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

Chapitre 2 : Le résumé automatique de textes
et en navigation intra et inter-textuelle. Malgré les développements technologiques des
dix dernières années en informatique, cela ne semble pas avoir été profitable pour
l’élaboration automatique de meilleurs résumés. De nombreuses barrières conceptuelles
et techniques n’ont toujours pas été levées (comme la compréhension et la génération
automatique de textes) et pourtant leur franchissement semble désormais nécessaire
pour rompre réellement avec le passé. Effectivement, nombreux sont les travaux qui,
n’osant s’attaquer à ces barrières, s’emploient à améliorer ou compléter des méthodes
déjà existantes, comme nous l’avons dit avec le retour de l’approche par extraction et
avec l’utilisation de techniques hybrides (statistiques, linguistiques, etc.). De plus,
l’offre actuelle en résumé automatique ne correspond pas forcément à la demande. Les
besoins s’orientent plus vers des outils ergonomiques et flexibles selon les attentes des
utilisateurs. C’est en partie pour cela que d’autres perspectives en recherche
d’informations et en fouille textuelle se sont accrues et ont plus intéressé les utilisateurs
comme les concepteurs.
Afin de répondre ainsi à un besoin en résumé automatique qui existe bel et bien
mais qui a du mal à être satisfait, il faut s’orienter vers une voie médiane qui satisfasse
ces besoins tout en ne s’éloignant pas des difficultés à franchir pour l’avenir de ce
domaine (compréhension et génération de textes). Les travaux qui cherchent à éviter ces
difficultés continueront à butter sur ces obstacles à franchir et resteront pour cela
limités. Ainsi, selon nous, les techniques entièrement statistiques et numériques ne
permettront jamais de construire des résumés tels que les humains le font. Il ne faut
donc pas s’écarter des modèles cognitifs et des stratégies qu’emploient les humains
quand ils résument pour faire évoluer concrètement à moyen et long terme le résumé
automatique. Selon nous, l’emploi accru de techniques linguistiques, surtout de niveau
discursif, et complété par l’adjonction d’ontologies dans le traitement, offre une réelle
perspective d’avenir pour le domaine du résumé automatique. Au contraire, l’utilisation
de statistiques et plus généralement de techniques numériques risque de cloisonner
encore pour un certain temps le résumé automatique dans le domaine de la recherche
d’informations extrêmement quantitative de notre époque, et cela en nous faisant
oublier que résumer un texte fait appel à des traitements bien plus élaborés
qualitativement. Nous présenterons dans la suite de ce chapitre les différentes approches
et techniques dans le résumé automatique et nous tenterons de justifier cette orientation
que nous venons d’énoncer et qui nous semble la meilleure (mais pas forcément celle
qui sera suivie par la communauté des informaticiens).
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