Incidence de la machine sur le comportement langagier : sur l'exemple de demandes d'horaire SNCF

Résumé En Fr

Using a corpus of 125 railways timetable requests uttered twice by the same callers : first to a human operator and then to what they believed to be a machine, we observe the influence of the introduction of the machine on the user's linguistic behavior. In presence of the machine, the requests appear to be more complete, more concise and more stable. Moreover, the spatio-temporal references are modified and become more unpersonal. Using a parser particularly suitable for unconstrained and dislocated phrases, we tested then the performances of an automatic processing with the two types of utterances. The error rate of 4,2 % for requests spoken to the operator decreases down to 1,8 % in a human-machine situation.

À partir d'un corpus de 125 demandes d'horaire SNCF énoncées par un même correspondant tout d'abord face à une opératrice, puis face à une machine présumée, on s'est efforcé d'apprécier l'incidence de l'introduction de la machine sur le comportement langagier des locuteurs. En sa présence, les requêtes sont plus complètes, plus concises et plus stables. On constate par ailleurs une dépersonnalisation ainsi qu'une évolution du repérage spatio-temporel. À partir d'un analyseur adapté au traitement d'énoncés non normés comme les énoncés oraux, on s'efforce ensuite d'évaluer l'incidence de l'introduction de la machine sur un traitement automatique. Le taux d'erreur passe ainsi de 1,8 % avec les énoncés produits face à la machine présumée, à 4,2 % avec les énoncés produits face à l'opératrice.