# Sarramanka, une plateforme outillée de transcription, d'annotation et d'exploration de corpus

Sarra El Ayari<fnref n="1" />

Structures Formelles du Langage (UPL, CNRS & Université Paris 8)

**Résumé.** Sarramanka est une plateforme en ligne hébergée par Huma-Num qui propose des fonctionnalités d'aide à la transcription, à l'annotation ainsi qu'à l'exploration de corpus écrits et oraux. Elle ne nécessite aucune installation et se veut à la fois facile de prise en main et ergonomique. Elle a déjà été utilisée dans différents projets de recherche et continue à être développée en fonction des besoins des chercheuses et des chercheurs. Nous présentons ses particularités, quelques fonctionnalités illustrées au sein de projets de recherche.

**Abstract.** Sarramanka, an online platform for linguistic exploration and annotation. Sarramanka is an online platform available on Huma-Num and dedicated to the transcription, annotation and exploration of written and spoken corpora. It doesn't require any installation process and aims to be easy to use and user-friendly. We used it in different research projects and the development is undergoing based on the needs of the researchers for their projects. We are discussing the particularities of this tool as well as the functionalities that have been developed so far and their uses in research projects.

## 1. Introduction

Nous présentons un outil développé pour la linguistique de corpus, qui permet d'explorer les données en laissant la part belle à l'analyse, sans se soucier des codages informatiques qui pourraient être nécessaires au bon fonctionnement de l'outil. Les données peuvent être transcrites, annotées et visualisées et le corpus peut être exploré dans son ensemble, ainsi qu'un fichier à la fois. Cet outil se veut modulable pour répondre à des besoins de linguistes, ainsi qu'évolutif. Il est hébergé en ligne de manière pérenne par la TGIR Huma-Num et propose des exports vers CLAN et EXCEL, ainsi que des formats interopérables. Nous discutons le contexte général de sa genèse, les fonctionnalités développées ainsi que différents projets de recherche dans lesquels il a déjà été utilisé.

<footnote n="1">¹ sarra.elayari@cnrs.fr</footnote>
# 2. Contexte

## 2.1 L'Exploration de Corpus

L'acceptation d'exploration de corpus donnée par [Poudat et Landragin, 2017] correspond à l'utilisation que nous proposons de Sarramanka : « L'exploration de corpus peut également s'entendre comme la poursuite d'une hypothèse en corpus. L'approche est dans ce cas plus déductive et le corpus n'est plus comme précédemment l'objet premier à décrire : il a d'abord une fonction, celle de prendre le relais de l'intuition du locuteur pour décrire un fait linguistique au plus près de l'usage ». Il s'agit bien ici de description de phénomènes linguistiques basés sur une observation fine et précise du corpus. Nous sommes ici au service de la langue, et proposons une approche qualitative et visuelle, qui permet d'accéder aux annotations comme un corpus en soi. Cette notion prend directement sa source dans les travaux de B. Habert, en particulier [Habert, 2004] qui rend compte des besoins en « outillage de la linguistique ».

Il existe beaucoup d'outils et de plateformes d'annotation qui sont utilisées et rendent de grands services à la communauté de la linguistique de corpus, comme peut en témoigner l'article de [Neves et Ševa, 2019] qui recense près de quatre-vingt outils de ce type. B. Habert propose de les définir comme « un logiciel qui prend en entrée une donnée langagière (du texte, de l'oral, un lexique...) et qui permet d'obtenir en sortie une représentation transformée (annotée), soit automatiquement soit semi-automatiquement soit manuellement » [Habert, 2006]. Ils ont été créés le plus souvent dans le cadre de projets de recherche, pour répondre à un besoin précis à un moment donné. Sarramanka propose une interface clé en main qui permet d'explorer le corpus pour l'analyser sans avoir à se former au préalable.

## 2.2 Genèse

L'origine de ce travail prend sa source dans le domaine des systèmes de questions-réponses. Ces systèmes permettent à un utilisateur de rechercher une information précise dans un corpus de données massif, comme le Web. Une question est fournie au système en langage naturel (Quel est le prénom du président de la République française ?), lequel doit ensuite rechercher dans des documents écrits pour trouver la réponse précise attendue (Emmanuel).

Il s'agit de systèmes complexes qui utilisent des techniques de traitement automatique des langues (TAL). Des campagnes d'évaluation sont organisées pour évaluer leur performance finale, mais les équipes de recherche doivent ensuite réaliser des évaluations de diagnostic pour connaître les raisons de leurs succès et de leurs échecs. Or, il n'existait ni outil, ni méthode pour réaliser des évaluations systématiques de critères linguistiques pour de tels systèmes. L'objectif de ce travail a été de proposer une méthodologie d'évaluation transparente des différents textes annotés par chacun des modules du système de questions-réponses. Nous avons décomposé les analyses morphologique, syntaxique, sémantique ainsi que la recherche d'entités nommées produits par les différents modules en chaîne de ces systèmes, en combinant à la fois une analyse de corpus ainsi qu'une évaluation de performance [El Ayari, 2009]. Ce travail a donné lieu à la création de la plateforme d'évaluation REVISE (Recherche, Extraction, VISualisation et Évaluation) [El Ayari et al., 2009] qui permet de stocker les résultats intermédiaires d'un système de réponses à des questions, de façon à en disposer pour les explorer sous la forme de différentes fonctionnalités : annotation, modification, visualisation et évaluation.
Un tel outil a permis d'analyser ces résultats intermédiaires et de ce fait, d'avoir une vision plus précise des erreurs effectuées par chacun des modules en ayant accès à leur répartition dans ces sous-corpus de résultats, ainsi que dans leur évolution au sein des différents traitements séquentiels. Cette visualisation fine est essentielle pour avoir une représentation juste de la composition d'un corpus quel qu'il soit, afin de pouvoir l'analyser dans son entièreté. C'est à partir de cette observation que l'idée du développement de Sarramanka a germée.

## 2.3 Problématiques

Les outils d'annotation sont légion en linguistique, cette pratique étant cruciale pour la recherche et le traitement des données. Néanmoins, bien souvent, ils demandent du temps de prise en main, des compétences techniques liées à l'installation, la mise à jour et le paramétrage et peuvent impliquer le suivi d'un cadre théorique donné.

La plateforme que nous présentons ici tente de proposer des solutions pour différentes problématiques d'outillage des pratiques en linguistique de corpus :

- des pratiques d'outillage pour l'exploration de corpus : explorer son corpus, repérer des phénomènes, les catégoriser, ajouter des commentaires ;

- des pratiques d'outillage pour la transcription de corpus oraux, avec alignement sur le fichier sonore et possibilités de correction/modification à n'importe quel stade de l'analyse ;

- des pratiques d'outillage pour l'annotation linguistique manuelle, en gardant une interoperabilité avec des outils (CLAN, EXCEL) et des formats (XML, CSV) existants ;

- des pratiques d'outillage en didactique des langues, qui permettent de donner une place à l'annotation de corpus d'apprenants pour l'apprentissage des langues.

L'idée est d'allier exploration et visualisation sous la forme d'une plateforme en ligne qui ne nécessite donc aucune installation préalable. Il s'agit d'une plateforme dont le développement est permanent en fonction des besoins des chercheuses et chercheurs. Nous cherchons à accompagner la découverte et l'appréhension d'un corpus dans son ensemble, à fournir un outil simple qui permet également d'explorer un corpus avant de décider ce que l'on veut analyser et qui fait « parler » le corpus et les annotations ensemble, tout en visualisant les phénomènes en contexte.

## 2.4 Type d'Approche

Il s'agit d'une approche à la fois exploratoire et principalement qualitative, avec des possibilités de mesures quantitatives sur les phénomènes annotés. Nous sommes dans le domaine de la linguistique outillée, telle que définie dans [Jacques, 2016], à savoir : « la diversité des linguistiques de corpus est la diversité d'approche et de conception tout à la fois du ou des corpus et des recherches qu'il supporte ». Nous souhaitons que cet outil puisse accompagner les pratiques linguistiques, quelles que soient les linguistiques de corpus pratiquées, sans limitation a priori. La démarche adoptée par l'utilisateur peut être inductive, déductive, ou les deux : il est possible de définir le schéma d'annotation en amont du processus d'annotation, comme d'ajouter de nouvelles informations à la volée.

## 2.5 Pourquoi un Enième Outil ?

L'intérêt de cette plateforme est multiple. Le focus principal concerne sa légèreté. Tout d'abord, elle offre un outillage « léger » pour les Sciences Humaines et Sociales. Cette légèreté réside notamment dans le fait qu'il n'y a de format particulier à respecter ni pour l'import, ni pour les transcriptions ou les annotations. C'est également un outil qui permet
d'explorer l'ensemble d'un corpus facilement, de façon ludique, ergonomique et visuelle. La visualisation des phénomènes annotés est immédiate et permet d'apprécier leur répartition dans le corpus, leurs influences, de dégager des liens et de nourrir des intuitions, qui sont des éléments essentiels au processus cognitif d'analyse d'un corpus. De plus, il est aisé de créer des sous-corpus regroupant des phénomènes particuliers, puis de les exporter dans des formats interopérables qui permettent d'analyser le corpus avec des outils plus spécialisés par la suite.

Nous avons pris certaines fonctionnalités classiques offertes par quelques outils d'analyse utilisés en linguistiques et présentons un tableau comparatif ci-dessous de façon à situer Sarramanka au sein d'outils existants utilisés par la communauté des linguistes. Les paramètres qui nous ont semblé intéressants sont les modalités d'installation et d'accès, les fonctionnalités de transcription et d'annotation ainsi que les formats de fichiers pour l'import et l'export.

Sarramanka ne propose pas de traitement ou d'analyse automatiques de corpus, à la différence d'outils d'annotation tels que GLOZZ [Widlöchet et Mathet, 2012], INCEPTION [Klie et al., 2018] ou TXM [Heiden et al., 2010], mais plutôt une interface outillée d'exploration pour accompagner et faciliter l'analyse qualitative. La plateforme se situe dans le domaine des outils d'analyse qualitative de données dits CAQDAS (Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software) comme Transana et Nvivo, qui proposent des fonctionnalités similaires à l'outil que nous présentons ici en ce qui concerne l'aide à la transcription de corpus ainsi que la définition et la visualisation du schéma d'annotation. Néanmoins ces deux outils sont payants et leurs formats d'import et d'export permettent peu d'interopérabilité avec d'autres outils existants utilisés par la communauté linguistique.

## 2.6 Spécificités de Sarramanka

Il s'agit d'une application en ligne, hébergée sur les serveurs de la Très Grande Infrastructure de Recherche Huma-Num. Elle repose sur un développement en PHP, HTML5, CSS3 et JQUERY avec une base de données relationnelle. L'interface se veut facile à utiliser et ergonomique pour faire la part belle au corpus. Il suffit de surligner une chaîne de caractères pour lui assigner ce que l'utilisateur veut : une annotation, une catégorie ou encore un commentaire. L'étiquetage comme la catégorisation sont libres, et peuvent se faire à la volée. Ces phénomènes sont repérables par la suite grâce à une coloration liée à l'annotation réalisée. Ces éléments peuvent ensuite être regroupés sous la forme d'un sous-corpus via un moteur de recherche, afin d'être analysés ou exportés. Le moteur de recherche permet une recherche dans le texte du corpus, ainsi qu'au sein des annotations. Il est possible de filtrer les éléments du corpus à afficher en fonction des catégories et des étiquettes mises en place. L'intégralité du corpus ou bien du sous-corpus obtenu peuvent ensuite être exportés dans différents formats pour être utilisés avec d'autres outils.

Sarramanka peut être vu comme un outil d'aide à la constitution d'un schéma d'annotation. Il est possible de changer le schéma et d'ajouter, modifier ou supprimer des éléments pendant l'annotation, de commenter des phénomènes et de les explorer par la suite. De plus, la constitution de sous-corpus permet ensuite d'affiner le schéma pour une catégorie de phénomènes donnée. Ce projet n'a pas pour vocation de proposer toute une panoplie de fonctionnalités, mais plutôt d'offrir une interopérabilité avec d'autres outils existants pour des analyses spécifiques. Par exemple, les données annotées peuvent être exportées au format CHAT ou dans un format CSV afin de poursuivre d'autres analyses avec CLAN ou EXCEL. Nous développons continuellement de nouvelles fonctionnalités en fonction des besoins des
chercheurs qui utilisent la plateforme, afin de proposer un outil à la fois paramétrable et facile d'utilisation.

## 2.7 L'Interopérabilité des Données

Les principes FAIR (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) prennent tout leur sens dans le cadre de la science ouverte, afin de faciliter l'accès aux données de la recherche ainsi que leur réutilisation [Wilkinson et al., 2016]. Il s'agit de bonnes pratiques qui s'appliquent aux données comme aux outils qui permettent de les analyser [Lewis et al., 2006]. Nous avons conçu cette plateforme de façon à ce qu'elle puisse être un outil parmi d'autres dans la chaîne de traitement d'un corpus. Ainsi, différents exports des données sont possibles, en fonction des besoins. Nous proposons pour le moment un export au format tabulaire, un autre au format CHAT [MacWhinney, 2000] compatible avec le logiciel CLAN ainsi qu'un export dans un format XML « maison » qui intègre les spécificités et besoins des projets qui ont utilisé la plateforme et qui permet également une conversion vers un format XML TEI.

Comme nous le verrons par la suite, cet outil se veut également un vecteur pour la réutilisabilité de corpus accessibles et déjà transcrits afin d'en permettre l'utilisation pour d'autres recherches.

# 3. Aide à la Transcription

Une des fonctionnalités principales de cette plateforme consiste en l'aide à la transcription de données, avec la prise en compte de l'alignement audio et la possibilité de modifier une transcription déjà existante. La transcription alignée peut être importée sous la forme de différents formats. Elle a été notamment testée sur des corpus différents transcrits et alignés sur l'audio avec le logiciel CLAN.

## 3.1 Transcription de Copies d'Etudiants

Un premier travail a eu lieu au sein du projet Dynascript [De Vogüé et al., 2017] qui porte sur l'acquisition de l'écrit chez des apprenants du français pour la transcription de leurs copies écrites. L'idée ici était de pouvoir indiquer des éléments liés à la gestion de l'espace d'écriture comme des ratures, modifications ou autres symboles ajoutés lors du processus d'écriture. L'interface permet à la fois de transcrire le texte manuellement et d'y ajouter des balises XML qui correspondent aux phénomènes liés à la genèse du texte, de façon à pouvoir baliser les phénomènes intéressants et utiliser les fichiers obtenus au format XML avec d'autres logiciels pour les analyser. Les utilisatrices n'étant pas familières du format balisé, l'intérêt de cette fonctionnalité est de pouvoir insérer les balises adéquates au sein de la transcription textuelle en cliquant sur des boutons. Ainsi, aucune connaissance du format XML n'est nécessaire a priori et il est alors possible de se focaliser sur les aspects linguistiques.
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Fig. 1.** Interface de transcription avec ajout de balises.</figcaption></figure>

La figure 1 montre l'interface créée pour les besoins du projet. Elle se veut ergonomique et rend le processus de transcription et d'annotation des phénomènes plus convivial et lisible que sur un éditeur de texte par exemple. Les utilisatrices ont également apprécié le gain de temps, ainsi que la réduction d'erreurs de frappe liées au format.

## 3.2 Transcription et Correction de Transcriptions Issues de l'Oral

Nous avons intégré une fonctionnalité d'aide à la transcription de fichiers audio qui permet, après avoir importé le fichier son, de piloter son écoute au clavier et de transcrire ce qui est dit sous forme de lignes. La spécificité réside dans l'alignement avec le son (enregistrement des codes temporels à la volée) qui permet que l'ensemble des énoncés transcrits soient cliquables avec donc écoutables à nouveau facilement, afin de pouvoir vérifier la transcription.

Il est également courant que des besoins émergent en lien avec la modification des transcriptions des fichiers audio qui constituent le corpus. Appliquée à des corpus oraux, cette fonctionnalité permet à la fois l'écoute des fichiers audio ainsi que la modification de la transcription tout en ayant accès à l'audio du corpus initial. Nous présentons cette interface sur la figure 2.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 2. Interface de correction de transcriptions.</figcaption></figure>

Des balises HTML permettent de naviguer au sein du corpus textuel et d'avoir accès à la portion sonore qui correspond à l'énoncé écouté. La transcription est ensuite mise à jour avec les modifications effectuées.

# 4. Annotation Manuelle

La deuxième fonctionnalité principale de cette plateforme est celle qui permet l'annotation des données, avec import d'un schéma initial. Il y a plusieurs types d'annotation possibles qui ont été créés en fonction des besoins des projets de recherche. Une annotation ici est le résultat d'informations saisies dans un formulaire, dont la portée est définie par la chaîne de caractères qui a été surlignée. Il est possible de choisir un affichage coloré des annotations, avec les informations codées qui apparaissent lors du passage de la souris. L'outil peut également créer, à partir des formulaires d'annotation des formes, des lignes de codage (*tiers*) dans un format qui a été préalablement défini.

## 4.1 Contexte Scientifique

Le contexte scientifique de ce travail concerne une analyse par Marzena Watorek de la structure du syntagme nominal afin d'observer le développement de la catégorie d'article en français L2 chez des apprenants de langues sources typologiquement différentes [El Ayari et Watorek, 2021]). Pour ce faire, nous avons utilisé le corpus ESF (European Science Foundation Second Language) [Perdue, 1993], lequel a pour objectif « la description de processus d'acquisition d'une langue seconde à travers les productions d'apprenants adultes de L2 en milieu naturel [...] migrants, sans guidage systématique lié à l'enseignement, qui ont été observés de manière longitudinale » [Benazzo et Watorek, 2021].

Le besoin en terme d'outillage a consisté en une annotation à réaliser de façon rapide, avec un format d'annotation fiable quelle que soit l'annotatrice, un schéma d'annotation préexistant à reprendre et une compatibilité totale avec le logiciel CLAN. L'intérêt ici était de pouvoir tester comment annoter des données déjà annotées en partie sur un autre outil, en conservant le schéma d'annotation préexistant ainsi que la possibilité de pouvoir exporter les données nouvellement annotées dans le format initial, de façon à conserver la possibilité de les utiliser avec CLAN ultérieurement.

Sur CLAN, les annotations prennent la forme de lignes qui sont ajoutées au sein du corpus, ce qui comporte plusieurs limites. La première est que l'utilisateur doit prendre en charge et
respecter le format de ces annotations au lieu de se focaliser sur l’aspect linguistique de la
tâche. Voici un exemple de codage avec CLAN issu de [El Ayari et Watorek, 2021] :

*IND: bon on va commencer par +// t as travaWillé ces jours ci.
*SAE: non pas < &travaj > [%phon = travailler ] # hein.
%snm:<OMISS>:<N1>Nomi(travail)/ID//?:0vb:<BIS>:REPi
*IND: heu.
*IND: pourquoi tu as pas travaillé ?
*SAE: parce que < &safe > [%phon = ça , faire ] trois mois pas < &travaj >
%snm:<DET+N>detnum(trois)/LC/masc/plur/:<N1>Nomi(mois)/LC/masc/plur:post-vb:<BIS>:
%snm:<OMISS>:<N2>(travail)/LC/masc/sg:post-vb:<BIS>:REPd [%phon = travail ].
*IND: non.
*IND: mais pour quelle raison ?
*SAE: ah < &ãna > [%phon = y en a ] toujours mauvais Wtemps.
%snm:<OMISS>:<N1>Nomib(mauvais temps)/LC/masc/sg:post-vb:<TRI>:
*IND: y a du mauvais temps ?
*SAE: mistral hein #|
%snm:<OMISS>:<N1>Nomib(mistral)/LC/masc/sg:0vb:<BIS>:

<caption>Fig. 3. Format de codage avec le logiciel CLAN.</caption>

La figure 3 montre bien comment le formalisme d'annotation dont les lignes commencent
par « % » doit respecter une syntaxe bien particulière pour laquelle il est facile de faire des
erreurs de caractères ou d'oublier un élément.

Deuxièmement, cela rend le corpus difficilement lisible une fois annoté, et difficilement
corrigeable également. De plus, l'interface ne permet pas d'avoir accès au corpus dans son
ensemble, mais uniquement fichier par fichier. Enfin, les annotations doivent être saisies à la
main, ce qui peut rendre la tâche assez fastidieuse.

## 4.2 Réalisation

Notre interface permet à l'annotatrice de ne pas avoir à prendre en charge le format de codage, mais uniquement l'analyse linguistique. De plus, l'import du schéma d'annotation sous la forme d'un formulaire permet une annotation plus rapide et moins fastidieuse pour les utilisateurs qui gagnent en temps de traitement des données. Enfin, le codage étant généré automatiquement, cela évite les potentielles erreurs de saisie. Nous avons procédé à une intégration complète du schéma d'annotation préexistant dans la plateforme pour l'annotation des fichiers et assuré la compatibilité des nouvelles données avec les précédentes.

La figure 4 présente l'interface d'annotation issue de Sarramanka développée pour les
besoins de ce projet.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 4. Interface d'annotation sous la forme d'un formulaire.</figcaption></figure>

Le schéma d'annotation illustré ici ne s'intéresse qu'aux marquables. Il est néanmoins possible lors de la définition du schéma d'annotation d'indiquer une hiérarchie de relations pour des unités associées dans l'analyse.

Les annotations réalisées par un utilisateur étant stockées indépendamment du corpus, plusieurs annotateurs peuvent annoter le même corpus et de ce fait, il est possible d'afficher les différents choix d'étiquettes et de portée afin d'analyser et discuter plus facilement les potentielles différences d'annotation.

Afin d'assurer de la solidité de notre développement en diversifiant les corpus de tests, un deuxième travail de conversion de schéma d'annotation dans Sarramanka a été mené sur dans le cadre d'un projet de recherche, sur des données préalablement transcrites et annotées en partie sur CLAN. Cela nous a permis de finaliser les scripts d'import des données au format CHAT, et de tester un nouveau schéma d'annotation. Les résultats obtenus en ce qui concerne l'ergonomie visuelle, la visualisation des données, la rapidité d'exécution et la réduction de la charge cognitive de l'annotatrice ont été très concluants.

## 5. Visualisation des Phénomènes en Contexte

Une chaîne de caractères qui a été annotée peut ensuite être visualisée dans le texte sous une forme colorée, afin de pouvoir visualiser facilement les différentes annotations ainsi que leur présence et répartition dans le corpus. De ce fait, cette visualisation en contexte permet une meilleure compréhension du corpus dans son ensemble et donne des informations visuelles qui aident à l'analyse.

Nous illustrons cette fonctionnalité de visualisation d'annotations dans le cadre d'un projet permettant aux apprenants d'une langue de parcourir un corpus et d'annoter les éléments qui ne leur paraissent pas corrects. L'enseignant a ensuite accès aux résultats de sa classe, et peut utiliser la plateforme de façon longitudinale au sein de ses cours de langue. Les résultats sont
calculés automatiquement, et il est possible d'exporter les corrections proposées au format EXCEL ou XML.

## 5.1 Contexte Scientifique

Les recherches en acquisition des langues ont produit (et produisent encore) une multitude de types de corpus d'apprenants [Granger, 2004] qui sont transcrits (pour les corpus oraux), annotés et analysés. Beaucoup de ces corpus sont accessibles aujourd'hui dans différentes banques de données (Ortolang, Cocoon, Talkbank par exemple) et prêts à être utilisés. Nous avons développé un module dans Sarramaka qui permet d'utiliser des corpus d'apprenants (oral, écrit) issus de projets de recherche, déjà transcrits et annotés, comme des ressources pédagogiques [De Cock et Tyne, 2014] pour l'apprentissage des langues étrangères.

Le Corpus Écrit de Français Langue Étrangère (CEFLE) est un corpus de textes écrits en français L2 par des apprenants suédophones [Ågren, 2008], [Bardovi-Harlig, 2000]. Ce corpus a été élaboré à l'Université de Lund, en Suède, durant l'année scolaire 2003 – 2004 [Bartning et Schlyter, 2004].

L'idée ici est de créer une interface d'annotation de corpus d'apprenants pour que des enseignants en langue puissent les utiliser au sein d'une séquence didactique [El Ayari, 2021]. Il y a plusieurs intérêts à cela. Le premier consiste à proposer une interface ergonomique et conviviale pouvant être utilisée pour différents niveaux et phénomènes linguistiques. Le second porte sur la réutilisation de corpus existants, et donc sur leur valorisation en tant que ressources linguistiques et didactiques – avec un souci de respect des principes FAIR.

## 5.2 Réalisation

La figure ci-dessous montre l'interface d'annotation avec la visualisation colorée des étiquettes attribuées par les apprenants. La figure 5 présente l'interface, avec le schéma d'annotation sous la forme d'un formulaire qui permet facilement d'annoter les phénomènes rencontrés. La visualisation est ludique et permet d'observer la répartition des étiquettes en contexte. Cela facilite également la comparaison des corrections des différents étudiants pour l'enseignante.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 5. Interface d'annotation et de visualisation.</figcaption></figure>

Un moteur de recherche permet d'afficher des sous-corpus représentant certaines occurrences en contexte, basées soit sur une recherche en plein texte, soit sur les annotations créées par l'utilisateur. Dans ce cas de figure, cela permet de focaliser sur les phrases qui contiennent une étiquette en particulier (une erreur de temporalité par exemple) et de voir comment les apprenants ont traité cet élément dans leurs corrections.

Un des intérêts de cette fonctionnalité appliquée à la didactique des langues est qu'elle permet la réutilisabilité de corpus d'apprenants déjà transcrits et annotés disponibles.

# 6. Conclusion et Perspectives

Sarramanka est une plateforme en évolution constante dont le développement a été pensé pour lui permettre d'être la plus évolutives possible, sous la forme de modules. Elle a pour but d'être complétée en fonction des besoins des chercheuses et des chercheurs dans leurs projets de recherche. L'exploration d'un corpus est une tâche cognitive importante, pour laquelle l'outillage de façon générale peut s'avérer être d'une grande aide.

La diversité des projets qui utilisent la plateforme nous permettent de continuer son développement et de prendre en compte de plus en plus de niveaux d'annotation différents, comme l'ajout de transcriptions phonétiques par exemple, qui est prévu dans les mois à venir. Une autre fonctionnalité que nous sommes en train de développer consiste à la re-segmentation de transcriptions, lesquelles ont parfois été produites sans être vérifiées et nécessitent d'être reprises, autant en ce qui concerne la transcription elle-même que son découpage. Les scripts de traitement des données pour l'import ayant été testés sur différents types de données, nous souhaitons pouvoir proposer un import automatique des données. De la même façon, nous aimerions développer une interface de paramétrage du schéma d'annotation pour le créer automatiquement.
En ce qui concerne les perspectives à plus long terme, il pourrait être intéressant que cet outil offre des possibilités de calcul d'une mesure d'accord inter-annotateurs dans le cadre de projets collaboratifs à un moment, afin d'enrichir l'annotation. Nous sommes également en train de réfléchir à l'incorporation plus de multi-modalité et voir comment proposer l'annotation de vidéos avec alignement sur l'image ainsi qu'un export vers le logiciel ELAN pour le traitement.

Cette plateforme a pour objectif d'être rendue accessible à la communauté des linguistes dès que son développement le permettra.

*Nous remercions la TGIR Huma-Num pour l'hébergement de la plateforme en ligne, ainsi que toutes les chercheuses qui ont contribué au développement de ce projet – en particulier Marzena Watorek.*

## Bibliographie

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Bardovi-Harlig, K. (2000). Tense and aspect in second language acquisition: form, meaning and use. Language Learning, 50.

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