La popularisation des réseaux sociaux et des documents numériques a rapidement accru l'information disponible sur Internet. Cependant, cette quantité massive de données ne peut pas être analysée manuellement. Parmi les applications existantes du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), nous nous intéressons dans cette thèse au résumé cross-lingue de texte, autrement dit à la production de résumés dans une langue différente de celle des documents sources. Nous analysons également d'autres tâches du TALN (la représentation des mots, la similarité sémantique ou encore la compression de phrases et de groupes de phrases) pour générer des résumés cross-lingues plus stables et informatifs. La plupart des applications du TALN, celle du résumé automatique y compris, utilisent une mesure de similarité pour analyser et comparer le sens des mots, des séquences de mots, des phrases et des textes. L’une des façons d'analyser cette similarité est de générer une représentation de ces phrases tenant compte de leur contenu. Le sens des phrases est défini par plusieurs éléments, tels que le contexte des mots et des expressions, l'ordre des mots et les informations précédentes. Des mesures simples, comme la mesure cosinus et la distance euclidienne, fournissent une mesure de similarité entre deux phrases. Néanmoins, elles n'analysent pas l'ordre des mots ou les séquences de mots. En analysant ces problèmes, nous proposons un modèle de réseau de neurones combinant des réseaux de neurones récurrents et convolutifs pour estimer la similarité sémantique d'une paire de phrases (ou de textes) en fonction des contextes locaux et généraux des mots. Sur le jeu de données analysé, notre modèle a prédit de meilleurs scores de similarité que les systèmes de base en analysant mieux le sens local et général des mots mais aussi des expressions multimots. Afin d'éliminer les redondances et les informations non pertinentes de phrases similaires, nous proposons de plus une nouvelle méthode de compression multiphrase, fusionnant des phrases au contenu similaire en compressions courtes. Pour ce faire, nous modélisons des groupes de phrases semblables par des graphes de mots. Ensuite, nous appliquons un modèle de programmation linéaire en nombres entiers qui guide la compression de ces groupes à partir d'une liste de mots-clés ; nous cherchons ainsi un chemin dans le graphe de mots qui a une bonne cohésion et qui contient le maximum de mots-clés. Notre approche surpasse les systèmes de base en générant des compressions plus informatives et plus correctes pour les langues française, portugaise et espagnole. Enfin, nous combinons les méthodes précédentes pour construire un système de résumé de texte cross-lingue. Notre système génère des résumés cross-lingue de texte en analysant l'information à la fois dans les langues source et cible, afin d’identifier les phrases les plus pertinentes. Inspirés par les méthodes de résumé de texte par compression en analyse monolingue, nous adaptons notre méthode de compression multiphrase pour ce problème afin de ne conserver que l'information principale. Notre système s'avère être performant pour compresser l'information redondante et pour préserver l'information pertinente, en améliorant les scores d'informativité sans perdre la qualité grammaticale des résumés cross-lingues du français vers l'anglais. En analysant les résumés cross-lingues depuis l’anglais, le français, le portugais ou l’espagnol, vers l’anglais ou le français, notre système améliore les systèmes par extraction de l'état de l'art pour toutes ces langues. En outre, une expérience complémentaire menée sur des transcriptions automatiques de vidéo montre que notre approche permet là encore d'obtenir des scores ROUGE meilleurs et plus stables, même pour ces documents qui présentent des erreurs grammaticales et des informations inexactes ou manquantes.