Le projet EmotiRob a pour finalité de créer un robot compagnon interactif destiné à des jeunes enfants fragilisés de 3 à 7 ans, comme par exemple dans le cas d'une longue hospitalisation. Le robot est une peluche conçue pour être tenu dans les bras, potentiellement capable d'émettre quelques sons simples et d'exprimer des émotions primaires. Le but est qu'il réagisse aux propos de l'enfant de façon aussi appropriée que possible. L'implémentation d'un tel robot requiert un module de " compréhension " des propos de l'enfant dont le but est de détecter les concepts présents dans l'énoncé, ainsi que les relations sémantiques qui les unissent. Pour réaliser la " compréhension " des énoncés, nous avons choisi d'adapter le système LOGUS, mise en oeuvre d'une approche logique permettant une compréhension robuste sur des tâches complexes. LOGUS n'utilise pas de patrons sémantiques prédéfinis : les associations possibles entre concepts reposent sur une connaissance sémantique qui autorise ou non leur regroupement. Notre objectif est de construire une ontologie naturelle à destination du module de compréhension. Elle repose sur la définition d'une hiérarchie de types sémantiques. Chaque concept est classé dans un ou plusieurs types en fonction des relations sémantiques que l'étude des collocations permet d'observer en corpus. Nous avons constitué un corpus de contes qui contienne une variété de concepts et de relations sémantiques propres à l'univers enfantin. Le corpus EmotiRob comporte 138 contes pour un total de 160 000 mots. Il est de taille relativement réduite mais constitue un point de départ satisfaisant pour l'objectif qui nous importe. Toutes les relations syntaxiques entre verbe et nom ont été extraites pour les verbes ayant une fréquence supérieure à 30 (130 verbes). L'analyse des listes d'unités lexicales (ayant la même fonction syntaxique vis-à-vis d'un verbe) montre d'une part que le sens du verbe co-varie avec le type sémantique de ses arguments, et d'autre part, avec quels types sémantiques un verbe peut se composer dans le cadre d'une relation syntaxique donnée, mettant ainsi en lumière les phénomènes de coercion, dans lesquels le type attendu par un prédicat entre en conflit avec le type observé. Nous avons cherché à modéliser et rendre compte de phénomènes comme la coercion pour des associations sémantiques attestées telles que " boire un verre ", " entendre la voiture " ou " passer les dragons " (considérés en l'occurrence comme des obstacles). Nous avons dû adjoindre à notre hiérarchie de types deux outils supplémentaires : la conversion de types et les propriétés saillantes. Par exemple, la conversion du type véhicule en type son (tout véhicule produit effectivement du bruit) permet à une voiture d'être entendue; préciser que l'une des propriétés saillantes d'un verre est d'être utilisé pour boire (dit rôle " TELIC ") permet de rendre possible l'analyse de " boire un verre ". Joints à la hiérarchie de types sémantiques, ces connaissances permettent une couverture satisfaisante des relations sémantiques effectivement observées, sans surgénération effective.