[en] The noncausal/causal alternation is the pairing of two verb forms that refer to the same core event but differ in the absence vs. presence of a causer for this event (e.g. rise vs. raise, open (intr.) vs. open (tr.), die vs. kill). Languages differ in their overall preferences among the possible strategies for coding this alternation. This study uses machine-learning methods (clustering and tree-based computational classifiers) to investigate the predictive power of the noncausal/causal alternation for the genealogical affiliation of 38 languages belonging to the Atlantic, Mande and Mel families. The languages studied here belong to different contact areas in Senegal and its surroundings. The three families are all affiliated to the Niger-Congo phylum but display quite different typological profiles. The present paper elaborates on an earlier study that used a standard list of 18 verb pairs to establish the coding strategies in these languages. Apart from highlighting which coding strategies are favored in each family, our quantitative analyses show that the family affiliation of the 38 languages can be predicted with an accuracy above the majority baseline based on the information of the noncausal/causal alternation in the 18 verb pairs, but that the predictive power of verb pairs 1‑9 is generally lower than the one of verb pairs 10‑18. Our results confirm the hypothesis that the first group of verb pairs shows universal rather than lineage-specific tendencies concerning the noncausal/causal alternation. Furthermore, our analyses identify which of the 18 verb pairs (and their correlated coding strategies) have the highest predictive power. This study opens new avenues for identifying the relevant synchronic data for genealogical classification in historical linguistics. Future studies could replicate the same analysis in different language families to assess if our results are universal or specific to some language families.

[fr] L'alternance non causal/causal désigne l'appariement de deux formes verbales référant à un même événement, mais se distinguant par l'absence vs la présence d'un causateur de l'événement (par ex. rise vs. raise, open (intr.) vs. open (tr.) ou die vs. kill). Les langues emploient diverses stratégies pour encoder cette opposition. Cette étude utilise des méthodes d'apprentissage-machine (clustering et classificateurs computationnels fondés sur des arbres de décision) afin d'analyser le pouvoir prédictif des stratégies d'encodage sur l'affiliation généalogique de 38 langues appartenant aux familles atlantique, mandé et mel. Les langues de l'enquête sont essentiellement localisées au Sénégal et dans ses environs où existent des zones de contact. Ces trois familles relèvent du même phylum Niger-Congo, mais présentent des profils typologiques assez différents. Le traitement de l'alternance causale comme marqueur généalogique est traité ici à partir d'une étude antérieure utilisant une liste standardisée de 18 paires de verbes pour établir les stratégies employées dans ces langues. En plus d'indiquer quelles stratégies sont favorisées dans chaque famille, nos analyses quantitatives montrent que l'affiliation généalogique des 38 langues peut être prédite avec une grande précision à partir des stratégies de codage de l'alternance causale utilisées pour les 18 paires de verbes, mais que le pouvoir prédictif des paires 1‑9 est généralement inférieur à celui des paires 10‑18. Ces résultats confirment l'hypothèse selon laquelle le premier groupe de verbes montre des tendances universelles plutôt qu'une variation interlinguistique dans le marquage de l'alternance non causal/causal. De plus, notre analyse identifie, pour ces familles de langues, parmi les 18 paires de verbes sélectionnées, celles qui ont le pouvoir prédictif le plus élevé. Cette approche ouvre de nouvelles voies pour résoudre un problème fondamental de la linguistique historique, celui des filtres nécessaires pour trier les données synchroniques pertinentes pour la classification généalogique. Des études futures pourraient reproduire la même analyse sur différentes familles de langues pour évaluer si ces résultats sont universels ou spécifiques à certaines familles de langues.