Natural language processing's contibution to the linguistic exploitation of a longitudinal children’s writings corpus aged from 6 to 11 years old.

Depuis peu, émerge une réelle dynamique de constitution et de diffusion de corpus d’écrits scolaires, notamment francophones. Ces corpus, qui appuient les travaux en didactique de l’écriture, sont souvent de taille restreinte et peu diffusés. Des corpus longitudinaux, c'est-à-dire réalisant le suivi d’une cohorte d’élèves et permettant de s’intéresser à la progressivité des apprentissages, n’existent pas à ce jour pour le français.Par ailleurs, bien que le traitement automatique des langues (TAL) ait outillé des corpus de natures très diverses, peu de travaux se sont intéressés aux écrits scolaires. Ce nouveau champ d’application représente un défi pour le TAL en raison des spécificités des écrits scolaires, et particulièrement les nombreux écarts à la norme qui les caractérisent. Les outils proposés à l’heure actuelle ne conviennent donc pas à l’exploitation de ces corpus. Il y a donc un enjeu pour le TAL à développer des méthodes spécifiques.Cette thèse présente deux apports principaux. D’une part, ce travail a permis la constitution d’un corpus d’écrits scolaires longitudinal (CP-CM2), de grande taille et numérisé, le corpus Scoledit. Par « constitution », nous entendons le recueil, la numérisation et la transcription des productions, l’annotation des données linguistiques et la diffusion de la ressource ainsi constituée. D’autre part, ce travail a donné lieu à l’élaboration d’une méthode d’exploitation de ce corpus, appelée approche par comparaison, qui s’appuie sur la comparaison entre la transcription des productions et une version normalisée de ces productions pour produire des analyses.Cette méthode a nécessité le développement d’un aligneur de formes, appelé AliScol, qui permet de mettre en correspondance les formes produites par l’élève et les formes normalisées. Cet outil représente un premier niveau d’alignement à partir duquel différentes analyses linguistiques ont été menées (lexicales, morphographiques, graphémiques). La conception d’un aligneur en graphèmes, appelé AliScol_Graph, a été nécessaire pour conduire une étude sur les graphèmes.In recent years, there has been an actual effort to constitute and promote children’s writings corpora especially in French. The first research works on writing acquisition relied on small corpora that were not widely distributed. Longitudinal corpora, monitoring a cohort of children’s productions from similar collection conditions from one year to the next, do not exist in French yet.Moreover, although natural language processing (NLP) has provided tools for a wide variety of corpora, few studies have been conducted on children's writings corpora. This new scope represents a challenge for the NLP field because of children's writings specificities, and particularly their deviation from the written norm. Hence, tools currently available are not suitable for the exploitation of these corpora. There is therefore a challenge for NLP to develop specific methods for these written productions.This thesis provides two main contributions. On the one hand, this work has led to the creation of a large and digitized longitudinal corpus of children's writings (from 6 to 11 years old) named the Scoledit corpus. Its constitution implies the collection, the digitization and the transcription of productions, the annotation of linguistic data and the dissemination of the resource thus constituted. On the other hand, this work enables the development of a method exploiting this corpus, called the comparison approach, which is based on the comparison between the transcription of children’s productions and their standardized version.In order to create a first level of alignment, this method compared transcribed forms to their normalized counterparts, using the aligner AliScol. It also made possible the exploration of various linguistic analyses (lexical, morphographic, graphical). And finally, in order to analyse graphemes, an aligner of transcribed and normalized graphemes, called AliScol_Graph was created