Rolin, Eva
[UCL]
François, Thomas
[UCL]
Durant l’été 2018, nous avons eu le privilège de participer temporairement au projet CLEAR. Ce projet comme son nom l'indique est destiné à faciliter la compréhension des textes médicaux en employant les méthodes de traitement automatique du langage. Une telle initative est bénéfique aux patients qui ont accès à des informations beaucoup plus claires sur leurs traitements et pathologies leur permettant une meilleure adhésion au processus de soins (Cardon, 2018). Mais le projet est également profitable aux médecins puisqu’une meilleure compréhension du langage médical implique de facto une meilleure interaction entre les professionels de la santé et leurs patients. Il est vrai que la langue médicale, de la même manière que l’ensemble des langues techniques, est souvent considérée comme complexe en raison de multiples acronymes, sigles, mots composés, etc. D’un point de vue sémantique, celle-ci nous apparait également complexe parce que le sens des termes employés a été défini par les spécialistes. Dès lors nous ne comptons plus le nombre de fois où nous éprouvons des difficultés de la lecture de notices de médicaments ou tout simplement lorsque le docteur pose un diagnostic sur nos maux. Cependant, comme le fait remarquer Sara et Sonia (2013), depuis quelques années, un effort de la part des organismes publics pour simplifier la langue médicale est perceptible à travers par exemple des conseils lors de l’élaboration de notices. Ceux-ci encouragent notamment les entreprises pharmaceutiques à clarifier leur style rédactionnel en évitant des phrases trop longues, en évitant plus que possible le jargon médical. Evidemment, ces recommendations sont idylliques et sont très difficiles à appliquer étant donné que simplifier des textes techniques demandent non seulement de cibler les mots qui font difficulté aux patients mais également de simplifier réellement les textes c’est-à-dire de fournir des mots qui sont réellement plus faciles que les termes techniques. Or, lorsque nous regardons les synonymes proposés sur Internet, ceux-ci sont aussi voire plus complexes que les mots faisant défaut. C’est autour de cette dynamique que nous proposons d’asseoir notre mémoire. En effet, nous avons décidé de créer un outil pour la simplification de textes médicaux et pour la langue française. Nous avons choisi de ne pas nous limiter à la langue médicale parce que nous pensons qu’il est important de comprendre d’abord le fonctionnement de la simplification de la langue générale pour pouvoir prétendre simplifier des termes plus techniques.
Bibliographic reference |
Rolin, Eva. FreMLy: un outil de simplification pour les textes médicaux et de langue générale. Faculté de philosophie, arts et lettres, Université catholique de Louvain, 2019. Prom. : François, Thomas. |
Permanent URL |
http://hdl.handle.net/2078.1/thesis:22791 |