Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers \'electroniques patients

Les r{\'e}f{\'e}rences {\`a} des ph{\'e}nom{\`e}nes du monde r{\'e}el et {\`a} leur caract{\'e}risation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l{'}analyse temporelle appara{\^\i}t comme un {\'e}l{\'e}ment important en traitement automatique de la langue. Cet article pr{\'e}sente une analyse de textes en domaine de sp{\'e}cialit{\'e} du point de vue temporel. En s{'}appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers {\'e}lectroniques patient d{\'e}sidentifi{\'e}s, nous d{\'e}crivons la construction d{'}une ressource annot{\'e}e en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par suite, nous utilisons cette ressource pour {\'e}valuer plusieurs m{\'e}thodes d{'}extraction automatique d{'}expressions temporelles adapt{\'e}es au domaine m{\'e}dical. Notre meilleur syst{\`e}me statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l{'}identification le syst{\`e}me {\'e}tat de l{'}art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalistique FR-Timebank permet {\'e}galement de caract{\'e}riser les diff{\'e}rences d{'}utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de sp{\'e}cialit{\'e}.