Mod\`eles adaptatifs pour pr\'edire automatiquement la comp\'etence lexicale d'un apprenant de fran\ccais langue \'etrang\`ere (Adaptive models for automatically predicting the lexical competence of French as a foreign language learners)

Cette {\'e}tude examine l{'}utilisation de m{\'e}thodes d{'}apprentissage incr{\'e}mental supervis{\'e} afin de pr{\'e}dire la comp{\'e}tence lexicale d{'}apprenants de fran{\c{c}}ais langue {\'e}trang{\`e}re (FLE). Les apprenants cibl{\'e}s sont des n{\'e}erlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre europ{\'e}en commun de r{\'e}f{\'e}rence pour les langues (CECR). {\`A} l{'}instar des travaux r{\'e}cents portant sur la pr{\'e}diction de la ma{\^\i}trise lexicale {\`a} l{'}aide d{'}indices de complexit{\'e}, nous {\'e}laborons deux types de mod{\`e}les qui s{'}adaptent en fonction d{'}un retour d{'}exp{\'e}rience, r{\'e}v{\'e}lant les connaissances de l{'}apprenant. En particulier, nous d{\'e}finissons (i) un mod{\`e}le qui pr{\'e}dit la comp{\'e}tence lexicale de tous les apprenants du m{\^e}me niveau de ma{\^\i}trise et (ii) un mod{\`e}le qui pr{\'e}dit la comp{\'e}tence lexicale d{'}un apprenant individuel. Les mod{\`e}les obtenus sont ensuite {\'e}valu{\'e}s par rapport {\`a} un mod{\`e}le de r{\'e}f{\'e}rence d{\'e}terminant la comp{\'e}tence lexicale {\`a} partir d{'}un lexique sp{\'e}cialis{\'e} pour le FLE et s{'}av{\`e}rent gagner significativement en exactitude (9{\%}-17{\%}).