Le résumé automatique de textes - LaLIC - Université Paris-Sorbonne

Chapitre 2 : Le résumé automatique de textes
l’aide directe des formes de surface mais plutôt grâce à la structure des scripts que le
système remplissait 14 . D’autres travaux importants ont continué à apparaître à cette
époque tels que SUSY, TOPIC, SCISOR et PAULINE 15 .
Globalement, les systèmes de résumé automatique par compréhension de cette
époque étaient fortement influencés par tous les travaux se faisant sur la compréhension
de textes et sur la représentation des connaissances en psychologie cognitive et en
intelligence artificielle. La demande en résumé automatique n’était pas réellement forte,
et cela ne fournissait aucune contrainte sur le choix des méthodes dans ce domaine.
Ainsi, les chercheurs pouvaient tenter, comme ils le souhaitaient, de copier l’activité
résumante humaine pour leur système même si cela était difficile et concrètement peu
applicable. En effet, tous ces systèmes étaient bien souvent dépendants des domaines
sur lesquels portaient les textes. Certains travaux, comme SUSY [Fum et al. 1982],
étaient même très ambitieux, ils envisageaient de nombreux traitements (syntaxiques,
sémantiques, etc.) qui, même encore aujourd’hui, n’ont jamais pu être entièrement
faits comme, par exemple, la réalisation de la représentation propositionnelle d’un texte.
On envisageait donc des systèmes théoriquement intéressants et reposant sur des
fondements cognitifs solides 16 , mais en réalité on avait des systèmes lourds, limités
techniquement, et restreints à des domaines bien précis.
Les années 1990 ont vu arriver l’insertion massive de l’informatique dans le
travail et dans les entreprises en raison de l’amélioration de la productivité qu’elle
permettait. Les entreprises commençaient ainsi à devoir gérer une masse grandissante
de documents de travail sous format électronique. La recherche d’informations
commençait alors à ce développer considérablement, surtout à la fin des années 90 avec
l’apparition d’Internet et des moteurs de recherche. La quantité d’informations à traiter
est devenue tellement importante et hétérogène que les besoins en recherche
d’informations ont explosé, notamment pour le résumé automatique. Les besoins se sont
alors orientés vers des méthodes rapides et s’appliquant de façon large, c’est-à-dire
indépendante des domaines. A partir de cela, le résumé automatique est revenu en
14 Pour un script décrivant un meurtre par exemple, on sait que l’information correspondant dans celui-ci
à l’auteur du meurtre est plus pertinente que d’autres.
15 On renvoie à [Endres-Niggemeyer 1998] et [Mani 2000] pour les détails relatifs à ces systèmes.
16 En tout cas, plus que les systèmes par extraction des débuts (années 1950-70).
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