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La création automatique de ressources pour l’apprentissage de langues étrangères peu enseignées et peu dotées en matériels pédagogiques est particulièrement séduisante. Or, le développement de méthodes spécifiques à une langue étant souvent problématique en termes de rentabilité quand les effectifs d’apprenants sont restreints, il est intéressant de considérer comment adapter des ressources existantes ou de développer des méthodes génériques adaptables pour la création de matériel pédagogique. Cette étude concerne l’adaptation à la langue thaïe du logiciel ​​ TextLadder, qui classifie ​l​ es textes d’un corpus dans un ordre qui maximise la facilité de lecture pour l’apprenant, en calculant la similarité lexicale entre les textes. Cette classification automatique de textes par la progression lexicale constitue une méthode intéressante pour proposer une séquence de textes appropriée au niveau d’un lecteur en L2, surtout en ce qui concerne les textes qui portent sur une thématique particulière, que ce soit pour proposer des textes à des lecteurs autonomes, ou pour la création de matériel pédagogique destiné à être utilisé en classe.

L’apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur est en plein essor, la mise au point de programme à ce propos nécessite en amont l’analyse et la résolution de problèmes, l’intégration de paramètres propres à chaque langue. Le traitement automatique du hindi et l’Apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur sont les deux principaux domaines d’études abordés dans ce mémoire. Celui-ci est composé de plusieurs parties, exploration des outils d’aide à la lecture existants, description détaillée du système verbal hindi, proposition d’une méthode permettant d’intégrer la détection des prédicats complexes hindi dans un dispositif d’aide à la lecture, ce en vue de les annoter et de les mettre en valeur. Un état de l’art sur la détection des prédicats complexes hindi, jouant un rôle clé dans cette étude, est également présent.