Building a 3D Avatar-Based Dictionary of Arabic-Algerian Sign Language: Text to Sign Translation System

Abstract

La langue des signes algérienne (ALSL) est la langue naturelle de la communauté sourde d’Algérie, mais elle reste insuffisamment soutenue par les ressources numériques par rap port aux langues des signes mieux documentées. Cette thèse comble cette lacune en construisant un dictionnaire numérique validé de signes ALSL, encodé dans le système de notation Hamburg (HamNoSys) et sérialisé dans le format lisible par machine SiGML, puis en l’utilisant pour traduire du texte arabe en signes animés à travers un avatar tridimensionnel. Les signes candidats ont été tirés de deux sources complémentaires : le corpus DictaSign de la langue des signes française, qui a fourni environ un millier d’entrées avec des tran scriptions HamNoSys existantes, et des vidéos enregistrées localement par des experts en ALSL, couvrant le vocabulaire propre au contexte algérien. Une méthodologie de vali dation basée sur le consensus, soutenue par une plateforme web dédiée, a permis à un panel d’experts indépendants d’évaluer chaque signe candidat selon quatre niveaux de jugement. La campagne d’évaluation a produit 889 jugements de quatre experts sur 410 signes candidats, aboutissant à 310 entrées validées. Combiné aux 417 signes du travail antérieur 3DZSignDB, le lexique prêt pour l’avatar atteint 727 signes, couvrant près de la moitié du dictionnaire national officiel. Le résultat est une ressource extensible et normalisée, conçue pour soutenir l’éducation des sourds et l’accès aux services publics.