Application de techniques de forage de textes de nature prédictive et exploratoire à des fins de gestion et d'analyse thématique de documents textuels non structurés

Abstract

Depuis les dix dernières années, on observe une hausse considérable du nombre d'initiatives visant à numériser et à rendre disponible le patrimoine informationnel des organisations et des différentes branches du savoir. Les conséquences découlant de ces initiatives sont importantes et très nombreuses. Elles ont entre autres conduit à l'émergence d'applications permettant différentes opérations complexes d'analyse et de gestion des documents. Malgré la diversité de ces applications, on constate que l'ensemble des disciplines reliées à l'analyse et à la gestion des documents textuels sont axées sur la compréhension et l'informatisation des processus d'identification des contenus thématiques et d'analyse thématique. Le projet que nous présentons aborde précisément les problématiques de l'identification des thèmes et de l'assistance à l'analyse thématique des documents textuels. L'objectif général du projet est de développer et de valider deux méthodologies informatiques fondées respectivement sur la catégorisation et la classification automatiques permettant d'assister efficacement l'identification des thèmes et, surtout, l'analyse thématique des documents textuels. Il vise ainsi à effectuer un transfert de concepts et de méthodologies provenant, d'une part, des recherches théoriques et pluridisciplinaires portant sur l'analyse thématique et, d'autre part, des recherches appliquées en classification et en catégorisation automatiques des données afin de proposer une méthodologie et un prototype d'application flexible visant à assister le chercheur dans son travail d'analyse thématique des textes. Le défi principal de ce projet réside donc dans l'opérationnalisation de l'analyse thématique en employant certaines stratégies de classification et de catégorisation automatiques des textes. Au niveau cognitif, nous proposons d'explorer la pertinence et la fécondité de certaines théories d'inspiration linguistique et littéraire ayant abordé la question du thème pour nous aider dans l'identification du contenu thématique et l'analyse thématique des documents textuels. À ce niveau, notre objectif est de démontrer comment les théories retenues, celles de Kintsch et Van Dijk, de Rimmon-Kenan et de Rastier, ont défini le thème de telle sorte qu'il est possible d'en assister informatiquement l'identification et l'analyse à l'aide de la méthodologie que nous proposons. Au niveau informatique, un premier volet de notre démarche consiste à explorer et à comparer les performances des opérations de catégorisation et de classification automatiques à des fins d'identification du contenu thématique et d'analyse thématique des documents textuels non structurés. Les résultats sont évalués en appliquant un système de catégorisation hybride neuro-flou et un algorithme de classification neuronal non supervisé sur un corpus d'articles de journaux. Par ailleurs, la classification et la catégorisation sont des opérations traditionnellement appliquées à des documents entiers. Nous proposons une manière alternative de réaliser ces processus : notre démarche consiste d'abord à segmenter chacun des documents puis à soumettre aux processus de regroupement les différents segments de texte. Cette démarche a l'avantage de pouvoir attribuer plusieurs catégories thématiques à chaque document, ce qui est plus difficilement réalisable lorsque les documents sont traités en entier. Finalement, dans bon nombre d'applications d'analyse et de gestion des documents textuels, le processus de catégorisation est effectué en utilisant un plan de classification ou une taxinomie de catégories prédéfinies. Le développement de ces taxinomies, bien qu'il puisse être assisté dans certains cas par des applications informatiques, s'avère coûteux et très complexe. Dans ce projet, nous démontrerons qu'il est possible, en l'absence de taxinomies, d'employer certains termes du lexique initial du corpus comme étiquettes thématiques.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : analyse thématique, identification de thèmes, Lecture et Analyse de Textes Assistées par Ordinateur (LATAO), classification automatique, catégorisation automatique