Annotation d'images via leur contexte spatio-temporel et les métadonnées du Web

En Recherche d'Information (RI), les documents sont classiquement indexés en fonction de leur contenu, qu'il soit textuel ou multimédia. Les moteurs de recherche s'appuyant sur ces index sont aujourd'hui des outils performants, répandus et indispensables. Ils visent à fournir des réponses pertinentes selon le besoin de l'utilisateur, sous forme de textes, images, sons, vidéos, etc. Nos travaux de thèse s'inscrivent dans le contexte des documents de type image. Plus précisément, nous nous sommes intéressés aux systèmes d'annotation automatique d'images qui permettent d'associer automatiquement des mots-clés à des images afin de pouvoir ensuite les rechercher par requête textuelle. Ce type d'annotation cherche à combler les lacunes des approches d'annotation manuelle et semi-automatique. Celles-ci ne sont plus envisageables dans le contexte actuel qui permet à chacun de prendre de nombreuses photos à faible coût (en lien avec la démocratisation des appareils photo numériques et l'intégration de capteurs numériques dans les téléphones mobiles). Parmi les différents types de collections d'images existantes (par exemple, médicales, satellitaires) dans le cadre de cette thèse nous nous sommes intéressés aux collections d'images de type paysage (c.-à-d. des images qui illustrent des points d'intérêt touristiques) pour lesquelles nous avons identifié des défis, tels que l'identification des nouveaux descripteurs pour les décrire et de nouveaux modèles pour fusionner ces derniers, l'identification des sources d'information pertinentes et le passage à l'échelle. Nos contributions portent sur trois principaux volets. En premier lieu, nous nous sommes attachés à exploiter différents descripteurs qui peuvent influencer la description des images de type paysage : le descripteur de spatialisation (caractérisé par la latitude et la longitude des images), le descripteur de temporalité (caractérisé par la date et l'heure de la prise de vue) et le descripteur de thématique (caractérisé par les tags issus des plate formes de partage d'images). Ensuite, nous avons proposé des approches pour modéliser ces descripteurs au regard de statistiques de tags liées à leur fréquence et rareté et sur des similarités spatiale et temporelle. Deuxièmement, nous avons proposé un nouveau processus d'annotation d'images qui vise à identifier les mots-clés qui décrivent le mieux les images-requêtes données en entrée d'un système d'annotation par un utilisateur. Pour ce faire, pour chaque image-requête nous avons mis en œuvre des filtres spatial, temporel et spatio-temporel afin d'identifier les images similaires ainsi que leurs tags associés. Ensuite, nous avons fédéré les différents descripteurs dans un modèle probabiliste afin de déterminer les termes qui décrivent le mieux chaque image-requête. Enfin, le fait que les contributions présentées ci-dessus s'appuient uniquement sur des informations issues des plateformes de partage d'images (c.-à-d. des informations subjectives) a suscité la question suivante : les informations issues du Web peuvent-elles fournir des termes objectifs pour enrichir les descriptions initiales des images. À cet effet, nous avons proposé une approche basée sur les techniques d'expansion de requêtes du domaine de la RI. Elle porte essentiellement sur l'étude de l'impact des différents algorithmes d'expansion, ainsi que sur l'agrégation des résultats fournis par le meilleur algorithme et les résultats fournis par le processus d'annotation d'images. Vu qu'il n'existe pas de cadre d'évaluation standard d'annotation automatique d'images, plus particulièrement adapté aux collections d'images de type paysage, nous avons proposé des cadres d'évaluation appropriés afin de valider nos contributions. En particulier, les différentes approches proposées sont évaluées au regard de la modélisation des descripteur de spatialisation, de temporalité et de thématique. De plus, nous avons validé le processus d'annotation d'images, et nous avons montré qu'il surpasse en qualité deux approches d'annotation d'images de la littérature. Nous avons comparé également l'approche d'enrichissement avec le processus d'annotation d'image pour souligner son efficacité et l'apport des informations issues du Web. Ces expérimentations ont nécessité le prototypage du logiciel AnnoTaGT, qui offre aux utilisateurs un cadre technique pour l'annotation automatique d'images.The documents processed by Information Retrieval (IR) systems are typically indexed according to their contents: Text or multimedia. Search engines based on these indexes aim to provide relevant answers to users' needs in the form of texts, images, sounds, videos, and so on. Our work is related to "image" documents. We are specifically interested in automatic image annotation systems that automatically associate keywords to images. Keywords are subsequently used for search purposes via textual queries. The automatic image annotation task intends to overcome the issues of manual and semi-automatic annotation tasks, as they are no longer feasible in nowadays' context (i.e., the development of digital technologies and the advent of devices, such as smartphones, allowing anyone to take images with a minimal cost). Among the different types of existing image collections (e.g., medical, satellite) in our work we are interested in landscape image collections for which we identified the following challenges: What are the most discriminant features for this type of images ? How to model and how to merge these features ? What are the sources of information that should be considered ? How to manage scalability issues ? The proposed contribution is threefold. First, we use different factors that influence the description of landscape images: The spatial factor (i.e., latitude and longitude of images), the temporal factor (i.e., the time when the images were taken), and the thematic factor (i.e., tags crowdsourced and contributed to image sharing platforms). We propose various techniques to model these factors based on tag frequency, as well as spatial and temporal similarities. The choice of these factors is based on the following assumptions: A tag is all the more relevant for a query-image as it is associated with images located in its close geographical area ; A tag is all the more relevant for a query-image as it is associated with images captured close in time to it ; sourcing concept). Second, we introduce a new image annotation process that recommends the terms that best describe a given query-image provided by a user. For each query-image we rely on spatial, temporal, and spatio-temporal filters to identify similar images along with their tags. Then, the different factors are merged through a probabilistic model to boost the terms best describing each query-image. Third, the contributions presented above are only based on information extracted from image photo sharing platforms (i.e., subjective information). This raised the following research question: Can the information extracted from the Web provide objective terms useful to enrich the initial description of images? We tackle this question by introducing an approach relying on query expansion techniques developed in IR. As there is no standard evaluation protocol for the automatic image annotation task tailored to landscape images, we designed various evaluation protocols to validate our contributions. We first evaluated the approaches defined to model the spatial, temporal, and thematic factors. Then, we validated the annotation image process and we showed that it yields significant improvement over two state-of-the-art baselines. Finally, we assessed the effectiveness of tag expansion through Web sources and showed its contribution to the image annotation process. These experiments are complemented by the image annotation prototype AnnoTaGT, which provides users with an operational framework for automatic image annotation

Analyse et caractérisation temps réel de vidéos chirurgicales. Application à la chirurgie de la cataracte

Huge amounts of medical data are recorded every day. Those data could be very helpful for medical practice. The LaTIM has acquired solid know-how about the analysis of those data for decision support. In this PhD thesis, we propose to reuse annotated surgical videos previously recorded and stored in a dataset, for computer-aided surgery. To be able to provide relevant information, we first need to recognize which surgical gesture is being performed at each instant of the surgery, based on the monitoring video. This challenging task is the aim of this thesis. We propose an automatic solution to analyze cataract surgeries, in real time, while the video is being recorded. A content based video retrieval (CBVR) method is used to categorize the monitoring video, in combination with a statistical model of the surgical process to bring contextual information. The system performs an on-line analysis of the surgical process at two levels of description for a complete and precise analysis. The methods developed during this thesis have been evaluated in a dataset of cataract surgery videos collected at Brest University Hospital. Promising results were obtained for the automatic analysis of cataract surgeries and surgical gesture recognition. The statistical model allows an analysis which is both fine-tuned and comprehensive. The general approach proposed in this thesis could be easily used for computer aided surgery, by providing recommendations or video sequence examples. The method could also be used to annotate videos for indexing purposes.L'objectif de cette thèse est de fournir aux chirurgiens des aides opératoires en temps réel. Nous nous appuyons pour cela sur des vidéos préalablement archivées et interprétées. Pour que cette aide soit pertinente, il est tout d'abord nécessaire de reconnaître, à chaque instant, le geste pratiqué par le chirurgien. Ce point est essentiel et fait l'objet de cette thèse. Différentes méthodes ont été développées et évaluées, autour de la reconnaissance automatique du geste chirurgical. Nous nous sommes appuyés sur des méthodes de catégorisation (recherche des cas les plus proches basée sur l'extraction du contenu visuel) et des modèles statistiques du processus chirurgical. Les réflexions menées ont permis d'aboutir à une analyse automatique de la chirurgie à plusieurs niveaux de description. L'évaluation des méthodes a été effectuée sur une base de données de vidéos de chirurgies de la cataracte, collectées grâce à une forte collaboration avec le service d'ophtalmologie du CHRU de Brest. Des résultats encourageants ont été obtenus pour la reconnaissance automatique du geste chirurgical. Le modèle statistique multi-échelles développé permet une analyse fine et complète de la chirurgie. L'approche proposée est très générale et devrait permettre d'alerter le chirurgien sur les déroulements opératoires à risques, et lui fournir des recommandations en temps réel sur des conduites à tenir reconnues. Les méthodes développées permettront également d'indexer automatiquement des vidéos chirurgicales archivées

Apprentissage statistique de modèles de comportement multimodal pour les agents conversationnels interactifs

Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux

Apprentissage statistique de modèles de comportement multimodal pour les agents conversationnels interactifs

Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux

Analyse acoustique de la voix émotionnelle de locuteurs lors d'une interaction humain-robot

Mes travaux de thèse s'intéressent à la voix émotionnelle dans un contexte d'interaction humain-robot. Dans une interaction réaliste, nous définissons au moins quatre grands types de variabilités : l'environnement (salle, microphone); le locuteur, ses caractéristiques physiques (genre, âge, type de voix) et sa personnalité; ses états émotionnels; et enfin le type d'interaction (jeu, situation d'urgence ou de vie quotidienne). A partir de signaux audio collectés dans différentes conditions, nous avons cherché, grâce à des descripteurs acoustiques, à imbriquer la caractérisation d'un locuteur et de son état émotionnel en prenant en compte ces variabilités.Déterminer quels descripteurs sont essentiels et quels sont ceux à éviter est un défi complexe puisqu'il nécessite de travailler sur un grand nombre de variabilités et donc d'avoir à sa disposition des corpus riches et variés. Les principaux résultats portent à la fois sur la collecte et l'annotation de corpus émotionnels réalistes avec des locuteurs variés (enfants, adultes, personnes âgées), dans plusieurs environnements, et sur la robustesse de descripteurs acoustiques suivant ces quatre variabilités. Deux résultats intéressants découlent de cette analyse acoustique: la caractérisation sonore d'un corpus et l'établissement d'une liste "noire" de descripteurs très variables. Les émotions ne sont qu'une partie des indices paralinguistiques supportés par le signal audio, la personnalité et le stress dans la voix ont également été étudiés. Nous avons également mis en oeuvre un module de reconnaissance automatique des émotions et de caractérisation du locuteur qui a été testé au cours d'interactions humain-robot réalistes. Une réflexion éthique a été menée sur ces travaux.This thesis deals with emotional voices during a human-robot interaction. In a natural interaction, we define at least, four kinds of variabilities: environment (room, microphone); speaker, its physic characteristics (gender, age, voice type) and personality; emotional states; and finally the kind of interaction (game scenario, emergency, everyday life). From audio signals collected in different conditions, we tried to find out, with acoustic features, to overlap speaker and his emotional state characterisation taking into account these variabilities.To find which features are essential and which are to avoid is hard challenge because it needs to work with a high number of variabilities and then to have riche and diverse data to our disposal. The main results are about the collection and the annotation of natural emotional corpora that have been recorded with different kinds of speakers (children, adults, elderly people) in various environments, and about how reliable are acoustic features across the four variabilities. This analysis led to two interesting aspects: the audio characterisation of a corpus and the drawing of a black list of features which vary a lot. Emotions are ust a part of paralinguistic features that are supported by the audio channel, other paralinguistic features have been studied such as personality and stress in the voice. We have also built automatic emotion recognition and speaker characterisation module that we have tested during realistic interactions. An ethic discussion have been driven on our work.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Fusion des approches visuelles et contextuelles pour l'annotation des images médicales

International audienc

Le système des verbes à classificateur de la langue des signes québécoise

Cette thèse porte sur les verbes à classificateur (VCL) de la LSQ. Les VCL se distinguent des autres verbes de la langue par le fait de contenir un morphème classificateur, qui renvoie à un référent nominal en fonction de propriétés saillantes de son référent, le plus souvent des propriétés de forme. Les VCL expriment la localisation, le mouvement, le changement de position, la manipulation et la forme d'une entité. Parce qu'ils mettent à profit l'iconicité, la simultanéité et l'utilisation linguistique de l'espace, les VCL défient les analyses traditionnelles. Dans les langues des signes, ils ont donné lieu à une panoplie d'analyses et des caractérisations divergentes (voir Schembri, 2003). Avant cette thèse, les descriptions précédentes des VCL de la LSQ (Dubuisson et al., 1996; Lajeunesse, 2001) ont porté sur la description générale des classificateurs (la configuration manuelle), leur sélection en fonction de leur antécédent nominal ainsi que de leur classification. On ne disposait que de très peu d'informations sur leur comportement en contexte discursif et leurs fonctions dans la langue. L'objectif de cette thèse est de fournir une analyse explicative de la nature et du fonctionnement des VCL de la LSQ. Plus spécifiquement, il s'agit 1) d'effectuer une analyse de leurs éléments de structure, 2) de décrire leur marquage argumental et les situer dans le système verbal de la LSQ, 3) d'expliquer leur distribution en contexte discursif et 4) de formuler et de tester une proposition de la catégorisation des VCL et d'en montrer la pertinence. Les moyens mis de l'avant dans la thèse pour atteindre ces objectifs sont la description et l'analyse des VCL, autant d'un point de vue lexical, morphosyntaxique, syntaxique que discursif, à partir de données provenant d'un corpus de productions discursives de quatre participants sourds (Lelièvre et al., 2009). Nos résultats ont permis de mettre à jour un inventaire de 12 classificateurs, et révèlent de nouvelles formes et emplois. Notre analyse propose que les classificateurs de la LSQ sont des éléments monosémiques qui peuvent entrer dans la formation de VCL de trois catégories (sur la base des travaux de Schembri, 2001, 2003, entre autres) : 1) les VCL entité, 2) les VCL de préhension, et 3) les VCL spécificateurs de taille et de forme. Par ailleurs, c'est le mouvement du VCL en contexte qui détermine la catégorie du VCL. Du point de vue du marquage argumentai, nos résultats ont montré que comme pour les verbes lexicaux (Parisot, 2003), la forme de base du VCL (son mouvement primaire) détermine les possibilités du marquage argumental. Les VCL peuvent être apparentés aux verbes souples et semi-rigides, qui marquent l'accord à l'aide de la localisation directe. Toutefois, à la différence de ces derniers, ils n'utilisent ni l'orientation ni le POINTÉ afin de marquer leurs arguments. En effet, dans les VCL, l'orientation marque l'orientation du référent et n'est donc pas une stratégie disponible pour marquer l'accord. De plus, la forme manuelle des VCL (classificateur et localisation directe) est utilisée pour marquer l'accord, réduisant le besoin de l'ajout d'un marqueur comme le POINTÉ pour l'accord. Nous proposons donc que les VCL constituent un sous-système particulier du système verbal de la LSQ, avec des caractéristiques qui lui sont propres. Notre analyse de la distribution des VCL montre qu'en contexte discursif, la réutilisation du contexte spatial est l'élément qui influence le plus la production de VCL que la simple description d'entité. De plus, les VCL sont utilisés avant tout dans des contextes de production de formes saillantes. Enfin, le choix d'utiliser un type de VCL plutôt qu'un autre dépend de la perspective pragmatique adoptée par le signeur. En ce qui a trait à la relation entre le classificateur et son antécédent, nos résultats montrent que l'identification du référent précède l'actualisation du VCL et que les VCL sont le plus souvent utilisés pour maintenir la référence d'un nom. Finalement, au niveau propositionnel, notre analyse montre que les propositions à VCL sans argument lexicalement réalisé sont fréquentes et que la représentation corporelle influence le nombre d'arguments réalisés. De plus, les VCL se retrouvent dans des constructions verbales complexes (séquences verbales, verbes écho et VCL simultanés). Les résultats de cette thèse contribuent à mieux comprendre le système des VCL de la LSQ et la façon dont il s'intègre au système verbal. De plus, ils contribuent à l'approfondissement des connaissances sur les aspects distributionnels, jusqu'ici peu explorés en LSQ, et particulièrement en contexte discursif. Enfin, les connaissances sur les VCL participent à l'avancement des connaissances sur l'impact de la modalité visuogestuelle sur la structure des langues des signes.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Langue des signes québécoise (LSQ), verbes à classificateur, classificateur, morphosyntaxe, marquage argumental