Ma copie adore le vélo : analyse des besoins réels en correction orthographique sur un corpus de dictées d’enfants (A corpus analysis to define the needs of dyslexic children in terms of spelling correction) (2019)

Abstract: Cet article présente la constitution d’un corpus de textes produits, sur des données lors de dictées, par des enfants paralysés cérébraux (PC) ou dysorthographiques, son annotation en termes d’erreurs orthographiques, et enfin son analyse quantitative. Cette analyse de corpus a pour objectif de définir des besoins réels en matière de correction orthographique, et ce pour les personnes souffrant de troubles du langage écrit comme pour le grand public. Notre étude suggère que les correcteurs orthographiques ne répondent que partiellement à ces besoins.

## introduction la correction orthographique est une des applications les plus anciennes du tal, puisque les premières recherches du domaine datent des années 1960s @xcite . elle constitue une application emblématique du fait du rôle central de la maitrise d'une langue dans la représentation sociale d'un individu. pourtant, si l'on en juge par sa faible représentation dans la littérature récente, la correction orthographique n'est plus considérée comme une problématique d'actualité. est-ce à dire que le verrou scientifique posé par la correction automatique est résolu? nous pouvons en douter lorsque nous observons que les systèmes de correction automatique du commerce, mais également ceux issus de la recherche académique, peinent à détecter des erreurs orthographiques qui ne conduisent pas à la production d'un non-mot (cf § 4). dans cet article, nous abordons la question de la correction automatique dans un cadre particulier : celui des productions d'enfants apprenants en situation de handicap (paralysie cérébrale d'une part, dysorthographie d'autre part). la correction orthographique est destinée ici à être couplée à la prédiction de mots d'une système d'aide à la communication @xcite ). l'objectif n'est donc pas de corriger des énoncés complets, mais de prédire à la volée la suite d'une séquence de lettres qui est potentiellement erronée. ainsi, si l'utilisateur a saisi le début de phrase un ba.., le système doit pouvoir prédire le mot bateau, mais également l'adjectif beau, pour corriger une éventuelle erreur d'encodage graphémique du phonème \o\. la combinaison correction/prédiction, explorée par @xcite est rarement envisagée, en particulier dans le cas de la dyslexie. la tâche est donc plus complexe de celle envisagée pour les correcteurs orthographiques classiques. pour mieux l'appréhender, nous avons mené une analyse des besoins sur des données issues de dictées réalisées par des enfants suivis au centre de rééducation de kerpape (mutualité du morbihan) et à l'hôpital raymond poincaré de garches. l'annotation des erreurs orthographiques contenues dans le corpus, de même que l'analyse du comportement de correcteurs orthographiques sur cette ressource, nous a permis de dresser un ensemble de besoins qui sont autant de défis encore mal résolus. cette étude reste préliminaire en termes de représentativité du corpus traité. ses conclusions nous semblent toutefois assez éclairantes pour rouvrir la question d'une correction approfondie intégrée à la prédiction de mots. après un bref état de l'art sur la question, nous présentons le recueil et l'annotation du corpus sur lequel nous avons travaillé. enfin, nous détaillons les résultats de l'analyse de besoins menée sur le corpus. en conclusion, nous esquissons une stratégie de correction qui sera mise en oeuvre dans le cadre d'un projet, predict4all, financé par la fondation bennetot, fondation de la matmut.