Amélioration de la lisibilité de textes via l’utilisation de LLM (2025)

Abstract: La lisibilité d’un texte est essentielle pour garantir un accès équitable à l’information. Cet article propose une méthodologie visant à simplifier des textes complexes tout en préservant leur sens. Un indice global de lisibilité a été défini en combinant plusieurs scores normalisés. Ensuite, une chaîne de traitement automatique, basée sur l’API de Gemini (LLM de Google), a généré des versions simplifiées des textes. Les résultats montrent une amélioration significative de la lisibilité, selon l’indice global et les critères spécifiques. Pour vérifier la conservation des idées clés, des résumés ont été extraits des versions initiales et simplifiées. Une mesure de la distance sémantique confirme que les concepts essentiels sont préservés. Cette approche prouve qu’il est possible d’automatiser efficacement la simplification textuelle tout en maintenant la cohérence et la pertinence des contenus, améliorant ainsi l’accessibilité de l’information.

## introduction la lisibilité, concept fondamental dans l'analyse textuelle, se définit comme la capacité à mesurer la difficulté d'un texte en s'appuyant sur divers critères linguistiques, tels que la longueur des phrases, la complexité lexicale et la structure syntaxique @xcite . bien que largement étudié, ce domaine demeure en perpétuelle transformation, car la langue et les pratiques rédactionnelles évoluent en réponse aux changements sociétaux et culturels. aujourd'hui, de nombreux indices de lisibilité sont reconnus comme des outils fiables pour évaluer la complexité d'un texte. parmi les plus courants figurent le smog (simple measure of gobbledy-gook) @xcite , l'indice de lisibilité de flesch @xcite , l'indice dale-chall (dans sa version initiale @xcite et révisée @xcite ), l'indice @xcite , l'indice gunning fog @xcite , ainsi que l'automated readability index (ari) @xcite . ces modèles offrent des évaluations globales et trouvent des applications dans de nombreux domaines tels que l'éducation @xcite , la santé publique @xcite ou l'industrie @xcite . parallèlement, des indices spécialisés ont été développés pour répondre à des besoins contextuels spécifiques. par exemple, l'indice linsear write (o'hayre, 1966) a été conçu pour évaluer la lisibilité des manuels techniques destinés à l'armée de l'air américaine, tandis que l'indice spache @xcite cible principalement les textes destinés aux jeunes lecteurs. toutefois, l'étude que nous présentons ici se concentre davantage sur les indices généralistes évoqués, dans l'objectif de définir un indice global de lisibilité. l'utilisation d'indices polyvalents, applicables à plusieurs domaines, constitue une base solide essentielle pour atteindre cet objectif. cet article abordera dans un premier temps la création d'un indice global de lisibilité, puis la réalisation de deux corpus dans le cadre de notre étude. grâce à ces corpus, composés de textes complexes et de leurs équivalents simplifiés, nous avons obtenu un ensemble de résultats relatifs à la lisibilité globale des textes et à la similarité sémantique entre version complexe et simplifiée. l'objectif de cette étude est d'évaluer si la simplification de textes complexes améliore leur lisibilité tout en préservant une sémantique proche, c'est-à-dire en conservant leur sens et leurs concepts principaux. ## corpus : création et simplification un défi rencontré dans le cadre de cette étude a été l'absence de corpus existants de textes annotés comme « difficiles ». pour répondre à cette limitation, un corpus original de 100 textes complexes a été créé à l'aide d'une chaîne de traitement développée en s'appuyant sur le grand modèle de langage (large language model, llm) gemini de google foot_0 . le modèle utilisé dans cette étude est gemini 1.5 flash foot_1 , choisi pour sa capacité à générer des textes complexes avec une grande efficacité, tout en restant accessible gratuitement pour un volume de requêtes quotidien suffisant dans le cadre de nos expérimentations. les principaux paramètres du modèle sont configurés ainsi : température : [0-2], top-p : 0,95, top-k : 64, candidate-count : [1-8]. il est important de rappeler que dans cette étude, le concept de simplification désigne un processus de transformation automatique visant à rendre un texte plus accessible sur les plans lexical, syntaxique et discursif, tout en préservant son sens. le llm est ainsi sollicité pour reformuler les textes en abaissant les obstacles linguistiques, selon une logique d'adaptation plutôt que de réécriture libre. la génération des textes complexes s'est appuyée sur une liste de 50 thématiques définies comme à la fois complexes et spécifiques, tout en étant suffisamment larges pour permettre la création de textes distincts, et ce, même si le même sujet est sélectionné plusieurs fois. cette stratégie a été mise en oeuvre afin de réduire les biais potentiels du modèle, qui, lorsqu'il est sollicité pour générer des textes complexes et précis sans contrainte de thématique, a tendance à produire des textes focalisés sur un nombre très limité de thèmes récurrents. le prompt utilisé pour générer les textes complexes via l'api gemini est le suivant : "write a complex and specific text about the topic : {topic}. use precise and advanced vocabulary. ensure the text is detailed and incorporates technical or academic terms." l'usage de l'anglais pour les prompts, la génération et le traitement des textes par le llm s'impose par sa prédominance dans le développement des modèles de langage, garantissant un accès optimal aux ressources, une meilleure performance et une diffusion plus large des résultats. la liste complète des sujets pouvant être tirés au sort par le modèle est disponible à l'adresse suivante : liste des 50 thématiques. une fois ces 100 textes complexes créés, il fallait les simplifier pour obtenir la deuxième partie du corpus permettant de réaliser les études de lisibilité et de sémantique. la simplification passe là encore par la chaîne de traitement créée, mais cette fois-ci plusieurs variantes de prompt ont été tentées, avec des résultats radicalement différents. ## discussions ce travail s'inscrit dans le cadre d'un projet portant sur le concept d'écoutabilité, défini comme la capacité d'un discours oral à transmettre un maximum d'informations tout en minimisant la charge cognitive de l'auditeur @xcite , c'est-à-dire en évitant qu'il ne décroche du discours. l'écoutabilité prend en compte de nombreuses composantes du discours, notamment : l'aspect psychologique, avec l'émotion suscitée et la charge cognitive ; l'aspect non verbal, incluant les gestes et les expressions faciales ; l'aspect socioculturel, où des facteurs tels que l'âge influencent la compréhension du discours ; l'aspect textuel, qui concerne la structure même du texte et le choix des mots ; et enfin, l'aspect oral, qui englobe la prosodie, l'intelligibilité, et d'autres éléments liés à la transmission vocale. les travaux présentés dans cet article se concentrent spécifiquement sur la composante textuelle du discours, en explorant comment simplifier un texte afin de répondre aux objectifs de clarté et d'efficacité évoqués précédemment. il est toutefois important de souligner que les résultats obtenus dans cette étude sont principalement valables dans le cadre textuel, et qu'une transposition vers l'oral pourrait introduire de nouveaux paramètres @xcite , susceptibles de modifier les conclusions obtenues. en effet, la dimension auditive du discours pourrait impacter la manière dont l'information est perçue et traitée par l'auditeur @xcite . malgré cette limitation, cette première étude constitue une base solide pour nos recherches futures sur le concept d'écoutabilité. par ailleurs, plusieurs limites méthodologiques doivent être soulignées. le pipeline proposé repose exclusivement sur le modèle gemini, utilisé à la fois pour la génération initiale des textes et pour leur simplification. cette dépendance à un unique llm soulève plusieurs questions, notamment des biais potentiels liés à des phénomènes d'hallucination, à une homogénéité stylistique marquée, ou encore à une faible diversité dans les stratégies de réécriture mises en oeuvre. l'utilisation répétée du même modèle pour différentes étapes du processus peut également engendrer des effets d'auto-renforcement ou de biais circulaire, dans la mesure où le système a tendance à reproduire et valider ses propres choix linguistiques sans confrontation externe. à terme, une évaluation comparative incluant d'autres modèles, en particulier open source (tels que llama foot_3 ou mistral foot_4 ), apparaît nécessaire pour accroître la robustesse et la reproductibilité des résultats. le recours à des modèles open source offrirait en outre un meilleur contrôle sur les paramètres de génération, une traçabilité accrue des décisions algorithmiques, et une personnalisation plus fine du processus de simplification. en complément, une amélioration notable du pipeline consisterait à introduire une évaluation humaine, afin de valider la lisibilité perçue et la préservation du sens par des lecteurs réels. cette validation externe permettrait de confronter l'indice global de lisibilité (igl) proposé à des jugements qualitatifs. une analyse fine des erreurs serait également précieuse pour ajuster les prompts de simplification. d'autres pistes d'amélioration incluent : -l'intégration de métriques sémantiques plus fines (telles que bertscore ou bleurt), susceptibles de mieux capturer les nuances sémantiques et pragmatiques au-delà de la similarité vectorielle brute ; -une analyse qualitative des transformations linguistiques opérées par les llm (par exemple : substitution lexicale, simplification syntaxique, suppression d'informations redondantes) pour mieux comprendre les mécanismes de simplification ; -l'exploration de stratégies de prompts plus variées, voire dynamiquement optimisées selon le type de texte ou la population cible ; -l'application du pipeline à des corpus réels issus de contextes variés (textes journalistiques, administratifs, pédagogiques), plutôt qu'à des textes artificiellement générés ; -l'adaptation de la pondération des différents constituants de l'igl en fonction de leur impact sur le texte traité. ## conclusion cette étude vise à évaluer l'efficacité d'une approche automatisée basée sur de grands modèles de langage (llm) pour simplifier des textes complexes, tout en en préservant le sens. en combinant un indice global de lisibilité avec une analyse de la distance sémantique, nous avons démontré que notre méthode réduit significativement la difficulté de lecture tout en maintenant une forte cohérence sémantique entre les textes d'origine et leurs versions simplifiées. une validation complémentaire sur des textes réels, non générés par des llm, permettrait d'en évaluer la robustesse. ces travaux ouvrent la voie à de nombreuses applications concrètes, notamment dans l'éducation, en facilitant l'accès à des contenus pédagogiques pour les élèves en difficulté ou les personnes apprenant une nouvelle langue. ils peuvent également profiter aux personnes en situation de handicap cognitif en rendant l'information plus accessible, ainsi qu'aux institutions et entreprises cherchant à simplifier des documents administratifs ou juridiques pour un public non averti.