Textual Entailment vise à capturer les principaux besoins d'inférence sémantique dans les applications de Traitement du Langage Naturel. Depuis 2005, dans la Textual Entailment reconnaissance tâche (RTE), les systèmes sont appelés à juger automatiquement si le sens d'une portion de texte, le texte - T, implique le sens d'un autre texte, l'hypothèse - H. Cette thèse nous nous intéressons au cas particulier de l'implication, l'implication de généralité. Pour nous, il ya différents types d'implication, nous introduisons le paradigme de l'implication textuelle en généralité, qui peut être définie comme l'implication d'une peine spécifique pour une phrase plus générale, dans ce contexte, le texte T implication Hypothèse H, car H est plus générale que T.Nous proposons des méthodes sans surveillance indépendante de la langue de reconnaissance de l'implication textuelle par la généralité, pour cela, nous présentons une mesure asymétrique informatif appelée Asymmetric simplifié InfoSimba, que nous combinons avec différentes mesures d'association asymétriques à reconnaître le cas spécifique de l'implication textuelle par la généralité.Cette thèse, nous introduisons un nouveau concept d'implication, les implications de généralité, en conséquence, le nouveau concept d'implications de la reconnaissance par la généralité, une nouvelle orientation de la recherche en Traitement du Langage Naturel.