Dans ce travail, nous avons e tudie comment utiliser des ressources provenant de diffe rentes modalite s (texte ou parole) pour le de veloppement d'un syste me de traduction automatique statistique. Une premie re partie des contributions consiste a proposer une technique pour l'extraction des donne es paralle les a partir d'un corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un syste me de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un syste me de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilise es comme reque tes d'un syste me de recherche d'information pour se lectionner des phrases paralle les sans erreur et ge ne rer un bitexte. Dans la deuxie me partie des contributions, nous visons l'ame lioration de notre me thode en exploitant les entite s sous-phrastiques cre ant ainsi une extension a notre syste me en vue de ge ne rer des segments paralle les. Nous ame liorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous pre sentons plusieurs manie res d'aborder l'adaptation des syste mes de traduction avec les donne es extraites.
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