\'Etiquetage multilingue en parties du discours avec MElt (Multilingual part-of-speech tagging with MElt)

Nous pr{\'e}sentons des travaux r{\'e}cents r{\'e}alis{\'e}s autour de MElt, syst{\`e}me discriminant d{'}{\'e}tiquetage en parties du discours. MElt met l{'}accent sur l{'}exploitation optimale d{'}informations lexicales externes pour am{\'e}liorer les performances des {\'e}tiqueteurs par rapport aux mod{\`e}les entra{\^\i}n{\'e}s seulement sur des corpus annot{\'e}s. Nous avons entra{\^\i}n{\'e} MElt sur plus d{'}une quarantaine de jeux de donn{\'e}es couvrant plus d{'}une trentaine de langues. Compar{\'e} au syst{\`e}me {\'e}tat-de-l{'}art MarMoT, MElt obtient en moyenne des r{\'e}sultats l{\'e}g{\`e}rement moins bons en l{'}absence de lexique externe, mais meilleurs lorsque de telles ressources sont disponibles, produisant ainsi des {\'e}tiqueteurs {\'e}tat-de-l{'}art pour plusieurs langues.