Cet article présente un nouveau cadre de repérage de signes, qui identifie et localise les signes individuels dans des vidéos continues en langue des signes afin de résoudre le problème de pénurie de données en traduction en langue des signes. Pour remédier aux problèmes de flexibilité lexicale et d'ambiguïté des méthodes de repérage de signes existantes, nous proposons une approche sans apprentissage intégrant un modèle linguistique à grande échelle (MLE). Nous extrayons les caractéristiques spatio-temporelles et manuelles et les comparons à un vaste dictionnaire de langue des signes grâce à la déformation temporelle dynamique et à la similarité cosinus. Nous exploitons ensuite le LLE pour effectuer une désambiguïsation lexicale contextuelle par recherche de faisceau. Les résultats expérimentaux sur des ensembles de données synthétiques et réelles en langue des signes démontrent une précision et une fluidité des phrases améliorées par rapport aux méthodes existantes.
