Tous les jours, nous écrivons --- qu'il s'agisse d'envoyer un texte rapide à votre mère ou de rédiger un article scientifique tel que cette thèse. Les logiciels modernes de messagerie instantanée suggèrent souvent le mot à écrire ensuite, les courriers électroniques peuvent être lancés à l'aide d'un autocomposeur et les rédactions sont améliorées grâce à des suggestions de la machine. Ces technologies sont le fruit d'années de recherche sur la génération de texte, un domaine du traitement du langage naturel dont l'objectif est de produire automatiquement un langage naturel fluide et lisible par l'homme. À petite échelle, les systèmes de génération de texte peuvent générer des mots ou des phrases isolés, mais leurs applications vont bien au-delà. Par exemple, les systèmes de résumé, de dialogue et même la rédaction d'articles entiers de Wikipédia reposent sur la technologie fondamentale de génération de texte. La production d'un langage naturel fluide, précis et utile est confrontée à de nombreux défis. Les progrès récents en matière de génération de texte, qui s'appuient principalement sur l'apprentissage d'architectures de réseaux neuronaux sur de grands ensembles de données, ont considérablement amélioré la lisibilité de surface du texte généré par la machine. Cependant, les systèmes actuels nécessitent des améliorations sur de nombreux axes, notamment la génération de textes autres que l'anglais et la rédaction de textes de plus en plus longs. Bien que le domaine ait connu des progrès rapides, la recherche s'est surtout concentrée sur la langue anglaise, où des ensembles de données d'entraînement et d'évaluation à grande échelle pour diverses tâches sont facilement disponibles. Néanmoins, les applications allant de l'autocorrection à l'autocomposition de texte devraient être disponibles universellement. Après tout, la majorité de la population mondiale n'écrit pas en anglais. Dans ce travail, nous créons des systèmes de génération de texte pour diverses tâches avec la capacité d'incorporer des langues autres que l'anglais, soit sous forme d'algorithmes qui s'étendent facilement à de nouvelles langues. Au-delà de nos travaux sur la génération de textes multilingues, nous nous concentrons sur un élément essentiel des systèmes de génération : la connaissance. Pour bien écrire, il faut d'abord savoir quoi écrire. Ce concept de connaissance est incroyablement important dans les systèmes de génération de texte. Par exemple, la rédaction automatique d'un article complet sur Wikipédia nécessite une recherche approfondie sur le sujet de l'article. L'instinct de recherche est souvent intuitif --- il y a quelques décennies, les gens se seraient rendus dans une bibliothèque, remplacés aujourd'hui par les informations disponibles sur le World Wide Web. Cependant, pour les systèmes automatisés, la question n'est pas seulement de savoir quelles connaissances utiliser pour générer du texte, mais aussi comment récupérer ces connaissances et les utiliser au mieux pour atteindre l'objectif de communication visé. Nous relevons le défi de la génération de texte basée sur la récupération. Nous présentons plusieurs techniques permettant d'identifier les connaissances pertinentes à différentes échelles : des connaissances locales disponibles dans un paragraphe à l'identification de l'aiguille dans la botte de foin à l'échelle du web complet, en passant par le passage au crible de Wikipedia. Nous décrivons des architectures de réseaux neuronaux capables d'effectuer efficacement des recherches à grande échelle, en utilisant des mécanismes de précalcul et de mise en cache. Enfin, nous utilisons ces architectures dans des tâches nouvelles, beaucoup plus difficiles, qui repoussent les limites des modèles de génération de texte qui fonctionnent bien aujourd'hui : des tâches qui nécessitent des connaissances, mais qui exigent également que les modèles produisent des résultats longs et structurés en langage naturel.