TAL et analyse de l’activité en ergonomie : extraction d’informations spécialisées dans des transcriptions d’entretiens (2024)

Abstract: L’ergonomie du travail est une discipline qui étudie les conditions de travail des individus. Son application se traduit, entre autres, par la réalisation d’entretiens d’analyse de l’activité qui ont pour objectif de faire émerger les impacts négatifs de la situation de travail sur la santé physique et morale des travailleurs. Notre étude consiste en la mise en place d’un système d’extraction automatique des informations relatives à ces impacts dans les transcriptions des entretiens réalisés. Ce système se fonde sur une approche hybride, associant ressources terminologiques et calcul de similarité contextuelle.

## extraction d'information en corpus spécialisé en ergonomie du travail, les analyses de l'activité s'appuient en partie sur des interactions langagières, issues d'entretiens de terrain. dans cette discipline, des approches linguistiques telles que l'analyse des pronoms personnels @xcite ou encore l'analyse discursive des structures fonctionnelles des entretiens @xcite ont déjà été utilisées pour proposer aux ergonomes de nouvelles manières de traiter les données d'entretien. celles-ci nécessitent l'intervention de linguistes, et laissent aux ergonomes peu d'autonomie dans la réalisation de leurs analyses. dans notre étude, nous proposons d'explorer les apports du tal pour automatiser l'extraction des informations considérées comme pertinentes dans les données d'entretien tout en laissant la maîtrise de leurs analyses aux ergonomes. les informations ciblées doivent être représentatives de la situation de travail de l'individu interrogé et s'inscrivent dans les thématiques suivantes (inspirées de la méthode itmami 1 ) : l'individu, les tâches qu'il effectue, le matériel qu'il utilise, l'organisation de son travail (soit l'organisation « humaine » et la planification des tâches), et son environnement physique. définies de concert avec un ergonome expert, ces thématiques permettent à la fois de guider, structurer et filtrer l'extraction des informations qui y sont liées. l'extraction d'information (ei) est une tâche classique du domaine du tal, qui vise à dégager des segments textuels saillants pour un besoin donné en utilisant des méthodes de text-mining (règles lexico-syntaxiques, apprentissage automatique) ou des méthodes plus récentes en apprentissage profond (approches neuronales). traditionnellement, les systèmes d'ei s'intéressent à la détection d'entités nommées @xcite , à l'identification d'événements @xcite , aux relations sémantiques entre les items @xcite . l'ei est utilisée dans divers domaines comme le domaine judiciaire pour l'analyse de dossiers d'enquêtes @xcite ou le domaine médical pour le traitement de compte-rendus médicaux @xcite , l'extraction de connaissances spécialisées @xcite ou l'aide au diagnostic @xcite . dans ces travaux, la délimitation des segments textuels considérés comme pertinents est définie en fonction du besoin informationnel. les ressources (lexicales, ontologiques, etc.) et les outils (analyses syntaxiques, sémantiques, etc.) choisis pour leur extraction dépendent quant à eux de la nature des données dont sont extraits les segments. en effet, les données issues de l'oral sont particulièrement marquées par le caractère spontané de la situation d'énonciation, ne pouvant pas répondre à des normes aussi strictes qu'à l'écrit. l'oral spontané a ses propres spécificités syntaxiques, qui se traduisent par des structures moins rigides et moins explicitées que dans la forme écrite @xcite . le discours oral présente également des extragrammaticalités, comme des disfluences, des pauses ou encore des faux-départs, qui influent sur la prédictibilité du discours @xcite @xcite et en conséquence, sur le choix des outils et méthodes utilisées pour son analyse @xcite . @xcite utilise par exemple des ontologies de termes spécifiques pour l'extraction d'information depuis des notes de l'oral quand @xcite s'appuie sur des indices et des fenêtres contextuelles pour traiter des transcriptions d'entretiens d'embauche. plus récemment, des approches neuronales ont été utilisées par @xcite pour l'identification de thèmes dans des conversations téléphoniques. dans notre étude, les informations ciblées par la tâche d'extraction sont dites « spécialisées » et se définissent comme des informations professionnelles @xcite . elles référent à la fois au domaine ferroviaire et au domaine de l'ergonomie du travail, discipline guidant les analyses de l'activité. les modèles d'extraction d'information classiques sur ce type de données, c'est-à-dire intégrant du vocabulaire technique ou des contraintes spécifiques à un domaine, présentent des lacunes avec une absence de données similaires à celles ciblées dans les données d'entraînement @xcite . sur la base des travaux mentionnés précédemment et des caractéristiques de nos données, nous proposons de décomposer la tâche d'extraction d'information en mettant au point un système capable de : ## méthodologie : mise en oeuvre d'une méthode hybride pour optimiser l'extraction d'information la localisation, la délimitation et la catégorisation des informations sont des tâches réalisées à l'aide d'une approche supervisée, s'appuyant sur les connaissances transmises par les experts ergonomes internes. ainsi, le système extrait dans un premier temps des segments textuels considérés a priori comme pertinents. dans un second temps, un système de suggestions, s'appuyant sur une méthode non supervisée, a été mis en place, afin de pallier le manque de connaissances incluses dans les ressources externes. ## résultats les résultats sont décomposés selon les tâches réalisées par le système, à savoir, localiser, délimiter, catégoriser et suggérer les informations, afin de les évaluer indépendamment. cependant, la tâche de localisation a une influence sur la performance des autres tâches, puisque ces dernières sont réalisées à partir de la localisation. de plus, les approches mises en oeuvre ont un impact direct sur la localisation des informations. ainsi, la