Notre thèse a pour objectif la construction d’un système omni-langage de recherche de mots dans les documents numérisés. Nous nous plaçons dans le contexte où le contenu du document est homogène (ce qui est le cas pour les documents anciens où l’écriture est souvent bien soignée et mono-scripteur) et la connaissance préalable du document (le langage, le scripteur, le type d’écriture, le tampon, etc.) n’est pas connue. Grâce à ce système, l'utilisateur peut composer librement et intuitivement sa requête et il peut rechercher des mots dans des documents homogènes de n’importe quel langage, sans détecter préalablement une occurrence du mot à rechercher. Le point clé du système que nous proposons est les invariants, qui sont les formes les plus fréquentes dans la collection de documents. Pour le requêtage, l’utilisateur pourra créer le mot à rechercher en utilisant les invariants (la composition des requêtes), grâce à une interface visuelle. Pour la recherche des mots, les invariants peuvent servir à construire des signatures structurelles pour représenter les images de mots. Nous présentons dans cette thèse la méthode pour extraire automatiquement les invariants à partir de la collection de documents, la méthode pour évaluer la qualité des invariants ainsi que les applications des invariants à la recherche de mots et à la composition des requêtes. / The objective of our thesis is to build an omni-language word retrieval system for scanned documents. We place ourselves in the context where the content of documents is homogenous and the prior knowledge about the document (the language, the writer, the writing style, etc.) is not known. Due to this system, user can freely and intuitively compose his/her query. With the query created by the user, he/she can retrieve words in homogenous documents of any language, without finding an occurrence of the word to search. The key of our proposed system is the invariants, which are writing pieces that frequently appeared in the collection of documents. The invariants can be used in query making process in which the user selects and composes appropriate invariants to make the query. They can be also used as structural descriptor to characterize word images in the retrieval process. We introduce in this thesis our method for automatically extracting invariants from document collection, our evaluation method for evaluating the quality of invariants and invariant’s applications in the query making process as well as in the retrieval process.

Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse abordent sous différents angles très intéressants, un sujet vaste et ambitieux : l’interprétation de plans cadastraux couleurs.Dans ce contexte, notre approche se trouve à la confluence de différentes thématiques de recherche telles que le traitement du signal et des images, la reconnaissance de formes, l’intelligence artificielle et l’ingénierie des connaissances. En effet, si ces domaines scientifiques diffèrent dans leurs fondements, ils sont complémentaires et leurs apports respectifs sont indispensables pour la conception d’un système d’interprétation. Le centre du travail est le traitement automatique de documents cadastraux du 19e siècle. La problématique est traitée dans le cadre d'un projet réunissant des historiens, des géomaticiens et des informaticiens. D'une part nous avons considéré le problème sous un angle systémique, s'intéressant à toutes les étapes de la chaîne de traitements mais aussi avec un souci évident de développer des méthodologies applicables dans d'autres contextes. Les documents cadastraux ont été l'objet de nombreuses études mais nous avons su faire preuve d'une originalité certaine, mettant l'accent sur l'interprétation des documents et basant notre étude sur des modèles à base de graphes. Des propositions de traitements appropriés et de méthodologies ont été formulées. Le souci de comblé le gap sémantique entre l’image et l’interprétation a reçu dans le cas des plans cadastraux étudiés une réponse. / This thesis tackles the problem of technical document interpretationapplied to ancient and colored cadastral maps. This subject is on the crossroadof different fields like signal or image processing, pattern recognition, artificial intelligence,man-machine interaction and knowledge engineering. Indeed, each of thesedifferent fields can contribute to build a reliable and efficient document interpretationdevice. This thesis points out the necessities and importance of dedicatedservices oriented to historical documents and a related project named ALPAGE.Subsequently, the main focus of this work: Content-Based Map Retrieval within anancient collection of color cadastral maps is introduced.