Analyse d'un corpus d'exigences pour améliorer la rédaction des spécifications de systèmes spatiaux au CNES

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7 juin 2016

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Maxime Warnier et al., « Analyse d'un corpus d'exigences pour améliorer la rédaction des spécifications de systèmes spatiaux au CNES », HAL-SHS : linguistique, ID : 10670/1.djvll0


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Résumé Fr

L'objectif de notre travail est d'augmenter la clarté et la précision des spécifications techniques rédigées par les ingénieurs du CNES (Centre National d'Études Spatiales) préalablement à la réalisation de systèmes spatiaux. L'importance des spécifications (et en particulier des exigences qui les composent) pour la réussite des projets de grande envergure est en effet désormais très largement reconnue ; de même, les principaux risques liés à l'utilisation de la langue naturelle (ambiguïté, flou, incomplétude) sont relativement bien identifiés. Dans ce contexte, nous nous efforçons de mettre au point une solution qui soit réellement adoptée par les ingénieurs du CNES (qui ne sont actuellement pas tenus de suivre des règles de rédaction) : celle-ci se doit donc d'être à la fois efficace (autrement dit, elle doit limiter sensiblement le risque langagier) et aisée à mettre en place (autrement dit, elle ne doit pas bouleverser trop profondément leurs habitudes de travail, ce qui la rendrait contre-productive). Une langue contrôlée, c'est-à-dire un ensemble de règles linguistiques portant sur le vocabulaire, la syntaxe et la sémantique, nous paraît être une réponse idéale à ce double besoin – pour autant qu'elle reste suffisamment proche de la langue naturelle (et particulièrement de l'usage qui en est fait lors de la rédaction des exigences). Or, les langues contrôlées pour la rédaction technique que nous avons envisagées ne nous semblent pas toujours pertinentes d'un point de vue linguistique. Nous voudrions donc définir notre propre langue contrôlée pour la rédaction des exigences en français au CNES. L'originalité de notre démarche consiste à supposer l'existence d'un sous-langage et à systématiquement vérifier nos hypothèses sur des corpus d'exigences authentiques à l'aide de techniques et d'outils de traitement automatique du langage.

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