# Catégoriser les prépositions complexes en français

Denis Vigier*¹ et Ghayoung Kahng¹

¹Université Lumière Lyon 2, CNRS, ICAR UMR 5191, Lyon, France

**Résumé.** Cet article propose une analyse critique de la grille multicritères proposée par Stosic & Fagard (2019) et destinée à guider la catégorisation des prépositions complexes du français en permettant de positionner les séquences candidates à cette sous-classe suivant un continuum entre les PrepComp les plus typiques (à l'instar de, à l'égard de, en ce qui concerne, ...) et les agencements libres. L'objectif, après avoir discuté et amendé certains des critères syntaxiques, sémantiques, fréquentiels et statistiques présentés par les auteurs, est de formuler une grille alternative dont on montre que le pouvoir discriminant est plus élevé.

**Abstract.** Categorising complex prepositions in French. This article proposes a critical analysis of the multi-criteria grid proposed by Stosic & Fagard (2019). This grid is intended to help in the categorization of French complex prepositions. Our objective, after having discussed and amended some of syntactic, semantic, frequency and statistical criteria presented by the authors, is to formulate an alternative grid with a higher discriminative power.

Depuis les années 90¹, un nombre important de travaux portant sur les prépositions simples a été publié, parmi lesquelles on citera Berthonneau & Cadiot (éds.)(1991), Kupferman (éd.)(1996), Cadiot (1997), De Mulder & Stosic (2009) (éds), Leeman (éd.) (2006, 2007, 2008), Vigier (éd.)(2013). Parallèlement à ces recherches, les séquences plus ou moins figées telles que *quant à, en voie de, sous réserve de*, etc. le plus souvent aptes à commuter avec des prépositions simples, comportant plusieurs unités lexicales dont au moins une préposition, et diversement nommées² selon les auteurs (prépositions complexes (e.a. Borillo 2001, Stosic & Fagard 2019), prépositions composées (e.a. Gross 1981, Borillo 1998) locutions prépositives (e.a. Adler, 2001)), ont aussi fait l'objet de publications mais en nombre moins important. De l'ensemble de ces travaux (voir aussi Borillo, 1997, Melis 2003, Gross 2006, Fagard & De Mulder 2007, Fagard, de Lima, Stosic & Smirnova, 2020) émerge un certain nombre de caractéristiques attachées à cette sous-classe des prépositions que nous rappellerons dans notre première section. En 2019, Stosic & Fagard ont proposé de réunir dans une grille multicritères la plupart des tests proposés dans la littérature sur cette sous-classe, tout en en avançant de nouveaux fondés sur des critères de fréquence et de probabilité. Un de leurs objectifs consistait, en s'adossant à une approche fondée sur la théorie du prototype envisagée dans sa version standard (Kleiber 1990), à élaborer un outil à même i) de traiter toute séquence candidate à la catégorisation comme préposition

<footnote>* Corresponding author : denis.vigier@ens-lyon.fr</footnote>
complexe, ii) et de la positionner avec précision sur un graduum conduisant des séquences les plus libres aux séquences les plus prototypiques de la sous-classe. A la fin de leur article, les deux auteurs insistent sur le pouvoir de « proposition » de leur contribution et sur sa perfectibilité.

Dans le présent article, après une section destinée à présenter cursivement la situation des études sur les prépositions, les prépositions complexes et l'apport de l'article de Stosic & Fagard (2019), nous examinerons et discuterons certains des critères morphologiques, syntaxiques, sémantiques, fréquentiels et probabilistes proposés par ces deux auteurs, en vue de proposer une grille alternative à la leur. Grille dont le pouvoir de discernement entre séquences plus ou moins libres/figées sera mis à l'épreuve et comparé avec celui issu de la grille proposée par les auteurs.

# 1 La proposition de Stosic & Fagard (2019) dans le panorama des études sur les prépositions complexes

Pour ce qui regarde les prépositions du français, les travaux menés en particulier depuis les années quatre-vingt-dix ont conduit à un certain consensus parmi les linguistes quant aux caractéristiques constitutives de cette classe. Sur le plan syntaxique en particulier, les travaux de Leeman (éd.) (2006-2007, 2008) et de Melis (2003) entre autres, ont fait apparaître que pour chacun des critères les plus souvent avancés pour définir cette catégorie, il existe des prépositions qui font exception, ce qui invite à introduire de la flexibilité dans la notion même de catégorie. On est ainsi conduit à adopter une conception scalaire de la « prépositionnalité » (si l'on ose ce néologisme) qui s'inscrit dans le cadre théorique de la sémantique du prototype (dans sa version standard si l'on suit Kleiber, 1990³). On distingue un « centre organisateur » de la catégorie réunissant « tous les traits caractéristiques de la préposition centrale prototypique » pour envisager ensuite « chaque préposition en termes de distance relativement à ce centre » (Guimier, 2007 : 98). Conséquemment, les prépositions situées à distance du centre organisateur - prépositions a-sélectives, prépositions à deux compléments, ... - peuvent être simultanément repérées par rapport aux pôles organisateurs d'autres catégories grammaticales dont elles se rapprocheraient (Melis, 2003 : 41-43).

Force est de constater cependant que les travaux conduits sur les prépositions en français se sont le plus souvent intéressés aux prépositions simples et tout particulièrement au plus incolores (Spang-Hansen, 1963). Le défi que constitue en particulier la formulation de leur instruction sémantique, à la fois en termes de méthode (on songera à la distinction introduite par Cadiot (1997 : 10) entre « polysémie horizontale » et « verticale ») et en terme de signifié, explique pour une grande partie ce tropisme. Parallèlement, si les prépositions complexes ont aussi fait l'objet de travaux durant la même période (voir *supra*), ceux-ci ont été nettement moins nombreux. Comme le soulignent Stosic & Fagard, on peut néanmoins voir émerger aujourd'hui de l'ensemble de ces travaux, un relatif consensus concernant certaines de leurs caractéristiques. Ainsi,

- si la sous-classe ouverte des prépositions simples et composées du français regroupe un nombre relativement restreint d'unités (cf. par ex. Borillo, 1998 : 81 ; Melis 2003 : 105-106), celle des prépositions complexes, tout aussi ouverte, est incomparablement plus vaste : Gross 1986 et Borillo 1997 évoquent trois à quatre cents unités.

- L'inventaire des patterns de construction qui structurent cette sous-classe est désormais stable. On se reportera notamment à la typologie de L. Melis (2003 : 107-108) et à celle de Stosic & Fagard (2019 : 15-16).

- Pour chacun de ces patterns se pose la question de la frontière entre prépositions complexes et séquences libres de constituants. En effet, décider si une séquence est une bonne candidate à la catégorie des PrepComp nécessite que l'on mesure son figement
propre et sa cohésion interne. Or ces deux grandeurs étant par essence continues, leur mesure est intrinsèquement scalaire.

- Il en résulte que le défi pour les linguistes consiste moins à trancher la question de la frontière entre agencements libres et PrepComp (qui demeure pour l'essentiel arbitraire : où trancher dans le continu ?) qu'à élaborer les meilleures critères afin de positionner les séquences candidates les unes par rapports aux autres le long d'un continuum.

A partir de ces constats, Stosic & Fagard (2019) proposent d'élaborer une méthode d'identification multicritère des prépositions complexes qui permette au moins d'atteindre deux objectifs :

- qu'elle s'applique non seulement aux structures à noyau nominal mais aussi à tous les autres patterns inventoriés dans la sous-classe ;

- qu'elle permette de « positionner chaque structure candidate sur une échelle de prototypicalité allant des meilleurs représentants, placés en bas de l'échelle, jusqu'aux candidats limites situés à l'autre extrémité » (28).

Ils aboutissent à une grille de 21 critères d'ordre qualitatif et quantitatif que nous avons reproduite ci-dessous (figure 1), et qu'ils mettent à l'épreuve de soixante-quinze expressions parmi lesquelles figurent des PrepComp et des séquences libres. Ce test leur permet notamment d'évaluer le pouvoir discriminant de leur grille.

L'intérêt de cette dernière est indiscutable à nos yeux et l'ensemble des expérimentations proposées dans la seconde partie de l'article témoigne du fait que les auteurs ont atteint les objectifs qu'ils s'étaient fixés. Ils ont donc selon nous raison de conclure que leur « méthode d'identification, qui reste à parfaire, jette une lumière nouvelle sur la sous-classe des PrépComp en français et devrait permettre à moyen terme d'en cerner (plus) efficacement les contours. » (31).

Dans les sections qui suivent, nous discuterons et amenderons un certain nombre de leurs critères afin d'élaborer une grille multicritère alternative dont nous évaluerons les apports en comparant son potentiel de repérage des séquences candidates sur une échelle de prototypicalité avec celui de la grille de Stosic & Fagard.

<table><caption>**Tableau 1.** Grille multicritère d'identification des prépositions complexes comportant au total 21 indicateurs (D. Stosic & B. Fagard (2019 : 22)).</caption><thead><tr><th>Ordre</th><th>Critères (indices de classabilité)</th><th>Echelle numérique</th><th>Amplitude de l'échelle</th><th>Nature du critère</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Prés Prép Initiale</td><td>présence: 0; absence: 1</td><td>0/1</td><td>morphologique</td></tr><tr><td>2</td><td>Prép Initiale</td><td>à, en: 0; de, dans, sur, par, sous: 1; autres: 2</td><td>0/2</td><td>morphologique</td></tr><tr><td>3</td><td>Prés Prép Finale</td><td>présence: 0; absence: 1</td><td>0/1</td><td>morphologique</td></tr><tr><td>4</td><td>Prép Finale</td><td>de: 0; à, avec: 1; pour: 1.5; autres: 2</td><td>0/2</td><td>morphologique</td></tr><tr><td>5</td><td>Irrégularité syntaxique</td><td>irrégularité: 0; régularité: 1</td><td>0/1</td><td>syntaxique</td></tr><tr><td>6</td><td>Article</td><td>absence: 0; présence: 1</td><td>0/1</td><td>morphologique</td></tr><tr><td>7</td><td>Reprise du régime par le possessif</td><td>impossible: 0; possible: 1</td><td>0/1</td><td>morphologique</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>8</td><td>Variation du déterminant</td><td>impossible: 0; possible: 1</td><td>0/1</td><td>morphologique</td></tr><tr><td>9</td><td>Nature sémantique du nom</td><td>partition et orientation spatiales: 0; reste espace et actions: 1; relations logico-sémantiques: 1.5; autres: 2</td><td>0/2</td><td>sémantique</td></tr><tr><td>10</td><td>Référentialité</td><td>jamais référentiel: 0; rarement référentiel: 0.5; rarement non référentiel: 1; toujours référentiel: 2</td><td>0/2</td><td>sémantique</td></tr><tr><td>11</td><td>Insertion du modificateur adjectival</td><td>impossible: 0; possible: 1</td><td>0/1</td><td>syntaxique</td></tr><tr><td>12</td><td>Variation du modificateur adjectival</td><td>&lt;2 Adj: 0; 2-10 Adj: 1; 11-100 Adj: 2; &gt; 100 Adj: 3</td><td>0/3</td><td>syntaxique</td></tr><tr><td>13</td><td>Fréquence du modificateur adjectival</td><td>0%: 0; ≤0,1%: 0.5; ≤0,3%: 1; ≤1%: 1.5; ≤5%: 2; ≤10%: 2.5; &gt;10%: 3</td><td>0/3</td><td>fréquence</td></tr><tr><td>14</td><td>Insertion du modificateur adverbial</td><td>impossible: 0; possible: 1</td><td>0/1</td><td>syntaxique</td></tr><tr><td>15</td><td>Variation du modificateur adverbial</td><td>0 Adv: 0; 1-2 Adv: 1; ≥ 3 Adv: 2</td><td>0/2</td><td>fréquence</td></tr><tr><td>16</td><td>Fréquence du modificateur adverbial</td><td>0%: 0; ≤0,1%: 0.5; ≤0,3%: 1; ≤1%: 1.5; ≤5%: 2; ≤10%: 2.5; &gt;10%: 3</td><td>0/3</td><td>fréquence</td></tr><tr><td>17</td><td>Coordination avec un autre SP</td><td>possible: 0; impossible: 1</td><td>0/1</td><td>syntaxique</td></tr><tr><td>18</td><td>Extension sémantique</td><td>observé: 0; non-observé: 1</td><td>0/1</td><td>sémantique</td></tr><tr><td>19</td><td>Opacité</td><td>observé: 0; non-observé: 1</td><td>0/1</td><td>sémantique</td></tr><tr><td>20</td><td>Fréquence relative / million de mots</td><td>&gt;50: 0; 30-50: 1; 10-29: 2; &lt;10: 3</td><td>0/3</td><td>fréquence</td></tr><tr><td>21</td><td>Score d'information réciproque</td><td>élevé: 0; faible: 1</td><td>0/1</td><td>fréquence</td></tr></table>

## 2 Les critères « morphologiques » de la grille proposée par Stosic & Fagard

Cette catégorie de critères est la plus représentée dans leur grille puisqu'elle concerne 7 critères sur 21 : il s'agit des critères 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8. On se propose ici de les traiter comme suit :

- les quatre premiers (C1, C2, C3, C4) seront regroupés car ils sont étroitement liés, on va le voir, à l'approche prototypique défendue par les auteurs.

- Les trois autres critères (C6, C7, C8) seront examinés dans la section suivante (critères syntaxiques), dans la mesure où ils relèvent en réalité d'une approche fondamentalement syntaxique.

Les critères 1 à 4 concernent la présence / absence d'une préposition initiale (C1) et finale (C3) et la nature de la préposition située à cette place (C2, C4). Voici comment est justifiée la sélection de ces quatre critères qui constituent un apport nouveau parmi les tests habituellement convoqués pour la catégorisation des PrepComp :

« [U]ne PrépComp canonique comporte une préposition initiale, un noyau lexical et une préposition finale. La présence des prépositions initiale et finale est donc à traduire en critères : du fait de comporter une préposition initiale, les séquences à côté de, en dessous de et à partir de peuvent être considérées comme de meilleures candidates à la classe que le long de, lors de et s'agissant de qui n'en comportent pas. De même, la présence d'une préposition finale dans les séquences au sujet de, en dehors de et à compter de en fait de
meilleures candidates que à travers, par-dessus ou en ce qui concerne où n'apparaît aucune préposition à la fin. Ensuite, il est possible de tenir compte de la préposition même qui apparaît à l'initiale ou à la fin de la séquence : une observation préliminaire des PrépComp consensuelles fait apparaître que la grande majorité des PrépComp comportent à l'initiale la préposition *à* et en position finale de (...). Cette propriété peut être prise en compte dans le calcul du degré de prototypicalité des séquences candidates : pour ne prendre que quelques exemples, à l'instar de, au lieu de, à travers correspondraient mieux, de ce point de vue, au modèle de PrépComp en français que sous la direction de, par respect pour ou encore sans égard à où ce n'est pas à qui figure en position initiale. Il en est de même pour la préposition finale : par défi pour, en rivalité avec et quant à s'éloignent de la PrépComp canonique, contrairement à le long de, au bord de ou hors de qui s'en rapprochent. Enfin, l'application de ces critères ne peut concerner que les séquences candidates comportant une préposition au début ou à la fin, les autres séquences en étant exclues.» (Stosic & Fagard, 2019:17-18)

Une prime est donc donnée à la présence d'une préposition initiale et finale dans la séquence candidate, et tout particulièrement à à en position initiale et de en position finale, parce que i) le pattern le plus fréquemment observé parmi les PrepComp en français est du type P (Det)N P⁴, ii) au sein de ce pattern, la préposition la plus fréquente à l'initiale est à, à la finale de.

Il nous apparaît cependant problématique qu'un critère essentiellement positionnel (en ce qu'il enregistre en surface la présence/absence d'une préposition en un point de la séquence candidate) possède un poids identique voire supérieur à des critères syntaxiques ou sémantiques. En raisonnant comme le proposent les auteurs, on est en effet conduit à cette situation surprenante qu'une séquence comme "à l'ordinateur de" — qui n'a rien d'une PrepComp — soit considérée, à l'aune des critères C1 à C4, comme un meilleur exemplaire de la catégorie des PrepComp que "pour ce qui concerne". La première séquence vérifie en effet toutes les propriétés attendues des PrepComp sur les quatre critères et obtient donc un score de 0 sur 6 dans la grille, tandis que la seconde ne vérifie qu'une des quatre propriétés et n'obtient qu'un score de 3 sur 4 pour les critères 1 à 3⁵. Rapportés au score total, ces critères pèsent donc 22% de la note totale calculée pour les séquences telles que pour ce qui concerne⁶ et 18% de celles des séquences telles que à l'ordinateur de⁷, ce qui est considérable.

On est donc amené à s'interroger sur les raisons qui ont déterminé Stosic & Fagard à donner un tel poids à ces quatre critères. Les auteurs adossent, on le sait, leur analyse à la théorie du prototype prise dans sa version standard. Autrement dit, il s'agit de déterminer la distance à laquelle se trouve une séquence candidate vis-à-vis du noyau prototypique de la catégorie en comparant les propriétés (sémantiques, syntaxiques, morphologiques, ...) qui la caractérisent avec celles de séquences identifiées comme prototypiques. Or une hiérarchie est introduite par les auteurs entre ce que nous nommerons deux régimes de prototypie. Le premier régime, valable pour toutes les séquences reconnues comme d'indiscutables PrepComp, est fondé sur leur dimension consensuelle parmi les lexicographes et les linguistes. Quel que soit le pattern dont elles relèvent, ces séquences sont retenues car elles sont les plus fréquemment citées dans les dictionnaires et les listes proposées dans les articles, les ouvrages et les grammaires. Le second régime, qui se voit attribué le terme de « canonicité » dans l'article (cf. *supra* : « une PrépComp canonique »), se fonde sur l'observation suivant laquelle c'est le pattern *P (Det) N P* qui est le plus fréquent parmi l'ensemble des PrepComp réputées telles à l'aune du premier régime de prototypie. Autrement dit, parmi les séquences qui font indiscutablement partie de la sous-classe des PrepComp, certaines sont plus canoniques que d'autres. D'où la « prime » que leur accordent les critères 1 à 4.
Ce raisonnement souffre selon nous d'une faiblesse qui explique l'étrangeté pointée plus haut. Dans son étude relative à la théorie du prototype, G. Kleiber (1990) pose cette question cruciale : dans la version standard, « sur quelle base choisir les traits pertinents » (75) qu'agrège le prototype de la catégorie ? « La fréquence est un critère possible. Les traits typiques seront les traits qui apparaissent le plus fréquemment pour les membres d'une catégorie. » (ibid.) Tel est le choix qu'ont fait selon nous Stosic et Fagard. Or ce critère annule une dimension décisive pour le classement : les traits retenus sont-ils ou non aussi fréquents dans d'autres catégories opposées ? Pour reprendre un exemple donné par Kleiber pour d'autres objets, l'attribut « avoir des pattes », vérifié par tous les oiseaux, a une fréquence très forte et peut être recruté comme un trait du prototype « oiseau ». Mais ce trait n'est pas discriminant pour cette catégorie car il est vérifié par de très nombreuses autres catégories d'animaux. En revanche l'attribut « avoir des plumes » possède une fréquence très forte pour la catégorie « oiseau » seulement : le trait est discriminant. Telle est la différence entre la « fréquence » d'un trait et sa « cue validity », autrement dit son pouvoir discriminant.

« La cue validity est le degré de prédicibilité pour une catégorie d'une propriété ou d'un attribut d'un objet (cue). E. Rosch et C. Mervis (1975, p. 575) la définissent comme correspondant à la fréquence de l'attribut associé à la catégorie en question divisée par la fréquence totale de cet attribut pour toutes les autres catégories pertinentes. Un attribut présente donc une cue validity élevée pour une catégorie si un grand nombre de membres de la catégorie le possèdent et si, en revanche, peu de membres de catégories opposées le vérifient. » (Kleiber, 1990 : 75).

Si l'on revient aux critères 1 à 4, nous dirons que si leur fréquence est élevée, leur cue validity est faible. En effet, de très nombreuses séquences libres vérifient aussi en surface la distribution *P* (*Det* *N* *P*, avec une fréquence particulièrement élevée des prépositions *à* et *en* en première position, *de* en dernière position (les trois prépositions du français les plus fréquentes). Pour s'en convaincre, il suffit d'interroger sur Sketch Engine le concordancier appliqué au corpus FrTenTen17⁸. De fait, la requête CQL suivante : `[tag="S.*"][tag="D.*"]? [tag="NC.*"] [tag="S.*"]` ramène plus de 213 millions d'occurrences et la requête `[tag="S.*"&word="\`au\`aux\`en\`] [tag="D.*"]? [tag="NC.*"] [tag="S.*"&lemma="de"]` plus de 40 millions d'occurrences. Un simple parcours de quelques pages de la concordance prises au hasard montre clairement que la plupart de ces séquences ne sont pas des PrepComp.

Il apparaît donc que les critères pertinents à même de positionner les séquences
candidates sur une échelle allant des séquences les plus libres aux séquences les plus
prototypiques pour une catégorie doivent non seulement être les plus fréquents parmi les
meilleurs exemplaires de cette catégorie mais en outre les plus discriminants (à cue validity
élevée). A cet égard, des critères tels que les « irrégularités syntaxiques » par exemple, ou
encore l'existence d'un fort degré d'attraction calculé entre les constituants de la séquence
au sein du corpus FrTenTen17 (voir infra) sont de bons critères en ce qu'ils ne sont pas
vérifiés par la catégorie opposée que constitue les séquences libres. En revanche, les
critères 1 à 4, relevant de la distribution des constituants en surface, ne sont pas
discriminants car d'une très grande fréquence parmi les séquences libres, et doivent selon
nous être abandonnés.

3 Les critères syntaxiques

« [L]es séquences candidates peuvent être évaluées par rapport à leur (non-)conformité avec les règles de la syntaxe du français (cf. Melis 2003 : 110). La gamme de ces
irrégularités est très large et il peut s'agir d'un critère d'évaluation très général consistant à constater si irrégularité il y a ou non. L'idée sous-jacente à ce critère est qu'une structure violant des régularités syntaxiques de la langue a des chances d'être figée et donc d'appartenir au stock des PrépComp. Ainsi, du fait de l'absence de déterminant dans leur structure, à côté de et à base de ont atteint un stade de lexicalisation plus avancé que du côté de et sur la base de dont la structure est en tous points conforme à la syntaxe régulière. » (Stosic & Fagard, 2019 : 18)

Sous l'intitulé « syntaxique », nous réunissons non seulement les critères C5, C11, C12, C14 (qualifiés comme tels dans la grille) mais aussi C6, C7, C8, C15, d'ordre « transformationnel » (terme employé par Stosic & Fagard p. 18 et repris de Melis (2013 : 11)). De fait, la présence ou non d'un article dans la PrepCom [C6] et la possibilité de le faire varier ou non [C8] ont partie liée avec la syntaxe et sa régularité. De même la possibilité d'anaphoriser le SN au moyen d'un SN possessif [C7]. De même encore la possibilité de faire varier un syntagme adjectival modifieur du noyau nominal lorsqu'il existe [C15].

On soulignera en premier lieu le hiatus existant entre le niveau de généralité de C5 (« irrégularité syntaxique ») et celui des critères 6, 7, 8, 11, 12, 14, 15 qui tous visent à tester si la séquence candidate contrevient ou non aux comportements syntaxiques attendus d'une séquence libre. Tout se passe comme si ce critère synthétisait en une réponse binaire « oui/non » une conclusion que l'on doit en fait tirer de l'application de tous ces tests. Voilà pourquoi nous supprimons ce test C5 de notre grille alternative.

Nous proposons maintenant i) de revenir sur certains tests syntaxiques afin de préciser leurs conditions d'application, ii) d'élargir la gamme de ces tests à d'autres que Stosic & Fagard n'ont pas retenu.

## 3.1 Le critère (C6) de la présence/absence de l'article

Le critère 6 est lié à l'hypothèse que l'absence d'article devant le noyau nominal de la séquence candidate « peut être considérée comme un indice de figement supplémentaire dans le cas de structures à noyau lexical nominal » (p. 18). Pour pertinent qu'il soit, ce critère doit être précisé en corrélant la question de la présence / absence de l'article avec la construction qu'impose la préposition à son complément. L'exemple de séquences initiées par la préposition en nous en fournira une excellente illustration. La syntaxe contemporaine de en exclut en effet le plus souvent la possibilité d'employer un déterminant devant le nom qu'elle régit :

(1) Pierre est venu en (Ø + *la) voiture

Pourtant, on observe dans un certain nombre de séquences de type *P Det N P* telles que *en (la présence + l'absence + l'honneur) de*, la présence d'un article défini. Ces séquences, attestées dès le moyen français, témoignent d'un état de langue antérieur où *en s'accompagnait sans difficulté d'un régime nominal déterminé par un article défini*. Quoique révolu, cet état persiste jusqu'à nous à travers ces séquences qui, du fait de leur figement ancien (au cours du XIVe s. pour *en la présence de*, par ex.), ont été conservées dans l'usage. De sorte qu'il est impossible de considérer que la présence d'un article défini serait ici la preuve d'un figement moindre. Au contraire, dans la mesure où la construction régulière de *en* en français moderne exclut presque toujours le déterminant, sa présence est le signe d'une possible irrégularité syntaxique.

Nous proposons donc de reformuler le critère 6 comme suit :
Absence d'un article : 0

Présence d'un article conforme à la syntaxe régulière de la préposition : 1

Présence d'un article contraire à la syntaxe régulière de la préposition en FM [cas de en]:
si la séquence est attestée au XVIIe siècle⁹ ou avant : 0

## 3.2. Proposition d'intégration d'autres critères syntaxiques dans une grille multicritère alternative

Le critère 7, traditionnel dans la littérature sur les prépositions complexes (v. p. ex. Borillo 1997, Adler 2001, Melis 2011, ...), prend en compte la possibilité ou non d'anaphoriser le SN complément de la préposition à l'aide d'un déterminant possessif (par ex. à l'insu de > à son insu). Ce test ne peut s'appliquer qu'aux séquences relevant du pattern à noyau nominal. Or deux autres critères pourraient ici être aussi pris en compte :

* La possibilité ou non d'anaphoriser le complément de la préposition à l'aide d'un déterminant démonstratif : à la hauteur de -> à cette hauteur.

* La possibilité ou non d'interroger le complément de la préposition (interrogative partielle directe) à l'aide d'un déterminant interrogatif : à la hauteur de -> à quelle hauteur ?

Ces deux tests sont notamment proposés par Adler (2001 : 158-159, 164) et Melis (2003 : 111-112)

Une réserve qu'on pourrait émettre pour l'ajout de ces deux autres tests formels serait qu'ils fassent double emploi avec le test de l'anaphorisation au moyen d'un SN possessif. Or, comme le montrent les exemples qui suivent, tel n'est pas le cas :

<table><caption>**Tableau 2.** Application des tests syntaxiques d'anaphorisation et de question partielle directe à plusieurs séquences à noyau nominal</caption><thead><tr><th></th><th>à l'instar de</th><th>sous le prétexte de</th><th>à la seule fin de</th><th>à la disposition de</th></tr></thead><tbody><tr><td>Anaphorisation avec dét. démonstratif</td><td>à cet instar</td><td>sous ce prétexte</td><td>à cette seule fin</td><td>* à cette disposition</td></tr><tr><td>Question partielle directe avec dét. interrogatif</td><td>*à quel instar ?</td><td>sous quel prétexte ?</td><td>*à quelle seule fin ?</td><td>*à quelle disposition?</td></tr><tr><td>Anaphorisation avec dét. possessif</td><td>à son instar</td><td>*sous son prétexte</td><td>*à sa seule fin</td><td>à sa disposition</td></tr></tbody></table>

La transformation anaphorique avec le déterminant possessif est possible alors que celle avec le déterminant démonstratif ne l'est pas (cas de à la disposition de), et inversement (cas de à la seule fin de et de sous le prétexte de).

La transformation anaphorique avec le déterminant possessif est possible alors que le recours au déterminant interrogatif ne l'est pas (cas de à la disposition de), et inversement (cas de sous le prétexte de).

Enfin, le test de l'anaphorisation au moyen d'un SN démonstratif et celui de la question avec le déterminant interrogatif sont indépendants l'un de l'autre puisqu'ils peuvent ne pas être acceptables ou inacceptables ensemble (cas des colonnes 2, 3 et 5 du tableau).
Nous proposons donc de retenir ces deux autres tests syntaxiques dans la grille amendée vers laquelle nous nous dirigeons.

## 3.3 Insertion d'un critère de variation morphologique pour les patterns à noyau verbal

Pour la sous-catégorie B2 (« P ce relative » (ex. *en ce qui concerne*)) du pattern B (structures comportant une forme verbale)¹⁰, les auteurs n'ont pas proposé de tester la possibilité d'une variation morphologique de la forme verbale conjuguée à un mode personnel (par ex. *en ce qui concernait, concerna, ?? a concerné, ?? aurait concerné, ...*). Or tout comme l'absence de variation du déterminant pour les séquences à noyau nominal, l'absence de variation morphologique du verbe est un signe de plus grand figement. C'est pourquoi nous avons introduit ce test dans notre grille alternative.

# 4 Les critères sémantiques : C9, C10, C 18, C 19

Nous discuterons ici les critères 9 et 10.

## 4.1 Nature sémantique du nom (C9)

Les auteurs déclarent:

> « [I] est en effet bien connu, et l'examen du relevé des PrépComp le confirme, que la très grande majorité des PrépComp comporte un nom exprimant la partition ou l'orientation spatiales (...). Les séquences comme *au bord de, au milieu de, au sommet de* peuvent ainsi être considérées comme plus proches des membres prototypiques de la classe que les expressions *en rivalité avec, par respect pour ou aux bons soins de.* » (Stosic & Fagard, 2019: 19)

On retrouve ici l'argument de la fréquence (« la très grande majorité des PrépComp ») conduisant à valoriser, à l'intérieur du pattern des PrepComp à noyau nominal, les séquences où ce noyau exprime la partition ou l'orientation spatiales. L'argument que nous avons développé plus haut (critères C1 à C4), à savoir que le seul critère de fréquence est insuffisant pour valoriser ce type de trait et qu'il convient de déterminer sa *cue validity* (son pouvoir discriminant), vaut aussi pour ce critère. En effet, la présence d'un noyau nominal exprimant la partition ou l'orientation spatiale est tout aussi fréquente dans les séquences libres que dans les séquences figées. Pour s'en convaincre, on peut interroger une nouvelle fois le concordancier de Sketch Engine (appliqué à la base FrTenTen17) au moyen de la requête suivante qui prend pour noyau nominal de la séquence le lemme « extrémité » `[tag="S.*"] `[tag="D.*"]? `[tag="NC.*" & lemma="extrémité"] `[tag="S.*"]` On constate que de très nombreuses suites parmi les 31371 extraites constituent des agencements plus ou moins libres (*à une extrémité du, sur l'extrémité de, aux extrémités pour, par ses extrémités à, des extrémités dans...*) mais en aucun cas de bonnes candidates à la sous-catégorie PrepComp. Nous abandonnons donc le critère C9.

## 4.2 Référentialité du syntagme nominal (C10)

Ce critère ne concerne que les séquences candidates pourvues d'un noyau nominal (v. par ex. Stosic & Fagard, 2019 : 33-35)

> « La référentialité du noyau lexical est un autre critère possible, étroitement lié au précédent. Il est en effet intéressant d'évaluer dans quelle mesure le noyau lexical d'une
préposition complexe donnée garde ses capacités référentielles dans ses différents emplois. Par exemple, si dans l'expression *au fond de*, le nom fond est en emploi référentiel dans certains cas, plutôt limités (cf. *au fond du lac / de la baignoire*), le noyau nominal de l'expression *sous la direction de* est, lui, pratiquement toujours en emploi référentiel. Ou encore, la référentialité des noms *travers* et *insu* est nulle dans les séquences *à travers et à l'insu de.* » (Stosic & Fagard, 2019: 19)

Si les exemples et les explications donnés par les auteurs paraissent conformes à l'intuition, le lecteur demeure néanmoins gêné par l'absence de tests proposés, à même précisément de conforter (ou détromper) l'intuition.

Rappelons préalablement quelle condition Charolles (2002: 33) fixe à l'acte de référence : « La seule condition requise pour que l'on puisse dire d'une expression qu'elle réfère, c'est que son usage dans tel ou tel contexte permette de configurer un **point de repère existentiel**¹¹ ancrant une représentation d'une entité du monde externe dans l'esprit des participants à la communication ». Autrement dit, le référent existe, et cela à la manière d'une chose entendue au sens le plus général : « La référence implique toujours une forme de réification », et l'acte de référence vise des êtres « que nous sommes disposés à concevoir comme des choses au sens le plus général du terme ». (Ibid : 9)

Pourvu de ce viatique définitionnel, venons-en aux prépositions complexes à noyau nominal. Deux grands cas de figure doivent selon nous être distingués.

**Cas 1** : Le nom employé dans la préposition complexe figure sans déterminant : *à cause de, sous prétexte de, en présence de ...* Dans ce cas, le nom nu possède un sens purement dénotatif et l'absence de déterminant bloque le processus référentiel. On ne voit pas en effet comment un nom sans déterminant permettrait de configurer, prototypiquement dans la réalité extralinguistique, « un point de repère existentiel », « une entité déterminée », une chose « au sens le plus général du terme ».

Pour préciser ce point, on se propose d'examiner ici un exemple précis : celui de la séquence *en présence de* que l'on contrastera avec *en la présence de*.

L'incapacité de la première séquence (sans déterminant) à opérer une référence au moyen du SN explique selon nous pourquoi l'insertion d'un modifieur adjectival apparaît la plupart du temps inacceptable: la référence n'étant pas accomplie, l'événement abstrait que constitue la présence de telle ou telle personne ne peut être qualifiée. Par ex. :

(2) Les élèves ont reçu leur prix en la présence (exceptionnelle + inhabituelle + intimidante + ...) du ministre

(3) * Les élèves ont reçu leur prix en présence (exceptionnelle + inhabituelle + intimidante + ...) du ministre

(4) Les élèves ont reçu leur prix en l'aimable présence du ministre

(5) * Les élèves ont reçu leur prix en aimable présence du ministre

On notera aussi l'inacceptabilité des adjectifs « seul, unique » qui orientent vers une forme de quantification de la présence :

(6) Les élèves ont reçu leur prix en (la seule + l'unique) présence du ministre

(7) * Les élèves ont reçu leur prix en (seule + unique) présence du ministre

Cette inacceptabilité peut être, nous semble-t-il, mise en rapport avec le fait que « seuls les individus peuvent être quantifiés » (Charolles, ibid : 26)
Certes, il apparaît qu'en quelques cas, le *N présence* peut être modifié par un adjectif dans la séquence *en présence de*. Voici un exemple tiré d'un rapport parlementaire de l'Assemblée nationale (https://www2.assemblee-nationale.fr/documents/notice/12/rapports/r2333/(index)/rapports/(archives)/index-rapports) trouvé sur internet :

(8) "[U]n conseil devra se dérouler chaque année, soit en présence physique des administrateurs, soit par visioconférence »

Ici, l'adjectif « physique » est possible car il vise à sous-catégoriser un type de présence pour la distinguer de la visioconférence qui est un autre type de présence, mais virtuelle. Autrement dit, l'adjectif ne qualifie pas (à l'inverse de *exceptionnel* ou *intimidant* ci-dessus par ex.) le référent abstrait qu'est la présence circonstancielle de telle ou telle personne, il typifie une catégorie de présence envisagée de manière abstraite et non-référentielle dans un contexte expérientiel où la visioconférence rend possible une forme de présence dématérialisée.

On renoue ici avec ce que Cadiot (1997 : 192) dit des emplois de *en* suivi d'un SN sans déterminant: « *avec en, [les] entités [régimes] sont visées seulement en tant que domaine de manifestation du sujet en situation et ne sont pas configurées dans leur éventuelle autonomie référentielle* ».

**Cas 2** : Le nom est employé avec un déterminant. En ce cas, il s'agit de déterminer dans quelle mesure le SN accomplit un acte référentiel. Les tests proposés ci-dessous cherchent à exploiter de diverses manières cette dimension « réifiante » de l'acte de référence évoquée par Charolles.

**Test 1.** Soit P1 une proposition incluant la séquence à tester, et dans laquelle le syntagme qui suit la préposition est un SN (= SN1). On teste si l'enchaînement « Peux-tu me décrire (ce+ son) N1 dans le détail » est acceptable. Si oui, c'est un argument pour considérer que le SN opère une référence.

(9) *Il est tombé KO sous le coup de son adversaire. – Peux-tu me décrire (ce + son) coup dans le détail ?*

(10) *Il est sous le coup d'une expulsion du territoire.– *Peux-tu me décrire (ce + son) coup dans le détail ?*

(11) *Il a posé son baluchon sur la base de la colonne Vendôme. – Peux-tu me décrire (cette + sa) base dans le détail ?*

(12) *Il a pris sa décision sur la base des témoignages dont il disposait. – *Peux-tu me décrire (cette+ sa) base dans le détail ?*

(13) *Il s'intéresse aux soins de l'infirmière en charge de la santé de sa mère – Peux-tu me décrire (ces + ses) soins dans le détail ?*

(14) *Il abandonne cette tâche aux soins de l'Etat. – Peux-tu me décrire (ces + ses) soins dans le détail ?*

**Test 2.** Soit P1 une proposition incluant la séquence à tester. On anaphorise dans P2 le SN qui suit la préposition au moyen d'un SN démonstratif / possessif en position de sujet syntaxique qui devient le support d'une prédication descriptive.

(15) *Il est tombé KO sous le coup de son adversaire. (Ce + son) coup a été porté de bas en haut.*

(16) *Il est sous le coup d'une expulsion du territoire. *(Ce + son) coup a été aussi soudain qu'imprévisible.*
(17) Il a posé son baluchon **sur la base de** la colonne Vendôme. (Cette + sa) base est en granite de Corse, plaquée de bronze

(18) Il a pris sa décision **sur la base des** témoignages dont il disposait. *(Cette + sa) base était mensongère.

(19) Il s'intéresse **aux soins de** l'infirmière en charge de la santé de sa mère. (Ces + ses) soins sont réguliers mais ne semblent pas toujours adaptés.

(20) Il abandonne cette tâche **aux soins de** l'Etat. – *(Ces + ses) soins ne sont pas toujours satisfaisants.

A l'aune de ces critères, il apparaît que dans les séquences **sous le coup de** / **sur la base de** / **aux soins de** le SN peut être suivant les cas doté ou non d'un pouvoir référentiel.

Voici d'autres exemples :

**Test 1 :**

(21) Ce doctorant travaille **sous la direction d**'un universitaire mythomane. - Peux-tu me décrire (cette + sa) direction dans le détail ?

(22) La voiture a coupé **à travers** les champs. - *Peux-tu me décrire (ce + son) travers dans le détail ?*

(23) Le cleptomane a agi **à l'insu de** l'agent de sécurité. - *Peux-tu me décrire (cet + son) insu dans le détail ?*

(24) Le voisin a menti **dans l'intention de** ne pas faire de peine à ses parents. - Peux-tu me décrire ("cette + son) intention dans le détail ?

(25) Les élèves ont reçu leur prix en la présence du ministre. – ??Peux-tu me décrire (cette + sa) présence dans le détail ?

**Test 2 :**

(26) Ce doctorant travaille **sous la direction d**'un universitaire mythomane. – (Cette + sa) direction est étrange et met le doctorant très mal à l'aise.

(27) La voiture a coupé **à travers** le champ. – *(Ce + son) travers était particulièrement chaotique.*

(28) Le cleptomane a agi **à l'insu de** l'agent de sécurité. - *(Cet + son) insu était inhabituel.*

(29) Le voisin a menti **dans l'intention de** ne pas faire de peine à ses parents. (Cette + son) intention était louable

(30) Les élèves ont reçu leur prix **en la présence du ministre**. – *(Cette + sa) présence était extrêmement intimidante.*

A l'issue de ces tests, nous concluons que le SN est référentiel dans **sous la direction de**, dans **l'intention de** et **en la présence de**¹² mais ne l'est pas dans **à travers** et **à l'insu de**.

## 5 Les critères de fréquence C 12¹³, 13, 15, 16, 20, 21

Parmi les critères proposés par les auteurs et pouvant servir à déterminer si une séquence candidate est plus ou moins apte à figurer dans la classe des PrepComp, figure le critère de fréquence. Arguant du fait que certaines prépositions complexes prototypiques (comme **à l'instar de**) peuvent être peu fréquentes dans les corpus, les auteurs s'en tiennent à la position prudente suivante : « Nous gardons donc le calcul de la fréquence, et de l'information mutuelle, comme des indices supplémentaires de figement, sans en faire des éléments décisifs ».

Deux points appellent cependant des commentaires selon nous.

### 5.1 Bases textuelles utilisées par Stosic & Fagard (2019)
Le premier concerne les bases de données textuelles utilisées par les feux auteurs. Si Frantext (p. 9, 13) et BTLC-Le Monde (p. 21) sont évoquées, c'est avant tout FrTenTen qui a servi d'étalon pour sélectionner des fourchettes de valeurs proposées pour les critères 12, 13, 15, 16, 20 (fréquences absolues pour C12 et C15, fréquences relatives en % pour C13 et C16, fréquences relatives par millions de mots pour C20).

La base TenTen¹⁴ propose pour le français deux bases de données : FrTenTen12 et FrTEnTen17 (https://www.sketchengine.eu/frtenten-french-corpus). Le premier (le plus ancien) annoté par TreeTagger réunit 9,8 milliards de mots, le second annoté par FreeLing et de meilleure qualité que le précédent réunit 5,7 milliards de mots. Si l'on examine le détail des concordances en utilisant le retour plein texte, on constate que dans un nombre de cas, ces textes sont incompréhensibles (résultat de traductions automatiques) même si les textes de langue française natifs dominent et donc si dans la majorité des cas, les textes sont parfaitement intelligibles. A quoi il faut ajouter que les textes nativement numériques (dont Wikipédia) dominent dans la base.

L'intérêt majeur de TenTen réside dans le nombre de mots que ses bases proposent pour chacune des langues recensées, ainsi que dans la diversité et la puissance des fonctionnalités de navigation et de calcul auxquelles ces bases sont couplées. De fait, elle est très souvent utilisée dans les travaux de linguistique de corpus, même si l'on est très loin de disposer grâce à elle d'un corpus contrôlé et équilibré en termes de genres discursifs, de domaines traités etc.

Partant de là, il nous semble que certains des critères fréquentiels avancés par Stosic & Fagard doivent être reconsidérés.

Nous proposons en premier lieu d'abandonner purement et simplement les critères C13 (fréquence relative des modifiers adjectivaux) et C16 (fréquence relative des modifiers adverbiaux) pour plusieurs raisons. D'abord parce que la base de données frTenTen17, non contrôlée et non équilibrée, peut introduire des biais statistiquement significatifs sur le calcul de ces fréquences, eu égard en particulier au fait que la distribution des formes dotées de tel ou tel modifieur (C13) ou de telle ou telle insertion (C16) peut être étroitement liée au genre discursif considéré (voir sur cette question par ex. Pery-Woodley, 2000 : 146-161). Ensuite parce que, pour le critère C16, le test doit mettre en jeu non seulement des adverbes et des adverbiaux comme notamment, entre autres ..., mais aussi des structures figées en incise telles que dit-on, paraît-il, ... par exemple. Or l'outil Sketch Engine ne met évidemment pas à disposition une liste préétablie de ces adverbiaux ou de ces structures figées insérables en incise. Par conséquent, il conviendrait d'en établir une liste manuelle qui devrait être systématiquement appliquée à toutes les séquences pour que les résultats soient comparables. Cet objectif dépasse le cadre du présent article et ne nous paraît en outre guère utile au vu de nos réserves précédentes liées au caractère non contrôlé de la base en termes de généricité discursive notamment.

Nous proposons par ailleurs de modifier les critères C12 (variation du modifieur adjectival) et C15 (variation de l'insertion) en nous contentant de trois valeurs : Impossible : 0 ; possible mais peu aisée : 0,5 ; aisée : 1.

## 5.2 Calcul des scores d'attraction réciproque

Le critère que nous voudrions maintenant examiner de près est le critère 21 mettant en jeu le calcul des scores d'attraction réciproque. Stosic & Fagard (2019) proposent en effet de recourir à des indices largement utilisés dans les Sciences Humaines et Sociales (t-score, z-score, Log-Likelihood, spécificités de Lafon etc.), afin d'évaluer la significativité statistique de la mesure d'association entre un pivot et tel ou tel de ses co-occurrences sélectionnés dans une fenêtre de « 5 » mots. Si ce critère nous paraît pertinent, la
méthodologie préconisée par les auteurs nous paraît devoir être discutée sur au moins un point. Rappelons préalablement cette méthodologie telle qu'elle est présentée.

« Par ailleurs, la mise au point d'approches lexicométriques permet d'obtenir un certain nombre d'informations complémentaires, que le chercheur serait bien en peine de mettre en évidence 'à la main', comme le profil combinatoire et en particulier le score d'« information réciproque » (...), qui indique ce que l'on pourrait appeler l'affinité entre deux termes dans un corpus. Plus techniquement, il s'agit de la fréquence de cooccurrence entre les deux termes, pondérée par la fréquence de chacun des deux termes indépendamment de l'autre. Ce type d'information, que l'on peut calculer automatiquement à l'aide de certains outils comme PrimeStat et Txm, peut aider à trancher dans certains cas : instar n'étant attesté en français moderne que dans la construction à l'instar de, on peut s'attendre à ce que les scores d'information mutuelle montrent l'affinité entre instar et les autres termes de la construction (préposition à et déterminant défini à gauche, préposition de à droite). Si on fait le test sur le corpus BTLC-Le Monde, le calcul de l'information mutuelle (sur une fenêtre de 5 mots) montre effectivement que sont associés à instar (44 occurrences) la préposition à (à gauche), le déterminant défini (à gauche) et la préposition de (à droite). » (Stosic & Fagard, 2019 : 20-21)

Faute de place, les auteurs n'entrent guère dans le détail de leurs calculs, et n'ayant pas accès d'autre part à la base BTLC-Le Monde qu'ils utilisent, il ne nous est pas possible de le reproduire.

Nous nous proposons donc, en prenant pour exemple la séquence candidate à l'égard de, de reproduire ici la même méthode en l'appliquant cette fois à la base de donnée FrTenTen17 que nous manipulerons avec les outils statistiques de Sketch Engine qui propose entre autres une fonctionnalité « calcul de cooccurrences » similaire à celles qu'on trouve sur BTLC ou sur TXM¹⁵. Ainsi, après avoir recherché dans la concordance le mot « égard» (300695 occurrences dans frTenTen17), on sélectionne la fonctionnalité « collocations » au moyen de laquelle on lance un calcul de cooccurrence appuyé sur l'indice t-score sur une fenêtre de 5 mots à gauche du pivot et de 5 mots à droite, et l'on sélectionne l'attribut « lemma » pour l'affichage des résultats. Voici les trois premières lignes du tableau obtenu pour les collocatifs rangés par ordre de préférence (indice) décroissante :

<table><caption>**Fig. 1.** Capture de la liste des trois premiers collocatifs pour le pivot égard, calculés sur une fenêtre de cooccurrence de deux mots à gauche du pivot et de un mot à droite. Indice Log-Likelihood, Base de données frTenTen17, Sketch Engine.</caption><thead><tr><th></th><th>Lemma</th><th>Cooccurrences</th><th>Candidates</th><th>T-score</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>☐ à</td><td>277,591</td><td>160,138,746</td><td>513.52 ---</td></tr><tr><td>2</td><td>☐ de</td><td>228,293</td><td>558,226,472</td><td>426.48 ---</td></tr><tr><td>3</td><td>☐ le</td><td>223,077</td><td>502,433,983</td><td>425.58 ---</td></tr></tbody></table>

Mais si, en partant du tableau des cooccurrences présenté dans la figure 2, on demande à visualiser sous forme de concordance les occurrences sur lesquelles a porté le calcul, on constate que dans le cas du cooccurrent à, le calcul a pris en compte non seulement tous les déterminants présents devant le pivot nominal (et non seulement le lemme « le » qui nous intéresse) mais aussi toutes sorte d'autres cotextes parfaitement étrangers à la PrepComp examinée.
<table><caption>**Fig. 2.** Capture d'un extrait de la concordance KWIC obtenue sur Sketch Engine, base frTenTen17, après retour plein texte possible à partir du tableau des cooccurrences présenté dans la figure 1.</caption><thead><tr><th>Left context</th><th>KWIC</th><th>Right context</th></tr></thead><tbody><tr><td>" dans la pratique, plus restrictifs à leur</td><td><strong>égard</strong></td><td>. </td></tr><tr><td>peurs soient scellées discrètement à l'</td><td><strong>égard</strong></td><td>. </td></tr><tr><td>qu'intude que vous pourriez avoir à cet</td><td><strong>égard</strong></td><td>. </td></tr><tr><td>répare nos erreurs et nos crimes à son</td><td><strong>égard</strong></td><td>. </td></tr><tr><td>se mettre "en ordre de marche !" À cet</td><td><strong>égard</strong></td><td>, je vous renvoie à l'avant- dernier</td></tr><tr><td>l a impulsés. </td><td><strong>égard</strong></td><td>, il est toujours utile de se reporter</td></tr><tr><td>onse sérieuse" à cette immigration, eu</td><td><strong>égard</strong></td><td>"aux drames humains dont elle s'a</td></tr><tr><td>> J'éprouve une sincère gratitude à son</td><td><strong>égard</strong></td><td>et je crois toujours fermement que,</td></tr><tr><td>hand s'était éjecté trop tardivement eu</td><td><strong>égard</strong></td><td>aux possibilités du siège MK4 qui</td></tr></tbody></table>

Afin de pouvoir calculer avec plus d'exactitude les mesures d'association entre unités à l'intérieur de la séquence à l'égard de, et plus largement dans toute séquence, nous proposons d'adopter une autre méthode.

En premier lieu, nous opterons comme les auteurs pour la base de données frTenTen17 disponible dans la plateforme Sketch Engine. En effet, si cette base nous a paru insuffisamment fiable en termes de variété générique pour juger de la fréquence relative des variations adjectivales et adverbiales possibles au sein d'une séquence donnée, en revanche sa taille extrêmement élevée (5,7 milliards de mots) permet de disposer d'un très grand nombre d'occurrences des séquences que l'on veut tester (par ex. 141674 occurrences de à l'égard de). Ces caractéristiques rendent particulièrement sûrs les résultats des calculs de cooccurrence qui, on le sait, peuvent être fragilisés lorsqu'ils sont accomplis en prenant pour pivot des unités de faible fréquence (v. par ex. Poudat & Landragin 2017: 200-205), du moins pour certains indices statistiques (typiquement, t-score)¹⁶. La mise à disposition par Sketch Engine d'un outil de calcul des cooccurrences utilisable à partir d'une concordance et permettant de recourir à une variété d'indices traditionnellement utilisés pour ce type de calcul (dont T-score, Log likelihood, Mutual information score) permet d'opter, on va le voir, pour un calcul fin des scores d'attraction réciproque entre les pivots choisis et ses coocc Currents à même de nous informer sur le degré de cohésion interne de la séquence, afin de le comparer ensuite avec celui observé sur des séquences prototypiques de la classe des PrepComp d'une part, des séquences « libres » d'autre part.

Voici, en second lieu, l'exposé de la méthode que nous proposons d'employer. Pour chaque séquence observée, après identification de son pattern, on affecte à son noyau¹⁷ le statut de pivot initial pour lancer un premier calcul de cooccurrences afin de mesurer le score d'association entre ce noyau et son/ses voisin(s) immédiat(s). Puis on étend progressivement la structure du pivot de manière à inclure tous les voisins de la séquence entière dans le calcul.

Voici une première illustration de cette méthode applicable aux structures à noyau nominal de type *P Det N P*, et qui donne lieu au calcul de six valeurs d'association. Le pivot, qui inclut toujours le noyau nominal tout en étant progressivement étendu, apparaît en couleur.

<table><thead><tr><th></th><th>PREP</th><th>DET</th><th>N</th><th>PREP</th></tr></thead><tbody><tr><td>indice</td><td></td><td>V1</td><td>pivot 1</td><td>V2</td></tr><tr><td>indice</td><td>V3</td><td>pivot 2</td><td></td><td>V4</td></tr><tr><td>indice</td><td>V5</td><td>pivot 3</td><td></td><td></td></tr><tr><td>indice</td><td></td><td>pivot 4</td><td></td><td>V6</td></tr></tbody></table>
<caption>**Fig. 3.** Rangs affectés aux valeurs calculées de part et d'autres des pivots sélectionnés pour une séquence relevant du pattern à noyau nominal.</caption>

Prenons l'exemple de la séquence à l'égard de : les valeurs V1 et V2 indiquent les mesures d'association calculées entre le noyau nominal égard pris comme pivot et ses deux mots voisins situés respectivement à gauche (mot « l' ») et à droite (lemme « de »). Les valeurs V3 et V4 indiquent les mesures d'association calculées entre le noyau étendu (l'égard) et ses deux mots voisins situés respectivement à gauche (mot « à ») et à droite (lemme « de »). La valeur V5 indique la mesure d'association calculé entre le noyau étendu (« l'égard de ») et son voisin de gauche (mot « à »), et la valeur V6 entre le noyau étendu (« à l'égard ») et son voisin de droite (lemme « de »).

<table><caption>**Fig. 4.** Valeurs obtenues au moyen de l'indice t-score en appliquant la méthode de mesure choisie à la séquence à l'égard de</caption><thead><tr><th>indice</th><th>à</th><th>l'</th><th>égard</th><th>de</th></tr></thead><tbody><tr><td>T-score</td><td></td><td>327</td><td>égard</td><td>331</td></tr><tr><td>T-score</td><td>369</td><td>l'</td><td>égard</td><td>348</td></tr><tr><td>T-score</td><td>368</td><td>l'</td><td>égard</td><td>de</td></tr><tr><td>T-score</td><td>à</td><td>l'</td><td>égard</td><td>345</td></tr></tbody></table>

Voici maintenant les courbes obtenues avec les valeurs t-score calculées pour 5 séquences distinctes relevant toujours du pattern à noyau nominal : à l'instar de, à l'égard de, en l'espace de, dans l'espace de et sous l'ordinateur par. Les deux premières sont clairement des PrepComp, la dernière est un agencement libre. Les deux premières ont des valeurs toujours supérieures à deux cents (200), « en l'espace de » présente une seule valeur légèrement inférieure à 100 (91) tandis que « dans l'espace de » présente une valeur basse (V6 = 15) et « sous l'ordinateur par » 4 valeurs très basses.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Fig. 5.** Courbes des valeurs t-score calculées pour cinq séquences à noyau nominal candidates à la catégorie PrepComp</figcaption></figure>

À la lumière des calculs que nous avons effectués sur un nombre étendu de séquences diverses, nous avons abouti à la proposition suivante que nous faisons figurer dans notre grille alternative :
- les séquences dont toutes les valeurs t-score sont égales ou supérieures à 200 sont déclarées d'excellentes candidates (0 pt).

- Les séquences dont au moins une valeur est située au-dessous de 200 mais dont toutes sont égales ou supérieures à 80 reçoivent la note 1.

- Les séquences dont deux valeurs au moins sont situées au-dessous de 200 mais dont toutes sont égales ou supérieures à 80 reçoivent la note 2.

- Les séquences dont une des valeurs au moins est au-dessous du seuil de 80 mais dont toutes sont égales ou supérieures à 20 reçoivent la note 3.

- Les séquences dont une des valeurs au moins est au-dessous du seuil de 20 (quelles que soient par ailleurs les autres valeurs) reçoivent la plus mauvaise note 4.

La figure ci-dessous présente le calcul des valeurs t-score obtenues pour un exemplaire des quatre patterns autre qu'à noyau nominal : structure à noyau verbal (ex. *en ce qui concerne*), à noyau adjectival (ex. *au plus profond de*), à noyau adverbial (*en dehors de* ) et à noyau prépositionnel (*hors de*).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Fig. 6.** Courbes des valeurs t-score calculées pour quatre séquences autres qu'à noyau nominal candidates à la catégorie PrepComp</figcaption></figure>

Si les expressions *en ce qui concerne*, *en dehors de* et *hors de* présentent des valeurs qui font d'elles de bonnes candidates pour la catégorie des PrepComp (note 0/4), la séquence *au plus profond de* apparaît moins prototypique (note 2/4).

# 6 Présentation de la grille finale alternative à celle proposée par S&F.

Voici la grille à laquelle nous aboutissons :

<caption>**Tableau 3.** Grille multicritère alternative à celle présentée par Stosic & Fagard (2019) et comportant 15 indicateurs.</caption>
<table><thead><tr><th>Ordre</th><th>Critères</th><th>Échelle numérique</th><th>amplitude de l'échelle</th><th>Nature du critère</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Présence/absence d'un article</td><td>Absence d'un article: 0<br>Présence d'un article conforme à la syntaxe régulière de la préposition : 1 /contre à la syntaxe régulière de la préposition en FM [cas de en]: si la séquence est attestée au XVIIe siècle ou avant : 0</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>2</td><td>Anaphorisation du complément de la préposition par un SN possessif</td><td>Impossible : 0 ; possible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>3</td><td>Anaphorisation du complément de la préposition par un SN démonstratif.</td><td>Impossible : 0 ; possible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>4</td><td>Possibilité d'interroger le complément de la préposition à l'aide d'un déterminant interrogatif.</td><td>Impossible : 0 ; possible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>5</td><td>Variation du déterminant (bors poss. & dém. Cf. C2 C3) / variation de la forme verbale pour B2</td><td>Impossible : 0 ; possible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>6</td><td>Référentialité du SN</td><td>Jamais référentiel : 0 ; variable : 0,5 ; toujours référentiel : 1</td><td>0/1</td><td>Sémantique</td></tr><tr><td>7</td><td>Insertion d'un modificateur adjectival</td><td>Impossible : 0 ; possible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>8</td><td>Variation du modificateur adjectival</td><td>Impossible : 0 ; possible mais peu aisée : 0,5 ; aisée : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>9</td><td>Insertion d'un adverbe, adverbial ou d'une incise à l'intérieur de la séquence</td><td>Impossible : 0 ; possible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>10</td><td>Variation du modificateur adverbial</td><td>Impossible : 0 ; possible mais peu aisée : 0,5 ; aisée : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>11</td><td>Coordination avec une prép. simple ou avec une PrepComp consensuelle</td><td>possible : 0 ; impossible : 1</td><td>0/1</td><td>Syntaxique</td></tr><tr><td>12</td><td>Extension sémantique (typiquement N spatiaux/temp.)</td><td>observée : 0 ; non-observée : 1</td><td>0/1</td><td>Sémantique</td></tr><tr><td>13</td><td>Opacité sémantique</td><td>Observée : 0 ; non observée : 1</td><td>0/1</td><td>Sémantique</td></tr><tr><td>14</td><td>fréquence relative / million de mots dans FrTenTen17</td><td>>40 : 0 ; 40 -10 : 1 ; 10 -5 : 2 ; <5 : 3</td><td>0/3</td><td>Fréquentiel</td></tr><tr><td>15</td><td>Score d'information réciproque calculé dans frTenTen17 via Sketch Engine</td><td>Valeurs t-score V1-V6 ≥ 200 -> 0 ; V1-V6 : au moins une < 200 & toutes ≥ 80 -> 1 ; au moins 2 < 200 & toutes ≥ 80 -> 2 ; au moins 1 valeur < 80 & toutes ≥ 20 -> 3 ; au moins 1 valeur < 20 : 4</td><td>0/4</td><td>Probabiliste</td></tr><tr><td></td><td></td><td>Total maximal des points = 20</td><td>0/20</td><td></td></tr></tbody></table>

## 7 Application de la grille à un ensemble de séquences candidates : comparaison avec les résultats obtenus par Stosic & Fagard 2019.

On se propose de comparer ici les résultats obtenus entre la grille des deux auteurs et la nôtre. La colonne grisée donne les pourcentages obtenus dans la grille proposée par Stosic & Fagard et ceux dans la colonne non-grisée par notre grille alternative. Nous rappelons que plus le pourcentage est faible, plus la séquence peut être considéré comme un bon exemplaire de la catégorie.

<caption>**Tableau 4.** Comparaison des pourcentages obtenus après application des deux grilles multicritères présentées à 24 séquences candidates à la catégories PrepComp.</caption>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Matrice</th><th rowspan="2">Patron</th><th rowspan="2">Expression candidate</th><th colspan="2">%</th><th rowspan="2">Matrice</th><th rowspan="2">Patron</th><th rowspan="2">Expression candidate</th><th colspan="2">%</th></tr><tr><th>S & F (2019)</th><th>X & X (2022)</th><th>S & F (2019)</th><th>X & X (2022)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>P Det N P</td><td>à l'instar de</td><td>29</td><td>24</td><td>8</td><td>autres</td><td>en ce qui concerne</td><td>22</td><td>36</td></tr><tr><td>1</td><td>P Det N P</td><td>pour le bien de</td><td>72</td><td>90</td><td>8</td><td>P Adv</td><td>avec toujours</td><td>83</td><td>100</td></tr><tr><td>2</td><td>P N P (≠ de)</td><td>par rapport à</td><td>23</td><td>17</td><td>1</td><td>P Det N P</td><td>dans la direction de</td><td>51</td><td>85</td></tr><tr><td>2</td><td>P N P (≠ de)</td><td>par confusion avec</td><td>61</td><td>94</td><td>1</td><td>P Det N P</td><td>au lendemain de</td><td>53</td><td>85</td></tr><tr><td>3</td><td>NP</td><td>face à</td><td>20</td><td>7</td><td>1</td><td>PNP (de)</td><td>sous contrôle de</td><td>51</td><td>77</td></tr><tr><td>4</td><td>Det N P</td><td>le long de</td><td>22</td><td>18</td><td>1</td><td>P Det Adj N de</td><td>au premier jour de</td><td>47</td><td>75</td></tr><tr><td>4</td><td>Det N P</td><td>le discours de</td><td>81</td><td>89</td><td>2</td><td>P N P (≠ de)</td><td>en rivalité avec</td><td>48</td><td>80</td></tr><tr><td>5</td><td>P N</td><td>à travers</td><td>3</td><td>6</td><td>2</td><td>P N P (≠ de)</td><td>par lâcheté devant</td><td>48</td><td>79</td></tr><tr><td>6</td><td>Adv P</td><td>auprès de</td><td>25</td><td>23</td><td>7</td><td>P P</td><td>de chez</td><td>45</td><td>70</td></tr><tr><td>6</td><td>Adv P</td><td>rarement sur</td><td>89</td><td>100</td><td>8</td><td>P Adv</td><td>de derrière</td><td>50</td><td>90</td></tr><tr><td>7</td><td>P P</td><td>d'après</td><td>20</td><td>10</td><td>9</td><td>P Det plus Adj P</td><td>au plus bas de</td><td>48</td><td>65</td></tr><tr><td>7</td><td>P P</td><td>sauf pour</td><td>78</td><td>91</td><td>9</td><td>P Det plus Adj P</td><td>au plus sombre de</td><td>48</td><td>65</td></tr></tbody></table>

On le voit, notre grille ne bouleverse en rien le classement général des séquences candidates examinées. Les meilleurs exemplaires restent tels, et les moins bons de même. Le changement vient de ce que cette grille accroît le processus de discrimination entre les séquences candidates.

- Si l'on examine d'abord les séquences qui, dans l'article de Stosic & Fagard, se répartissent dans la zone des « bons » exemplaires de PrepComp versus des « mauvaises » candidates (depuis à l'instar de jusqu'à avec toujours), on constate que notre grille tend à creuser davantage l'écart entre les deux catégories. Quelques contre-exemples cependant : à travers (mais la différence est faible et on reste dans la zone des très bons candidats) et en ce qui concerne. Dans ce dernier cas, la différence est plus notable (22% versus 36%), la séquence apparaissant dans notre grille comme une moins bonne candidate. Ce point devrait être discuté en détail, ce que nous ne pouvons faire ici. Nous nous contenterons de noter que si Stosic & Fagard avaient, comme nous, introduit le test de la variation morphologique de la forme verbale (C5), leur pourcentage serait passé de 22% à 27% (la variation est possible, ce qui va dans le sens d'un moindre figement), ce qui invite à penser que leur grille tend à surcoter le figement des séquences de type B2.

- Si l'on examine ensuite les séquences aux pourcentages proches de la moyenne chez Stosic & Fagard (de dans la direction de à au plus sombre de), on constate le même phénomène de creusement des écarts dans notre grille qui conduit à repousser plus bas dans le classement les séquences candidates. Ce phénomène s'explique par le fait que notre grille donne un poids plus lourd i) aux critères syntaxiques, ii) aux critères de fréquence et de mesure de la cohésion interne par les mesures statistiques.

Pour conclure, la grille alternative proposée tend donc (sous réserve d'examen d'un plus grand nombre de séquences) à faire se détacher plus clairement ce qui constituerait un peloton de tête des meilleures séquences candidates à la catégorie des PrepComp. Ce pouvoir discriminant renforcé tient essentiellement à trois éléments : la prime donnée aux critères syntaxiques sur les critères morphologiques ou sémantiques proposés initialement par Stosic & Fagard, et le poids relatif accru donné aux critères fréquentiel (15% du poids total de la note dans notre grille pour les patterns à noyau nominal, contre 9%) et de mesure d'attraction réciproque (20% contre 3%), lui-même adossée à une méthode d'analyse plus fine.
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<footnote n="1">¹ Les auteurs remercient le LABEX ASLAN (ANR-10-LABX-0081) de l'Université de Lyon pour son soutien financier dans le cadre du programme "Investissements d'Avenir" (ANR-11-IDEX-0007) de l'Etat Français géré par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR).</footnote>

<footnote n="2">² Chacune de ces dénominations ne recevant le plus souvent pas la même extension. Pour ce qui nous concerne, nous reprendrons dans cet article pour partie la terminologie proposée par D. Leeman (2006:10). Nous distinguerons comme elle « entre préposition simple (un mot inanalysable, comme *dans*, *contre*) » et « préposition composée (un mot construit, comme *parmi*, *malgré*) ». En revanche nous réunissons sous le seul vocable de préposition complexe (PrepComp) aussi bien « des mots graphiquement séparés mais formant un tout entièrement figé » (*quant à, à l'instar de*) » que « des groupes de mots formant une séquence non entièrement figée » comme *hors de proportion avec, sous réserve de, à l'insu de ...*)</footnote>
<footnote n="3">³ La version standard de la sémantique du prototype « postule une organisation interne des catégories dans laquelle le prototype, conçu comme le meilleur représentant de la catégorie, joue un rôle prédominant. Il fournit directement le principe d'organisation et de représentation des catégories : les catégories sont structurées selon une échelle de prototypicalité qui mène des meilleurs représentants, placés au centre de la catégorie, aux moins bons exemplaires situés à la périphérie. Le prototype fournit en même temps le principe de catégorisation : les entités sont rangées dans une catégorie selon leur degré de ressemblance avec le prototype ». (G. Kleiber, 1990 : 185-186).</footnote>

<footnote n="4">⁴ « Il est généralement admis que la grande majorité des PrépComp a un noyau nominal » (2019 : 15)</footnote>

<footnote n="5">⁵ L'absence de préposition finale rend le critère 4 caduc. D'où un total maximum de 4 points et non de 6. Voir sur ce point Stosic & Fagard (2019: 36).</footnote>

<footnote n="6">⁶ Pattern V3 (structures à noyau verbal : v. p. 15), poids des critères C1, 2, 3 de 4 points sur 18, soit 22%. Pour ces données numériques, voir Stosic & Fagard (2019: 36).</footnote>

<footnote n="7">⁷ Pattern N1 (structures à noyau nominal : v. p. 15), poids des critères C1, 2, 3 de 6 points sur 34, soit 18 %.</footnote>

<footnote n="8">⁸ Pour une présentation de cette base et de Sketch Engine, voir *infra*.</footnote>

<footnote n="9">⁹ La chute des emplois de *en* suivi d'un SN nominal déterminé s'opère au cours du XVIIe s. Voir e.a. Vigier (2017)</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ v. Stosic & Fagard 2019 : 15.</footnote>

<footnote n="11">¹¹ C'est l'auteur qui souligne.</footnote>

<footnote n="12">¹² Nous considérons que la réussite au seul test (2) justifie cette conclusion concernant *en la présence de*. Pour le test 1, l'inacceptabilité vient selon nous du fait que le procès décrire ne s'applique pas bien à ce SN statif abstrait (*décrire la présence de qqn*)</footnote>

<footnote n="13">¹³ On notera dans Stosic & Fagard (ibid : 22) la coquille qui conduit à traiter le critère 12 (variation du modifieur adjectival) comme relevant de la syntaxe alors que le critère 15 (variation du modifieur adverbial) est traité comme relevant de la fréquence. Selon nous, tous deux ont une évidente composante fréquentielle.</footnote>

<footnote n="14">¹⁴ Cette base (https://www.sketchengine.eu/documentation/tenten-corpora/) appartient au réservoir de données TenTen qui, pour plus de 30 langues du monde, réunit des bases de données textuelles moisonnées sur le Web en utilisant la même méthode, avec une taille cible de plus de 10 milliards de mots par langue.</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ Cette fonctionnalité, présente sur les trois plateformes, ne met néanmoins en jeu pas nécessairement les mêmes calculs ni les mêmes lois mathématiques. Ainsi TXM recourt-il au calcul des spécificités appuyé sur la loi hypergéométrique tandis que BTLC et Sketch engine proposent notamment le recours aux indices T-score et Log-likelihood mettant en jeu d'autres lois mathématiques. Sur ce point, on pourra notamment se reporter à C. Reutenauer (2012:151-158)</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ Voir par ex. Reutenauer (2012: 147) : « pour les modèles construits sur des tests d'hypothèse asymptotiques, notamment ceux qui reposent sur une hypothèse de distribution normale (tels que le t-score ou l'écart réduit z), la significativité a tendance à être surestimée pour les basses fréquences ».</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ Autrement dit, le nom pour les patterns à noyau nominal, le verbe pour les patterns à noyau verbal, l'adjectif pour les patterns à noyau adjectival, l'adverbe pour les patterns à noyau adverbial, la préposition pour les patterns à noyau prépositionnel – voir typologie proposée par S&F ibid : 15).</footnote>