyse syntaxique d’une proposition subordonnée conjonctive
Nous analysons plusieurs types de propositions subordonnées conjonctives (R_SUB_CONJ cf. Tableau 4-15) que nous classons en deux groupes. Le premier groupe concerne les subordonnées conjonctives disposant d’un verbe conjugué. Les subordonnées conjonctives à l’infinitif introduites ou non par une préposition et les gérondifs, que nous considérons comme des propositions subordonnées circonstancielles, forment le second groupe. Nous analysons les subordonnées du premier groupe par la règle n°1 (du Tableau 4-19) qui fait appel à la catégorie syntagmatique R_SUB. Les règles n°2 et n°3 analysent celles du deuxième groupe en utilisant la catégorie syntagmatique R_GV. 

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_SUB_CONJ -> R_SUB 
	  R_SUB type = conjsub	•	une subordonnée conjonctive disposant d’un verbe conjugué.	
2.	R_SUB_CONJ -> R_GV 
	  R_GV choix_v = infinitif	•	une subordonnée conjonctive à l’infinitif introduite ou non par une préposition.	
3.	R_SUB_CONJ -> R_GV 
	  R_GV choix_v = part_pres
	  R_GV prep = EN	•	un gérondif considéré comme une proposition subordonnée circonstancielle.	
Tableau 4-15 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée conjonctive
Le Tableau 4-15 expose quelques équations d’unification précisant le contexte d’utilisation des catégories syntagmatiques R_SUB et R_GV. La catégorie R_SUB représente les subordonnées contenant un verbe conjugué (cf. Tableau 4-16). La catégorie R_GV décrit les subordonnées conjonctives participiales ou infinitives (cf. Tableau 4-17).
La première équation d’unification :
	R_SUB type = conjsub
permet de préciser que la valeur du trait type de la catégorie syntagmatique R_SUB est une conjonction de subordination. Nous imposons ainsi l’analyse d’une proposition subordonnée introduite par une conjonction de subordination. Cette équation est essentielle pour définir le type de la subordonnée à analyser, car la catégorie syntagmatique R_SUB permet aussi d’analyser une proposition subordonnée relative. Dans ce cas, l’équation d’unification s’écrit :
	R_SUB type = relative
La deuxième et la troisième équation d’unification sont :
	R_GV choix_v = infinitif
et
	R_GV choix_v = part_pres
Elles définissent la valeur du trait choix_v de la catégorie syntagmatique R_GV. Cette valeur est soit infinitif pour les subordonnées conjonctives à l’infinitif, soit part_pres pour les subordonnées conjonctives au participe présent. La quatrième et dernière équation d’unification s’écrit :
	R_GV prep = EN
Le trait prep de la catégorie R_GV définit la présence ou non d’une préposition introduisant la subordonnée participiale ou infinitive. Il définit aussi l’orthographe de cette préposition. Ainsi dans la règle syntagmatique n°3, nous imposons que la préposition EN introduise la subordonnée. Par conséquent l’association de la quatrième et de la cinquième règle impose l’analyse d’un gérondif.
4.2.9.1	Analyse syntaxique d’une proposition subordonnée contenant un verbe conjugué
Comme nous l’avons vu précédemment, la catégorie R_SUB décrit les propositions subordonnées conjonctives ou relatives présentant un verbe conjugué (cf. Tableau 4-16).

Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_SUB -> INTRO_SUB R_AFFIRM
	  R_SUB type = INTRO_SUB type	•	une proposition subordonnée relative ou conjonctive présentant un verbe conjugué.	
2.	INTRO_SUB -> PROREL
	  INTRO_SUB type = relative
		•	un pronom relatif.	
3.	INTRO_SUB -> CONJSUB
	  INTRO_SUB type = conjsub	•	une conjonction de subordination.	
Tableau 4-16 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée ayant un verbe conjugué
4.2.9.2	Analyse syntaxique d’une proposition subordonnée participiale ou infinitive
La catégorie R_GV décrit les subordonnées conjonctives participiales ou infinitives (cf. Tableau 4-17). Celles-ci possèdent un noyau verbal au participe présent ou à l’infinitif. Le trait choix_v symbolise cette alternative. Une préposition est susceptible de les introduire. Le trait prep représente cette éventualité.
Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_GV -> R_GV_P_I
	  R_GV choix_v = R_GV_P_I choix_v
	  R_GV prep = vide
		•	une proposition participiale ou infinitive sans préposition pour l’introduire.	
2.	R_GV -> PREP R_GV_P_I
	  R_GV choix_v = R_GV_P_I choix_v
	  R_GV prep = PREP sens	•	une préposition suivie d’une proposition participiale ou infinitive.	
3.	R_GV_P_I -> R_V_P_I
	  R_GV_P_I choix_v = R_V_P_I choix_v	•	un noyau verbal à l’infinitif ou au participe présent.	
4.	R_GV_P_I -> R_V_P_I R_GN
	  R_GV_P_I choix_v = R_V_P_I choix_v	•	un noyau verbal à l’infinitif ou au participe présent suivi d’un  groupe nominal.	
5.	R_GV_P_I -> R_V_P_I R_GNPREP
	  R_GV_P_I choix_v = R_V_P_I choix_v	•	un noyau verbal à l’infinitif ou au participe présent d’un  groupe nominal prépositionnel.	
Tableau 4-17 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée participiale ou infinitive
L’analyse d’un noyau verbal au participe présent ou à l’infinitif (R_V_P_I cf. Tableau 4-18 ci-dessous) englobe les adverbes, les pronoms personnels (non sujets) et les adjectifs qui l’entourent. Par raison de lisibilité, dans ce Tableau 4-18, nous nommons verbe un verbe au participe présent ou à l’infinitif.

Groupes de règles syntagmatiques	Rôles des règles	
1.	R_V_P_I -> R_V_P_I2 
	  R_V_P_I choix_v = R_V_P_I2 choix_v	•	Analyse d’un verbe et des pronoms ou adverbes qui le suivent.	
2.	R_V_P_I -> R_V_P_I2 R_ATTRIBUT_SUJET
	  R_V_P_I choix_v = R_V_P_I2 choix_v	•	Analyse d’un verbe et d’un ou de plusieurs adjectifs ayant une fonction d’attribut du sujet.	
3.	R_V_P_I -> R_LOCVERB
	  R_V_P_I choix_v = R_LOCVERB choix_v	•	Analyse d’une locution verbale. 	
4.	R_V_P_I2 -> R_V_P_I1
	  R_V_P_I2 choix_v = R_V_P_I1 choix_v	•	Analyse d’un verbe avec ou sans pronom le précédant.	
5.	R_V_P_I2 -> R_ADV R_V_P_I1 
	  R_V_P_I2 choix_v = R_V_P_I1 choix_v	•	Analyse d’un verbe précédé d’un ou de plusieurs adverbes.	
6.	R_V_P_I2 -> R_V_P_I1 R_ADV
	  R_V_P_I2 choix_v = R_V_P_I1 choix_v	•	Analyse d’un verbe suivi d’un ou de plusieurs adverbes.	
7.	R_V_P_I2 -> R_ADV R_V_P_I1 R_ADV
	  R_V_P_I2 choix_v = R_V_P_I1 choix_v	•	Analyse d’un verbe précédé et suivi d’un ou de plusieurs adverbes.	
8.	R_V_P_I1 -> R_V_P_I0
	  R_V_P_I1 choix_v = R_V_P_I0 choix_v
		•	Analyse d’un verbe.	
9.	R_V_P_I1 -> R_PRONOM R_V_P_I0 
	  R_V_P_I1 choix_v = R_V_P_I0 choix_v	•	Analyse d’un verbe précédé d’un ou de deux pronoms.	
10.	R_V_P_I0 VINF
	  R_V_P_I0 choix_v = infinitif
		•	Analyse d’un verbe infinitif.	
11.	R_V_P_I0 PARTPRES
	  R_V_P_I0 choix_v = part_pres	•	Analyse d’un verbe au participe présent.	
Tableau 4-18 : Règles d’analyse d’un noyau verbal au participe présent ou à l’infinitif
4.2.10	Analyse syntaxique des subordonnées relatives
À partir des unités syntaxiques R_SUB et R_GV, nous définissons les règles syntagmatiques permettant d’analyser les subordonnées relatives (R_SUB_REL cf. Tableau 4-19).

Groupe de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_SUB_REL -> R_SUB 
	  R_SUB  type = relatif	•	une proposition subordonnée présentant un verbe conjugué.	
2.	R_SUB_REL -> R_GV
	  R_GV prep = vide
	  R_GV choix_v = part_pres	•	une proposition subordonnée relative participiale.	
Tableau 4-19 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée relative
4.2.11	Analyse syntaxique d’un groupe nominal et d’un groupe nominal prépositionnel
Nous définissons deux nouvelles catégories syntagmatiques : R_GN qui représente un groupe nominal et R_GNPREP un groupe nominal prépositionnel (cf. Tableau 4-20). Les règles syntagmatiques les définissant dépendent de la catégorie syntagmatique R_SN et de la valeur d’un trait d’unification avec_prep. 
Groupe de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_GN -> R_SN
	R_SN avec_prep = non	•	un groupe nominal. C’est une séquence nominale ne commençant pas par une préposition.	
2.	R_GNPREP -> R_SN
	R_SN avec_prep = oui	•	un groupe nominal prépositionnel. C’est une séquence nominale commençant par une préposition.	
Tableau 4-20 : Règles d’analyse d’un groupe nominal ou d’un groupe nominal prépositionnel
4.2.12	Analyse syntaxique d’une séquence nominale
Nous allons maintenant définir la notion de séquence nominale ou de syntagme nominal. Le problème de l’analyse du syntagme nominal est extrêmement difficile à résoudre. Nous proposons une solution analysant un grand nombre de syntagmes nominaux. En revanche, elle a le défaut d’associer dans sa définition l’analyse des subordonnées relatives. Ceci peut sembler incohérent, car le concept de syntagme nominal ou de séquence nominale semble dissocié d’une proposition subordonnée. Nous justifions ce choix par le fait qu’une subordonnée relative complète un nom, ce qui la rapproche du syntagme nominal.
Le Tableau 4-21 présente les règles syntagmatiques analysant une séquence nominale. Nous définissons cette séquence (R_SN) comme un syntagme nominal ou une suite de syntagmes nominaux. Dans une suite de syntagmes nominaux, chaque élément est juxtaposé ou coordonné par un syntagme relationnel (R_RELATION). Les trois premières règles de ce tableau permettent une telle analyse.
Nous définissons ensuite un syntagme nominal (R_SN5) comme un syntagme nominal simple ou un syntagme nominal simple suivi d’une subordonnée relative. Le deuxième groupe de règles (règles 4 et 5) analyse un tel syntagme nominal. Quant au syntagme nominal simple (R_SN4), nous le définissons par les six autres groupes de règles (règles 6 à 27).
Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_SN -> R_SN5
	R_SN avec_prep = R_SN5 avec_prep	•	un syntagme nominal décrit par R_SN5.	
2.	R_SN -> R_SN5 R_SN
	R_SN(1) avec_prep = R_SN5 avec_prep	•	une suite de syntagmes nominaux juxtaposés.	
3.	R_SN -> R_SN5 R_RELATION R_SN
	R_SN(1) avec_prep = R_SN5 avec_prep	•	une suite de syntagmes nominaux coordonnés par une relation.	
4.	R_SN5 -> R_SN4 
	R_SN5 avec_prep = R_SN4 avec_prep	•	un syntagme nominal décrit par R_SN4.	
5.	R_SN5 -> R_SN4 R_SUB_RELATIVE
	R_SN5 avec_prep = R_SN4 avec_prep	•	un syntagme nominal suivi d’une proposition subordonnée relative.	
6.	R_SN4 -> R_SN3
	R_SN4 avec_prep = non
		•	un syntagme nominal décrit par R_SN3.	
7.	R_SN4 -> PREP R_SN3 
	R_SN4 avec_prep = oui	•	un syntagme nominal précédé par une préposition.	
8.	R_SN4 -> PREP R_ADJ 
	R_SN4 avec_prep = oui	•	une préposition suivie d’une suite d’adjectifs.	
9.	R_SN4 -> PREP R_ADJ R_ADV
	R_SN4 avec_prep = oui	•	une préposition suivie d’une suite d’adjectifs suivie d’une suite d’adverbes.	
10.	R_SN3 -> R_SN2	•	un syntagme nominal décrit par R_SN3.	
11.	R_SN3 -> R_SN2 R_ADV	•	un syntagme nominal suivi d’un ou de plusieurs adverbes.	
12.	R_SN3 -> COMPLÉMENT	•	un mot de catégorie lexicale COMPLÉMENT.	
13.	R_SN2 -> R_SN1	•	un syntagme nominal introduit par aucun déterminant.	
14.	R_SN2 -> R_DET R_SN1	•	un syntagme nominal introduit par un déterminant.	
15.	R_SN2 -> R_DET R_ADJ	•	une suite d’adjectifs introduite par un déterminant.	
16.	R_SN2 -> PRODEM	•	un pronom démonstratif.	
17.	R_SN2 -> PROPERSDIS	•	un pronom personnel sous forme disjointe.	
18.	R_SN2 -> PROINDEF	•	un pronom indéfini.	
19.	R_SN1 -> R_SN0	•	un syntagme nominal.	
20.	R_SN1 -> R_ADJ R_SN0	•	un syntagme nominal avec un ou plusieurs adjectifs épithètes antéposés.	
21.	R_SN1 -> R_SN0 R_ADJ	•	un syntagme nominal avec un ou plusieurs adjectifs épithètes postposés.	
22.	R_SN1 -> R_ADJ R_SN0 R_ADJ	•	un syntagme nominal avec un ou plusieurs adjectifs épithètes postposés et antéposés.	
23.	R_SN0 -> R_NOM	•	un nom commun ou un nom propre.	
24.	R_SN0 -> R_NOM R_NOM	•	deux noms.	
25.	R_SN0 -> R_NOM R_ADJ R_NOM	•	un nom suivi d’un ou de plusieurs adjectifs suivi(s) d’un nom.	
26.	R_NOM -> N	•	un nom commun.	
27.	R_NOM -> NPROPRE	•	un nom propre.	
Tableau 4-21 : Règles d’analyse d’une séquence nominale
4.2.13	Analyse syntaxique des syntagmes de base
Certaines règles syntagmatiques précédentes utilisent des constituants immédiats de base que nous n’avons pas encore définis. En conséquence, le Tableau 4-22 et le Tableau 4-23 présentent les règles syntagmatiques analysant ces différentes catégories syntagmatiques de base. Celles-ci sont au nombre de trois : la catégorie R_DET représentant un déterminant, la catégorie R_ADV représentant une suite d’adverbes et la catégorie R_ADJ représentant une suite d’adjectifs.
4.2.13.1	Le déterminant
D’après (Bescherelle 1990), on peut distinguer deux séries de déterminants simples :
1.	Les articles, les adjectifs possessifs et les adjectifs démonstratifs ;
2.	les adjectifs indéfinis et numéraux.
Les déterminants simples d’une même série ne peuvent être combinés ensemble. En revanche, les déterminants simples de chacune des deux catégories le peuvent. Dans ce cas, plusieurs déterminants simples de la série 2 peuvent se combiner avec jamais plus d’un seul déterminant simple de la série 1.
Le Tableau 4-22 indique les règles syntagmatiques analysant un déterminant d’après ces deux séries de déterminants simples.
Groupes de règles syntagmatiques analysant un déterminant	Ces règles analysent :	
1.	R_DET -> R_DET1	•	un déterminant simple de la série 1.	
2.	R_DET -> R_DET2	•	un déterminant simple de la série 2.	
3.	R_DET -> R_DET1 R_DET2	•	un déterminant simple de la série 1 suivi d’un de la série 2.	
4.	R_DET -> R_DET1 R_DET2 R_DET2	•	un déterminant simple de la série 1 suivi de deux de la série 2.	
5.	R_DET -> R_DET2 R_DET1 R_DET2	•	un déterminant simple de la série 2 suivi d’un de la série 1 suivi d’un de la série 2.	
6.	R_DET1 -> ARTDEF	•	un article défini.	
7.	R_DET1 -> ARTDEFCONT	•	un article défini contracté.	
8.	R_DET1 -> ARTINDEF	•	un article indéfini.	
9.	R_DET1 -> ADJDEM	•	un adjectif démonstratif.	
10.	R_DET1 -> ADJPOS	•	un adjectif possessif.	
11.	R_DET2 -> ADJINDEF	•	un adjectif indéfini.	
12.	R_DET2 -> ADJNUMCARD	•	un adjectif numéral cardinal.	
13.	R_DET2 -> ADJNUMORD	•	un adjectif numéral ordinal.	
Tableau 4-22 : Règles d’analyse d’un déterminant

4.2.13.2	Les suites d’adverbes et les suites d’adjectifs

Règles syntagmatiques analysant une suite d’adverbes	Ces règles analysent :	
1.	R_ADV -> ADV	•	un seul adverbe.	
2.	R_ADV -> ADV R_ADV	•	une suite d’adverbes.	
3.	R_ADV -> ADV R_RELATION R_ADV	•	une suite d’adverbes coordonnés par un syntagme relationnel.	
Groupes de règles syntagmatiques analysant une suite d’adjectifs		
1.	R_ADJ -> R_ADJ0	•	un adjectif précédé ou non d’un ou de plusieurs adverbe(s).	
2.	R_ADJ -> R_ADJ0 R_ADJ	•	une suite d’adjectifs juxtaposés.	
3.	R_ADJ -> R_ADJ0 R_RELATION R_ADJ	•	une suite d’adjectifs reliés par un syntagme relationnel.	
4.	R_ADJ0 -> ADJ	•	un adjectif seul.	
5.	R_ADJ0 -> R_ADV ADJ	•	un adverbe suivi d’un adjectif.	
Tableau 4-23 : Règles d’analyse d’une suite d’adverbes et d’une suite d’adjectifs
4.2.13.3	Relation entre syntagmes
Nous analysons un syntagme relationnel comme une conjonction de coordination ou une coordination suivie d’un adverbe. Il peut être aussi un adverbe de liaison ou un adverbe négatif. La définition de cette relation permet de relier deux proposition,  deux groupes nominaux, deux adjectifs ou deux adverbes.
Règles d’analyse syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_RELATION -> CONJCOORD	•	une conjonction de coordination.	
2.	R_RELATION -> CONJCOORD R_ADV	•	une conjonction de coordination suivie d’un adverbe.	
3.	R_RELATION -> ADVNEG	•	un adverbe négatif.	
4.	R_RELATION -> ADVLIAISON 	•	un adverbe de liaison.	
Tableau 4-24 : Règles d’analyse d’une relation entre deux syntagmes
4.2.14	Analyse syntaxique des locutions verbales
Le Tableau 4-25 présente l’analyse de cinq locutions verbales du corpus. Nous les analysons en créant une règle syntagmatique (de constituant supérieur R_LOCVERB) pour chacune d’elles (règle 1 à 5). Chaque règle se compose du constituant immédiat R_VLOC qui analyse un noyau verbal simple soit à l’impératif (règle 6), soit conjugué (règle 7) soit au participe présent (règle 8) soit à l’infinitif (règle 8). Les autres constituants de R_LOCVERB correspondent aux catégories lexicales des autres mots de la locution. 
Les équations d’unification du type :
	CATEG_LEX MOT = ENTREE_DU_LEXIQUE
permettent de vérifier la bonne orthographe du mot.
Groupes de règles syntagmatiques	Ces règles analysent :	
1.	R_LOCVERB -> R_VLOC PREP ARTDEF N
	  R_LOCVERB vinf = PRENDRE_DE_LA_HAUTEUR 
	  R_VLOC vinf = PRENDRE
	  PREP MOT = DE
	  ARTDEF MOT = LA
	  N MOT = HAUTEUR
		•	la locution :
prendre de la hauteur	
2.	R_LOCVERB -> R_VLOC N
	  R_LOCVERB vinf = FAIRE_DEMI_TOUR
	  R_VLOC vinf = FAIRE
	  N MOT = DEMI_TOUR
		•	la locution :
faire demi-tour	
3.	R_LOCVERB -> R_VLOC ARTDEF N
	  R_LOCVERB vinf = FAIRE_LE_TOUR
	  R_VLOC vinf = FAIRE
	  ARTDEF MOT = LE
	  N MOT = TOUR
		•	la locution :
faire le tour	
4.	R_LOCVERB -> R_VLOC PREP 
	  R_LOCVERB vinf = TOURNER_AUTOUR
	  R_VLOC vinf = TOURNER
	  ADV MOT = AUTOUR
		•	la locution :
tourner autour	
5.	R_LOCVERB -> R_VLOC PREP PROPERSDIS ADJINDEF
	  R_LOCVERB vinf = TOURNER_SUR_SOI_MÊME
	  R_VLOC vinf = TOURNER
	  PREP MOT = SUR
	  PROPERSDIS MOT = TOI
	  ADJINDEF MOT = MÊME
		•	la locution :
tourner sur soi-même	
6.	R_VLOC R_VIMP0
	  R_VLOC vinf = R_VIMP0 vinf
	  R_VLOC rv_type = r_vimp
		•	analyse d’un noyau verbal simple à l’impératif.	
7.	R_VLOC R_V
	  R_VLOC vinf = R_V vinf
	  R_VLOC rv_type = r_vimp
		•	analyse d’un noyau verbal simple conjugué.	
8.	R_VLOC R_V_P_I1
	  R_VLOC vinf = R_V_P_I1 vinf
	  R_VLOC rv_type = r_v_p_i	•	analyse d’un noyau verbal simple au participe présent ou à l’infinitif.	
Tableau 4-25 : Règles d’analyse des locutions verbales
4.3	Entrée/Sortie de l’analyseur
L’entrée de l’analyseur est une chaîne de caractères représentant un énoncé dans lequel nous avons recherché les locutions d’énumération simple. Si l’énoncé n’est pas ambigu pour l’analyseur, sa sortie est un seul arbre syntaxique. Sinon, c’est une suite d’arbres syntaxiques. Enfin, si l’énoncé n’appartient pas au langage décrit par la grammaire, l’analyseur syntaxique échoue et retourne un arbre vide. La Figure 4-1 présente une sortie texte de l’arbre syntaxique représentant l’analyse du 37e énoncé du quatrième dialogue :
d4 :U37 : AVANCE VERS LE CHAPITEAU .
règle 1  0
[1]—Â-CAT---[2]—PH
règle 5  0
     [1]—Â-CAT---[2]—S
          Ã-type--[3]—proposition
règle 26  0
          [1]—Â-CAT---[2]—R_PROP
               Ã-type--[3]—ordre
               Ã-type_-[4]—rien
règle 25  0
               [1]—Â-CAT---[2]—R_PROP1
                    Ã-type--[3]—ordre
                    Ã-type_-[4]—rien
règle 20  0
                    [1]—Â-CAT---[2]—R_PROP0
                         Ã-type--[3]—ordre
                         Ã-type_-[4]—rien
règle 32  0
                         [1]—Â-CAT---[2]—R_ORDRE
                              Ã-conte-[3]—r_gnprep
règle 30  0
                              [1]—Â-CAT---[2]—R_ORDRE0
                                   Ã-conte-[3]—r_gnprep
                                   Ã-sensv-[4]—intr
règle 136  0
                                   [1]—Â-CAT---[2]—R_VIMP
                                        Ã-vinf--[3]—AVANCER
                                        Ã-conte-[4]—v
                                        Ã-sensv-[5]—intr
                                        Ã-adv---[6]—NONE
règle 132  0
                                        [1]—Â-CAT---[2]—R_VIMP0
                                             Ã-vinf--[3]—AVANCER
                                             Ã-conte-[4]—v
                                             Ã-sensv-[5]—intr
                                             À-adv---[7]—NONE
règle 0  0
                                             [1]—Â-MOT---[2]—AVANCE
                                                  Ã-PHONE-[3]—AVANCE
                                                  Ã-CAT---[4]—V
                                                  Ã-vinf--[5]—AVANCER
                                                  Ã-temps-[6]—PRÉSENT
                                                  Ã-pers--[7]—1
règle 76  0
                                   [1]—Â-CAT---[2]—R_GNPREP
                                        Ã-conte-[3]—prep,r_gn
                                        Ã-type--[4]—prep,gn
                                        Ã-adv---[5]—NONE
règle 100  0
                                        [1]—Â-CAT---[2]—R_SN
                                             Ã-type--[3]—prep,gn
                                             Ã-avec_-[4]—NONE
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                                             Ã-avec_-[7]—oui
règle 98  0
                                             [1]—Â-CAT---[2]—R_SN5
                                                  Ã-type--[3]—prep,gn
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                                                  Ã-avec_-[7]—oui
règle 96  0
                                                  [1]—Â-CAT---[2]—R_SN4
                                                       Ã-type--[3]—prep,gn
                                                       Ã-conte-[4]—gn
                                                       Ã-avec_-[5]—oui
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règle 120  0
                                                       [1]—Â-CAT---[2]—R_PREP
                                                            Ã-type--[3]—LIEU
                                                            Ã-sens--[4]—VERS
                                                            Ã-avec_-[5]—NONE
règle 0  0
                                                            [1]—Â-MOT---[2]—VERS
                                                                 Ã-PHONE-[3]—VERS
                                                                 Ã-CAT---[4]—PREP
                                                                 Ã-type--[5]—LIEU
                                                                 Ã-sens--[6]—VERS
                                                                 À-avec_-[8]—NONE
règle 92  0
                                                       [1]—Â-CAT---[2]—R_SN3
                                                            Ã-type--[3]—gn
                                                            Ã-avec_-[4]—oui
                                                            Ã-conte-[5]—gn
règle 87  0
                                                            [1]—Â-CAT---[2]—R_SN2
                                                                 Ã-type--[3]—gn
                                                                 Ã-avec_-[4]—oui
                                                                 Ã-genre-[5]—masc
                                                                 Ã-nombr-[6]—sing
                                                                 Ã-conte-[7]—gn
règle 111  0
                                                                 [1]—Â-CAT---[2]—R_DET
                                                                      Ã-type--[3]—artdef
                                                                      Ã-genre-[4]—masc
                                                                      Ã-nombr-[5]—sing
                                                                      Ã-mot---[6]—LE
règle 0  0
                                                                      [1]—Â-MOT---[2]—LE
                                                                           Ã-PHONE-[3]—LE
                                                                           Ã-CAT---[4]—ARTDEF
                                                                           Ã-genre-[5]—masc
                                                                           Ã-nombr-[6]—sing
règle 82  0
                                                                 [1]—Â-CAT---[2]—R_SN1
                                                                      Ã-nb_ad-[3]—0
                                                                      Ã-genre-[4]—masc
                                                                      Ã-nombr-[5]—sing
                                                                      Ã-n1----[6]—CHAPITEAU
règle 79  0
                                                                      [1]—Â-CAT---[2]—R_SN0
                                                                           Ã-nb----[3]—1
                                                                           Ã-genre-[4]—masc
                                                                           Ã-nombr-[5]—sing
                                                                           Ã-n1----[6]—CHAPITEAU
règle 77  0
                                                                           [1]—Â-CAT---[2]—R_NOM
                                                                                Ã-n-----[3]—CHAPITEAU
                                                                                Ã-type--[4]—OBJET
                                                                                Ã-genre-[5]—masc
                                                                                Ã-nombr-[6]—sing
règle 0  0
                                                                                [1]—Â-MOT---[2]—CHAPITEAU
                                                                                     Ã-PHONE-[3]—CHAPITEAU
                                                                                     Ã-CAT---[4]—N
                                                                                     Ã-genre-[5]—masc
                                                                                     Ã-nombr-[6]—sing
                                                                                     Ã-type--[7]—OBJET
règle 3  0
     [1]—Â-CAT---[2]—R_FIN
          Ã-desti-[3]—idem
règle 0  0
          [1]—Â-MOT---[2]--#
               Ã-PHONE-[3]--#
               Ã-CAT---[4]—FIN
Figure 4-1 : Arbre syntaxique du 37e énoncé du quatrième dialogue
4.4	Catégories syntagmatiques principales
Nous résumons ainsi l’analyse syntaxique d’un énoncé : un énoncé se compose de mots catégorisés à l’aide de onze catégories lexicales principales. Nous les avons divisées en 40 catégories lexicales afin d’élaborer la grammaire analysant syntaxiquement les énoncés. Celle-ci se compose de 68 catégories syntagmatiques. L’analyse syntaxique permet de représenter un énoncé à l’aide de ces 40+68 catégories. 
Nous devons définir cette multitude de catégories afin de réaliser une analyse syntaxique précise. Par exemple, l’analyse du déterminant est réalisable si l’on a défini toutes les catégories lexicales définissant les déterminants simples pour les diviser en deux séries. Cependant, ce surnombre nuira à l’analyse du sens d’un énoncé. En effet, pour calculer le sens d’une proposition, il n’est plus nécessaire de savoir qu’elle est composée d’une séquence nominale elle-même composée de syntagmes nominaux R_SN3 puis R_SN2 puis R_SN1... C’est pourquoi nous définissons neuf catégories syntagmatiques principales (cf. Tableau 4-26) fondées sur les catégories syntagmatiques de notre grammaire.

	Catégories syntagmatiques	•	Page Tableau       Règles syntagmatiques les définissant		Catégories syntagmatiques principales	
1.	R_PROP	•	p.16 Tableau 4-8 : Règles d’analyse d’une phrase 	1. une phrase	
2.	R_ORDRE	•	p.16 Tableau 4-9 : Règles d’analyse d’un ordre 	2. une proposition	
3.	R_AFFIRM	•	p.16 Tableau 4-12 : Règles d’analyse d’une affirmation 		
4.	R_INTERRO	•	p.16 Tableau 4-14 : Règles d’analyse d’une interrogation 		
5.	R_SUB	•	p.16 Tableau 4-16 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée ayant un verbe conjugué 		
6.	R_GV	•	p.16 Tableau 4-17 : Règles d’analyse d’une proposition subordonnée participiale ou infinitive 		
7.	R_V	•	p.16 Tableau 4-13 : Règles d’analyse d’un noyau verbal conjugué 	3. un noyau verbal	
8.	R_V_P_I	•	p.16 Tableau 4-18 : Règles d’analyse d’un noyau verbal au participe présent ou à l’infinitif 		
9.	R_VIMP	•	p.16 Tableau 4-10 : Règles d’analyse d’un noyau verbal à l’impératif 		
10.	R_SN	•	p.16 Tableau 4-21 : Règles d’analyse d’une séquence nominale 	4. une séquence nominale	
11.	R_SN4	•	p.16 Tableau 4-21 : Règles d’analyse d’une séquence nominale 	5. un groupe nominal simple	
12.	R_DET	•	p.16 Tableau 4-22 : Règles d’analyse d’un déterminant	6. un déterminant	
13.	R_RELATION	•	p.16 Tableau 4-24 : Règles d’analyse d’une relation entre deux syntagmes 	7. une relation	
14.	R_ADV	•	p.16 Tableau 4-23 : Règles d’analyse d’une suite d’adverbes et d’une suite d’adjectifs 	8. une suite d’adverbes	
15.	R_ADJ	•	p.16 Tableau 4-23 : Règles d’analyse d’une suite d’adverbes et d’une suite d’adjectifs 	9. une suite d’adjectifs	
Tableau 4-26 : Catégories syntagmatiques principales
4.5	Conclusion et perspectives
Cette grammaire syntagmatique permet d’analyser syntaxiquement l’ensemble des énoncés des utilisateurs du corpus de dialogues. Elle analyse des énoncés se rapportant aux ordres, à des interrogations, à des affirmations (positives et négatives), à des subordonnées conjonctives, à des subordonnées conjonctives à l’infinitif, à des subordonnées conjonctives au participe présent et à des subordonnées relatives. Ces propositions peuvent être juxtaposées les unes aux autres ou reliées par un syntagme relationnel. Pour les analyser, la grammaire traite des noyaux verbaux, des séquences nominales, (coordonnées ou non) constituées de déterminants plus ou moins complexes. Enfin, elle analyse des énoncés ne contenant pas de proposition.
Ce travail de recherche en informatique linguistique a permis de valider l’analyseur syntagmatique de P.O. El Guedj (1996). Par ailleurs, celui-ci peut, à l’aide de la grammaire, traiter des énoncés en un temps suffisamment court pour réaliser un système de dialogue en temps réel. Ce résultat implique que nous pourrions améliorer cette grammaire afin d’augmenter son taux de reconnaissance.
Cependant, afin de traiter sémantiquement ces arbres syntaxiques retournés par l’analyseur syntaxique, nous devons effectuer des calculs informatiques procéduraux. Par exemple, lorsque nous analysons une séquence nominale, nous pouvons englober dans cette séquence un adverbe relatif au noyau verbal. Nous devons donc effectuer un calcul informatique implicite, procédural (lors de l’analyse sémantique) pour le raccorder au verbe. Nous perdons ici la lisibilité des règles syntagmatiques, alors que les progrès en informatique proviennent justement d’une baisse des traitements procéduraux et d’une hausse des données explicites et lisibles.
En revanche, les grammaires de dépendances permettent d’effectuer explicitement ce calcul par une règle de dépendance. L’analyseur syntaxique permet actuellement d’élaborer de telles grammaires de dépendances (El Guedj 1996). Les travaux dans ce domaine offrent de grandes perspectives dans le cadre du traitement automatique des langues. Ces analyseurs utilisent principalement deux grammaires :
•	Une grammaire syntagmatique définissant les segments de l’énoncé,
•	Une grammaire de dépendances définissant les liens entre ces segments.
Une de nos perspectives serait de transposer cette grammaire syntagmatique pour construire les deux grammaires citées précédemment. Ces analyseurs obtiendront des résultats probants lorsque de bonnes définitions de segments existeront. Nous pensons détenir probablement de telles définitions dans notre grammaire syntagmatique. Viendra ensuite l’élaboration des règles de dépendances que nous pourrons analyser également à partir de la grammaire. Elle se constitue de définitions claires sur les relations ou la juxtaposition des différents syntagmes.
5.	L’analyse sémantique
5.1	Introduction
La sémantique est un problème complexe et délicat à présenter. M.A. Covington (1994) définit la sémantique comme le niveau auquel la langue prend contact avec le monde réel. Il la présente également comme la partie la plus difficile du traitement automatique des langues. Il en conclut qu’une théorie adéquate de la sémantique nécessiterait une théorie complète de la pensée humaine.
F. Rastier révèle cette complexité en n’évoquant plus la sémantique mais les sémantiques (Rastier et al 1994). Il en énumère quatre :
•	la sémantique logique (ou sémantique formelle) définit la signification comme une relation entre symbole et l’objet qu’il dénote dans un monde possible.
•	la sémantique psychologique définit la signification comme le rapport entre des signes et des représentations ou opérations mentales.
•	la sémantique cognitive définit la signification comme une représentation mentale.
•	la sémantique linguistique définit la signification comme un rapport entre signifiés.
L’Intelligence Artificielle – IA – emploie le plus souvent la sémantique logique pour construire une représentation sémantique d’un énoncé (Haton 1989). Pour construire le sens d’un énoncé, l’IA classique élabore des lexiques mémorisant des informations sémantiques (Miller 1995) selon une méthode compositionnelle. L’IA connexionniste définit le sens comme le résultat d’un processus global dynamique appelé solution stable. Elle est obtenue quand le maximum de contraintes liées aux éléments polysémiques de l’énoncé est satisfait (Victorri 1992).
L’analyse sémantique que nous avons effectuée sur les énoncés du corpus, réside dans l’ajout d’informations sémantiques aux entrées lexicales. Conjointement, elle consiste, à modifier certains constituants de l’énoncé suivant les relations qu’ils entretiennent avec leurs constituants proches. Cette étape correspond à l’analyse du sens des relations entre constituants.
Auparavant, nous construisons la représentation fonctionnelle d’un arbre syntaxique d’un énoncé. Cette construction consiste à calculer certaines fonctions (sujet, complément circonstancielle de lieu, complément d’objet direct, attribut....) des catégories principales de l’énoncé. 
Nous présentons cette représentation fonctionnelle. Nous indiquerons ensuite les traits sémantiques lexicaux dont certains sont utilisés lors de l’analyse fonctionnelle. Puis nous exposerons la construction et l’analyse de chacun des constituants de la représentation fonctionnelle. Nous terminerons ce chapitre en présentant la possibilité d’associer à un terme de notre lexique une définition sémantique en langage “ pseudo-naturel ”.
5.2	Représentation fonctionnelle
Nous pourrions présenter la représentation et l’analyse fonctionnelle dans le chapitre concernant l’analyse syntaxique car la frontière entre l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique reste floue. Si nous l’avions fait, pour calculer les fonctions des compléments circonstanciels, il faudrait définir les traits symbolisant les informations de lieu ou de manière comme des traits syntaxiques. Cependant, est-ce que ces informations font partie des informations syntaxiques ou sémantiques ? Dans ce mémoire, nous considérons qu’elles appartiennent à la classe des traits sémantiques. Ceci explique la présence de l’analyse fonctionnelle dans ce chapitre.
5.2.1	Définition
Nous définissons la représentation fonctionnelle d’un énoncé par les catégories lexicales et syntagmatiques principales à partir de l’arbre syntaxique de cet énoncé. Dorénavant nous emploierons les locutions prépositives une liste de avec pour sens une liste de 0, 1 ou n éléments, et une suite de pour une liste contenant au moins un élément. Dès lors, la représentation d’un énoncé à l’aide de ses catégories lexicales et syntagmatiques principales est soit :
•	une phrase précédée ou non d’une introduction,
•	une séquence nominale précédée ou non d’une introduction,
•	une introduction.
Une phrase est une suite de propositions coordonnées ou non par un syntagme relationnel. Une proposition comporte au maximum :
•	un noyau verbal,
•	une séquence nominale de fonction sujet,
•	une séquence nominale de fonction complément circonstanciel (de lieu, de manière...), complément d’objet ou attribut du sujet.
•	une liste d’adjectifs de fonction attribut du sujet.
Un noyau verbal comporte au maximum :
•	un verbe,
•	une liste d’adverbes,
•	une liste de pronoms,
Une séquence nominale est une suite de syntagmes nominaux simples coordonnés ou non par un syntagme relationnel. Un syntagme nominal simple comporte au maximum :
•	un nom,
•	un déterminant,
•	une préposition,
•	une liste d’adjectifs,
•	une liste d’adverbes.
Une relation est une suite de termes que nous nommerons connecteurs. Ils relient deux syntagmes ou en introduisent un seul. Ils appartiennent à une de ces catégories lexicales :
•	une conjonction de coordination,
•	une préposition,
•	une conjonction de subordination,
•	un adverbe (de liaison ou de négation),
•	un terme interrogatif,
•	une interjection.
La notion de connecteur est fortement répandue dans la littérature : connecteurs sémantiques et pragmatiques (van Dijk 1997), connecteurs discursifs (Blakemore 1987), connecteurs pragmatiques (Moeschler 1989)... Ils regroupent l’ensemble des mots réalisant une connexion entre deux syntagmes.
Nous identifions également une introduction d’énoncé comme une suite de connecteurs. Elle est identique à une relation introduisant un syntagme d’un énoncé ou à une relation raccordant d’autres énoncés. Par exemple, le 21e énoncé du premier utilisateur est introduit par le connecteur MAIS :
d1:U21: MAIS TU ES TROP HAUT.

Cette représentation fonctionnelle peut s’apparenter à celle de (Bresnan & Kaplan 1981) où les auteurs présentent les grammaires lexicales fonctionnelles. Ces grammaires se servent d’équations simultanées permettant d’interpréter sémantiquement une structure construite par une grammaire non contextuelle. Cette représentation intermédiaire entre la syntaxe et la sémantique permet également d’éclaircir le résultat de l’analyse syntaxique. En effet, l’arbre syntaxique d’un énoncé comporte généralement un très grand nombre de catégories lexicales et syntagmatiques, ce qui le rend parfois indéchiffrable (cf. Figure 4-1 p. 16). 
Cette représentation formera la base de nos représentations sémantiques, pragmatiques et discursives futures. Elle repose principalement sur la représentation syntaxique définie dans le chapitre précédent. De ce fait, cette étape de l’analyse d’un énoncé peut sembler redondante, mais elle permet de nous concentrer sur la nature des constituants de l’énoncé pour essayer d’en établir une représentation exhaustive. Ainsi, de cette étude, nous avons recueilli un classement de ces différents constituants : certains sont plus importants que d’autres. Nous avons aussi défini chaque catégorie syntagmatique par d’autres catégories lexicales et syntagmatiques. Cette démarche compositionnelle fixe ainsi le cadre de l’analyse sémantique. Enfin, nous avons perçu l’importance que tiennent les propositions dans un énoncé, ce qui nous a conduit à les définir comme unité de base de la pragmatique.
Le paragraphe suivant présente l’analyse fonctionnelle de deux énoncés en affichant les informations syntaxico-sémantiques et fonctionnelles de chaque constituant.
5.2.2	Exemples
5.2.2.1	Exemple numéro 1
À titre d’exemple, nous présentons ci-dessous le résultat de l’analyse fonctionnelle d’un énoncé comportant quatre propositions : un ordre, une affirmation, une subordonnée conjonctive et une subordonnée infinitive.
-------------------------------
- VA ICI PUIS JE VOUDRAIS QUE TU AVANCES RAPIDEMENT VERS LA VOITURE À_DROITE_DE LA MAISON POUR ENSUITE ENTRER DANS CETTE PYRAMIDE . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
  Adv : sens=ICI type=DÉICTIQUE
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=affirmation
*RELATION
  Connecteur=PUIS
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=JE type=PROPERSSUJET nombre=1.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=VOULOIR transitif ->  sens=VOULOIR
  type=aux_mode
_______________________________________
_________________________ proposition 3 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=AVANCER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
  Adv : sens=VITESSE type=MANIÈRE quantite=2
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=VERS LA VOITURE
 Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_DROITE_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=À_DROITE_DE LA MAISON
_______________________________________
_________________________ proposition 4 : type=sub_conj_inf
*RELATION
  Prep : sens=POUR type=?
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ENTRER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=DEDANS  
  Adv : sens=ENSUITE type=TEMPS
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DANS type=LIEU
  Det : sens=CETTE type=adjdem genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=PYRAMIDE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DANS CETTE PYRAMIDE
________________________________________________________________ 
##### Transmission : 4 propositions.

5.2.2.2	Exemple numéro 2
Le second exemple présente le résultat de l’analyse sémantique du plus long énoncé des utilisateurs : le 111e du second dialogue. Il se compose de cinq propositions dont une relative. Nous indiquerons le traitement des relatives dans le paragraphe concernant l’analyse sémantique des séquences nominales. En l’occurrence dans cet exemple, nous l’avons supprimée pour ne garder que la séquence nominale la composant (“ LUI_MÊME SUR LE CUBE JAUNE EN_FACE_DE TOI ”).
-------------------------------
- PEUX TU TE DÉPLACER AVEC LUI POUR ALLER LE POSER SUR LE CUBE ROUGE QUI SE TROUVE LUI_MÊME SUR LE CUBE JAUNE EN_FACE_DE TOI ? --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=interrogation
*SUJET Groupe nominal :
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL :
  Verbe : vinf=POUVOIR transitif ->  sens=POUVOIR
  type=aux_mode        
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=sub_conj_inf
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=DÉPLACER pronominal ->  sens=ALLER
*? Groupe nominal : 
  Prep : sens=AVEC type=?
  Nom : sens=LUI type=PROPERSDIS genre=masc nombre=sing
  texte=AVEC LUI
_______________________________________
_________________________ proposition 3 : type=sub_conj_inf
*RELATION
  Prep : sens=POUR type=?
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
_______________________________________
_________________________ proposition 4 : type=sub_conj_inf
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=POSER transitif ->  sens=POSER
*COD Groupe nominal : 
  Nom : sens=LE type=PROPERSCOD genre=masc nombre=sing
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=SUR type=LIEU
  Det : sens=LE type=artdef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=ROUGE type=COULEUR nombre=plur
  texte=SUR LE CUBE ROUGE
 Groupe nominal : 
  Nom : sens=LUI_MÊME type=PROPERSDIS genre=masc nombre=sing
  texte=LUI_MÊME
 Groupe nominal : 
  Prep : sens=SUR type=LIEU
  Det : sens=LE type=artdef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=JAUNE type=COULEUR nombre=sing
  texte=SUR LE CUBE JAUNE
 Groupe nominal : 
  Prep : sens=EN_FACE_DE type=LIEU
  Nom : sens=TOI type=PROPERSDIS nombre=sing
  texte=EN_FACE_DE TOI
________________________________________________________________ 
##### Transmission : 4 propositions.

5.3	Traits sémantiques liés aux catégories lexicales
Des lexiques sémantiques informatisés, (Dutoit & Picand 1995, Miller 1995), permettent de représenter des informations sémantiques en utilisant des relations diverses entre les mots du lexique. Ainsi, WordNet est un système de référence lexicale en ligne inspiré des théories psycholinguistiques de la mémoire lexicale humaine (Miller 1995). Les noms, verbes, adjectifs et adverbes anglais sont organisés dans des ensembles de synonymes représentant un concept lexical fondamental. Plusieurs relations lient ces ensembles de synonymes :
•	antonyme (contraire de synonyme) : mot qui, par le sens, s’oppose à un autre. Exemple : chaud et froid.
•	méronyme : mot désignant une partie d’un autre. Exemple : pied, dossier sont des méronymes de chaise.
•	hyponyme (contraire d’hyperonyme) : mot spécifique désignant une sous-classe. Exemple : fourmi et papillon sont des hyponymes de insecte.
•	hyperonyme (contraire d’hyponyme) : mot dont le sens inclut celui d’autres mots. Exemple : insecte est l’hyperonyme de fourmi, papillon, abeille...
Des lexicographes professionnels élaborent les bases de données associées à ces lexiques. Celles-ci sont d’ailleurs gigantesques.
Notre système se situe dans un contexte bien défini. Aussi, nous supposons que les entrées polysémiques sont peu courantes. Notre but est d’essayer de spécifier un unique sens pour chaque lexème. Wilks (1977) a proposé des règles d’élaboration de primitives sémantiques :
•	Finitude : le nombre des primitives utilisées doit être fini et très inférieur au nombre de sens de mots à représenter.
•	Étendue : elles doivent permettre des représentations différentes pour des sens différents.
•	Indépendance : aucune primitive ne doit pouvoir s’exprimer en fonction des autres.
•	Non réductibilité : aucun ensemble de primitives ne peut être remplacé par un sous-ensemble plus petit.
•	Compositionnalité : le sens d’un mot doit pouvoir se déduire des sens des primitives qui le composent.
Nous avons élaboré des primitives sémantiques en tenant compte de ces règles et en étudiant le corpus. La suite de ce paragraphe expose les traits sémantiques associés aux catégories lexicales de notre lexique. Nous indiquons leurs noms et leurs valeurs possibles et nous nommons les valeurs inconnues par le caractère de point d’interrogation “ ? ”.
5.3.1	Le nom
Nous associons à la catégorie lexicale des noms communs et des noms propres les traits sémantiques suivants :
•	le sens : le lemme. 
•	le type : le type du nom : objet, agent, lettre, salutation, ?
Nous avons introduit le type lettre en raison des énoncés du corpus comportant des références à des lettres : 
d2:U43: EST-CE QUE TU PEUX PRENDRE LE I QUI EST ENTRE LE T ET LE G ?
Nous considérons que le type salutation a pour hyponyme les noms BONJOUR, SALUT , AU_REVOIR...
Ces informations lexicales sont restrictives et permettent uniquement de travailler dans des environnements limités. Une des nos perspectives serait d’interfacer l’analyseur sémantique avec une base de données lexicale sémantique.
5.3.2	L’adjectif qualificatif
Nous associons à la catégorie lexicale des adjectifs qualificatifs les traits sémantiques suivants :
•	le sens : la forme canonique de l’adjectif (masculin singulier).
•	le type : le type de l’adjectif : couleur, taille, ?
5.3.3	Le déterminant simple
Nous associons à la catégorie lexicale des déterminants simples les traits sémantiques suivants :
•	le sens : la forme canonique du déterminant (masculin singulier).
•	le type : la catégorie lexicale du déterminant : ARTDEF, ARTDEFCONT, ARTINDEF, ADJDEM, ADJINDEF, ADJNUMCARD, ADJNUMORD, ADJPOS
5.3.4	Le pronom
Nous associons à la catégorie lexicale des pronoms les traits sémantiques suivants :
•	le sens : la forme canonique du pronom (masculin singulier).
•	le type : la catégorie lexicale du pronom : PRODEM, PROINDEF, PROPERSCOD, PROPERSCOI, PROPERSREF, PROPERSSUJET ou PROPERSDIS
5.3.5	La préposition
Nous associons à la catégorie lexicale des prépositions les traits sémantiques suivants :
•	le sens : une primitive prépositionnelle. 
•	le type : le type de la préposition : lieu, quantité, ?
5.3.6	L’adverbe
Nous associons à la catégorie lexicale des adverbes les traits sémantiques suivants :
•	le sens : une primitive adverbiale ou prépositionnelle.
•	le type : le type de l’adverbe : lieu, temps, manière, quantité, politesse, déictique, ?
Nous associons à chaque adverbe de lieu une primitive prépositionnelle. Cette dernière représente le sens de l’adverbe. Ainsi, l’adverbe DEDANS aura pour sens DANS, l’adverbe DESSUS aura pour sens SUR ...
Le type politesse permet de représenter les locutions adverbiales : S_IL_VOUS_PLAÎT, ...
5.3.7	La conjonction
Nous associons à la catégorie lexicale des conjonctions les traits sémantiques suivants :
•	le sens : une primitive conjonctive. 
•	le type : le catégorie lexicale de la conjonction : CONJCOORD ou CONJSUB
5.3.8	Le nombre
Nous associons à la catégorie lexicale des nombres les traits sémantiques suivants :
•	le sens : l’écriture numérique (1, 2, ...)
•	le type : la catégorie lexicale du nombre : ADJNUMCARD ou ADJNUMORD.
5.3.9	L’interjection
Nous associons à la catégorie lexicale de l’interjection les traits sémantiques suivants :
•	le sens : l’orthographe ou une définition sémantique lexicale.
•	le type : le type de l’interjection : action, ?.
5.3.10	Le verbe
5.3.10.1	Primitives
M. Gross (1968, 1975) propose la formalisation du verbe par des tables de verbes. Des linguistes ont élaboré ces tables en Žtudiant le comportements des verbes dans des corpus de textes. Une table représente l'ensemble des verbes disposant de points communs. Son r™le est de donner les types de complŽments acceptŽs par l’ensemble des verbes. Ainsi, on ne traite plus les verbes, mais les tables de ces verbes. Cette formalisation a demandé un travail conséquent et permettra de représenter intégralement les verbes. Cependant, ces tables sont encore difficilement exploitables en raison de leur complexité.
Même dans notre contexte d’utilisation, il est nécessaire de considérer les verbes comme polysémiques. Aussi, nous avons classé les verbes suivant leur sens transitif, intransitif ou pronominal. Les statistiques sur le corpus indiquent que la phraséologie des utilisateurs se compose en majorité – à 54% – d’ordres - cf. Tableau 2-19 p.16. L’étude des verbes liés aux ordres par rapport à leur sens transitif, intransitif et pronominal met en évidence le caractère intransitif des verbes employés. Ceci est important du point de vue de l’analyse syntaxique des phrases intransitives qui ne crée pas d’ambiguïté de rattachement liée au complément d’objet puisque celui-ci est inexistant. Cette analyse confirme celle de Sablayrolles (1995) indiquant le caractère intransitif prédominant des verbes de déplacement, sachant que la majeure partie des ordres de ce corpus sont des ordres relatifs à la navigation.
Intransitif	Pronominal	Transitif	
aller	arrêter	continuer	
arrêter	poser	essayer	
avancer	montrer	faire	
descendre	retourner	prendre	
entrer		recommencer	
monter		regarder	
reculer		soulever	
rentrer			
ressortir			
retourner			
revenir			
sortir			
tourner			
82%	4%	14%	
Tableau 5-1 : Verbes des ordres du corpus
Nous présentons ci-dessous la liste de nos primitives :
•	“ aller ” (aller, avancer, entrer, monter, sortir, se diriger, se déplacer...). Elle correspond à un changement de lieu avec éventuellement une rotation du personnage. Elle s’apparente à la catégorie Changement de lieu de (Sablayrolles 1995).
•	“ retourner ” (retourner, revenir). Cette primitive est distincte de la précédente par le fait que l’objet devra être recherché par le focus et non par la visibilité (cf. chapitre concernant l’analyse pragmatique),
•	“ arrêter ”, (arrêter, stopper). Elle englobe les verbes arrêtant une action.
•	“ continuer ” (continuer, poursuivre). Elle contient les verbes indiquant la poursuite d’une action stoppée.
•	“ pivoter ” (tourner, se tourner, pivoter, se retourner). Elle représente les verbes correspondant à une simple rotation du corps.
•	“ regarder ” (regarder, voir). Elle réunit les verbes en rapport avec la vue.
5.3.10.2	Codage des verbes à l’infinitif
Un verbe comportera au maximum trois sens : son sens transitif, intransitif et pronominal. Nous le modélisons de la façon suivante. Un verbe contient un champ tr, un champ intr et/ou un champ pron qui représentent respectivement le sens du verbe transitif, intransitif et/ou pronominal. La valeur de ces champs est une primitive verbale ou une suite de proposition infinitive. Nous avons ensuite défini trois autres traits sémantiques qui sont tr_sem, intr_sem et/ou pron_sem. Ils représentent les autres informations sémantiques d’un verbe suivant son sens transitif, intransitif et/ou pronominal. Ces trois derniers traits sont des listes attributs valeurs. Le Tableau 5-2 présente le codage dans notre lexique des verbes à l’infinitif.

ALLER VINF ALLER
	VINF intr = ALLER	POSER VINF POSER
	VINF pron = ALLER	
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_AVANT		VINF pron_sem = adv_lieu, EN_BAS	
		
ARRÊTER VINF ARRÊTER	PRENDRE_DE_LA_HAUTEUR VINF PRENDRE_DE_LA_HAUTEUR	
	VINF intr = ARRÊTER		VINF tr = ALLER	
	VINF pron = ARRÊTER		VINF intr_sem = adv_lieu, EN_HAUT
	
	RAPPROCHER VINF RAPPROCHER	
ATTEINDRE VINF ATTEINDRE		VINF pron = ALLER	
	VINF tr = ALLER-PRÈS-DE-$COD		VINF pron_sem = adv_lieu, DEVANT	
		
AVANCER VINF AVANCER	RECULER VINF RECULER	
	VINF intr = ALLER		VINF intr = ALLER	
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_AVANT		VINF intr_sem = adv_lieu, EN_ARRIÈRE	
		
CONTINUER VINF CONTINUER	REDESCENDRE VINF REDESCENDRE	
	VINF intr = CONTINUER		VINF intr = ALLER	
		VINF intr_sem = adv_lieu, EN_BAS	
CONTOURNER VINF CONTOURNER		
         VINF tr = ALLER-VERS-$COD-ALLER-À-DROITE-DE-$COD-ALLER-DE-L-AUTRE-CÔTÉ-DE-$COD	REGARDER VINF REGARDER	
		VINF tr = REGARDER	
DÉPLACER VINF DÉPLACER		
	VINF pron = ALLER	REMONTER VINF REMONTER	
		VINF intr = ALLER	
		VINF intr_sem = adv_lieu, EN_HAUT	
DESCENDRE VINF DESCENDRE		
	VINF intr = ALLER	RENTRER VINF RENTRER	
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_BAS		VINF intr = ALLER	
		VINF intr_sem = adv_lieu, DEDANS	
DIRIGER VINF DIRIGER		
	VINF pron = ALLER	RESSORTIR VINF RESSORTIR	
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_AVANT
		VINF intr = ALLER-DEVANT-$LIEU
	
ENTRER VINF ENTRER		VINF intr_sem = adv_lieu, DEVANT	
	VINF intr = ALLER		
	VINF intr_sem = adv_lieu, DEDANS	RETOURNER VINF RETOURNER	
		VINF intr = RETOURNER	
FAIRE_LE_TOUR VINF FAIRE_LE_TOUR		VINF pron = PIVOTER	
         VINF tr = CONTOURNER-$COD-ALLER-À-GAUCHE-DE-$COD-ALLER-VERS-$COD		VINF pron_sem = adv_lieu, EN_ARRIÈRE	
		VINF pron_sem = adv_lieu, EN_ARRIÈRE	
FAIRE_DEMI_TOUR VINF FAIRE_DEMI_TOUR		
	VINF intr = SE-RETOURNER-PUIS-SE-RETOURNER	REVENIR VINF REVENIR	
		VINF intr = RETOURNER	
FAIRE_UN_TOUR VINF FAIRE_UN_TOUR		VINF intr_sem = adv_lieu, EN_ARRIÈRE	
	VINF intr = ALLER		
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_AVANT	SORTIR VINF SORTIR	
		VINF intr = ALLER	
MONTER VINF MONTER		VINF intr_sem = adv_lieu, DEVANT	
	VINF intr = ALLER		
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_HAUT	TOURNER VINF TOURNER	
		VINF intr = PIVOTER	
PASSER VINF PASSER		VINF intr_sem = adv_lieu, À_DROITE	
	VINF intr = ALLER		VINF pron = PIVOTER	
	VINF intr_sem = adv_lieu, EN_AVANT		VINF pron_sem = adv_lieu, EN_ARRIÈRE	
		
PIVOTER VINF PIVOTER	TOURNER_AUTOUR VINF TOURNER_AUTOUR	
	VINF intr = PIVOTER	         VINF tr = CONTOURNER-$COD-ALLER-À-GAUCHE-DE-$COD-ALLER-VERS-$COD	
	VINF intr_sem = adv_lieu, SUR_SOI		
	TOURNER_SUR_SOI_MÊME VINF TOURNER_SUR_SOI_MÊME	
PLACER VINF PLACER		VINF intr = PIVOTER 	
	VINF pron = ALLER		VINF intr_sem = adv_lieu, À_GAUCHE	
	VINF pron_sem = adv_lieu, EN_AVANT		
	VENIR VINF VENIR	
		VINF intr = ALLER	
		VINF intr_sem = adv_lieu, DEVANT	
Tableau 5-2 : Représentation sémantique des verbes à l’infinitif dans le lexique
5.3.10.3	La catégorie lexicale des verbes
À partir du codage des verbes dans le lexique, nous associons à la catégorie lexicale des verbes les traits syntaxico-sémantiques suivants :
•	son caractère transitif, intransitif ou pronominal,
•	son sens : une primitive sémantique ou une proposition infinitive,
•	son type : navigation, interaction, modalité, état...
•	une liste attribut/valeur d’informations syntaxico-sémantiques : un adverbe par défaut, le sens de la préposition de et/ou de la préposition à si nécessaire...
Par exemple, le verbe MONTER a pour sens intransitif la primitive sémantique ALLER. Sa liste attribut/valeur contient un attribut désignant son adverbe de lieu par défaut : EN_HAUT.
5.4	Analyse fonctionnelle
Lors de l’analyse fonctionnelle, nous essayons de calculer certaines fonctions (sujet, complément circonstanciel de lieu, complément d’objet direct, attribut....) des catégories syntagmatiques principales de l’énoncé. Nous employons le verbe essayer car nous effectuons des heuristiques (présentées au fur et à mesure de l’analyse) permettant de traiter les énoncés de notre corpus, mais ne permettant pas d’analyser correctement n’importe quel énoncé. Toutefois, cette démarche permet d’obtenir de bons résultats dans un contexte particulier, ce qui permet de l’accepter malgré tout, en attendant des résultats plus généraux. 
5.4.1	Phrase
Une phrase est une suite de propositions. Chaque proposition est coordonnée par une relation ou juxtaposée à une autre proposition. La construction de la phrase consiste en la construction de ces propositions et de ces relations. Ceci forme une liste de propositions (et de relations) ordonnées selon leur ordre d’apparition dans la phrase. Nous disposons ensuite de règles de manipulation des propositions en fonction de leur nature et de la nature des relations qui les coordonnent. Ainsi, si deux propositions P1 et P2 se suivent et si P2 est un gérondif alors nous insérons P2 dans la liste avant la proposition P1. Il semble que cette inversion fonctionne correctement si les deux propositions contiennent des verbes de navigation, mais nous ne pouvons pas encore généralisé ce processus. Voici un exemple :
-------------------------------
- VA VERS LA MAISON EN MONTANT SUR LA VOITURE . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=gérondif
*RELATION
  Prep : sens=EN type=?
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=MONTER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_HAUT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=SUR type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=SUR LA VOITURE
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=VERS LA MAISON
________________________________________________________________
Si deux propositions P1 et P2 se suivent et sont coordonnées par une relation R ayant pour action de remplacer la proposition précédente, alors nous supprimons la proposition P1 de la liste. C’est le cas, par exemple, si la relation R est un seul connecteur représenté par le mot NON. Voici un exemple :
-------------------------------
- AVANCE NON MONTE . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=MONTER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_HAUT  
________________________________________________________________ 
Nous disposons dans notre corpus d’un exemple de reprise de ce type. Les deux propositions sont reliées par l’adverbe de liaison PLUTÔT dans l’énoncé 16 du troisième dialogue :
-------------------------------
- ALLONS DANS UN AUTRE MONDE PLUTÔT QUELS SONT LES AUTRES MONDES ? --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 :
*Mot interrogatif : sens=QUEL type=question-quel
*SUJET Groupe nominal : 
  Det : sens=LES type=artdef nombre=plur
  Nom : sens=MONDE type=? genre=masc nombre=plur
  Adj : sens=AUTRE type=? nombre=plur
  texte=LES AUTRE MONDE
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ETRE transitif ->  sens=ETRE
________________________________________________________________ 
Nous avons étendu la possibilité de reprise sur une proposition aux reprises sur une séquence nominale et sur un adjectif. L’utilisateur peut ainsi revenir sur une partie de ses propos, s’il le désire, sans être obligé de redire entièrement sa phrase.
5.4.2	Proposition
5.4.2.1	représentation
Une proposition comporte au maximum quatre catégories syntagmatiques :
•	un noyau verbal,
•	un sujet qui est une séquence nominale de fonction sujet,
•	un complément qui est une séquence nominale de fonction complément circonstanciel, complément d’objet, ou attribut du sujet,
•	une liste d’adjectifs de fonction attribut du sujet,
5.4.2.2	Construction
Nous construisons une proposition à partir des cinq catégories syntagmatiques analysant une proposition. Celles-ci analysent une affirmation R_AFFIRM, un ordre R_ORDRE, une interrogation R_INTERRO, une subordonnée contenant un verbe conjugué R_SUB et une subordonnée participiale ou infinitive R_GV. Ainsi, à partir de ces catégories syntagmatiques de propositions, la construction de la proposition consiste en la construction de ses différentes catégories lexicales et syntagmatiques principales. 
5.4.2.2.1	Construction à partir d’une affirmation
Nous construisons tout d’abord la séquence nominale de fonction sujet à partir de la séquence nominale ou du pronom personnel sujet situé avant le verbe. Cependant, l’analyse fonctionnelle du sujet d’une proposition est autrement plus complexe que cette heuristique. Mais pour notre corpus, cette stratégie est acceptable du point de vue des résultats obtenus. Nous sommes conscients qu’elle le serait beaucoup moins si nous étudiions un corpus basé sur de l’écrit. De plus, notre corpus ne contient pas de phrase passive. Dans ce cas, le sujet que nous analysons est toujours l’acteur du verbe de l’affirmation.
Si l’affirmation contient une séquence nominale après le noyau verbal, nous construisons le complément à partir de celle-ci. Nous calculons ensuite les fonctions associées à chaque syntagme nominal simple de cette catégorie syntagmatique. Ce calcul considère si elle est introduite ou non par une préposition. Si c’est le cas, sa fonction est complément d’objet direct. Dans le cas contraire, sa fonction est complément circonstanciel. Le type du complément circonstanciel (lieu, manière, ...) est celui de la préposition d’introduction. Nous faisons de nouveau des heuristiques qui restent convenables dans le contexte d’utilisation.
Si le noyau verbal de la proposition contient une catégorie syntagmatique analysant une suite d’adjectifs, nous construisons à partir de cette suite la liste d’adjectifs de fonction attribut du sujet.
Nous établissons ensuite le noyau verbal à partir du noyau verbal de l’affirmation. Nous vérifions enfin le type du verbe du noyau verbal. Si celui-ci est un verbe d’état (d’après son type), la fonction du complément, si elle existe, est attribut du sujet (et non plus complément d’objet).
5.4.2.2.2	Construction à partir d’un ordre
Un ordre, par nature, ne contient pas de sujet. Cependant, il représente une proposition qui doit donc contenir un sujet. En fait, nous considérons dans ce cas que la recherche du sujet concerne l’analyse pragmatique. Elle recherchera la personne à qui est destinée l’ordre afin de référencer ce sujet inexistant. L’élaboration des autres catégories syntagmatiques de l’ordre est la même que pour une affirmation.
5.4.2.2.3	Construction à partir d’une interrogation
Nous construisons la séquence nominale de fonction sujet à partir du pronom personnel sujet s’il existe ou à partir de la séquence nominale disposée avant le noyau verbal. Nous construisons le noyau verbal à partir du noyau verbal de l’interrogation. Nous élaborons les autres catégories syntagmatiques de l’interrogation en nous basant sur l’analyse d’une affirmation, ce qui est une heuristique. Mais l’analyse sémantique des interrogations est complexe en raison du surnombre de règles syntagmatiques les définissant.
5.4.2.2.4	Construction à partir d’une subordonnée
La subordonnée posant un problème majeur est celle qui ne contient pas de séquence nominale sujet. En effet, dans ce cas nous devons retrouver le sujet de cette subordonnée. Nous n’avons pas élaboré de stratégie d’analyse résolvant ce problème de référence, et nous considérons dans ce cas que le sujet est vide. Nous essaierons de le résoudre lors de l’analyse pragmatique.
Nous construisons les autres catégories syntagmatiques de la proposition représentant une subordonnée d’une façon similaire à celles d’une affirmation.
5.4.3	Noyau verbal
Nous avons défini dans l’analyse syntaxique trois types de noyaux verbaux : le noyau verbal conjugué R_V, le noyau verbal à l’impératif R_VIMP et le noyau verbal au participe présent ou à l’infinitif R_V_P_I. Un arbre syntaxique contenant une proposition peut comporter un de ces types de noyaux verbaux. Cependant, la représentation fonctionnelle d’un noyau verbal est identique suivant ces types. La différence se ressent au niveau de la proposition qui pourra, suivant le cas, être une affirmation ou une interrogation, un ordre, une proposition infinitive ou au participe présent. Ainsi, d’un point de vue fonctionnel, un même formalisme représentera ces trois types de noyau. 
Comme nous l’avons défini précédemment, la représentation fonctionnelle d’un noyau verbal contient au maximum trois composants :
•	un verbe,
•	une suite d’adverbes,
•	une liste de pronoms : leurs catégories possibles sont celles définies par la catégorie syntagmatique R_PRONOM
Nous remplissons ces composants en fonction des constituants présents dans la représentation syntaxique du type du noyau verbal. Si elle contient une suite d’adverbes, nous effectuons l’analyse fonctionnelle de cette liste pour la stocker dans la suite d’adverbes. Il en est de même pour la liste de pronoms. 
Nous considérons qu’un verbe est à l’impératif s’il est au présent et si la proposition où il est défini est sans sujet. Nous sommes conscient des erreurs d’analyse engendrées par cette heuristique dans un cadre général, mais nous avons pu la vérifier empiriquement sur notre corpus. Une analyse complète du temps (Godéreaux 1992) demande un calcul complexe dépendant de plusieurs facteurs : l’orthographe d’un verbe conjugué peut faire référence à plusieurs temps distincts, l’existence ou non d’un auxiliaire, sa valeur (être ou avoir), la voix de la proposition (passive ou active), le type de la proposition (principale, subordonnée, impérative, ...).
Nous allons maintenant calculer les données relatives au verbe du noyau verbal : son caractère transitif, intransitif ou pronominal, son sens, son type. Nous remplissons le champ caractère par un calcul basé sur le contexte du noyau verbal et sur les données sémantiques lexicales de son verbe. Ceci nécessite une première estimation. Nous vérifions d’abord s’il existe un pronom COD. Dans ce cas le trait caractère a pour valeur transitif. Sinon, nous vérifions dans le contexte du noyau verbal, c’est à dire dans la proposition où il est défini, s’il existe une séquence nominale complément d’objet direct. Dans ce cas le caractère a aussi pour valeur transitif. Sinon, nous vérifions s’il existe un pronom réfléchi dans le noyau verbal. Dans ce cas, nous considérons que le caractère a pour valeur pronominal. Dans le cas contraire, sa valeur est intransitif.
L’estimation terminée, nous vérifions si les données sémantiques lexicales l’approuve. Cette étape du calcul consiste à vérifier dans le lexique s’il existe pour le verbe un trait sémantique tr pour une estimation transitive, un trait pron pour une estimation pronominale ou un trait intr pour une estimation intransitive. Si cette vérification échoue, nous imposons empiriquement un des caractères du lexique. Nous commençons par un caractère intransitif (car la majorité des verbes du corpus sont employés intransitivement) puis transitif et enfin pronominal. 
Nous remplissons le trait sémantique sens par la valeur du trait caractère que nous venons de calculer. Pour cela, nous le remplissons avec la valeur du trait sémantique lexical tr ou pron ou intr.
5.4.4	Séquence nominale
Comme nous l’avons vu précédemment, une séquence nominale est une suite de syntagmes nominaux simples coordonnés ou non par un syntagme relationnel. La construction de la séquence nominale consiste en la construction des syntagmes nominaux simples et des relations. Ceci forme une liste de syntagmes nominaux simples (et de relations) ordonnés selon leur ordre d’apparition dans la séquence nominale. Nous disposons ensuite de règles de manipulation des syntagmes nominaux simples en fonction de leur nature et de la nature des relations qui les coordonnent. Nous gérons ainsi les reprises dans une séquence nominale.
Par exemple, si deux syntagmes nominaux simples S1 et S2 se suivent et sont coordonnés par une relation R ayant pour action de remplacer le syntagme nominal simple précédent, alors nous supprimons S1 de la liste. C’est le cas si R est un seul connecteur représenté par le mot NON. Voici un exemple :
-------------------------------
- VA VERS LA VOITURE NON DANS LA VOITURE . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DANS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DANS LA VOITURE
________________________________________________________________ 

De plus, une séquence nominale peut se composer d’une proposition subordonnée relative. Nous avons essentiellement analysé celles introduites par le pronom QUI. Dans ce cas, si le verbe de la subordonnée est un verbe d’état, alors ce qui suit le noyau verbal peut se rattacher directement au groupe nominal sujet de la subordonnée. Ce cas particulier est relativement présent dans notre corpus. En voici un exemple :
d2:U77: SOULÈVE LE MUR QUI EST EN FACE DE TOI.
Nous l’analysons ainsi :
-------------------------------
- SOULÈVE LE MUR QUI EST EN_FACE_DE TOI . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL :
  Verbe : vinf=SOULÈVER transitif ->  sens=UNDEFINED
*COD Groupe nominal :
  Det : sens=LE type=artdef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=MUR type=OBJET genre=masc nombre=sing
  texte=LE MUR
 Groupe nominal :
  Prep : sens=EN_FACE_DE type=LIEU
  Nom : sens=TOI type=PROPERSDIS nombre=sing
  texte=EN_FACE_DE TOI
________________________________________________________________
##### Transmission : 1 proposition.
5.4.5	Syntagme nominal simple
Un syntagme nominal simple comporte au maximum cinq catégories lexicales et syntagmatiques :
•	un nom,
•	un déterminant,
•	une préposition,
•	une liste d’adjectifs,
•	une liste d’adverbes.
Nous élaborons un syntagme nominal simple à partir de la catégorie syntagmatique R_SN4 (cf. “ Tableau 4-21 : Règles d’analyse d’une séquence nominale ” p.16). Pour cela, nous construisons ses cinq catégories, si elles existent dans l’arbre syntaxique défini par R_SN4. 
Si le syntagme nominal simple est constitué de deux noms consécutifs comme “ le monde nature ”, le type du nom est “ monde ” et son sens est “ nature ”. Cette substitution est une heuristique. La liste d’adjectifs contient l’ensemble des adjectifs postposés et antéposés.
5.4.6	Déterminant, suite d’adverbes et suite d’adjectifs
5.4.6.1	Déterminant
Nous représentons un déterminant comme une suite de déterminants simples. Nous n’avons pas effectué d’analyse sémantique particulière sur ces suites de déterminants. Cela fait partie de nos perspectives.
5.4.6.2	Suite d’adverbes
Nous construisons une suite d’adverbes en fonction des adverbes présents dans la catégorie syntagmatique R_ADV et en effectuant des calculs selon leur nature. Ainsi, lorsqu’une liste se compose d’adverbes de quantité et se termine par un adverbe de manière, nous éliminons les adverbes de quantité de la suite en modifiant les caractéristiques de l’adverbe de manière.
Nous représentons les caractéristiques d’un adverbe par deux traits sémantiques : un trait de comparaison et un trait de quantité. Les adverbes de quantité exprimant une comparaison comme “ plus, moins, un peu plus, un peu moins... ” calculent, pour l’adverbe de manière, le trait sémantique de comparaison et initialisent à zéro le trait de quantité. Les adverbes de quantité exprimant un superlatif absolu comme “ très, extrêmement ... ” calculent le trait sémantique de quantité et initialisent à zéro le trait sémantique de comparaison.
5.4.6.3	Suite d’adjectifs
Chaque adjectif d’une suite d’adjectifs est coordonné par une relation ou juxtaposé à un autre adjectif. L’établissement de la suite d’adjectifs consiste en la construction de ces adjectifs et de ces relations. Ceci forme une suite d’adjectifs (et de relations) ordonnés selon leur ordre d’apparition dans la suite d’adjectifs. Nous disposons ensuite de règles de manipulation des adjectifs en fonction de la nature des relations qui les coordonnent. Nous gérons ainsi les reprises dans une suite d’adjectifs.
Ainsi, si deux adjectifs ADJ1 et ADJ2 se suivent et sont coordonnés par une relation R ayant pour action de remplacer l’adjectif précédent, alors nous supprimons ADJ1 de la liste. C’est le cas par exemple si la relation R est un seul connecteur représenté par le mot NON. Voici un exemple :
-------------------------------
- DIRIGE TOI VERS LA MAISON BLEUE NON VERTE . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=DIRIGER pronominal ->  sens=ALLER
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  Adj : sens=VERT type=COULEUR genre=fem nombre=sing
  texte=VERS LA MAISON BLEU NON VERT
________________________________________________________________ 
5.4.7	Relation
Nous représentons une relation comme une suite de connecteurs parmi une conjonction de coordination, une préposition, une conjonction de subordination, un adverbe (de liaison ou de négation), un terme interrogatif, une interjection. Nous recherchons ces connecteurs dans l’arbre syntaxique pour les regrouper dans une relation commune. Si l’un d’entre eux est une interjection constituée d’une définition sémantique lexicale, nous la traitons par l’algorithme présenté dans le paragraphe suivant.
5.5	Analyse des définitions sémantiques lexicales
5.5.1	Présentation
Il est extrêmement complexe d’élaborer un lexique. Pour faciliter cette tâche, nous avons établi la possibilité de définir le sens d’un terme par une définition en langage pseudo-naturel. Ce langage est celui défini par la grammaire syntagmatique d’unification analysant les répliques de l’utilisateur. Nous pensons ainsi maintenir commodément le lexique. Nous avons utilisé cette méthode pour la définition des verbes et des interjections. 
Par exemple, la définition sémantique lexicale de la locution verbale “ faire demi-tour ” peut être :
SE RETOURNER PUIS AVANCER.
Afin de définir des verbes plus complexes que le verbe faire demi-tour, il est indispensable de faire référence à des compléments comme le complément de lieu ou le complément d’objet direct. Ainsi, atteindre un lieu c’est aller près de ce lieu. Dans ce cas, le verbe atteindre est transitif. Or le verbe aller est un verbe intransitif. Il nécessite une préposition. Nous adopterons alors la définition suivante pour le verbe atteindre au sens transitif : 
ALLER PRÈS DE $COD. 
Le terme $COD représente le complément d’objet direct utilisé dans la phrase “ ATTEINDRE $COD. ”. Nous l’avons codé dans le lexique comme un terme de la catégorie lexicale principale divers et comme catégorie lexicale COMPLÉMENT. L’analyse d’une définition sémantique consiste en l’analyse d’un langage avec filtrage et unification de termes de type COMPLÉMENT.
Lorsqu’un énoncé contient une définition de ce type, nous devons l’analyser pour l’insérer dans la représentation sémantique de l’énoncé. Pour cela, nous avons élaboré un algorithme effectuant, entre autre, l’analyse syntaxique puis sémantique de cette définition. Voici l’analyse d’un énoncé contenant une définition sémantique lexicale. Dans cet exemple, nous avons surligné l’analyse de la définition du verbe atteindre.
-------------------------------
- JE VEUX ATTEINDRE LA VOITURE . --> 1 arbre syntaxique.
Définition sémantique lexicale de ATTEINDRE :	
    => ALLER PRÈS_DE $COD . --> 1 arbre syntaxique.	
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=affirmation
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=JE type=PROPERSSUJET nombre=1.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=VOULOIR transitif ->  sens=VOULOIR
  type=aux_mode
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=sub_conj_inf
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=PRÈS_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=LA VOITURE
________________________________________________________________ 

5.5.2	Algorithme
5.5.2.1	Première version de l’algorithme
La Figure 5-1 présente la première version de l’algorithme. L’analyse d’une phrase débute par son analyse syntaxique. En cas de réussite, nous obtenons un arbre ou plusieurs arbres syntaxiques. Nous analysons alors sémantiquement le premier arbre syntaxique pour obtenir une première structure sémantique S1 composée d’une suite de propositions P1i. Ensuite, pour détecter les définitions sémantiques lexicales -LN-, nous vérifions chaque proposition P1i de S1 (ligne 1 de la Figure 5-1).
Si une définition est détectée dans la proposition P1i (ligne 2 et 3), nous en effectuons l’analyse syntaxique qui engendrera un seul arbre syntaxique (ligne 4). En effet, nous avons pris le soin d’élaborer des définitions non ambiguës. Mais au cas où l’analyse syntaxique engendrerait plusieurs arbres syntaxiques, nous continuerons notre algorithme en prenant le premier. Donc, à partir de l’arbre syntaxique, nous effectuons une analyse sémantique engendrant une structure sémantique S1i (ligne 5).
Dans chaque proposition P1ij de S1i, nous allons rechercher les séquences nominales qui sont de type complément (ligne 6). C’est à dire les séquences nominales relatives à $COD, $LIEU... Si une telle séquence nominale N1ij est trouvée dans P1ij (ligne 7 et 8), nous allons remplacer N1ij par la séquence nominale correspondante de P1i (ligne 9). C’est à dire si N1ij est relative à $COD, nous remplacerons N1ij par la séquence nominale de fonction complément d’objet direct de P1i. De plus, nous remplacerons le sujet de P1ij par celui de P1i (ligne 10).
Nous terminons l’algorithme en modifiant la structure sémantique S1 à partir des structures sémantiques S1i qui dépendent des propositions P1i. Ainsi, nous remplaçons la proposition P1i de S1 par la suite de propositions de S1i (ligne 11). 
1.	Pour i allant de 1 jusqu’au nombre de propositions de S1
2.	Si la proposition P1i de S1 contient une définition sémantique lexicale en LN
3.	alors
4.	analyser syntaxiquement cette définition
5.	analyser sémantiquement cette définition pour obtenir S1i
6.	Pour j allant de 1 jusqu’au nombre de propositions de S1i
7.	Si une séquence nominale N1ij de P1ij est de type complément
8.	alors 
9.	remplacer N1ij par le complément correspondant de P1i
10.	Remplacer le sujet de P1ij par le sujet de P1i et les connecteurs de P1ij par ceux de P1i.
11.	Remplacer dans S1 la proposition P1i par les propositions de S1i
Figure 5-1 : Algorithme d’analyse sémantique d’une phrase contenant des définitions sémantiques lexicales
Nous avons décrit l’algorithme pour le premier arbre syntaxique. Si cela est nécessaire, nous l’appliquerons sur les autres arbres syntaxiques. 
5.5.2.2	Deuxième version : algorithme avec mémorisation
Cet algorithme comporte une phase d’analyse syntaxique. Or dans notre système, cette phase est la plus coûteuse en temps d’exécution : l’analyse syntaxique d’un énoncé utilise 90% du temps de son analyse totale (lexicale, syntaxique, sémantique, pragmatique). L’idée de présenter des définitions sémantiques dans un lexique peut simplifier sa conception. Cependant, nous sommes persuadés que si le gain de description de ce concept engendre un surcroît de temps de traitement, nous l’utiliserons rarement. 
Pour diminuer le temps de traitement, nous avons cherché à éliminer la phase d’analyse syntaxique. En effet, les définitions du lexique ne se modifient pas au cours de l’exécution. Si nous analysons syntaxiquement une définition, nous obtenons un arbre syntaxique. Si nous analysons de nouveau cette définition, nous obtiendrons le même arbre. D’un point de vue général, mémoriser des informations déjà traitées permet de gagner du temps. Nous pourrions donc créer une mémoire associative stockant les couples définition sémantique en LN / arbre syntaxique. Pourtant, d’un point de vue implantation, l’arbre syntaxique retourné par notre analyseur demande énormément de place mémoire : en moyenne 1 Mo. La principale raison provient du principe de l’analyse par Chart qui sauvegarde un grand nombre d’informations intermédiaires. 
Afin de résoudre ce problème, nous allons mémoriser les couples définition sémantique en LN / structure sémantique. Nous pouvons procéder ainsi car la représentation sémantique que nous utilisons ne contient aucune donnée pragmatique. De plus, elle exige peu de place mémoire.
Ces considérations d’implémentation étant établies, nous pouvons modifier l’algorithme précédent. La Figure 5-2 le présente avec, en italique, les modifications apportées.
	
1.	Pour i allant de 1 jusqu’au nombre de propositions de S1
2.	Si la proposition P1i de S1 contient une définition lexicale en LN
3.	alors
4.	s’il existe une structure sémantique pour cette définition dans la mémoire associative
5.	alors
6.	S1i est la structure sémantique associée à cette définition dans la mémoire associative
7.	sinon
8.	analyser syntaxiquement cette définition
9.	analyser sémantiquement cette définition pour obtenir S1i
10.	stocker en mémoire associative le couple de cette définition et de S1i
11.	Pour j allant de 1 jusqu’au nombre de propositions de S1i
12.	Si une séquence nominale N1ij de P1ij est de type complément
13.	alors 
14.	remplacer N1ij par le complément correspondant de P1i
15.	Remplacer le sujet de P1ij par le sujet de P1i et les connecteurs de P1ij par ceux de P1i.
16.	Remplacer dans S1 la proposition P1i par les propositions de S1i
Figure 5-2 : Algorithme avec mémorisation d’analyse sémantique d’une phrase contenant des définitions sémantiques lexicales 
Nous lancerons l’analyse syntaxique (ligne 8 de la Figure 5-2) et sémantique (ligne 9) d’une définition en LN seulement si celle-ci n’a jamais été analysée (ligne 4 et 7). Dans ce cas nous stockerons en mémoire associative le nouveau couple que forme cette définition et sa structure sémantique obtenue.
Passons maintenant à l’analyse de deux énoncés constitués du verbe contourner déterminé par une définition sémantique lexicale. L’algorithme traite le premier énoncé “ contourne la voiture ” en analysant la définition de contourner (passage surligné). Dans cet exemple, nous considérons que contourner un objet consiste à se placer derrière lui en passant sur sa droite. 
-------------------------------
- CONTOURNE LA VOITURE . --> 1 arbre syntaxique.
Définition sémantique lexicale de CONTOURNER :
    => ALLER VERS $COD ALLER À_DROITE_DE $COD ALLER DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE $COD . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=LA VOITURE
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_DROITE_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=LA VOITURE
_______________________________________
_________________________ proposition 3 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=VOITURE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=LA VOITURE
________________________________________________________________
L’algorithme traite ensuite le second énoncé “ contourne cette maison. ” en indiquant que la définition sémantique lexicale de contourner est en mémoire (passage surligné de l’exemple ci-dessous). Il ne l’analyse pas une seconde fois. La structure des énoncés suivant peut-être différente de celle du premier. Ainsi, l’analyse de l’énoncé “ JE VEUX QUE TU CONTOURNES LA PETITE PYRAMIDE ” détectera également que la définition lexicale de contourner est en mémoire.
-------------------------------
- CONTOURNE CETTE MAISON . --> 1 arbre syntaxique.
Définition sémantique lexicale de CONTOURNER : En mémoire.	
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=CETTE type=adjdem genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=CETTE MAISON
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_DROITE_DE type=LIEU
  Det : sens=CETTE type=adjdem genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=CETTE MAISON
_______________________________________
_________________________ proposition 3 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE type=LIEU
  Det : sens=CETTE type=adjdem genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=CETTE MAISON
________________________________________________________________ 
Dans ce type d’analyse, si un groupe nominal de type complément contient une préposition, son champ texte ne la contiendra pas.
Nous obtenons ainsi un algorithme robuste d’analyse sémantique de définition lexicale. Il permet de donner au lexique une description lisible sans perdre de temps pour l’analyser. Toutefois, nous n’avons pas entièrement supprimé l’analyse syntaxique de ces définitions lors de l’exécution d’un processus d’analyse. En fait, nous n’avons supprimé que les analyses syntaxiques répétées. Pour les effacer totalement lors de l’exécution d’un processus, il suffirait de sauvegarder sur fichier la mémoire associative afin de pouvoir la lire avant chaque exécution du processus.
5.5.2.3	Troisième  version : algorithme traitant des définitions récursives
Ce deuxième algorithme permet d’analyser une définition en LN à un seul niveau. Nous définissons un verbe V1 par une définition en LN. Nous définissons également un verbe V2 par une définition en LN qui contient le verbe V1. Dans ce cas, lorsque l’algorithme analysera V2, il traitera sa définition mais ne traitera pas la définition de V1. Il ne permet pas d’analyser des définitions récursives.
Dans le but de traiter les définitions récursives, nous avons réalisé un troisième algorithme présenté en Figure 5-3 à partir du second. Le principe général est identique au second, mis à part l’ajout d’une boucle principale finie.

1.	Tant qu’il existe une définition lexicale en LN dans S1
2.	exécuter le second algorithme.
3.	effectuer cette boucle au maximum 10 fois.
Figure 5-3 : Algorithme avec mémorisation d’analyse sémantique d’une phrase contenant des définitions sémantiques lexicales récursives 
Nous avons fixé empiriquement cette boucle à dix itérations. L’existence de ce seuil permet de s’assurer de ne pas tomber dans une analyse récursive infinie. Nous pourrions rencontrer ce cas dans l’exemple d’un verbe V3 défini par un verbe V4 lui même défini par V3. 
Nous illustrons cet algorithme par l’exemple ci-dessous. Il analyse la locution verbale “ faire le tour ” que nous définissons par le verbe contourner et le verbe aller. En considérant encore que contourner un objet consiste à se placer derrière lui en passant sur sa droite, faire le tour d’un objet peut se définir alors comme le contourner puis revenir devant lui en passant sur sa gauche :
-------------------------------
- JE VEUX QUE TU FASSES LE TOUR D UN CUBE VERT . --> 2 arbres syntaxiques.

##### ANALYSE NUMÉRO 2 ######
Définition sémantique lexicale de FAIRE_LE_TOUR :
    => CONTOURNER $COD ALLER À_GAUCHE_DE $COD ALLER VERS $COD . --> 1 arbre syntaxique.
Définition sémantique lexicale de CONTOURNER :
    => ALLER VERS $COD ALLER À_DROITE_DE $COD ALLER DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE $COD . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=affirmation
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=JE type=PROPERSSUJET nombre=1.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=VOULOIR transitif ->  sens=VOULOIR
  type=aux_mode
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=UN type=artindef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=VERT type=COULEUR genre=masc nombre=sing
  texte=D UN CUBE VERT
_______________________________________
_________________________ proposition 3 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_DROITE_DE type=LIEU
  Det : sens=UN type=artindef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=VERT type=COULEUR genre=masc nombre=sing
  texte=D UN CUBE VERT
_______________________________________
_________________________ proposition 4 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE type=LIEU
  Det : sens=UN type=artindef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=VERT type=COULEUR genre=masc nombre=sing
  texte=D UN CUBE VERT
_______________________________________
_________________________ proposition 5 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_GAUCHE_DE type=LIEU
  Det : sens=UN type=artindef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=VERT type=COULEUR genre=masc nombre=sing
  texte=D UN CUBE VERT
_______________________________________
_________________________ proposition 6 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=TU type=PROPERSSUJET nombre=2.000000
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=UN type=artindef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=CUBE type=OBJET genre=masc nombre=sing
  Adj : sens=VERT type=COULEUR genre=masc nombre=sing
  texte=D UN CUBE VERT
________________________________________________________________ 
##### Transmission : 6 propositions.
Dans ce dernier exemple, l’analyse syntaxique a généré deux analyses possibles. Nous avons listé la seconde qui correspond à l’analyse de la locution “ faire le tour ”. Nous reprendrons un exemple de ce type dans l’analyse pragmatique, en présentant ces deux analyses avec la détection automatique de la plus correcte d’entre elles : la seconde.
5.5.3	Mémoire associative de énoncé / structure sémantique.
Après avoir implanté cette mémoire associative de couples définition sémantique lexicale en LN / structure sémantique, nous nous sommes posée la question suivante : pourrions-nous créer une mémoire associative énoncé / structure sémantique ? En effet, si les utilisateurs répètent les mêmes énoncés, nous supprimerions les 90% du temps d’analyse syntaxique. Mais cela pourrait sembler inopportun et maladroit car la combinatoire liée à un énoncé est réelle. Aussi, nous avons recherché si certains énoncés des utilisateurs se répétaient souvent dans notre corpus. Cette étude statistique conduit aux résultats présentés dans le Tableau 5-3.
NOMBRE                   ÉNONCÉ
D’APPARITIONS	
   2		ARRÊTE TOI. 	
   9		AVANCE. 	
   4		BIEN. 	
   2		D'ACCORD. 	
   3		DESCENDS. 	
   3		ENTRE DEDANS. 	
   4		ENTRE. 	
   2		FAIS LE TOUR DE LA MONTAGNE. 	
   4		HA BAH OUI. 	
   2		HA BON. 	
   5		MONTE. 	
   8		OUI. 	
   2		PEUX-TU MONTER ? 	
   2		PEUX-TU REVENIR À UNE VUE NORMALE ? 	
   2		PEUX-TU TOURNER LA TÊTE À DROITE ? 	
   2		POURQUOI ? 	
   2		QU'EST CE QU'IL Y A SUR LA GAUCHE ? 	
   2		REGARDE À DROITE. 	
   2		REVIENS AU MONDE VWORLD. 	
   2		REVIENS AU VWORLD. 	
   2		REVIENS COMME AVANT. 	
  60		STOP. 	
   3		TOURNE SUR TOI MÊME. 	
   6		TOURNE À DROITE. 	
   2		TRÈS BIEN. 	
   2		VA VERS LES CUBES. 	
   3		VA À GAUCHE. 	
   3		VAS-Y. 	
   2		À DROITE. 	
   3		À GAUCHE. 	
Tableau 5-3: Énoncés du corpus répétés au moins deux fois
Le corpus comporte donc 150 énoncés d’utilisateurs non distincts sur 393. Ce qui signifie que 38% d’entre eux sont au moins répétés deux fois. Si nous enlevons les 60 STOP, il en reste encore 23%. Nous considérons que ces pourcentages sont convaincants pour élaborer cette mémoire associative. Nous l’avons effectué sur les énoncés non ambigus. Le résultat est surprenant du point de vue de la rapidité d’exécution. Ce choix est très important pour les applications travaillant avec les mêmes énoncés. La première phase consistera en l’analyse des énoncés de l’application. Cette phase peut être considérée comme une phase d’apprentissage. Puis la mémoire associative sera enregistrée sur fichier pour passer à la phase d’exécution du processus.
5.6	Conclusion
L’analyseur sémantique calcule une représentation fonctionnelle à partir de l’arbre syntaxique et des informations sémantiques lexicales d’un énoncé. Il traite les définitions sémantiques lexicales pour obtenir une structure sémantique. Cette dernière sera ensuite analysée par le gestionnaire pragmatique que nous allons exposer maintenant.
6.	
6.	L’analyse pragmatique
6.1	Introduction
J. Moeschler et A. Reboul (1994) définissent ainsi la pragmatique dans le Dictionnaire Encyclopédique de la Pragmatique :
“ D’une manière tout à fait générale, on définira la pragmatique comme l’étude de l’usage du langage par opposition à l’étude du système linguistique, qui concerne à proprement parler la linguistique. ”
Le début de la pragmatique moderne se situe dans les travaux des philosophes du langage J. Austin (1970), P. Grice (1967, 1975) puis J.R. Searle (1972, 1982) qui reprendra le programme de J. Austin. J. Austin introduit la notion d’actes de langage qui sera essentielle pour la linguistique. Par ces actes, il considère que dans la communication, le langage a principalement une fonction d’action plutôt qu’une fonction de description. Ainsi, par le langage, nous ne décrivons pas le monde, mais nous réalisons des actes : les actes de langage.
A. Reboul détermine la tâche principale de la pragmatique comme la description de l’interprétation complète de l’énoncé, en fonction de la situation d’énonciation ou du contexte, à partir de l’interprétation partielle de la phrase fournie par la phonologie, la syntaxe et la sémantique (Moeschler & Reboul 1994). Elle divise cette tâche en deux parties distinctes : la première consiste à donner des référents aux différents termes référentiels ; la seconde à analyser les énoncés donnant plusieurs interprétations.
Ainsi, ce chapitre présente l’analyse de l’assignation des référents, c’est-à-dire d’un point de vue général, l’analyse de l’attribution d’objets dans le monde aux termes référentiels. Ensuite, vient l’analyse pragmatique d’une phrase consistant à calculer en contexte les actes de langage destinés au gestionnaire de dialogue et les actions destinées au gestionnaire d’actions tridimensionnelles. Nous terminons par l’analyse des énoncés ambigus.
6.2	Résolution des références
Pour la communication personne-machine, l'interaction multimodale est un nouveau paradigme. L’interaction multimodale recouvre l'utilisation conjointe des différentes modalités sensori-motrices (parole, vision, geste, etc.) d’une personne communiquant avec une machine. Ulysse comporte une architecture d'interface multimodale associant langage et graphisme. Ainsi, l'utilisateur emploie à la fois des énoncés oraux et un moyen de désignation, la souris, pour communiquer successivement ou simultanément ses intentions à l’agent virtuel. L’unique fonction associée à la souris est un seul “ clic ” sur un objet pour le désigner. D’après les caractéristiques des dialogues obtenus, une compréhension satisfaisante des interactions implique une bonne gestion des références. Les problèmes de référence sont aussi inhérents à la gestion des événements multimodaux (Caelen 1992). Lorsque plusieurs modes collaborent simultanément ou alternativement à la constitution d'un même message, la difficulté réside dans la mise en correspondance des événements.
La résolution des références consiste donc en l’assignation d’un référent à chaque terme référentiel présent dans l’énoncé. Les termes référentiels diffèrent principalement par leur nature syntaxique :
•	référence pronominale,
•	référence adverbiale,
•	référence d’un syntagme nominal simple,
•	référence d’une séquence nominale.
Un référent consiste en un objet du monde virtuel.
Nous effectuons l’analyse de la phrase en analysant chaque proposition de celle-ci. Tout d’abord, nous débutons l’analyse pragmatique d’une proposition en résolvant quelques références pronominales. Afin de calculer les référents des autres termes référentiels, F. Revolta-Blaudeau (1995) a conçu un algorithme général basé sur la notion de focus et de visibilité. Nous avons prolongé ses travaux en modifiant l’analyse des références nominales et cette notion de focus.
6.2.1	Résolution des références pronominales
Certains constituants de la représentation sémantique peuvent être des pronoms. Le rôle de la résolution des références pronominales est de déterminer le référent associé au pronom. Cette détermination dépendra de la nature du pronom (personnel, démonstratif, indéfini), de son genre de son nombre, et de sa fonction (cf. Tableau 6-1).
Type du pronom	Signification	Exemples	
PROPERSCOD	pronom personnel complément d’objet direct	le, la	
PROPERSCOI	pronom personnel complément d’objet indirect	lui, elle	
PROPERSDIS	pronom personnel sous forme disjointe	moi, toi	
PROPERSREF	pronom personnel réfléchi	te, se 	
PROPERSSUJET	pronom personnel sujet	je, tu	
PRODEM	pronom démonstratif	çà, celui-ci	
PROINDEF	pronom indéfini	rien, tout	
Tableau 6-1 : Pronoms demandant un calcul de référence
Nous avons résolu les références pour certains pronoms déictiques. En effet, nous avons traité tout d’abord le pronom personnel sujet d’une proposition. Si celui-ci est à la première personne (c’est à dire le pronom JE), alors nous considérons que son référent est le locuteur de cette proposition, la personne qui parle. Nous effectuons le même raisonnement avec le pronom personnel sous forme disjointe à la première personne MOI. 
De plus, pour le pronom personnel sujet à la seconde personne TU, nous assignons comme référent, l’interlocuteur à qui le locuteur destine son énoncé. Nous opérons identiquement avec le pronom personnel sous forme disjointe à la seconde personne TOI.
Voici un exemple où le locuteur se prénomme Damien et l’interlocuteur Vincent :
-------------------------------
- JE VOUDRAIS QUE TU ENTRES DANS LA MAISON DEVANT TOI . --> 1 arbre syntaxique.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=affirmation
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=Damien type=UTILISATEUR nombre=sing
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=VOULOIR transitif ->  sens=VOULOIR
  type=aux_mode
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=sub_conj
*RELATION
  Conjonction=QUE
*SUJET Groupe nominal : 
  Nom : sens=VINCENT type=AGENT nombre=sing
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ENTRER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=DEDANS  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DANS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=MAISON type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DANS LA MAISON
 Groupe nominal : 
  Prep : sens=DEVANT type=LIEU
  Nom : sens=VINCENT type=AGENT nombre=sing
  texte=DEVANT TOI
________________________________________________________________ 
Nous analysons les autres références pronominales par l’algorithme ci-après.
6.2.2	Résolution des références utilisant plusieurs critères
Les systèmes informatiques obtenant de bons résultats dans la résolution des références sont par exemple ceux de J. Karlgren et al. (1995) qui utilise la notion de focus, et de C. Huls et al. (1995) recourant à une “ valeur de saillance ”. Nous utilisons dans notre système deux critères :
•	La visibilité : le fait qu’un objet soit ou ne soit pas dans le champ de vision de l’utilisateur.
•	Le focus : Il s’inspire de celui de (Karlgren et al. 1995). Il consiste en un nombre entier mis à jour en fonction des interactions de l’utilisateur. Pour chaque utilisateur, chaque objet du monde dispose d’un focus. Si l’utilisateur réalise un mouvement, comme cliquer sur un objet, ou nomme cet objet, alors son focus devient le majorant de tous les autres focus.
Les références et les désignations ambiguës sont multiples dans le corpus. Elles proviennent notamment de références déictiques :
d3:U110: MONTE DANS LA MAISON ICI.
de possibilité de choix multiples :
d3:U114: VA VERS LA COLLINE.
si plusieurs collines existent
d3:U66: POSE TOI DESSUS.
Le focus ainsi défini permettra d’assigner les référents de ces trois termes référentielles ci-dessus. Cependant, il sera insuffisant dans le traitement des désignations multiples à l’aide du pointeur déictique. Par exemple, l’utilisateur visualise une scène comportant trois voitures de focus nul. Il donne l’ordre “ va vers ces voitures ” en cliquant sur deux d’entre elles. Dans ce cas précis, chaque voiture disposera d’un focus différent :
•	Un focus nul pour la voiture non cliquée,
•	un focus de valeur 1 pour la première voiture cliquée dans le temps,
•	un focus de valeur 2 pour la seconde cliquée dans le temps.
Dans cet exemple, la distinction des deux voitures cliquées de celle qui ne l’est pas est impossible en se basant uniquement sur la valeur des focus. En revanche, elle serait concevable en gérant deux listes de focus dont l’une contiendrait le focus de chaque objet avant d’analyser l’énoncé. L’autre comporterait le focus de chaque objet après le traitement de l’énoncé. La détection des objets cliqués consisterait en la comparaison de ces deux listes pour ne retenir que les objets disposant d’un focus différent. Toutefois, cet algorithme comporte le désavantage de gérer deux listes d’objets.
En conséquence, nous avons modifié la définition du focus, en introduisant la notion de focus majorant :
•	Le focus : pour chaque utilisateur, chaque objet du monde dispose d’un focus. Si l’utilisateur réalise un mouvement, comme cliquer sur un objet, ou nomme cet objet alors son focus aura pour valeur celle du focus majorant. Le focus majorant est incrémenté une fois, avant chaque énoncé analysé.
Ainsi, dans l’exemple précédent, avant d’analyser l’énoncé, le focus majorant a pour valeur “ 0 ”. Nous lui donnons “ 1 ” comme valeur. Après que l’utilisateur désigne les voitures, leurs focus sont :
•	Un focus nul pour la voiture non cliquée,
•	un focus de valeur 1 (la valeur du focus majorant) pour la première voiture cliquée dans le temps,
•	un focus de valeur 1 (idem) pour la seconde cliquée dans le temps.
L’analyse référentielle de “ ces voitures ” consiste simplement en la recherche de tous les objets de sens voiture disposant d’un focus maximum.
L’algorithme de résolution des références diffère ensuite selon la nature du terme référentiel.
6.2.3	Analyse des références adverbiales
Si la proposition contient un noyau verbal avec une liste d’adverbes, alors nous cherchons s’il existe un adverbe de lieu. Comme par exemple 
d3:U66: POSE TOI DESSUS.
Dans ce cas, nous recherchons les objets dont le focus est le plus grand. Ceci correspond généralement à un ou à des objets mentionnés dans la phrase précédente ou à un objet désigné par un mouvement (avec la souris par exemple). Dans ces deux cas, l’objet ou les objets auront le focus maximal. Le raisonneur géométrique calcule ensuite le lieu en analysant la primitive prépositionnelle qui représente le sens de l’adverbe (cf. paragraphe 5.3.6 “L’adverbe” p. 16).
Si aucun objet n’est trouvé, i.e. tous les focus sont à zéro, l’analyse de la référence adverbiale a échoué. Le gestionnaire de dialogue analysera par la suite chaque situation d’échec.
6.2.4	Analyse des références nominales
6.2.4.1	Assignation de référent pour un syntagme nominal simple
Le principe général de la résolution de référence pour un syntagme nominal simple consiste en l’établissement d’une liste de référents possibles pour un nom donné. Cette liste subira ensuite les contraintes d’adjectifs, et de déterminant du syntagme nominal afin de la réduire aux référents exacts.
Dans ce prototype, les objets sont des entités géométriques de la base de données du monde auxquelles on associe un concept. Ce concept dépend de la structure de la base de données géométrique. Nous avons établi les correspondances les plus pertinentes en fonction de notre corpus. Nous identifions les objets du monde de manière unique et sans hiérarchie par deux paramètres : un nom choisi pour désigner l’objet correspondant aux mots utilisés dans le corpus, par exemple cube, maison, voiture et un numéro (cube numéro 1, cube numéro 2, ...).
Nous avons élaboré un algorithme d’assignation de référent pour un syntagme nominal simple :
1.	L’analyseur établit la liste de tous les objets du monde en fonction des caractéristiques du nom du syntagme nominal simple. 
•	Si ce nom est de type pronom démonstratif, pronom personnel sous forme disjointe ou pronom personnel COD
•	alors la liste contient les objets de focus maximal.
•	Sinon si ce nom n’a pas de référence connue comme : “ objet ”, “ truc ”, “ machin ”... 
•	alors la liste contiendra l’ensemble des objets du monde.
•	Sinon la liste contient les éléments du monde dont le nom est identique au sens du nom.
2.	Si la liste obtenue est vide, l’analyse référentielle a échoué.
3.	Inversement, l’analyseur vérifie la concordance des contraintes imposées par les adjectifs et les caractéristiques de chaque objet de la liste. Nous traitons dans notre système les adjectifs de couleur et de taille.
•	Si aucun objet de la liste ne possède les caractéristiques relatives aux adjectifs, nous continuons malgré tout l’analyse des références parce que nous considérons que les adjectifs ont parfois un rôle secondaire dans l’analyse des références. Nous mémorisons tout de même le fait que la concordance adjectivale a échoué afin de le signaler ultérieurement.
•	Sinon, nous supprimons de la liste  tous les objets ne contenant pas ces caractéristiques adjectivales.
4.	L’analyseur traite ensuite le déterminant du syntagme nominal :
•	Si son nombre est au singulier :
•	Si son type est défini ou démonstratif (Ex : le, la, ce, cet, ...)
•	Si la liste ne contient qu’un élément, alors il correspond au référent recherché.
•	sinon nous vérifions l’existence dans cette liste d’un élément disposant d’un focus strictement supérieur aux focus des autres éléments. Dans ce cas, il est le référent recherché. Autrement, l’analyse référentielle échoue.
•	Si son type est indéfini : (Ex : un, une)
•	Nous choisissons au hasard un élément parmi la liste en guise de référent.
•	Si son nombre est au pluriel :
•	Nous sélectionnons de la liste tous les objets de focus maximal. Au cas où celle-ci est vide, l’analyse échoue, sinon elle représente la liste des référents recherchés.
6.2.4.2	Assignation de référent pour une séquence nominale
Nous effectuons l’analyse référentielle des séquences nominales du type suivant :
1)   LA COLLINE DEVANT TOI.
2)   LA TABLE À DROITE DES MAISONS.
3)   EN DIRECTION DE LA TABLE LA CHAISE ET L’ORDINATEUR.
Nous représentons une séquence nominale SN de façon linéaire :
	SN = GN0 R1 GN1 R2 GN2..... GNi-1 Ri GNi ..... GNn-1 Rn GNn
Le terme GNi correspond au ie syntagme nominal simple de SN. Le terme Ri correspond au ième syntagme relationnel reliant les termes GNi-1 et GNi.
Afin de retrouver le ou les référents de SN, nous effectuons une analyse récursive sur chacun de ses syntagmes nominaux simples GNi en fonction des syntagmes les reliant : les relations et les prépositions. Nous traitons le syntagme relationnel composé de la conjonction de coordination “ et ”. Nous analysons les prépositions de lieu possédant l’un des sens suivants :
À_GAUCHE_DE,
À_DROITE_DE,
DEVANT.
Nous effectuons l’analyse de ces prépositions en tant que relation à l’aide d’un raisonneur géométrique que nous décrirons dans le prochain paragraphe. Ce module comporte aussi l’analyse de ces prépositions lorsqu’elles sont utilisées comme préposition de localisation. 
Nous utilisons donc l’algorithme précédent qui analyse le référent d’un syntagme nominal simple, en commençant par le dernier syntagme de SN :
•	Si la liste de référents Ln obtenue à partir de l’analyse référentielle de GNn est vide alors l’analyse échoue. C’est d’ailleurs le cas pour chaque liste de référents Li vide.
•	Sinon, nous analysons GNn-1 pour obtenir la liste de référents Ln-1.
•	Si GNn ne contient pas de préposition et Rn n’existe pas ou correspond à la conjonction “ et ”, alors nous ajoutons Ln dans Ln-1.
•	Si Rn n’existe pas et la préposition de GNn a pour sens :
•	À_GAUCHE_DE , nous supprimons de Ln-1 les éléments ne se trouvant pas à gauche des éléments de Ln,
•	À_DROITE_DE , nous supprimons de Ln-1 les éléments ne se trouvant pas à droite des éléments de Ln,
•	DEVANT , nous supprimons de Ln-1 les éléments ne se trouvant pas devant les éléments de Ln,
•	les autres sens provoquent l’échec de l’analyse.
Ainsi de suite nous appliquons cet algorithme à chaque Gni de SN. Si l’analyse référentielle n’échoue pas, nous obtenons dans la liste L0 le ou les référents de SN. 
Cet algorithme fonctionne pour les différentes prépositions et relations que nous avons citées précédemment. Vraisemblablement, nous pourrons l’étendre aisément aux autres prépositions de lieu. Nous rencontrerons certainement des difficultés pour l’analyse des autres prépositions vides de sens comme “ de ” ou “ à ”.
6.3	Le raisonneur géométrique
Puisque notre contexte de travail est proche d’une base de données spatiale, l’interprétation référentielle des énoncés nécessite un raisonneur géométrique. Il permet d’effectuer des déductions géométriques à partir de prépositions de lieu. Nous allons montrer sur deux exemples que ces prépositions peuvent s’interpréter de manière différente selon leur contexte :
(1) 	VA DEVANT LA MAISON.
Pour interpréter et exécuter l’énoncé n°1, en supposant qu’il nous est adressé, nous devons tout d’abord trouver l’objet M1 faisant référence au terme maison. Ensuite, d’après l’interprétation de la préposition devant, nous devons calculer la position P1 correspondant au devant de M1. Enfin il nous reste à aller nous positionner en P1.
(2) VA SUR LA TABLE DEVANT LA MAISON.
Pour interpréter et exécuter l’énoncé n°2, nous devons trouver l’objet M2 référençant le terme maison puis trouver l’objet T2 référençant le terme table et vérifiant la relation imposée par la préposition devant : T2 doit être devant M2. S’il existe bien un objet M2 et un objet T2 qui vérifient ceci, nous devons finalement aller nous positionner sur T2 (en calculant la position correspondant au dessus de T2).
Nous distinguons donc l’interprétation des prépositions lorsqu’elles sont utilisées comme préposition de position (exemple 1) et comme préposition de relation (exemple 2). Nous identifions les prépositions (de lieu) de relation comme les prépositions reliant deux syntagmes nominaux simples. Les prépositions (de lieu) de position introduisent une séquence nominale.
6.3.1	Prépositions de relation
Comme nous l’avons écrit précédemment, nous avons étudié trois prépositions de relation. Chacune prend en paramètre deux listes de référent(s) et retournent une troisième liste comprenant 0, 1 ou plusieurs référents qui vérifient la relation :
•	L1 À_GAUCHE_DE L2 : nous conservons les éléments de L1 qui sont à gauche de chaque élément de L2.
•	L1 À_DROITE_DE L2 : nous conservons les éléments de L1 qui sont à droite de chaque élément de L2.
•	L1 DEVANT L2 : nous conservons les éléments de L1 qui sont devant chaque élément de L2.
6.3.2	Prépositions de position
À partir de l’analyse des prépositions du corpus, nous avons déterminé les positions relatives aux primitives prépositionnelles suivantes :
•	devant : nous distinguons les objets qui ont un “ devant ” (maison, voiture...) des objets qui n’en ont pas (cube, table...). Par exemple, “ aller devant la maison ” signifie se placer devant la face de la maison où apparaît la porte et à une distance suffisante pour que la maison tienne dans notre champ de vision. “ Aller devant le cube ” signifie se tourner en direction du cube, avancer jusqu’à lui et s’arrêter aussi à une distance suffisante. Pour ceci, chaque objet possède une distance caractéristique qui indique à quelle distance se placer de lui pour le voir entièrement et s’il possède une face ou non. Pour se placer “ devant ” plusieurs objets (par exemple avec les ordres “ va devant les maisons ”, “ va devant la voiture et la maison ”...), nous calculons le devant de ces objets comme le centre de gravité des devants des objets afin d’être – dans la mesure du possible – devant tous ces objets (cf. Figure 6-1). Ce choix peut être certainement amélioré. En effet, il ne considère pas si chaque objet appartient au cône de vision de l’agent. Ce qui implique que l’agent peut se trouver devant ces objets sans pour autant les visualiser tous. Tenir compte du champ de vision serait donc une amélioration pertinente dans ce cas.

Figure 6-1 : Interprétation de l’ordre “ aller devant les maisons ”

•	derrière : les objets disposant d’un “ devant ” disposent aussi d’un “ derrière ”. Nous distinguons donc deux cas pour calculer la position relative au derrière d’un objet : “ aller derrière la maison ” signifie aller devant la face opposée contenant la porte (face de devant) et “ aller derrière le cube ” signifie aller à l’opposé de la position à laquelle nous nous trouvons actuellement. Nous plaçons donc l’agent à la même distance que celle caractérisant le devant de l’objet. De même, pour analyser le “ derrière ” de plusieurs objets, nous prenons le centre de gravité des derrières de ces objets.
•	de_l_autre_côté_de : Cette préposition représente le “ derrière ” d’un objet sans tenir compte de l’existence d’un “ devant ” pour cet objet. “ aller de_l_autre_côté_d’un objet ” signifie aller à l’opposé de la position à laquelle nous nous trouvons actuellement. Nous traitons le pluriel en prenant également le centre de gravité de l’opposé de ces objets. Nous utilisons cette préposition dans la définition sémantique lexicale du verbe contourner.
•	vers : l’agent doit se tourner en direction de l’objet ou des objets et se positionner à une distance suffisante de ces objets. S’il y a plusieurs objets, le module recherche l’objet le plus proche de l’agent. Il calcule alors la distance à laquelle il doit s’avancer pour être vers cet objet (c’est-à-dire à la distance caractéristique de l’objet) puis se déplace de cette distance en direction du centre de gravité des objets (voir Figure 6-2). Ainsi, l’agent se retrouve globalement vers tous les objets.

Figure 6-2 : le cas “ aller vers plusieurs objets ”
•	sur : de même que pour la distance, chaque objet possède une hauteur qui permet de calculer simplement la position à donner à l’agent par rapport au référentiel de l’objet pour que celui-ci soit effectivement sur l’objet. Ce qui fait que “ monte sur la chaise ” place l’agent sur le siège de la chaise. S’il y a plusieurs objets, nous prenons le centre de gravité des dessus des objets.
•	sous : nous positionnons l’agent sous l’objet à la même distance que celle utilisée pour aller devant l’objet. Dans le cas du pluriel, nous calculons le centre de gravité des points ainsi calculés.
•	dans : nous déplaçons l’agent jusqu’au centre du référentiel de l’objet. Nous traitons le cas des pluriels comme : “ aller dans les maisons ” en déplaçant l’agent dans la première des maisons.
•	à_l_extérieur_de : nous nous contentons de déplacer l’agent devant l’objet. Ainsi, il sort de l’objet.
•	à_gauche_de, à_droite_de : nous positionnons l’agent sur la droite perpendiculaire au segment passant par le centre de gravité des centres des référentiels des objets et le centre du référentiel de l’agent, à une distance égale à la distance caractéristique de l’objet. Nous calculons la gauche et la droite de plusieurs objets en déplaçant l’agent à gauche (respectivement à droite) de l’objet le plus à gauche (le plus à droite) de celui-ci (cf. Figure 6-3).

Figure 6-3 : interprétation de l’ordre “ aller à gauche de la maison et de la voiture ”
6.4	Analyse pragmatique d’une phrase 
Nous tenons à faire la remarque importante suivante : notre analyseur pragmatique analyse uniquement les énoncés contenant une phrase. Il ne traite pas les énoncés adverbiaux ou les énoncés nominaux. Nous laissons cette tâche au gestionnaire de dialogue qui retrouvera l’interprétation de ces énoncés sans noyau verbal. 
Afin de réaliser l’analyse pragmatique d’une phrase constituée d’une suite de propositions, nous analysons une à une ces propositions pour construire les actions correspondantes. Si l’analyse pragmatique réussit, nous obtenons une liste d’actions que nous transmettons au gestionnaire d’actions se chargeant de les exécuter. Leur ordre d’exécution correspond à leur ordre d’apparition dans la liste parce que cette phase est gérée lors de l’analyse sémantique. Nous obtenons également une liste d’actes de langage destinée au système de dialogue. En revanche, si l’analyse pragmatique échoue, nous transmettons la raison de l’échec au gestionnaire de dialogue qui se chargera de le signaler à l’utilisateur.
6.4.1	Analyse pragmatique d’une proposition
6.4.1.1	Analyse référentielle du sujet
Nous réalisons d’abord l’analyse référentielle du sujet de la proposition. Nous traitons les éventualités suivantes :
•	Si le sujet est un pronom personnel, nous calculons le référent d’après l’algorithme présenté auparavant.
•	Si le sujet est une séquence nominale, nous lançons l’analyseur de référence correspondant.
•	Si le sujet est vide, alors
•	si la proposition est un ordre, alors nous le référençons par l’interlocuteur auquel l’ordre est destiné.
•	si la proposition est une subordonnée infinitive, nous utilisons l’heuristique suivante : nous considérons l’interlocuteur comme le référent du sujet.
L’heuristique présentée ici, permet d’obtenir de bons résultats parce que nous nous plaçons dans un contexte où l’agent virtuel est la représentation de l’utilisateur. Ils sont donc liés très fortement l’un à l’autre. Voici trois exemples illustrant cette heuristique :
Le locuteur est l’utilisateur	L’interlocuteur est l’agent virtuel	
avance	L’agent doit avancer. Il est le sujet de cet ordre.	
Je veux avancer	L’agent doit avancer bien qu’il ne soit pas le sujet du verbe avancer.	
Je veux que tu avances	L’agent doit avancer. Il est le sujet de la complétive.	

6.4.1.2	Analyse pragmatique du noyau verbal et des constituants possibles
Nous analysons les adverbes de manière présents dans le noyau verbal. Ceux que nous traitons caractérisent la vitesse de déplacement de l’agent virtuel. Leur étude consiste à modifier leur pas de déplacement selon la valeur associée à l’adverbe de manière. 
Les étapes suivantes de l’analyse dépendent des constituants présents dans la proposition et de la primitive sémantique à laquelle appartient le verbe du noyau verbal. Nous rappelons les primitives que nous avons définies dans le chapitre précédent :
•	“ aller ” (aller, avancer, entrer, monter, sortir, se diriger, se déplacer...). Elle correspond à un changement de lieu avec éventuellement une rotation du personnage.
•	“ retourner ” (retourner, revenir). Cette primitive est distincte de la précédente par le fait que l’objet devra être recherché par le focus et non par la visibilité,
•	“ arrêter ”, (arrêter, stopper). Elle englobe les verbes arrêtant une action.
•	“ continuer ” (continuer, poursuivre). Elle contient les verbes indiquant la poursuite d’une action stoppée.
•	“ pivoter ” (tourner, se tourner, pivoter, se retourner). Elle représente les verbes correspondant à une simple rotation du corps.
•	“ regarder ” (regarder, voir). Elle réunit les verbes en rapport avec la vue.
Suivant ces primitives sémantiques et les constituants de la proposition, nous lançons l’analyse pragmatique :
•	Si la primitive associée au verbe est inconnue, l’analyse pragmatique échoue.
•	Si la proposition ne contient qu’un verbe (“ avance ”, “ monte ”, “ retourne toi ”, “ arrête ”, “ continue ”...), le module appelle directement la fonction à exécuter en fonction de la primitive liée à ce verbe. Il y a un nombre fini de telles fonctions puisqu’il y a un nombre fini de primitives sémantiques. 
•	Si la proposition ne contient qu’un verbe avec un adverbe de lieu (par exemple “ va devant ”, “ monte ici ”...), nous l’analysons en fonction de l’adverbe et de la primitive sémantique associée au verbe.
•	Si la proposition contient un verbe et une séquence nominale (comme “ contourne la table ”, “ avance vers les voitures ”, nous activons le module de résolution de références avec cette séquence nominale. S’il aboutit et si la séquence nominale est introduite par une préposition, nous appelons le raisonneur géométrique pour analyser cette préposition. Sinon, l’analyse échoue.
L’analyseur pragmatique calcule ainsi la liste des actions destinées au gestionnaire d’actions qui se chargera de les exécuter dans le système de RV. Il élabore également une liste d’actes de langage que le gestionnaire de dialogue traitera par la suite. Cette liste lui permettra de gérer le dialogue entre les interlocuteurs.
6.4.2	Actes de langage
J. Austin (1970), philosophe du langage, considère dans sa théorie des actes de langage, qu’un locuteur réalise des actions lorsqu’il parle. Il classe ces actions, ou actes de langage, en trois catégories :
•	les actes locutoires (ou locutionnaires) :
 	Un acte locutoire est l’action de dire quelque chose.
•	les actes illocutoires (ou illocutionnaires) :
 	Un acte illocutoire est l’action que veut produire le locuteur sur l’interlocuteur en disant quelque chose. Cette action peut suggérer, questionner,... 
•	les actes perlocutoires (ou perlocutionnaires) :
 	Un acte perlocutoire est l’action produite par un acte illocutoire sur l’interlocuteur. Cette action peut convaincre, persuader,...
Plusieurs systèmes informatiques se basent sur les travaux de J. Austin. Nous présentons brièvement les actes de langage utilisés par trois d’entre eux.
6.4.2.1	Actes de langage et systèmes informatiques
É. Bilange (1992) définit la notion d’acte de dialogue issue de la théorie de J. Austin. Il classifie la trentaine d’actes de dialogue de son système en trois catégories : initiative, réactive et évaluative. Pour citer quelques uns de ces actes :
•	Acte de dialogue à valeur illocutoire initiative
•	question_oui_non,
•	introduction,
•	demande_répétition,
•	demande_confirmation...
•	Acte de dialogue à valeur illocutoire réactive
•	oui,
•	non,
•	informe_fait...
•	Acte de dialogue à valeur illocutoire évaluative
•	confirme,
•	corrige,
•	signale_échec...
D.R. Traum (1994) définit la notion d’actes conversationnels, et la présente comme une extension de la théorie de J. Austin et J. Searle. Il classifie ces actes de conversation selon quatre niveaux présentés dans le Tableau 6-2 :
Niveau de discours	Type d’acte	Actes représentatifs	
Sub Utterance Unit	Turn-taking	take-turn, keep-turn, release-turn, assign-turn, ...	
Utterance Unit (UU)	Grounding	Initiate, Continue, Ack, Repair, ReqRepair, ReqAck, Cancel, ...	
Discourse Unit (DU)	Core Speech Acts	Inform, YNQ, Check, Eval, Suggest, Request, Accept, Reject, ...	
Multiple Discourse Unit	Argumentation	Elaborate, summarize, clarify, ...	
Tableau 6-2 : Actes de conversation dans (Traum 1994)
De même, B. Grau et al. (1994) proposent un modèle de dialogue dont les actes de langage sont classés en deux catégories selon leur fonction illocutoire initiative et réactive. Ils sont au nombre de cinq :
•	affirmation, 
•	interrogation, 
•	réfutation, 
•	remerciement, 
•	souhait.
Ces trois modèles de dialogues utilisent la notion d’acte de langage de J. Austin avec une interprétation différente à chaque fois. Force est de constater que la théorie des actes de langage a enrichi le traitement automatique des langues, mais son utilisation semble délicate dans l’élaboration de prototypes informatiques. Cette difficulté provient probablement de la différence entre la définition d’un acte illocutoire et perlocutoire qui est difficile à appréhender et à représenter. Également, le dialogue a un double aspect : informatif et métadialogue. Le métadialogue est le dialogue autour du dialogue : correction, gestion du canal de communication... (Bennacef 1995, Traum 1994).
6.4.2.2	Actes de langage dans notre système
Un acte de langage pour l’utilisateur et l’agent virtuel consiste en la production d’un énoncé oral ou écrit. Cette production correspond à un acte locutoire. Lors de l’analyse pragmatique, nous associons à chaque proposition un acte illocutoire selon la terminologie de (Austin 1970). le Tableau 6-3 présente la liste d’actes de langage obtenue.
Acte de langage	Exemples	
ordre	avance.
monte sur la pyramide.	
question-oui-non	peux tu aller dans cette maison ?
est ce que tu entres ?	
question	pourquoi ça clignote ?
que fait-on dans cet environnement ?	
salutation	bonjour.
salut.
je te salue.	
acquiescement	oui.
ok.
je suis d’accord.	
réfutation	non.	
Tableau 6-3 : Actes de langage de notre système
Cette liste d’actes de langage va correspondre à l’entrée de notre gestionnaire de dialogue. Cependant, nous effectuons auparavant un bilan de l’analyse pragmatique de l’énoncé étudié.
6.4.3	Bilan de l’analyse pragmatique d’une phrase
Dans la dernière étape de l’analyse pragmatique d’une phrase, nous lui associons un bilan. Celui-ci consiste en une valeur positive ou négative, et un commentaire. Lors de l’analyse pragmatique, nous avons rencontré de multiples cas d’échec. À ces analyses échouées, nous associons un bilan négatif. Son commentaire est la raison de leur échec. En revanche, nous associons à l’ensemble des analyses pragmatiques réussies un bilan positif dont le commentaire sera vide ou correspondra à un commentaire divers. Nous avons associé un tel bilan à chaque analyse pragmatique parce que nous pourrons ainsi traiter des énoncés ambigus en fonction de la valeur du bilan. Nous utiliserons le commentaire du bilan pour générer les réponses de l’agent.
Le Tableau 6-4 indique la liste des causes d’échec de l’analyseur pragmatique :
Commentaires de bilans négatifs	
préposition inconnue	
verbe inconnu	
objet inconnu	
terme inconnu	
objet trouvé sans cet adjectif	
objets invisibles	
plusieurs objets possibles	
Tableau 6-4 : Commentaires des analyses pragmatiques échouées
Nous utiliseront ces commentaires pour générer les réponses de l’agent virtuel. Le commentaire plusieurs objets possibles apparaît dans les cas où l’analyseur de référence recherche un seul objet (par exemple dans “ va vers la maison ”) mais ne peut pas le choisir parmi plusieurs candidats possibles.
6.5	Gestionnaire d’actions
6.5.1	Mouvements
Nous venons de définir les actes de langage que nous utilisons dans notre système. Nous continuons à présent par la définition des mouvements traités par celui-ci. En effet, l’interface traitée est multimodale, ce qui implique outre l’analyse d’actes de langage, l’analyse des mouvements liés aux périphériques d’entrée pour l’utilisateur et aux périphériques de sortie pour l’agent. 
Nous pouvons définir les mouvements de notre modèle en fonction du contexte de notre application. La règle utilisée pour les définir est qu’un acte d’un locuteur A existera si l’interlocuteur B peut le percevoir. Ainsi, pour l’utilisateur, un mouvement est un clic de souris sur un objet du monde virtuel. Pour l’agent, un mouvement consiste à naviguer, par exemple, dans le monde virtuel. Les autres mouvements de l’utilisateur comme faire un signe de la main à l’agent virtuel pour “ lui faire coucou ” ne seront pas considérés comme tel car l’agent virtuel ne pourra malheureusement pas le voir et donc lui répondre.
Comme nous l’avons indiqué précédemment, nous analysons les mouvements de l’utilisateur provenant de clics de la souris dans l’algorithme de l’analyse des références. L’utilisateur, quant à lui, vérifie par les mouvements de l’agent dans le monde virtuel si celui-ci a su interpréter ses intentions.
6.5.2	Exécution des mouvements de l’agent
L’analyseur pragmatique calcule la liste des actions destinées au gestionnaire d’actions qui se chargera de les exécuter dans le système de RV. F. Revolta-Blaudeau (1995) l’a élaboré en considérant qu’une action correspond à un mouvement représenté par six variables :
Mouvement 3D de l’agent	1.	Le point où l’agent virtuel veut se rendre.
2.	Une variable qui indique si le gestionnaire d’actions doit accomplir ce déplacement.	
Rotation du corps	3.	Le point vers lequel son corps doit être orienté.
4.	Une variable qui indique si le gestionnaire d’actions doit accomplir cette rotation du corps.	
Rotation de la tête	5.	La direction (par rapport à son corps) vers laquelle il veut regarder. C’est-à-dire l’orientation de sa tête.
3.	Une variable qui indique si le gestionnaire d’actions doit accomplir cette rotation de la tête.	

L’agent virtuel se déplace de façon continue grâce à une alarme déclenchée tous les quarts de seconde. À chaque top d’alarme, le gestionnaire d’actions opère régulièrement des petits déplacements et des petites rotations sur l’agent virtuel : une rotation de sa tête (variable 5) et/ou de son corps (variable 3) vers la direction demandée. Ensuite, si le point à atteindre est dans le champ de vision de l’agent, il le translate d’un déplacement élémentaire vers ce point (variable 1). Ceci pour simuler le fait que l’agent se tourne dans la direction où il se dirige. Quand l’action est terminée, il en informe le gestionnaire de dialogue.
Les primitives “ arrêter ” et “ continuer ” utilisent les variables 2, 4 et 6. On peut ainsi traiter les ordres du type “ arrête de tourner la tête ” ou “ arrête de marcher, continue de regarder à droite ”.
O. Bersot (1996 :1,2) a prolongé ce travail en élaborant une planification des mouvements de l’agent virtuel.
6.6	Résolution des ambiguïtés
Les ambiguïtés que nous rencontrons proviennent seulement des différentes analyses syntaxiques possibles pour un énoncé donné. L’analyseur syntaxique permet de calculer l’ensemble des analyses syntaxiques d’un énoncé en fonction de la grammaire et du lexique utilisés.
En particulier, si un énoncé contient une locution verbale, il sera généralement ambigu, parce que nous détectons la présence d’une telle locution grâce à l’élaboration d’une règle syntagmatique spécifique à cette locution (cf. règle n°1 du Tableau 4-25 p.16). Ainsi, cette règle syntagmatique supplémentaire engendre un premier arbre syntaxique rendant compte de la locution verbale. De plus, les règles d’analyse classiques d’une proposition créent un second arbre syntaxique en considérant que l’énoncé ne contient pas de locution.
Par exemple, l’analyse de l’énoncé U10 du quatrième utilisateur provoque deux analyses syntaxiques différentes :
d4:U10: PRENDS DE LA HAUTEUR.
Nous présentons d’ailleurs leur analyse sémantique respective :
-------------------------------
- PRENDS DE LA HAUTEUR . --> 2 arbres syntaxiques.

1:
________________________________________________________________
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL :
  Verbe : vinf=PRENDRE_DE_LA_HAUTEUR transitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_HAUT
________________________________________________________________

2:
________________________________________________________________
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL :
  Verbe : vinf=PRENDRE transitif ->  sens=PRENDRE
*DE Groupe nominal :
  Prep : sens=DE type=DE
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=HAUTEUR type=? genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA HAUTEUR
________________________________________________________________

Dans cet exemple, l’analyseur liste en premier le résultat sémantique associé à la règle syntagmatique analysant la locution verbale “ prendre_de_la_hauteur ”. Il détecte bien la locution et calcule comme sens “ aller en haut ”. Il donne ensuite le résultat lié à l’analyse syntaxique par les règles d’analyse classique d’une proposition. Il obtient ainsi la présence du verbe “ prendre ” et du complément d’objet direct “ de la hauteur ”. Il est clair que dans le contexte de dialogue lié à cet énoncé, c’est la première analyse sémantique qui représente l’intention de l’utilisateur.
Cependant, il est possible que l’ordre des deux analyses obtenues soit inversé parce que nous ne disposons pas de contrôle sur l’ordre de déclenchement des règles syntagmatiques. Dans ce cas précis, la seconde analyse sémantique correspondrait au désir de l’utilisateur. Ce qui signifie qu’il faudrait négliger parfois la première analyse et négliger parfois la seconde. Comment pouvons nous alors décider du choix de l’analyse sémantique ?
Comme nous l’avons présenté auparavant, l’analyse pragmatique d’une représentation sémantique d’un énoncé calcule une liste d’actes de langage ainsi que le bilan correspondant : positif ou négatif. Nous utilisons cette spécificité pour lancer l’analyse pragmatique sur les différentes représentations sémantiques d’un même énoncé. Pour cela, nous avons élaboré une boucle d’analyse pragmatique qui calcule la représentation pragmatique d’un énoncé ambigu (cf. Figure 6-4).
1.	Lecture de l’énoncé E
2.	Répéter
3.	Analyse syntaxique de E pour obtenir sa ième représentation syntaxique E_SYNi.
4.	Analyse sémantique de E_SYNi pour obtenir sa ième représentation sémantique E_SEMi.
5.	Analyse pragmatique de E_SEMi pour obtenir la ième liste d’actes de langage et calculer le bilan Bi correspondant.
6.	Jusqu’à ce que l’analyse pragmatique calcule un bilan Bi positif ou que E_SYNi soit la dernière représentation syntaxique de E.
Figure 6-4 : Algorithme d’analyse pragmatique d’un énoncé ambigu
Afin d’illustrer cet algorithme, nous reprenons l’exemple, présenté dans l’analyse sémantique, qui concernait l’analyse de la locution verbale “ faire le tour ”. Le traitement de l’énoncé “ fais le tour de la chaise ” engendre deux analyses syntaxiques. La première correspond à l’action de faire quelque chose, la seconde à faire le tour de quelque chose. Dans notre application, l’agent ne connaît pas le verbe faire. Il l’indique donc dans son premier message surligné. Ceci engendre un bilan négatif et une poursuite du traitement sur la seconde analyse. L’agent en accepte l’ensemble des cinq actions et retourne un bilan positif (second message surligné).
-------------------------------
- FAIS LE TOUR DE LA CHAISE . --> 2 arbres syntaxiques.

##### ANALYSE NUMÉRO 1 ######
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=FAIRE transitif ->  sens=FAIRE
*COD Groupe nominal : 
  Det : sens=LE type=artdef genre=masc nombre=sing
  Nom : sens=TOUR type=? genre=masc nombre=sing
  texte=LE TOUR
 Groupe nominal : 
  Prep : sens=DE type=DE
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=CHAISE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA CHAISE
________________________________________________________________ 
##### Transmission : 1 proposition.
##### Réponse de l'agent virtuel en 0.3 seconde : Bilan négatif.	
     Commentaire : verbe inconnu	

##### ANALYSE NUMÉRO 2 ######
Définition sémantique lexicale de FAIRE_LE_TOUR : En mémoire.
Définition sémantique lexicale de CONTOURNER : En mémoire.
________________________________________________________________ 
_______________________________________
_________________________ proposition 1 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=CHAISE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA CHAISE
_______________________________________
_________________________ proposition 2 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_DROITE_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=CHAISE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA CHAISE
_______________________________________
_________________________ proposition 3 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=DE_L_AUTRE_CÔTÉ_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=CHAISE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA CHAISE
_______________________________________
_________________________ proposition 4 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=À_GAUCHE_DE type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=CHAISE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA CHAISE
_______________________________________
_________________________ proposition 5 : type=ordre
*NOYAU VERBAL : 
  Verbe : vinf=ALLER intransitif ->  sens=ALLER
  Champ :
    adv_lieu=EN_AVANT  
*LIEU Groupe nominal : 
  Prep : sens=VERS type=LIEU
  Det : sens=LA type=artdef genre=fem nombre=sing
  Nom : sens=CHAISE type=OBJET genre=fem nombre=sing
  texte=DE LA CHAISE
________________________________________________________________ 
##### Transmission : 5 propositions.
##### Réponse de l'agent virtuel en 0.4 seconde : Bilan positif.	
     Commentaire : OK .	

6.7	conclusion
L’analyse pragmatique traite tous les énoncés de type phrase et transmet au gestionnaire de dialogue la représentation pragmatique calculée. En revanche, lorsque l’énoncé est une séquence nominale ou une simple introduction, l’analyse pragmatique échoue. Le gestionnaire de dialogue modifiera la représentation sémantique de l’énoncé en fonction du contexte, afin d’obtenir une représentation sémantique puis pragmatique d’une phrase liée à cet énoncé. La proposition, représentant un acte de langage, est l’unité pragmatique et discursive du système.
7.	
7.	Le gestionnaire de dialogue
7.1	Introduction
Beaucoup d’applications informatiques relatives au dialogue oral personne-machine traitent des dialogues concernant l’accès à des serveurs vocaux. Par exemple, D. Luzzati (1992, 1995) étudie un corpus de dialogues sur le renseignement d’horaires SNCF. Également, É. Bilange (1992) analyse les dialogues issus d’un corpus de renseignements sur les vols de la compagnie British Airways, d’un corpus de renseignements sur les trains en Allemagne, d’un corpus de renseignements et de réservations de billets d’avions de la compagnie Air France. Il conclut que le module de dialogue résultant développé dans le projet SUNDIAL (Peckham 1991) est relativement réutilisable, car il ne l’a testé que sur des applications voisines traitant l’accès à des bases de données de renseignements ferroviaires et aériens. Et même avec ces applications voisines, d’importantes adaptations furent nécessaires pour modéliser les connaissances de chaque domaine.
Le contexte de dialogue de notre application est de type analyse de consignes données par un utilisateur. Il demande également une analyse multimodale. De ce fait, il se distingue des applications citées plus haut. Il demande malgré tout un modèle de dialogue qui essaiera de le gérer et de générer les réponses de l’agent (Nugues et al. 1996).
Cependant, de nombreux obstacles restent ˆ surmonter avant que l'on soit en mesure de concevoir et de dŽvelopper des interfaces personne/ordinateur vŽritablement “ intelligentes ” (Pierrel 1987). Un de ces obstacles réside dans l’élaboration d’un analyseur de dialogue demeurant la tâche la plus ardue dans le domaine du traitement automatique des langues. L’analyseur de dialogue dépend de l’ensemble des modules qui le précède : l’analyseur pragmatique, sémantique, syntaxique, lexicale. Chacun d’eux détient des approximations, heuristiques et estimations qui engendrent en cascade des résultats de plus en plus approchés pour l’analyseur de dialogue.
7.2	Modélisation du dialogue
7.2.1	Modèles de dialogues
Un modèle de dialogue connu est celui des linguistes de l’université de Genève : E. Roulet (1985) et J. Moeschler (1989). Nous allons présenter ce modèle genevois pour ensuite montrer comment il peut être transformé en modèle pour le dialogue personne-machine.
E. Roulet et J. Moeschler définissent dans leur modèle de dialogue trois catégories du discours : un échange E, une intervention I et un acte de langage A. À partir de ces catégories, ils constituent une grammaire syntagmatique qui décrit le dialogue entre deux personnes. Le Tableau 7-1 présente une simplification de leur modèle qui utilise également la notion de constituants directeurs CD et subordonnés CS.
Règles syntagmatiques	Interprétations des règles	
1.	E  I (I)+ 	Un échange est constitué d’au moins deux interventions.	
2.	I  CD	Une intervention est un constituant directeur,	
3.	I  CD CS	ou un constituant directeur suivi d’un subordonné	
4.	I  CS CD	ou un constituant subordonné suivi d’un directeur.	
5.	CD  AL | I	Un constituant directeur est un acte de langage ou une intervention.	
6.	CS  AL | I | E	Un constituant subordonné est un acte de langage ou une intervention ou un échange.	
Tableau 7-1 : Grammaire simplifiée du modèle de dialogue de (Moeschler 1989)
Dans ce modèle, un échange comporte au moins deux interventions (règle 1), ce qui correspond bien, intuitivement, à la définition du terme échange. En revanche, il est plus difficile d’imaginer une corrélation entre la définition naturelle d’une intervention et la définition donnée ici par les règles 2 à 6. En effet, une intervention peut être à la fois un acte de langage et un échange se définissant lui même par une intervention. 
Cette définition récursive provoque des problèmes en cas d’implantation informatique. C’est d’ailleurs une des raisons qui a poussé É. Bilange (1992) à se baser sur ce modèle en y apportant quelques modifications. Il identifie quatre constituants du discours qui lui permettront d’élaborer ses règles de grammaires : une transaction T, un échange E, une intervention I et un acte de dialogue Ad. Le Tableau 7-2 présente la grammaire résultante :
Règles syntagmatiques	Interprétations des règles	
1.	T  E | E E	Une transaction comporte un ou deux échanges	
2.	E  I	Un échange correspond à une intervention,	
3.	E  I E	ou à une intervention suivie d’un échange,	
4.	E  E E	ou à deux échanges.	
5.	I  Ad | Ad I	Une intervention est une suite d’actes de dialogue d’un même locuteur.	
Tableau 7-2 : Modèle cotextuel de (Bilange 1992)
É. Bilange classe la trentaine d’actes de langage de son système de dialogue en trois catégories : initiative, réactive et évaluative. Il classe également les interventions, composées d’actes de langage, selon ces catégories. Une intervention initiative permet d’ouvrir un échange. Une intervention réactive réagit à une initiative. Une intervention évaluative évalue l’échange auquel elle appartient.
Ce modèle décrit l’intervention comme une suite d’actes de dialogue (basés sur les actes de langage) d’un même locuteur (règle 5). La notion d’échange peut correspondre à une seule intervention (règle 2), ce qui est difficile à concevoir. Également, la notion de transaction peut comporter un seul échange (règle 1). Ainsi, un acte de dialogue peut constituer à lui seul une transaction.
B. Grau et al. (1994) proposent un modèle du dialogue qui s’inspire de (Roulet 1985) et reprend les trois catégories du discours de l’école de Genève (cf. Tableau 7-3).
Règles syntagmatiques	Interprétations des règles de (Grau et al. 1994)	
1.	Dialogue  E (E*) E	échange principal constitué d’au moins deux échanges.	
2.	E  I I (I) 	Le premier I a un rôle d'initiative, le deuxième un rôle de réaction et le troisième (facultatif) joue un rôle d'évaluation.	
3.	I  AL (AL*) 	Un ou plusieurs actes de langage du même locuteur, sur un thème unique, avec la même fonction illocutoire.	
4.	I  E I E 	échange préliminaire	
5.	I  I E E	échange complémentaire.	
Tableau 7-3 : Grammaire de dialogue de (Grau et al. 1994)
Les auteurs classent les actes de langage en deux catégories selon leur fonction illocutoire : initiative et réactive. Ainsi, les interventions sont étiquetées comme initiative ou réactive selon la fonction illocutoire du (ou des) acte(s) de langage qu'elles contiennent.
Dans ce modèle, nous pouvons conclure que la définition d’une intervention par les règles 3, 4 et 5 semble peu naturelle. En effet, la règle 3 spécifie qu’une intervention peut être produite par un seul locuteur, mais les règles 4 et 5 indiquent finalement qu’elle peut contenir des échanges de deux locuteurs.
7.2.2	Notre modèle de dialogue
Nous proposons un modèle de dialogue multimodal dans le Tableau 7-4 :
Règles syntagmatiques	Interprétations des règles	
1.	Dialogue  (E)+	Un dialogue se compose d’au moins un échange entre les deux interlocuteurs.	
2.	E  I (I)+	Un échange comporte au moins deux interventions où chaque interlocuteur effectue au moins une intervention.	
3.	I  A	Une intervention correspond à un acte,	
4.	I  A | I	ou à une suite d’actes d’un même interlocuteur.	
5.	A  Al	Un acte est un acte de langage,	
6.	A  Mouvement	ou un mouvement.	
Tableau 7-4 : Modèle de dialogue multimodal
Nous définissons une intervention comme une suite d’actes d’un seul interlocuteur. Un échange comporte au moins deux interventions et se constitue d’au moins une intervention de chaque interlocuteur. La grammaire présentée dans le Tableau 7-4 ne permet pas de concrétiser ce fait. Aussi, le Tableau 7-5 présente une grammaire tenant compte réellement de l’existence des deux locuteurs en nommant respectivement les interventions de l’utilisateur et de l’agent par “ Iutil ” et “ Iagent ” :
Règles syntagmatiques	Interprétations des règles	
1.	E  Iutil Iagent	L’échange comporte deux interventions : une intervention de l’utilisateur suivie d’une intervention de l’agent.	
2.	E  Iagent Iutil	L’échange comporte deux interventions : une intervention de l’agent suivie d’une intervention de l’utilisateur.	
3.	E  Iutil E	L’échange comporte au moins trois interventions en débutant par une intervention de l’utilisateur.	
4.	E  Iagent E	L’échange comporte au moins trois interventions en débutant par une intervention de l’agent.	
5.	E  E Iutil	L’échange comporte au moins trois interventions et se termine par une intervention de l’utilisateur.	
6.	E  E Iagent	L’échange comporte au moins trois interventions et se termine par une intervention de l’agent.	
Tableau 7-5 : Modèle de dialogue multimodal bis
7.3	Le gestionnaire de dialogue
Le gestionnaire de dialogue remplit, outre l’interprétation des actes de langage, les fonctions principales suivantes :
•	gestion des ellipses,
•	génération de l’énoncé de l’agent,
•	gestion du tour de parole.
Pour cela il utilise comme source de connaissance la sortie de l’analyseur pragmatique constituée d’une liste d’actes de langage et d’un bilan pragmatique. Il utilise également l’historique du dialogue qui enregistre dynamiquement la structure de la conversation. L’historique permet de gérer certaines ellipses.
7.3.1	Gestion des ellipses
Les ellipses apparaissent régulièrement dans un dialogue et consistent à omettre un ou plusieurs éléments dans une phrase. Pour un locuteur, produire un énoncé oral demande une dépense d’énergie que les ellipses permettent d’économiser. Une ellipse a un effet de style, elle allège la phrase en évitant la répétition qu’elle supprime, ce qui la rend pour l’interlocuteur beaucoup moins lourde et ennuyeuse à écouter. En contrepartie, l’interlocuteur doit faire l’effort de reconstituer le terme élidé, et certains énoncés elliptiques peuvent lui demander un effort préjudiciable.
P. Falzon (1986) classe les ellipses selon trois niveaux :
•	les ellipses pragmatiques,
•	les ellipses linguistiques,
•	les ellipses conversationnelles.
Les ellipses pragmatiques concernent l’emploi d’informations reliées à la tâche dans le contexte de dialogue où se trouvent les locuteurs. Ainsi, un nombre sans unité de mesure peut correspondre dans un dialogue à une quantité, une date, un numéro de plaque d’immatriculation etc....
Les ellipses linguistiques sont liées aux énoncés antérieurs à l’historique du dialogue. Dans ce cas, il manque dans ces énoncés elliptiques un noyau verbal ou une séquence nominale. Par exemple, le 58e énoncé du troisième utilisateur est elliptique :
d3:U57: AVANCE.
d3:U58: PLUS VITE.
Elle ne contient pas de noyau verbal et son interprétation nécessite celle de l’énoncé précédent afin d’obtenir comme résultat : “ avance plus vite ”.
Les ellipses conversationnelles sont liées au domaine. Lors d’un dialogue, les locuteurs utilisent couramment les mêmes termes et ceux-ci sont parfois longs à prononcer entièrement. Ainsi, ils formulent ces termes de manière raccourcie comme “ le périf ” pour “ le boulevard périphérique ” ou “ vworld ” pour “ le monde vworld ” dans notre corpus :
d3:U18: VA DANS VWORLD. 
Nous avons étudié certaines ellipses de notre corpus, plus particulièrement les énoncés de l’utilisateur ne contenant pas de noyau verbal. En effet, puisque l’unité de base du dialogue est l’acte de langage représenté par une proposition, un énoncé ne contenant pas de noyau verbal n’est pas par définition une proposition ni un acte de langage. Nous avons d’ailleurs illustré cette remarque lors de l’analyse pragmatique qui analyse uniquement les phrases (constituées de propositions), et laisse de côté ce qui n’est pas phrase. La tâche du gestionnaire d’ellipses consiste à retrouver le noyau verbal élidé dans ces énoncés, afin de reconstituer la proposition correspondante pour déterminer l’acte de langage. Pour cela, nous avons étudié le corpus de dialogues afin de répertorier ces énoncés elliptiques pour ensuite en découvrir les mécanismes et les traitements automatiques possibles.
Les énoncés sans noyau verbal ne sont pas tous des énoncés elliptiques car ils correspondent parfois à des réponses de questions ou bien à des confirmations. Nous avons obtenu à partir de l’échantillon des énoncés ne contenant pas de verbe (cf. Tableau 2-13 p.16) la liste des énoncés de l’utilisateur contenant une ellipse du noyau verbal. Nous avons donc écarté de cet échantillon les énoncés de l’utilisateur qui suivent directement une question ou une proposition de l’agent. Nous avons éliminé par exemple les énoncés d2:U23 et d2:U25 suivants :
d2:A: JE PEUX TOURNER LA TÊTE SI VOUS VOULEZ.
d2:U23: MAIS AVEC PLAISIR.

d2:A: VOULEZ-VOUS QUE JE PRENNE CETTE CHAISE ?
d2:U25: OUI.
En effet, l’énoncé d2:U23 est une réponse à une proposition et l’énoncé d2:U25 est une réponse à une question. Ils correspondent à des confirmations.
Nous avons ensuite divisé les énoncés gardés selon leur catégorie syntaxique : soit l’énoncé est une suite d’adverbes (ou de locutions adverbiales) soit il contient une séquence nominale (cf. Tableau 7-6). Ce critère de division peut s’appliquer dès l’analyse syntaxique.
Énoncés elliptiques adverbiaux	Énoncés elliptiques nominaux	
d1:U61: À DROITE.	d1:U44: EN DESSOUS DES CUBES.	
d4:U4: À DROITE.		
d2:U10: ENCORE À DROITE.	d2:U50: LÉGÈREMENT SUR TA GAUCHE.	
	d2:U92: PUIS LE CUBE ROUGE SUR LE CUBE JAUNE.	
d1:U48: À GAUCHE.	d2:U112: DEMI-TOUR.	
d3:U3: À GAUCHE.		
d3:U4: À GAUCHE.	d3:U5: FACE À LA PYRAMIDE.	
	d3:U6: FACE À LA SALLE.	
d2:U71: ALORS EN AVANT RAPIDEMENT.	d3:U7: VERS LA SALLE.	
		
d4:U57: ICI.		
d4:U63: LÀ.		
		
d3:U58: PLUS VITE.		
		
d1:U49: ENCORE.		
d3:U40: ENCORE.		
d3:U41: ENCORE.		
d3:U43: ENCORE.		
d3:U64: ENCORE.		
d3:U65: ENCORE.		
d4:U40: ENCORE.		
d4:U42: ENCORE.		
d4:U43: ENCORE.		
d4:U49: ENCORE.		
Tableau 7-6 : Énoncés elliptiques adverbiaux et nominaux du corpus
7.3.1.1	Analyse des énoncés elliptiques adverbiaux
Nous avons recherché dans chaque dialogue le contexte d’énonciation de ces énoncés, pour limiter le nombre d’énoncés qui permettent de restituer le contexte. Nous récupérons l’énoncé de l’utilisateur précédant chaque énoncé elliptique ainsi que le ou les énoncés de l’agent, s’ils existent, se situant entre ces deux énoncés. Au cas où le contexte ainsi obtenu est insuffisant pour comprendre la situation de dialogue, nous gardons également le deuxième énoncé précédant l’énoncé elliptique. De même, nous ajoutons parfois l’énoncé de l’agent qui suit l’énoncé elliptique, si celui-ci existe. Nous obtenons ainsi le Tableau 7-7 pour les énoncés constitués d’une suite d’adverbes.
Énoncés elliptiques adverbiaux en contexte	Énoncés elliptiques adverbiaux en contexte	
d1:U59: DESCENDS VERS LES PETITS TRUCS BLEUS.
d1:A: JE NE VOIS PAS DE TRUC.
d1:U60: HA JE NE LES VOIS PLUS.
d1:U61: À DROITE.
	d3:U57: AVANCE.
d3:U58: PLUS VITE.	
d4:U3: TOURNE À GAUCHE.
d4:U4: À DROITE.
	d1:U47: STOP.
d1:U48: À GAUCHE.
d1:U49: ENCORE.
	
d2:U9: QU'EST CE QU'IL Y A À MA DROITE ?
d2:U10: ENCORE À DROITE.
	d3:U39: TOURNE À DROITE ENCORE. 
d3:U40: ENCORE.
d3:U41: ENCORE.
d3:U42: STOP.
d3:U43: ENCORE.
	
d1:U46: MONTE.
d1:U47: STOP.
d1:U48: À GAUCHE.
	d3:U63: MONTE. 
d3:U64: ENCORE.
d3:U65: ENCORE.
	
d3:U2: FAISONS LE TOUR DE CONFWORLD.
d3:A: EXCUSEZ-MOI MAIS JE NE COMPRENDS PAS FAISONS LE TOUR.
d3:U3: À GAUCHE.
d3:U4: À GAUCHE.

	d4:U39: REGARDE VERS LA GAUCHE.
d4:U40: ENCORE.
d4:U41: CONTINUE.
d4:U42: ENCORE.
d4:U43: ENCORE.
	
d2:U70: PEUX-TU TE DÉPLACER DANS CE MONDE JUSQU'À L'INFINI ?
d2:A: OUI IL N'Y A PAS DE LIMITE.
d2:U71: ALORS EN AVANT RAPIDEMENT.
	d4:U48: REGARDE À DROITE.
d4:A: VOILÀ.
d4:U49: ENCORE.
	
d4:U56: VA VERS LE PIQUET À GAUCHE.
d4:A: JE NE VOIS PAS DE PIQUET.
d4:U57: ICI.
		
d4:U62: VA VERS LE HANGAR.
d4:A: JE NE VOIS PAS DE HANGAR.
d4:U63: LÀ.
		
Tableau 7-7 : Énoncés elliptiques adverbiaux en contexte
D’après le corpus, l’analyse de ces ellipses dépend du type de l’adverbe que nous pouvons répartir selon les catégories d’ellipses de P. Falzon. D’après leur définition, nous classons les trois types d’adverbes, déictiques, manière et l’adverbe encore, dans la catégorie des ellipses linguistiques car ils dépendent de l’historique du dialogue. En revanche, nous classons dans la catégorie des ellipses conversationnelles certains adverbes de lieu qui dépendent des connaissances implicites liées au domaine.
7.3.1.1.1	Ellipses linguistiques
Nous analysons les adverbes de manière comme “ plus vite ”, “ doucement ”, “ rapidement ”... en considérant uniquement l’énoncé précédent sauvegardé dans l’historique du dialogue. L’analyse d’un tel énoncé elliptique Li prononcé par un locuteur L consiste à reprendre l’analyse de son énoncé précédent Li-1 et d’insérer dans son noyau verbal la suite d’adverbes de Li.
Nous analysons les adverbes déictiques comme “ ici ” ou “ là ” selon ce même principe.
Nous effectuons également la même analyse pour les énoncés adverbiaux elliptiques contenant l’adverbe “ encore ”. Cependant, nous devons tenir compte du sens du noyau verbal de l’énoncé précédent. En effet, dans l’exemple qui suit :
d3:U39: TOURNE À DROITE ENCORE. 
d3:U40: ENCORE.
d3:U41: ENCORE.
d3:U42: STOP.
d3:U43: ENCORE.
L’utilisateur, en énonçant U40, a l’intention de demander à l’agent de tourner de nouveau à droite. Cependant, en prononçant l’énoncé U43, il n’a pas l’intention de stopper à nouveau. Au contraire, il désire tourner encore à droite. Donc, pour analyser un énoncé elliptique, nous cherchons dans l’historique du dialogue le dernier énoncé de l’utilisateur ne contenant pas d’acte de langage indiquant l’arrêt d’une action par la primitive “ arrêter ” comme “ stop ” ou “ arrête toi ”.
Nous analysons ces trois types d’adverbes en situation elliptique en utilisant l’historique du dialogue. Ces adverbes font référence à un énoncé précédemment prononcé. C’est la raison pour laquelle nous les classons dans la catégorie des ellipses linguistiques.
7.3.1.1.2	Ellipses conversationnelles
Inversement, nous n’utilisons pas ce mécanisme d’analyse pour les adverbes de lieu comme “ à gauche ”, “ à droite ”, “ en avant ” parce que ceux-ci ne font pas référence à un énoncé précédent. Ils font plutôt appel à des connaissances implicites liées au domaine. En effet, d’après le Tableau 7-7, énoncer “ en avant ” revient à énoncer “ avance ” ou bien énoncer “ à droite ” correspond à “ va à droite ”... Nous les classons donc dans la catégorie des ellipses conversationnelles.
Nous traitons ces adverbes de lieu en leur associant un trait particulier dans leur définition lexicale. Ce trait associé à chaque adverbe se nomme ellipse et comporte la définition en langage naturel de l’adverbe lorsqu’il est employé de manière elliptique. Ainsi, les définitions lexicales de ces trois locutions adverbiales citées plus haut sont :
À_DROITE ADV À_DROITE
	ADV type = LIEU
	ADV sens = À_DROITE
	ADV ellipse = ALLER À DROITE

À_GAUCHE ADV À_GAUCHE
	ADV type = LIEU
	ADV sens = À_GAUCHE
	ADV ellipse = ALLER À GAUCHE

EN_AVANT ADV EN_AVANT
	ADV type = LIEU
	ADV sens = EN_AVANT
	ADV ellipse = AVANCER

L’analyse de ces énoncés elliptiques consiste dans un premier temps en leur détection puis en l’analyse syntaxique et sémantique de leur trait lexical ellipse. L’avantage de cette analyse provient de la puissance et de la simplicité d’expression et d’une définition en langage naturel : pas de langage ou pseudo langage de programmation à apprendre et une maintenance simple à mettre en œuvre.
7.3.1.2	Analyse des énoncés elliptiques nominaux
Nous avons également recherché dans chaque dialogue, le contexte d’énonciation de ces énoncés pour obtenir le Tableau 7-8 :
Énoncés elliptiques nominaux en contexte	Énoncés elliptiques nominaux en contexte	
 d1:U43: VA À GAUCHE.
d1:U44: EN DESSOUS DES CUBES.
	d3:U4: À GAUCHE.
d3:U5: FACE À LA PYRAMIDE.
d3:A: JE NE VOIS PAS DE PYRAMIDE.
	
d2:U49: AVANCE TOUT DROIT.
d2:A: VOILÀ.
d2:U50: LÉGÈREMENT SUR TA GAUCHE.
	d3:U5: FACE À LA PYRAMIDE.
d3:A: JE NE VOIS PAS DE PYRAMIDE.
d3:U6: FACE À LA SALLE.
d3:A: VOILÀ.
	
d2:U91: PEUX-TU DÉPLACER LE CUBE VERT SUR LE CUBE BLEU ?
d2:A: VOILÀ.
d2:U92: PUIS LE CUBE ROUGE SUR LE CUBE JAUNE.
	d3:U6: FACE À LA SALLE.
d3:A: VOILÀ.
d3:U7: VERS LA SALLE.
	
d2:U111: PEUX-TU TE DÉPLACER AVEC LUI POUR ALLER LE POSER SUR LE CUBE ROUGE QUI SE TROUVE LUI-MÊME SUR LE CUBE JAUNE EN FACE DE TOI ?
d2:A: OUI.
d2:A: VOILÀ.
d2:U112: DEMI-TOUR.
		
Tableau 7-8 : Énoncés elliptiques nominaux en contexte
Nous classons également ces énoncés elliptiques nominaux soit dans la catégorie des ellipses linguistiques soit dans la catégorie des ellipses conversationnelles.
7.3.1.2.1	Ellipse conversationnelle
la seule ellipse conversationnelle que nous avons détectée dans le Tableau 7-8 concerne le dialogue relatif à l’énoncé d2:U112 :
d2:U111: PEUX-TU TE DÉPLACER AVEC LUI POUR ALLER LE POSER SUR LE CUBE ROUGE QUI SE TROUVE LUI-MÊME SUR LE CUBE JAUNE EN FACE DE TOI ?
d2:A: OUI.
d2:A: VOILÀ.
d2:U112: DEMI-TOUR.
En effet, l’utilisateur, en produisant cet énoncé, demande à l’agent de “ faire demi-tour ”. Dans ce cas, cette ellipse élide le verbe faire que nous ne pouvons pas retrouver à l’aide de l’historique du dialogue. Nous pouvons en revanche associer à la définition lexicale de la locution nominale “ demi-tour ” un nouveau trait s’intitulant ellipse. Il est identique à celui que nous présentions dans l’analyse des ellipses conversationnelles à base d’adverbe de lieu. 
Ainsi, nous donnons la définition lexicale suivante pour “ demi-tour ” :
DEMI_TOUR N DEMI_TOUR
	N genre = masc
	N nombre = sing
	N type = ?
	N ellipse = FAIRE DEMI-TOUR
7.3.1.2.2	Ellipses linguistiques
Tous les autres énoncés nominaux elliptiques du Tableau 7-8 sont des ellipses linguistiques. Nous les analysons également en nous basant sur l’énoncé précédent du même locuteur. L’analyse d’un tel énoncé elliptique Li prononcé par un locuteur L consiste à reprendre l’analyse de son énoncé précédent Li-1 et de remplacer la séquence nominale (existante ou non) de sa dernière proposition par la séquence nominale de Li.
Cet algorithme permet l’analyse de l’énoncé “ d3:U5: FACE À LA PYRAMIDE. ” parce que nous analyserons l’énoncé précédent “ d3:U4: À GAUCHE. ”. Ce dernier énoncé est une ellipse conversationnelle que nous analysons en “ aller à gauche ”. L’analyse de d3:U5 donnera ainsi “ aller face à la pyramide. ”.
7.3.2	Génération de l’énoncé de l’agent
Les phrases constituant un texte sont dépendantes les unes des autres par des relations diverses : les connecteurs logiques ou pragmatiques, les reprises anaphoriques... Les travaux de la génération automatique consistent en la production de textes cohérents en tenant compte de ses différents types de relation. E.H. Hovy (1993) résume les travaux sur la génération automatique de textes utilisant des relations de structure du discours. Les travaux influents dans ce domaine sont la théorie des structures rhétoriques (Rhetorical Structure Theory) (Mann & Thompson 1986, 1988) et le modèle de B.J. Grosz et C.L. Sidner (1986). Nous citerons également (Danloss 1985) pour une vision générale de la génération automatique de texte et (Cerbah 1994) pour la génération d’explications causales.
Dans notre contexte d’étude, notre tâche est la génération d’un simple énoncé plutôt qu’un texte. D’après notre corpus, les énoncés de l’agent se constituent dans la majorité des cas d’une phrase simple. Nous générons l’énoncé de l’agent en nous basant sur le principe de la restitution de phrase. Ce principe est souvent utilisé dans les systèmes de dialogue personne-machine (Luzzati 1995). 
En étudiant les énoncés de l’agent dans le corpus, nous avons élaboré une liste correspondant aux énoncés prononcés par l’agent dans une situation précise. Au fur et à mesure de l’élaboration du prototype, nous avons également défini d’autres énoncés relatifs à des problèmes rencontrés en utilisant la machine comme agent, alors que l’agent humain n’avait pas reconnu ces problèmes particuliers lors de l’élaboration du corpus.
Nous générons les phrases de l’agent en nous basant sur la sortie de l’analyseur pragmatique qui calcule un bilan positif ou négatif ainsi qu’un commentaire pour chaque énoncé de l’utilisateur. À partir de ces deux paramètres, nous construisons la phrase qui sera ensuite synthétisée (la synthèse orale s’effectue par des fragments de parole préenregistrés). Il se peut également que nous ne produisions pas de réplique pour l’agent en réponse à l’utilisateur. En effet, nous avons remarqué que dans certains échanges de notre corpus, l’agent ne répondait pas oralement à l’utilisateur. Dans ces situations, l’agent ne répond pas par un acte de langage mais par un mouvement.
7.3.2.1	Génération en réponse à un ordre simple
Les énoncés de l’utilisateur engendrant un tel comportement de la part de l’agent sont ceux qui ne contiennent qu’un ou deux actes de langage de type “ ordre ” : un ordre simple. De plus, ces énoncés doivent engendrer des actions réalisables par l’agent. Nous avons relevé pour chaque dialogue du corpus de tels échanges présentés dans le Tableau 7-9.
Échange  : U :acte de langage
                  A :mouvement	
d1:U6: AVANCE.	
d1:U7: STOP.	
d1:U8: VA À DROITE EN AVANÇANT.	
d1:U9: STOP.	
d1:U10: VA EN HAUT EN RECULANT.	
d1:U11: STOP.	
d1:U12: VA HUM EN RECULANT.	
d1:U13: STOP.	
d1:U14: STOP.	
d2:U46: RETOURNE-TOI.	
d2:U47: DESCENDS.	
d2:U48: STOP.	
d3:U20: TOURNE À GAUCHE. 	
d3:U21: STOP.	
d3:U22: VA VERS LES CUBES.	
d3:U23: AVANCE.	
d3:U24: STOP.	
d3:U25: AVANCE.	
d3:U26: STOP.	
d4:U39: REGARDE VERS LA GAUCHE.	
d4:U40: ENCORE.	
d4:U41: CONTINUE.	
d4:U42: ENCORE.	
d4:U43: ENCORE.	
Tableau 7-9 : Échanges composés d’un acte de langage et d’un mouvement
Nous pensons qu’en omettant de produire un acte de langage en réponse à une intervention simple de l’utilisateur, l’agent considère que sa réponse gestuelle est suffisante. 
Cependant, l’analyse de tous les énoncés de l’utilisateur, composés d’un ordre simple exécutable par l’agent, provoque parfois de sa part la production de mouvements, mais aussi d’actes de langage. Durant l’étude de chaque dialogue, nous remarquons qu’il existe un grand nombre d’échanges de ce type dans le troisième et le quatrième dialogue. Dans le premier et le second, ceux-ci sont rares (voire inexistant pour d1). Le Tableau 7-10 en présente quelques exemples :
Échange : U :acte de langage
                 A :acte de langage +mouvement	
d2:U13: REGARDE DERRIÈRE.	
d2:A: JE ME RETOURNE.
	
d3:U18: VA DANS VWORLD. 	
d3:A: D'ACCORD.
	
d3:U37: REVIENS AU MONDE VWORLD.	
d3:A: OUI.	
d4:U2: AVANCE.	
d4:A: OUI.
	
d4:U12: MONTE.	
d4:A: OUI.
	
d4:U21: AVANCE VERS LES COLONNES.	
d4:A: D'ACCORD.	
Tableau 7-10 : Échanges composés de deux actes de langage et de mouvements
Nous concluons de cette étude que lorsque l’agent répond à une intervention de l’utilisateur composée d’un ordre simple, il a le choix de produire deux interventions possibles : une intervention strictement gestuelle ou une intervention gestuelle et langagière. Nous avons établi pour notre système de dialogue cette alternative en cas d’analyse pragmatique d’un ordre simple offrant un bilan positif. Dans cette situation, nous choisissons aléatoirement de produire ou de ne pas produire un acte de langage.
En ce qui concerne le contenu de l’énoncé produit, nous sélectionnons également aléatoirement une de ces cinq répliques positives possibles :
•	OK 
•	D’ACCORD 
•	OUI 
•	BIEN 
•	C’EST PARTI 
Nous essaierons constamment de générer des énoncés différents parce que nous considérons qu’un système informatique produisant des énoncés oraux répétitifs devient rapidement ennuyeux pour l’utilisateur (Béroule & Néel 1984). Aussi, une technique simple permettant de diminuer ces répétitions est de choisir aléatoirement un énoncé parmi le plus grand nombre possible d’énoncés équivalents dans la situation de dialogue traitée.
Si en revanche l’analyse pragmatique retourne un bilan négatif pour ces ordres simples, nous générons la réponse de l’agent en fonction du commentaire du bilan pragmatique (cf. Tableau 7-11 ci-dessous).
7.3.2.2	Génération en réponse à une question-oui-non
Lorsque l’acte de langage est de type “ question-oui-non ”, nous avons choisi de répondre par OUI au cas où l’analyse pragmatique offre un bilan positif. Inversement, nous générons une réplique en fonction de la valeur du commentaire du bilan pragmatique. Le Tableau 7-11 présente les répliques possibles :
Commentaires de bilans négatifs	Répliques	
préposition inconnue	je ne connais pas cette préposition
	
verbe inconnu	Je ne connais pas ce verbe
Je ne sais pas $verbe	
objet inconnu	je ne vois pas cet objet
je ne vois pas de $objet	
terme inconnu	je ne connais pas ce mot
Aucun objet de la base de données n’a ce nom	
objet trouvé sans cet adjectif	j’ai trouvé un objet sans cet adjectif
	
objets invisibles	je ne vois pas cet objet
je ne vois pas de $objet	
plusieurs objets possibles	il y en a plusieurs
j’en vois plusieurs	
Tableau 7-11 : Répliques générées en cas d’analyse pragmatique échouée
7.3.2.3	Génération en fin d’action
Lorsque l’agent a terminé son ou ses actions, nous sélectionnons aléatoirement un de ces quatre énoncés possibles :
•	VOILÀ 
•	ET VOILÀ 
•	ÇA Y EST 
•	J’AI FINI 
Auparavant, si l’agent ne doit exécuter qu’une action, nous choisissons aléatoirement s’il produira ou non cet énoncé. Nous avons adopté ce choix en analysant les différents échanges du corpus.
7.3.3	Gestion du tour de parole
Dans ce prototype, les interlocuteurs peuvent s’interrompre, mais ces interruptions ne seront pas détectées. Ainsi, la gestion du tour de parole consiste ici à vérifier simplement si chaque locuteur peut intervenir à tout moment dans les échanges du dialogue. Nous présentons ci-dessous un exemple de dialogue obtenu avec le système Ulysse illustrant, entre autres, cette éventualité.
Énoncés et mouvements de l’utilisateur	Énoncés de l’agent	Captures d’écran présentant les mouvements de l’agent	

BONJOUR JE VOUDRAIS ALLER DEVANT LA MAISON.
	BONJOUR CHRISTOPHE BIENVENUE DANS LE MONDE ITHAQUES.

C EST PARTI.	

EST CE QUE TU PEUX REGARDER À DROITE.	J AI FINI.

J’AIMERAIS BIEN MONTER SUR LA VOITURE.	ET VOILÀ.

OUI.	

RETOURNE DEVANT LA VOITURE.	J AI FINI.

D ACCORD.	

NON DEVANT LA MAISON.	J AI FINI.

BIEN.	

REGARDE À DROITE.	ÇA Y EST.

EST CE QUE TU PEUX TE RENDRE À CÔTÉ DU GRAND CUBE VIOLET NON JAUNE.	
OUI.

JE VOUDRAIS MAINTENANT QUE TU REVIENNES VERS LA MAISON S IL TE PLAÎT EN PASSANT SOUS LE DRAPEAU.
	ÇA Y EST.

BIEN.	

	

DIRIGE TOI ENSUITE VERS UNE TABLE.	J AI FINI.

BIEN.	
	
EST CE QUE TU VEUX BIEN TE PLACER DERRIÈRE LA CHAISE.	
OUI.	

JE VOUDRAIS QUE TU LA CONTOURNES.
	VOILÀ.

D ACCORD.	

EST CE QUE TU PEUX LA PRENDRE.
	ÇA Y EST.

JE NE SAIS PAS PRENDRE.

MAIS PEUX TU PRENDRE DE LA HAUTEUR.
STOP.
REDESCENDS DEVANT LA MAISON.
CELLE CI. (L’utilisateur clique sur la maison de gauche)	                                                                    OUI.

                                                                              IL Y EN A PLUSIEURS.
OK.	

REGARDE À DROITE.
	VOILÀ.

VA DERRIÈRE UNE VOITURE.
	
OK.	
	
J AIMERAIS BIEN ENTRER DEDANS.	
BIEN.	

JE VOUDRAIS ALLER DEVANT L OBJET ROUGE.
(L’utilisateur clique sur la voiture avec le bouton du milieu afin de la saisir.)
	VOILÀ.

C EST PARTI.	

PLACE TOI DERRIÈRE LUI MAINTENANT. 
(L’utilisateur cesse d’appuyer sur le bouton du milieu afin de lâcher la voiture.)
	VOILÀ.

OUI.	

MONTE SUR ELLE. (L’utilisateur clique sur la première voiture.)	VOILÀ.

SUR ELLE MAINTENANT. (L’utilisateur clique sur la maison.)
	
D ACCORD.	

RETOURNE TOI.	ET VOILÀ.

JE VOUDRAIS QUE TU AILLES EN DIRECTION DU TRUC BLEU.	
OK.

STOP.
ENCORE.

BIEN.	

ET ENFIN PLACE TOI DEVANT LUI S IL TE PLAÎT.
	J AI FINI.

OUI.	
	
AU REVOIR.
	
AU REVOIR CHRISTOPHE.

7.4	Bilan du prototype
7.4.1	Membres
Pierre Nugues a encadré et dirigé ce projet développé dans le cadre du programme COST-14 de la commission des communautés européennes sur le travail coopératif à l’aide de l’ordinateur (COTECH 1995). K. Diebel (1994) a réalisé un premier prototype élémentaire en allemand qui a permis de confirmer la faisabilité d’une intégration d’interface orale dans DIVE en utilisant l’analyseur syntaxique de P.O. El Guedj (1996). Ses actions dans DIVE étaient basées notamment sur les commandes simples que j’ai développées pour les expériences d’acquisition de dialogues (cf. Tableau 2-1 p.16).
J’ai intégré l’ensemble du second prototype en gardant l’interface entre la carte de reconnaissance de la parole et l’analyseur syntaxique élaborée dans le premier prototype. F. Revolta-Blaudeau a implanté le gestionnaire d’actions, le résolveur de références et le raisonneur géométrique. J’ai élaboré le corpus de dialogues, joué le rôle de l’agent virtuel lors de sa réalisation, effectué la retranscription du corpus, son échantillonnage et ses statistiques, puis réalisé le lexique et la grammaire, l’analyseur sémantique et de dialogue. Enfin mes travaux prolongent ceux de F. Revolta-Blaudeau concernant la résolution des références en étendant la notion de focus et en traitant les références pronominales et nominales (déterminants définis, indéfinis, et démonstratifs ainsi que les substantifs sans référence connue).
7.4.2	Limites du prototype et perspectives 
Nous avons effectué un bilan des problèmes rencontrés au cours des différentes démonstrations du prototype. Nous les présentons en fonction du module responsable de ces échecs. Pour certains de ces problèmes, nous présentons une solution envisageable. L’ensemble de ces solutions forme les perspectives permettant d’améliorer ce prototype.
7.4.2.1	Le lexique
Le problème lexical majeur provient des termes inconnus du lexique dans un énoncé à analyser. Il résulte du vocabulaire restreint et de l’absence d’analyseur morphologique dans ce prototype. Afin de traiter quelques termes inconnus du lexique, nous catégorisons systématiquement tous les termes inconnus comme des noms communs. Cette heuristique permet d’analyser quelques énoncés supplémentaires. Mais pour résoudre une plus grande partie de ce problème, il serait nécessaire d’interfacer l’analyseur lexical avec une base de données lexicale comme par exemple le lexique BDLEX (Pérennou, 1988). 
7.4.2.2	La syntaxe
Deux autres problèmes importants sont l’impossibilité d’analyser des énoncés partiellement ainsi que des énoncés n’appartenant pas à la grammaire. L’inconvénient majeur d’un analyseur syntaxique classique gérant une grammaire syntagmatique provient du caractère binaire de la grammaire : elle accepte ou refuse un énoncé. Elle ne peut pas reconnaître partiellement un énoncé. Or, les cas de refus sont fréquents dans l’analyse d’énoncés oraux en langue naturelle :
•	refus d’ordre lexical : mot inconnu, environnement bruité...
•	refus d’ordre syntaxique : répétition, redite, reprise, interruption...
Nous avons élaboré une grammaire assez souple pour analyser des énoncés agrammaticaux. En l’occurrence, elle ne vérifie pas l’accord en genre et en nombre des différents composants d’un énoncé. Cette vérification est moins importante pour l’analyse d’énoncés oraux que pour le traitement d’énoncés écrits. De plus, il semble qu’un système de reconnaissance de mots isolés impose à son utilisateur de penser davantage à son énonciation que lorsqu’il parle de manière naturelle. Cette concentration supplémentaire engendre certainement une diminution des redites ou des bruits couramment utilisés dans une situation naturelle de dialogue. 
Cependant, même une grammaire syntagmatique laxiste gardera sa dualité principale responsable de l’échec d’énoncés comportant un mot bloquant l’avancée de l’analyse. Afin d’autoriser quelques analyses partielles d’énoncés, l’analyseur syntaxique de P.O. El Guedj fonctionne en mot à mot. Ainsi, lors de l’analyse d’un énoncé composé d’une suite de mots, il rejette tout mot irrecevable par la grammaire et traite le suivant. 
La perspective d’utilisation de grammaires de dépendance autoriserait probablement ces analyses partielles importantes pour l’analyse d’énoncés oraux.
7.4.2.3	La sémantique
Les problèmes liés à l’interprétation sémantique d’un énoncé dans ce prototype proviennent de l’insuffisance des définitions polysémiques. Pour certaines catégories sémantiques, les définitions polysémiques sont d’ailleurs inexistantes. Une solution envisageable serait d’interfacer l’analyseur sémantique avec une base de données lexicale sémantique.
L’analyse fonctionnelle est limitée par l’ensemble des heuristiques qu’elle effectue :
•	heuristique liée au calcul du sujet d’une proposition,
•	heuristique liée au calcul du complément d’objet direct,
•	heuristique liée au calcul des compléments circonstanciels,
•	heuristique liée à l’analyse du gérondif,
•	heuristique liée à l’analyse des relatives,
•	heuristique liée à l’analyse des interrogations,
•	heuristique liée à l’analyse d’un syntagme nominal simple constitué de deux noms consécutifs.
L’analyse fonctionnelle des propositions est correcte pour celles qui contiennent un verbe dont le nombre de paramètres obligatoires est nul ou unitaire. Il semblerait que cette analyse soit suffisante pour l’analyse fonctionnelle des propositions contenant un verbe de mouvement. En revanche, l’analyse fonctionnelle rencontrera des problèmes lorsqu’elle analysera une proposition dont le verbe impose plusieurs compléments obligatoires. Par exemple, certains verbes transitifs d’interaction comme “ poser ” ou “ mettre ” demandent un complément d’objet direct et un complément de lieu : “ pose la pyramide sur le sol. ”. Comment distinguer le fait que la séquence nominale “ la pyramide sur le sol” n’est pas seulement un complément d’objet direct comme dans la phrase : “ contourne la pyramide sur le sol” ? Nous ne chercherons pas à répondre directement à cette question en nous basant sur ces deux phrases construites manuellement et sans contexte précis. Nous préférons nous fixer comme perspective l’analyse des énoncés des deux premiers dialogues de notre corpus qui contiennent des verbes d’interaction.
L’analyseur sémantique ne tient pas compte du caractère temporel des énoncés. Il ne traite ni le temps des noyaux verbaux, ni les adverbes de temps, ni les compléments circonstanciels de temps.
7.4.2.4	La pragmatique
L’analyseur de référence de groupe nominal analyse certains adjectifs démonstratifs et les adjectifs qualificatifs de couleur et de taille. Il ne traite pas les adjectifs indéfinis, les adjectifs interrogatifs et les adjectifs possessifs.
La définition actuelle du focus est insuffisante pour analyser des énoncés comportant au moins deux termes référentielles identiques. Par exemple, si l’utilisateur énonce la phrase “ va vers cette voiture puis monte sur cette voiture ” en cliquant sur deux voitures distinctes, alors l’analyse référentielle échouera. L’échec provient de la présence de deux voitures disposant du même focus. Ainsi l’analyse de chaque terme référentiel “ cette voiture ” conduira à un échec et à un commentaire “ plusieurs objets possibles ”. Pour résoudre ce problème, il serait nécessaire d’introduire la notion de numéro de désignation. Pour chaque objet, il serait mémorisé outre son focus son numéro de désignation. Dans l’exemple précédent, la première voiture cliquée aurait la valeur 1 comme numéro de désignation. La seconde aurait la valeur 2 comme numéro de désignation. L’algorithme de référence tiendrait compte ainsi de ce numéro pour résoudre ce type d’énoncés en gérant l’ordre d’apparition des termes référentiels dans l’énoncé. Nous pouvons remarquer qu’avec cet algorithme, si nous modifions l’ordre des propositions avant l’analyse pragmatique alors le résultat final sera inexact. De ce fait, l’analyse du gérondif, que nous effectuons lors de l’analyse sémantique, devrait certainement être effectuée en fin d’analyse pragmatique.
Le raisonnement géométrique est limité à quelques prépositions et adverbes de lieu. Il dépend fortement de la nature du monde virtuel. Un monde de DIVE est constitué de plusieurs référentiels :
•	le référentiel du monde (ou référentiel absolu),
•	les référentiels des autres objets (par rapport au référentiel du monde),
•	les référentiels des utilisateurs (leur corps étant un objet comme un autre).
Nous avons constaté que les descriptions des mondes existants ne sont pas cohérentes. En effet, il arrive que le référentiel d’un objet ne soit pas translaté par rapport au référentiel du monde. F. Revolta-Blaudeau a totalement redéfini un monde comportant des maisons, des cubes, des tables... en prenant les conventions suivantes pour chaque objet :
•	le centre de son référentiel est au centre de l’objet,
•	l’axe des z de son référentiel est orienté vers la face avant de l’objet s’il en dispose,
•	l’axe des y de son référentiel est orienté vers le haut de l’objet.
Ces conventions sont nécessaires pour définir le dessus, le dessous, le devant, le derrière, la droite et la gauche d’un objet. Ce prototype fonctionne correctement dans un monde donné uniquement si ces conventions sont prises. Si elles ne le sont pas alors l’orientation d’un objet ne pourra être calculée qu’en ajoutant au prototype un module de reconnaissance de forme (ceci est un tout autre travail de recherche).
7.4.2.5	Le dialogue
Le dialogue analysé est très restreint. Le gestionnaire de dialogue ne traite que deux types d’échanges :
1.	L’utilisateur formule une requête. L’agent accepte cette requête et éventuellement signale oralement le début de son exécution. Enfin, l’agent signale éventuellement la fin de l’exécution. 
2.	L’utilisateur formule une requête. L’agent la refuse et le signale oralement par une affirmation. 
Ces deux types d’échanges commencent toujours par une intervention de l’utilisateur. L’agent virtuel ne posera jamais de question ou ne fera jamais de proposition à l’utilisateur. Bien que ces échanges associés à l’analyse d’énoncés elliptiques permettent des dialogues efficaces dans le contexte de la réalité virtuelle, le gestionnaire de dialogue est le module qui nécessite le plus de travail. Le premier serait de permettre à l’agent virtuel de prendre l’initiative d’un échange pour lui permettre de poser des questions ou de faire des propositions à l’utilisateur. Cette nouvelle capacité demanderait un véritable générateur d’énoncés.
7.4.3	Utilisation du prototype
Six personnes utilisent ou ont utilisé ce prototype : O. Bersot, P.O. El Guedj, M. Ludwig, P. Nugues, F. Revolta-Blaudeau et moi-même. Les tableaux Tableau 7-12, Tableau 7-13, Tableau 7-14 et Tableau 7-15 présentent des exemples de dialogue avec quatre de ces personnes. Le dernier exemple correspond à une utilisation de la version d’Ulysse présentée dans ce mémoire. Les trois premiers exemples ont été réalisés avec une version antérieure d’Ulysse qui synthétisait seulement trois types de réponses positives : OUI, OK et D’ACCORD. Elle signalait la fin de ses actions par VOILÀ. 
- L'utilisateur est : Pierre
- L'agent virtuel est : BOB	
BOB :  SALUT PIERRE BIENVENUE DANS LE MONDE ITHAQUES .
Pierre1 : VA DANS LA MAISON .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre2 : REVIENS DEVANT L ORDINATEUR .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre3 : VA DANS LA VOITURE À GAUCHE DE LA MAISON .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre4 : RETOURNE TOI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre5 : FAIS LE TOUR DE CETTE MAISON PUIS REVIENS SOUS LE DRAPEAU .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre6 : LA VOITURE. S REVIENS DANS LA VOITURE .
Pierre7 : REVIENS DANS LA VOITURE .
BOB :  IL Y EN A PLUSIEURS .
Pierre8 : RETOURNE TOI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre9 : CELLE LÀ .
BOB :  VOILÀ .
Pierre10 : ENTRE DEDANS .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre11 : REVIENS DEVANT L ORDINATEUR .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre12 : VA SOUS LA BOULE JAUNE EN PASSANT DERRIÈRE LA MAISON .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre13 : SALUT .
BOB :  SALUT PIERRE .	
Tableau 7-12 : Exemple de dialogue avec Pierre
- L'utilisateur est : Pierre-Olivier
- L'agent virtuel est : BOB	
BOB :  SALUT PIERRE OLIVIER BIENVENUE DANS LE MONDE ITHAQUES .
Pierre-Olivier1 : VA VERS LA BOULE .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier2 : RETOURNE VERS LE CUBE .
BOB :  IL Y EN A PLUSIEURS .
Pierre-Olivier3 : CELUI LÀ .
BOB :  IL Y EN A PLUSIEURS .
Pierre-Olivier4 : CELUI LÀ .
BOB :  OK .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier5 : FAIS LE TOUR DU DRAPEAU .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier6 : RETOURNE VERS LA MAISON .
BOB :  IL Y EN A PLUSIEURS .
Pierre-Olivier7 : CELLE CI .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier8 : VA DEVANT L ORDINATEUR .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier9 : VA VERS LA VOITURE À GAUCHE DE LA MAISON .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier10 : VA VERS LA VOITURE À DROITE DE LA MAISON .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Pierre-Olivier11 : DIS DIS " AU REVOIR " .
BOB : JE NE SAIS PAS DIRE .
Pierre-Olivier12 : " AU REVOIR " .
Pierre-Olivier13 : AU REVOIR .
BOB :  AU REVOIR PIERRE OLIVIER .	
Tableau 7-13 : Exemple de dialogue avec Pierre-Olivier
- L'utilisateur est : Frédéric
- L'agent virtuel est : BOB	
BOB :  BONJOUR FRÉDÉRIC BIENVENUE DANS LE MONDE ITHAQUES .
Frédéric1 : VA DEVANT LA MAISON .
BOB :  IL Y EN A PLUSIEURS .
Frédéric2 : CELLE LÀ .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric3 : REVIENS DEVANT L ORDINATEUR .
BOB :  OK .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric4 : VA DANS LA VOITURE À DROITE DE LA MAISON EN PASSANT SOUS LE DRAPEAU .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric5 : RETOURNE TOI .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric6 : AVANCE .
Frédéric7 : STOP .
Frédéric8 : REVIENS DANS LA VOITURE .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric9 : RETOURNE TOI .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric10 : AVANCE .
Frédéric11 : STOP .
Frédéric12 : REVIENS DEVANT LA MAISON .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric13 : VA DANS LE CUBE VIOLET EN PASSANT DEVANT L ORDINATEUR .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric14 : VA DANS LE CUBE JAUNE .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric15 : MONTE SUR LA MAISON PUIS DESCENDS DEVANT L ORDINATEUR ET VA SOUS LE DRAPEAU .
BOB :  OUI .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric16 : VA VERS LES PETITS CUBES .
BOB : JE LES AI TROUVÉS .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric17 : REGARDE À GAUCHE .
BOB :  VOILÀ .
Frédéric18 : VA DANS CETTE MAISON .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .	
Tableau 7-14 : Exemple de dialogue avec Frédéric
- L'utilisateur est : Christophe
- L'agent virtuel est : BOB	
BOB :  SALUT CHRISTOPHE BIENVENUE DANS LE MONDE ITHAQUES .
Christophe1 : VA DEVANT LA MAISON .
BOB :  IL Y EN A PLUSIEURS .
Christophe2 : VA DEVANT LA MAISON .
BOB :  D ACCORD .
BOB :  VOILÀ .
Christophe3 : FAIS LE TOUR DE CETTE MAISON .
BOB :  OK .
BOB :  ET VOILÀ .
Christophe4 : RETOURNE TOI .
Christophe5 : JE VOUDRAIS MAINTENANT ALLER DEVANT L ORDINATEUR .
BOB :  C’EST PARTI .
BOB :  VOILÀ .
Christophe6 : REGARDE À DROITE .
BOB :  VOILÀ .
Christophe7 : EST CE QUE TU PEUX MONTER SUR LE DRAPEAU .
BOB :  OUI.
BOB :  J’AI FINI .
Christophe8 : MAINTENANT JE VOUDRAIS REVENIR À CÔTÉ DE L ORDINATEUR .
BOB :  OK .
BOB :  VOILÀ .	
Tableau 7-15 : Exemple de dialogue avec Christophe
7.4.4	 Caractère générique du prototype
Comme nous l’avons vu précédemment, plusieurs personnes utilisent Ulysse ou l’ont utilisé pour son élaboration comme P.O. El Guedj, P. Nugues, F. Revolta-Blaudeau et moi-même. O. Bersot (1996 :1,2) a prolongé le gestionnaire d’actions pour élaborer une planification des mouvements de l’agent virtuel. Ce prototype accepte donc des énoncés provenant de différents utilisateurs, ce qui représente un début d’utilisation générale par un plus grand nombre de personnes.
Il est difficile de définir le caractère générique d’un système informatique fonctionnant dans un contexte donné. Comment s’assurer de sa généralité sans l’implanter réellement dans un autre contexte ? En ce qui concerne ce prototype, M. Ludwig (1996) l’a adapté pour la navigation dans des images du cerveau lors d’un projet artistique prouvant ainsi sa relative souplesse. En nous basant sur les limites du prototype, nous émettrons quelques suppositions pour essayer de définir les points nécessaires à l’élaboration d’une nouvelle application basée sur ce prototype. 
Ce prototype permet d’élaborer des applications analysant un dialogue relatif à des énoncés personne-machine pour élaborer des actions dans un univers virtuel. Ce dialogue doit être dirigé par l’utilisateur formulant des requêtes qui seront acceptées ou refusées. Le lexique doit comporter les informations liées aux termes de l’application. La grammaire accepte des énoncés relativement généraux. L’analyse sémantique dépend principalement de la nature des verbes d’actions. L’analyseur pragmatique doit être complété ou modifié en fonction du contexte de l’application.
Ce prototype pourrait ainsi former la base de l’intégration d’un système de réalité virtuelle dans un système de dialogue personne-machine dont le contexte d’utilisation présente des caractéristiques visuelles. Le système de réalité virtuelle effectuerait la visualisation des informations comprises par la machine. Ces informations visualisées et créées dans un univers virtuel formeraient le contexte qu’a interprété la machine. Elles pourraient représenter les “ images mentales ” d’une machine en situation de dialogue avec une personne. Elles permettraient probablement de l’aider dans la compréhension des énoncés de son interlocuteur....

Conclusion
Nous avons créé un modèle d’agent conversationnel, Ulysse, dans un système de réalité virtuelle. Il permet de faciliter les déplacements tridimensionnels d’un utilisateur en lui permettant de naviguer par oral dans un monde virtuel. Nous avons présenté Ulysse lors de nombreuses démonstrations dont les Journées de la Science en Fête en 1995 et 1996. Durant ces manifestations, l’assistance fut continuellement enthousiaste et surprise des performances du système. Par l’élaboration de ce prototype, son utilisation multiple avec plusieurs utilisateurs et par ses nombreuses démonstrations, cette thèse démontre qu’une interface de dialogue oral personne-machine peut aider un utilisateur d’univers virtuels en l’accompagnant dans ses déplacements.
Nous avons tout d’abord justifié l’utilisation d’un tel type d’agent dans un monde virtuel. Puis, nous avons présenté un corpus de dialogues nous ayant permis de présumer de la nature de l’aide apportée par un agent conversationnel. Nous avons ensuite élaboré des échantillons et des statistiques obtenus à partir du corpus pour étudier la phraséologie des locuteurs. Enfin, nous avons détaillé l’architecture du prototype et ses différents composants. Ulysse s’appuie sur une architecture modulaire reliée à un environnement virtuel. Il se compose d’un dispositif de reconnaissance vocale du commerce et d’un circuit de synthèse de parole. Les autres entités du prototype ont pour rôle de traiter l’analyse lexicale, syntaxique, sémantique et pragmatique, ainsi que le dialogue et les actions dans l’univers virtuel qui en résultent. 
Le module d’analyse lexicale permet d’analyser, entre autres, des locutions d’énumération simple et des homophones. Pour faciliter la tâche complexe qu’est l’élaboration d’un lexique, nous avons établi la possibilité de définir un mot par une définition sémantique lexicale. Nous pensons ainsi maintenir commodément le lexique. Nous avons créé, jusqu’à présent, cette possibilité pour la définition des verbes et des interjections. Nous envisageons de le prolonger pour les définitions d’adjectifs et de noms.
La grammaire du module d’analyse syntaxique analyse des ordres, des interrogations, des affirmations, des subordonnées conjonctives, des subordonnées conjonctives à l’infinitif, des subordonnées conjonctives au participe présent et des subordonnées relatives. Ces propositions sont soit reliées par un syntagme relationnel, soit juxtaposées les unes aux autres. Par ailleurs, à l’aide de cette grammaire, l’analyseur syntaxique analyse des énoncés en un temps suffisamment court pour réaliser un système de dialogue en temps réel. Une de nos perspectives serait de la transposer en vue de recourir à un analyseur combinant grammaire syntagmatique et grammaire de dépendance.
L’analyseur sémantique calcule une représentation fonctionnelle à partir de l’arbre syntaxique et des informations sémantiques lexicales. Nous avons proposé une analyse fonctionnelle composée de plusieurs heuristiques liées au contexte d’application. L’analyseur sémantique traite les définitions sémantiques lexicales en langage pseudo-naturel éventuellement récursives. Il mémorise ces définitions avec leur représentation sémantique afin de diminuer leur temps de traitement en court-circuitant l’analyse syntaxique. Nous avons prolongé ce concept en mémorisant la représentation sémantique d’un énoncé. Nous obtenons ainsi une mémoire sémantique des énoncés dont l’élaboration dans une phase d’apprentissage permet d’entrevoir des perspectives intéressantes pour des applications employant régulièrement des énoncés identiques.
L’analyseur pragmatique gère l’assignation des référents en attribuant les objets des mondes virtuels aux termes référentiels des énoncés. Il exploite les connaissances spatiales fournies par le raisonneur géométrique. L’emploi de la notion de focus dans ce calcul référentiel permet d’obtenir des résultants satisfaisants. Il calcule également les actes de langages et les mouvements de l’agent virtuel en tenant compte des interactions multimodales. Le gestionnaire d’actions réalise concrètement les mouvements calculés par l’analyseur pragmatique. Il les exécute dans le système de réalité virtuelle DIVE. 
Le gestionnaire de dialogue réalise l’interprétation des actes de langage. Il génère et synthétise oralement les énoncés de l’agent virtuel en utilisant des séquences de mots préenregistrées. Il traite également les ellipses conversationnelles. Enfin, il gère le tour de parole entre les locuteurs. Nous projetons d’affiner ce module en augmentant l’efficacité de notre modèle du discours, en traitant les questions générales et en disposant d’un module de génération d’énoncés plus élaboré.
Ce type d’agent conversationnel offre des perspectives importantes. M. Ludwig (1996) l’a adapté à la navigation dans des images du cerveau. Il pourrait aussi s’intégrer dans un projet de visite de la Rome Antique (Fleury 1996). Par ailleurs, au fur et à mesure de nos tests, nous avons mis en évidence de nouveaux besoins, tels que d’autres actions de navigation. De façon similaire, la création d’un agent de manipulation d’objets pouvant naviguer faciliterait vraisemblablement l’élaboration de mondes virtuels.
La réalité virtuelle intéresse fortement les chercheurs et les industriels européens, américains et japonais. Un grand nombre de logiciels de navigation pour le WEB incluent la possibilité de représenter des univers virtuels définis par le “ Virtual Reality Markup Language (VRML) ” (Parisi & Pesce). P. Quéau (1993) la considère comme un nouveau système d’écriture qui transformera nécessairement le monde. La réalité virtuelle, encore au stade de la recherche, offre de belles perspectives d’applications. En présentant l’interface de dialogue oral personne-machine comme une interface nécessaire pour le virtuel, les perspectives du dialogue oral sont aussi considérables. La réalité virtuelle a besoin d’une interface de dialogue oral personne-machine pour être accessible et aisément manipulable. Réciproquement, la réalité virtuelle offre un cadre d’expérimentation unique pour le dialogue oral et le traitement automatique des langues. Elle pourrait représenter les “ images mentales ” d’une machine en situation de dialogue avec une personne...

Bibliographie