International audienceThe Meaning-Text Theory (MTT) is one of the most precise and exhaustive linguistic theories. Representing knowledge of the MTT is a challenge for applications in lexicography, but also for injecting fine grained linguistic knowledge in NLP systems. This paper describes the methodology and the main outcomes of our research in conducing a Knowledge Engineering approach to model the lexical knowledge of the MTT and formalize its semantics. We focus more specifically on linguistic predicates, linguistic representations, and lexicographic definitions. We drew our inspiration from Bachimont's methodology, and operated in three main steps: (i) we extended the domain conceptualization, (ii) we chose an adequate Knowledge Representation formalism, and (iii) we operationalized the formalism for logical reasoning, and for sharing and querying knowledge on the web of data.La Théorie Sens-Texte (TST) est l'une des théories linguistiques les plus précises d'un point de vue descriptif. En représenter les connaissances est un défi pour des applications de lexicographie, mais également pour injecter des connaissances linguistiques fines dans les systèmes de TALN. Cet article décrit la méthodologie et les principaux résultats de notre recherche qui consiste à mener une étude d'Ingénierie des Connaissances pour modéliser les connaissances lexicales sémantiques de la TST et en formaliser la sémantique. Nous nous intéressons plus particulièrement aux prédicats linguistiques, aux représentations linguistiques, et aux définitions lexicographiques. Nous nous sommes inspirés de la méthodologie de Bachimont, et avons opéré en trois étapes principales: (i) extension de la conceptualisation du domaine, (ii) recherche d'un formalisme de représentation des connaissances adapté, (iii) opérationalisation du formalisme pour le raisonnement logique et pour le partage et l'interrogation des connaissances sur le web des données
