ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
LLM-Generated Contexts to Practice Specialised Vocabulary: Corpus Presentation and Comparison (2024)

This project evaluates the potential of LLM and dynamic corpora to generate contexts ai- med at the practice and acquisition of specialised English vocabulary. We compared reference contexts{---}handpicked by expert teachers{---}for a specialised vocabulary list to contexts generated by three recent large language models (LLM) of different sizes (Mistral-7B-Instruct, Vicuna-13B, and Gemini 1.0 Pro) and to contexts extracted from articles web-crawled from specialised websites. The comparison uses a representative set of length-based, morphosyntactic, semantic, and discourse- related textual characteristics. We conclude that the LLM-based corpora can be combined effectively with a web-crawled one to form an academic corpus characterised by appropriate complexity and textual variety.
La reconnaissance automatique des relations de coh\'erence RST en fran\ccais. (2024)

Les parseurs de discours ont suscit{\'e} un int{\'e}r{\^e}t consid{\'e}rable dans les r{\'e}centes applications de traitement automatique du langage naturel. Cette approche d{\'e}passe les limites traditionnelles de la phrase et peut s'{\'e}tendre pour englober l`identification de relation de discours. Il existe plusieurs parseurs sp{\'e}cialis{\'e}s dans le traitement autmatique du discours, mais ces derniers ont {\'e}t{\'e} principalement {\'e}valu{\'e}s sur des corpus anglais. Par cons{\'e}quent, il n`est pas {\'e}vident de bien cerner les {\'e}l{\'e}ments linguistiques importants sur lesquels les parseurs se basent pour classifier les relations de discours en dehors de l`anglais. Cet article {\'e}value les performances du parseur DMRST sur le corpus RST-DT traduit en fran{\c{c}}ais. Nous constatons que les performances de classification des relations de discours en fran{\c{c}}ais sont comparables {\`a} celles obtenues pour d`autres langues. En analysant les succ{\`e}s et {\'e}checs de la classification des relations, nous soulignons l`impact des marqueurs de discours et des structures syntaxiques sur la pr{\'e}cision du parseur.
MEETING: A corpus of French meeting-style conversations (2024)

We present the MEETING corpus, a dataset of roughly 95 hours of spontaneous meeting-style conversations in French. The corpus is designed to serve as a foundation for downstream tasks such as meeting summarization. In its current state, it offers 25 hours of manually corrected transcripts that are aligned with the audio signal, making it a valuable resource for evaluating ASR and speaker recognition systems. It also includes automatic transcripts and alignments of the whole corpus which can be used for downstream NLP tasks. The aim of this paper is to describe the conception, production and annotation of the corpus up to the transcription level as well as to provide statistics that shed light on the main linguistic features of the corpus.
Claire: Large Language Models for Spontaneous French Dialogue (2024)

Nous pr{\'e}sentons la famille de mod{\`e}les Claire, une collection de mod{\`e}les de langage con{\c{c}}us pour am{\'e}liorer les t{\^a}ches n{\'e}cessitant la compr{\'e}hension des conversations parl{\'e}es, tel que le r{\'e}sum{\'e} de r{\'e}unions. Nos mod{\`e}les r{\'e}sultent de la poursuite du pr{\'e}-entra{\^i}nement de deux mod{\`e}les de base exclusivement sur des transcriptions de conversations et des pi{\`e}ces de th{\'e}{\^a}tre. Aussi nous nous concentrons sur les donn{\'e}es en fran{\c{c}}ais afin de contrebalancer l`accent mis sur l`anglais dans la plupart des corpus d`apprentissage. Cet article d{\'e}crit le corpus utilis{\'e}, l`entra{\^i}nement des mod{\`e}les ainsi que leur {\'e}valuation. Les mod{\`e}les, les donn{\'e}es et le code qui en r{\'e}sultent sont publi{\'e}s sous licences ouvertes, et partag{\'e}s sur Hugging Face et GitHub.
Mod\'eliser la facilit\'e d'\'ecoute en FLE : vaut-il mieux lire la transcription ou \'ecouter le signal vocal ? (2024)

Le principal objectif de cette {\'e}tude est de proposer un mod{\`e}le capable de pr{\'e}dire automatiquement le niveau de facilit{\'e} d'{\'e}coute de documents audios en fran{\c{c}}ais. Les donn{\'e}es d`entrainement sont constitu{\'e}es d`enregistrements audios accompagn{\'e}s de leurs transcriptions et sont issues de manuels de FLE dont le niveau est {\'e}valu{\'e} sur l'{\'e}chelle du Cadre europ{\'e}en commun de r{\'e}f{\'e}rence (CECR). Nous comparons trois approches diff{\'e}rentes : machines {\`a} vecteurs de support (SVM) combinant des variables de lisibilit{\'e} et de fluidit{\'e}, wav2vec et CamemBERT. Pour identifier le meilleur mod{\`e}le, nous {\'e}valuons l`impact des caract{\'e}ristiques linguistiques et prosodiques ainsi que du style de parole(dialogue ou monologue) sur les performances. Nos exp{\'e}riences montrent que les variables de fluidit{\'e} am{\'e}liorent la pr{\'e}cision du mod{\`e}le et que cette pr{\'e}cision est diff{\'e}rente par style de parole. Enfin, les performances de tous les mod{\`e}les varient selon les niveaux du CECR.
Optimisation des performances d`un syst\`eme de reconnaissance automatique de la parole pour les commentaires sportifs: fine-tuning de Whisper (2024)

Malgr{\'e} les performances {\'e}lev{\'e}es des syst{\`e}mes automatiques de reconnaissance de la parole (Automatic Speech Recognition ; ASR) sur des corpus g{\'e}n{\'e}raux, leur efficacit{\'e} est consid{\'e}rablement r{\'e}duite lorsqu`ils sont confront{\'e}s {\`a} des corpus sp{\'e}cialis{\'e}s. Ces corpus peuvent notamment contenir du lexique propre {\`a} des domaines sp{\'e}cifiques, des accents ou du bruit de fond rendant la transcription ardue. Cette {\'e}tude vise {\`a} {\'e}valuer les avantages de l`optimisation d`une transcription automatique, par opposition {\`a} manuelle, apr{\`e}s fine-tuning d`un mod{\`e}le d`ASR de derni{\`e}re g{\'e}n{\'e}ration, Whisper (Radford et al., 2023), sur un corpus sp{\'e}cialis{\'e} de commentaires sportifs de petite taille. Nos analyses quantitatives et qualitatives indiquent que Whisper est capable d`apprendre les particularit{\'e}s d`un corpus de sp{\'e}cialit{\'e}, atteignant des performances {\'e}gales o{\`u} sup{\'e}rieures aux transcripteurs humains, avec cette quantit{\'e} de donn{\'e}es limit{\'e}e. Cette recherche met en lumi{\`e}re le r{\^o}le que l`intelligence artificielle, notamment les larges mod{\`e}les de langage, peut jouer pour faciliter la cr{\'e}ation de corpus sp{\'e}cialis{\'e}s.
Optimiser le choix des exemples pour la traduction automatique augment\'ee par des m\'emoires de traduction (2024)

La traduction neuronale {\`a} partir d`exemples s`appuie sur l`exploitation d`une m{\'e}moire de traduction contenant des exemples similaires aux phrases {\`a} traduire. Ces exemples sont utilis{\'e}s pour conditionner les pr{\'e}dictions d`un d{\'e}codeur neuronal. Nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`am{\'e}lioration du syst{\`e}me qui effectue l'{\'e}tape de recherche des phrases similaires, l`architecture du d{\'e}codeur neuronal {\'e}tant fix{\'e}e et reposant ici sur un mod{\`e}le explicite d'{\'e}dition, le Transformeur multi-Levenshtein. Le probl{\`e}me consid{\'e}r{\'e} consiste {\`a} trouver un ensemble optimal d`exemples similaires, c`est-{\`a}-dire qui couvre maximalement la phrase source. En nous appuyant sur la th{\'e}orie des fonctions sous-modulaires, nous explorons de nouveaux algorithmes pour optimiser cette couverture et {\'e}valuons les am{\'e}liorations de performances auxquels ils m{\`e}nent pour la t{\^a}che de traduction automatique.
ParaPLUIE - une mesure automatique d'\'evaluation de la qualit\'e s\'emantique des syst\`emes de paraphrases (2024)

L'{\'e}valuation des syst{\`e}mes de production automatique de paraphrases est une t{\^a}che difficile car elle implique, entre autre, d'{\'e}valuer la proximit{\'e} s{\'e}mantique entre deux phrases. Les mesures traditionnelles s`appuient sur des distances lexicales, ou au mieux des alignements de plongements s{\'e}mantiques. Dans cet article nous {\'e}tudions certaines de ces mesures sur des corpus de paraphrases et de non-paraphrases reconnus pour leurs qualit{\'e}s ou difficult{\'e}s sur cette t{\^a}che. Nous proposons une nouvelle mesure, ParaPLUIE, s`appuyant sur l`utilisation d`un grand mod{\`e}le de langue. D`apr{\`e}s nos exp{\'e}riences, celui-ci est plus {\`a} m{\^e}me de trier les paires de phrases par proximit{\'e} s{\'e}mantique.
Pr\'ediction de la complexit\'e lexicale : Une \'etude comparative entre ChatGPT et un mod\`ele d\'edi\'e \`a cette t\^ache. (2024)

Cette {\'e}tude s`int{\'e}resse {\`a} la pr{\'e}diction de la complexit{\'e} lexicale. Nous explorons des m{\'e}thodesd`apprentissage profond afin d'{\'e}valuer la complexit{\'e} d`un mot en se basant sur son contexte. Plussp{\'e}cifiquement, nous examinons comment utiliser des mod{\`e}les de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s pour encoderle mot cible et son contexte, en les combinant avec des caract{\'e}ristiques suppl{\'e}mentaires bas{\'e}es sur lafr{\'e}quence. Notre approche obtient de meilleurs r{\'e}sultats que les meilleurs syst{\`e}mes de SemEval-2021(Shardlow et al., 2021). Enfin, nous menons une {\'e}tude comparative avec ChatGPT afin d'{\'e}valuer sonpotentiel pour pr{\'e}dire la complexit{\'e} lexicale en comparaison avec un mod{\`e}le d{\'e}di{\'e} {\`a} cette t{\^a}che.
Quel workflow pour les sciences du texte ? (2024)

Le triomphe des approches adoss{\'e}es {\`a} des m{\'e}thodes d`apprentissage, dans de nombreuses branches de notre discipline, tend {\`a} occulter une part importante des domaines d`investigation pourtant intimement li{\'e}e au traitement automatique des langues. Nous proposerons, pour commencer, de faire un pas dans la direction oppos{\'e}e, en faveur de ce que nous nommerons ici les sciences du texte, en les distinguant de l`ing{\'e}nierie de la langue, dont l`omnipr{\'e}sence explique largement cette occultation. Nous voudrions ensuite contribuer {\`a} mettre en {\'e}vidence la m{\'e}thode propre {\`a} cette branche des savoirs, m{\'e}thode commune pouvant permettre de faire sortir de l`isolement des travaux h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes li{\'e}s par un m{\^e}me rapport au texte. Nous voudrions enfin nous concentrer sur la phase de ce workflow qui demeure actuellement la plus difficile, celle de l`exp{\'e}rimentation sur corpus, et proposer un cadre pour la mise en place d`environnements d`exp{\'e}rimentation appropri{\'e}s.
Rep\'erage et caract\'erisation automatique des \'emotions dans des textes : traiter aussi leurs modes d`expression indirects (2024)

Cet article pr{\'e}sente un mod{\`e}le capable de pr{\'e}dire (A) si une phrase contient l`expression d`une {\'e}motion, (B) selon quel(s) mode(s) cette {\'e}motion est exprim{\'e}e, (C) si elle est basique ou complexe, et (D) quelle est sa cat{\'e}gorie exacte. Notre principale contribution est d`int{\'e}grer le fait qu`une {\'e}motion puisse s`exprimer selon diff{\'e}rents modes : depuis un mode direct, essentiellement lexicalis{\'e}, jusqu'{\`a} un mode plus indirect, o{\`u} des {\'e}motions vont {\^e}tre seulement sugg{\'e}r{\'e}es, mode dont les approches en TAL ne tiennent g{\'e}n{\'e}ralement pas compte. Nos exp{\'e}riences sur des textes en fran{\c{c}}ais pour les enfants m{\`e}nent {\`a} des r{\'e}sultats tout {\`a} fait acceptables en comparaison de ce sur quoi des annotateurs humains experts en psycholinguistique s`accordent et {\`a} des r{\'e}sultats meilleurs que ceux produits par GPT-3.5 via du prompting. Ceci offre une perspective int{\'e}ressante de prise en compte des {\'e}motions comme facteur d`analyse automatique de la complexit{\'e} dans les textes, cadre plus g{\'e}n{\'e}ral de nos travaux.
TCFLE-8 : un corpus de productions \'ecrites d`apprenants de fran\ccais langue \'etrang\`ere et son application \`a la correction automatis\'ee de textes (2024)

La correction automatis{\'e}e de textes (CAT) vise {\`a} {\'e}valuer automatiquement la qualit{\'e} de textes {\'e}crits. L`automatisation permet une {\'e}valuation {\`a} grande {\'e}chelle ainsi qu`une am{\'e}lioration de la coh{\'e}rence, de la fiabilit{\'e} et de la normalisation du processus. Ces caract{\'e}ristiques sont particuli{\`e}rement importantes dans le contexte des examens de certification linguistique. Cependant, un goulot d'{\'e}tranglement majeur dans le d{\'e}veloppement des syst{\`e}mes CAT est la disponibilit{\'e} des corpus. Dans cet article, nous visons {\`a} encourager le d{\'e}veloppement de syst{\`e}mes de correction automatique en fournissant le corpus TCFLE-8, un corpus de 6{\textasciitilde}569 essais collect{\'e}s dans le contexte de l`examen de certification Test de Connaissance du Fran{\c{c}}ais (TCF). Nous d{\'e}crivons la proc{\'e}dure d'{\'e}valuation stricte qui a conduit {\`a} la notation de chaque essai par au moins deux {\'e}valuateurs selon l'{\'e}chelle du Cadre europ{\'e}en commun de r{\'e}f{\'e}rence pour les langues (CECR) et {\`a} la cr{\'e}ation d`un corpus {\'e}quilibr{\'e}. Nous faisons {\'e}galement progresser les performances de l'{\'e}tat de l`art pour la t{\^a}che de CAT en fran{\c{c}}ais en exp{\'e}rimentant deux solides mod{\`e}les de r{\'e}f{\'e}rence.
Technologies de la parole et donn\'ees de terrain : le cas du cr\'eole ha\"itien (2024)

Nous utilisons des donn{\'e}es de terrain en cr{\'e}ole ha{\"i}tien, r{\'e}colt{\'e}es il y a {\$}40{\$} ans sur cassettes puis num{\'e}ris{\'e}es, pour entra{\^i}ner un mod{\`e}le natif d`apprentissage auto-supervis{\'e} (SSL) de la parole (Wav2Vec2) en ha{\"i}tien. Nous utilisons une approche de pr{\'e}-entra{\^i}nement continu (CPT) sur des mod{\`e}les SSL pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s de deux langues {\'e}trang{\`e}res : la langue lexificatrice {--} le fran{\c{c}}ais {--} et une langue non apparent{\'e}e {--} l`anglais. Nous comparons les performances de ces trois mod{\`e}les SSL, et de deux autres mod{\`e}les SSL {\'e}trangers directement affin{\'e}s, sur une t{\^a}che de reconnaissance de la parole. Nos r{\'e}sultats montrent que le mod{\`e}le le plus performant est celui qui a {\'e}t{\'e} entra{\^i}n{\'e} en utilisant une approche CPT sur la langue lexificatrice, suivi par le mod{\`e}le natif. Nous concluons que l`approche de {\textquotedblright}mobilisation des archives{\textquotedblright} pr{\'e}conis{\'e}e par (Bird, 2020) est une voie prometteuse pour concevoir des technologies vocales pour de nouvelles langues.
Utiliser l`explicabilit\'e des mod\`eles pour mettre en \'evidence les expressions genr\'ees dans la parole (2024)

Dans de nombreux pays, des {\'e}tudes ont soulign{\'e} la sous-repr{\'e}sentation des femmes dans les m{\'e}dias.Mais au-del{\`a} du d{\'e}s{\'e}quilibre quantitatif se pose la question de l`asym{\'e}trie qualitative des repr{\'e}sentations des hommes et des femmes.Comment automatiser l'{\'e}valuation des contenus et des traits saillants sp{\'e}cifiques aux discours masculins et f{\'e}minins ?Nous proposons dans cette {\'e}tude d`exploiter les connaissances acquises par un mod{\`e}le de classification entra{\^i}n{\'e} {\`a} la d{\'e}tection du genre sur des transcriptions automatiques, afin de mettre en {\'e}vidence des motifs distinctifs du discours masculin ou f{\'e}minin.Notre approche est bas{\'e}e sur l`utilisation de m{\'e}thodes d{\'e}velopp{\'e}es pour l`intelligence artificielle explicable (IAX), afin de calculer des scores d`attribution au niveau des unit{\'e}s.
Vers une p\'edagogie inclusive : une classification multimodale des illustrations de manuels scolaires pour des environnements d`apprentissage adapt\'es (2024)

Afin de favoriser une {\'e}ducation inclusive, des syst{\`e}mes automatiques capables d`adapter les manuels scolaires pour les rendre accessibles aux enfants en situation de handicap sont n{\'e}cessaires. Dans ce contexte, nous proposons de classifier les images associ{\'e}es aux exercices selon trois classes (Essentielle, Informative et Inutile) afin de d{\'e}cider de leur int{\'e}gration ou non dans la version accessible du manuel pour les enfants malvoyants. Sur un ensemble de donn{\'e}es compos{\'e} de 652 paires (texte, image), nous utilisons des approches monomodales et multimodales {\`a} l'{\'e}tat de l`art et montrons que les approches fond{\'e}es sur le texte obtiennent les meilleurs r{\'e}sultats. Le mod{\`e}le CamemBERT atteint ainsi une exactitude de 85,25{\%} lorsqu`il est combin{\'e} avec des strat{\'e}gies de gestion de donn{\'e}es d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}es. Pour mieux comprendre la relation entre le texte et l`image dans les exercices des manuels, nous effectuons {\'e}galement une analyse qualitative des r{\'e}sultats obtenus avec et sans la modalit{\'e} image et utilisons la m{\'e}thode LIME pour expliquer la d{\'e}cision de nos mod{\`e}les.
astroECR : enrichissement d`un corpus astrophysique en entit\'es nomm\'ees, cor\'ef\'erences et relations s\'emantiques (2024)

Le manque de ressources annot{\'e}es constitue un d{\'e}fi majeur pour le traitement automatique de la langue en astrophysique. Afin de combler cette lacune, nous pr{\'e}sentons astroECR, une extension du corpus TDAC (Time-Domain Astrophysics Corpus). Notre corpus, constitu{\'e} de 300 rapports d`observation en anglais, {\'e}tend le sch{\'e}ma d`annotation initial de TDAC en introduisant cinq classes d`entit{\'e}s nomm{\'e}es suppl{\'e}mentaires sp{\'e}cifiques {\`a} l`astrophysique. Nous avons enrichi les annotations en incluant les cor{\'e}f{\'e}rences, les relations s{\'e}mantiques entre les objets c{\'e}lestes et leurs propri{\'e}t{\'e}s physiques, ainsi qu`en normalisant les noms d`objets c{\'e}lestes via des bases de donn{\'e}es astronomiques. L`utilit{\'e} de notre corpus est d{\'e}montr{\'e}e en fournissant des scores de r{\'e}f{\'e}rence {\`a} travers quatre t{\^a}ches{\textasciitilde}: la reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es, la r{\'e}solution de cor{\'e}f{\'e}rences, la d{\'e}tection de relations, et la normalisation des noms d`objets c{\'e}lestes. Nous mettons {\`a} disposition le corpus ainsi que son guide d`annotation, les codes sources, et les mod{\`e}les associ{\'e}s.
Apport de la structure de tours \`a l`identification automatique de genre textuel: un corpus annot\'e de sites web de tourisme en fran\ccais (2024)

Ce travail {\'e}tudie la contribution de la structure de tours {\`a} l`identification automatique de genres textuels. Ce concept {--} bien connu dansle domaine de l`analyse de genre {--} semble {\^e}tre peu exploit{\'e} dans l`identification automatique du genre. Nous d{\'e}crivons la collecte d`un corpus de sites web francophones relevant du domaine du tourisme et le processus d`annotation avec les informations de tours. Nous menons des exp{\'e}riences d`identification automatique du genre de texte avec notre corpus. Nos r{\'e}sultats montrent qu`ajouter l`information sur la structure de tours dans un mod{\`e}le am{\'e}liore ses performances pour l`identification automatique du genre, tout en r{\'e}duisant le volume de donn{\'e}es n{\'e}cessaire et le besoin en ressource de calcul.
Caract\'erisation de la ville du futur dans un corpus de science-fiction (2024)

Ce r{\'e}sum{\'e} pr{\'e}sente le travail de recherche d{\'e}taill{\'e} dans l`article (Guembour et al., 2023). Ce travail s`int{\`e}gre au projet PARoles de VIlleS (PARVIS, https://parvis.hypotheses.org/) ; il se concentre sur la caract{\'e}risation de la ville du futur dans un corpus de romans de science-fiction et de fictions climatiques constitu{\'e} par l'{\'e}quipe PARVIS, en utilisant des techniques de traitement automatique des langues. L`objectif est d`analyser les images de la ville du futur {\`a} travers les {\'e}l{\'e}ments qu`elle contient(lieux, objets urbains, etc.) et les fonctions qui leur sont associ{\'e}es. Cependant, tous les romans du corpus ne parlent pas de la ville, d`o{\`u} la n{\'e}cessit{\'e} d`identifier ceux dans lesquels elle constitue le cadre dans lequel s`int{\`e}grent l`action et les personnages. Pour cela, une ressource terminologique (Topalov et al., 2010) permettant d`identifier les {\'e}l{\'e}ments sp{\'e}cifiques de la ville a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Elle regroupe 533 mots, en majorit{\'e} des noms, d{\'e}sign{\'e}s par la forme OOC (abr{\'e}viation de {\textquotedblright}Object Of the City{\textquotedblright} pour {\textquotedblright}Objets de la ville{\textquotedblright}). Un algorithme de clustering fond{\'e} sur les fr{\'e}quences des OOC dans les romans est utilis{\'e} pour identifier ceux de la ville, et ainsi construire un nouveau corpus qui est sp{\'e}cifique {\`a} la ville. Les OOC ayant permis de construire ce nouveau corpus n`ont pas tous les m{\^e}mes fr{\'e}quences et donc pas le m{\^e}me poids dans la description de la ville du futur. Un algorithme de co-clustering a {\'e}t{\'e} appliqu{\'e} sur les fr{\'e}quences des OOC dans le nouveau corpus afin d`identifier ceux ayant un poids important dans la description de la ville ; ces derniers sont appel{\'e}s OOC discriminants. Un parseur de d{\'e}pendance syntaxique est ensuite mis en oeuvre sur les phrases du nouveau corpus afin d`extraire les fonctions (verbes) associ{\'e}es aux OOC discriminants. Des algorithmes de clustering (et des techniques de r{\'e}duction de dimension pour la visualisation des r{\'e}sultats) sont ensuite utilis{\'e}s de mani{\`e}re it{\'e}rative sur les cinq fonctions les plus fr{\'e}quentes de chaque OOC discriminant pour regrouper ces OOC afin d`identifier d'{\'e}ventuelles fonctions nouvelles ou anciennes associ{\'e}es {\`a} des OOC (anciens ou nouveaux objets de la ville). Les r{\'e}sultats montrent que la ville du futur (dans le corpus PARVIS), comme celle d`aujourd`hui, vise {\`a} r{\'e}pondre principalement {\`a} deux probl{\'e}matiques principales : la circulation et l`habitation.
ChiCA: un corpus de conversations face-\`a-face vs. Zoom entre enfants et parents (2024)

Les {\'e}tudes existantes sur la parole en interaction naturelle se sont principalement concentr{\'e}es sur les deux extr{\'e}mit{\'e}s du spectre d{\'e}veloppemental, c`est-{\`a}-dire la petite enfance et l'{\^a}ge adulte, laissant un vide dans nos connaissances sur la mani{\`e}re dont se d{\'e}roule le d{\'e}veloppement, en particulier pendant l`age scolaire (6 {\`a} 11 ans). Le travail actuel contribue {\`a} combler cette lacune en introduisant un corpus d{\'e}veloppemental de conversations entre enfants et parents {\`a} domicile, impliquant des groupes d`enfants {\^a}g{\'e}s de 7, 9 et 11 ans dont la langue maternelle est le fran{\c{c}}ais. Chaque dyade a {\'e}t{\'e} enregistr{\'e}e deux fois: une fois en face-{\`a}-face et une fois en utilisant des appels vid{\'e}o par ordinateur. Pour les param{\`e}tres en face-{\`a}-face, nous avons capitalis{\'e} sur les progr{\`e}s r{\'e}cents en mati{\`e}re de technologie de suivi oculaire mobile et de d{\'e}tection des mouvements de la t{\^e}te pour optimiser le caract{\`e}re naturel des enregistrements, nous permettant d`obtenir {\`a} la fois des donn{\'e}es pr{\'e}cises et {\'e}cologiquement valides. De plus, nous avons contourn{\'e} les difficult{\'e}s de l`annotation manuelle en nous appuyant, dans la mesure du possible, sur des outils automatiques de traitement de la parole et de vision par ordinateur. Enfin, pour d{\'e}montrer la richesse de ce corpus pour l'{\'e}tude du d{\'e}veloppement communicatif de l`enfant, nous fournissons des analyses pr{\'e}liminaires comparant plusieurs mesures de la dynamique conversationnelle entre l`enfant et le parent selon l'{\^a}ge, la modalit{\'e} et le support communicatif. Nous esp{\'e}rons que le travail actuel ouvrira la voie {\`a} de futures d{\'e}couvertes sur les propri{\'e}t{\'e}s et les m{\'e}canismes du d{\'e}veloppement communicatif multimodal pendant l`age scolaire de l`enfant.