Les travaux exposés dans cette thèse portent sur une contribution aux techniques de projection de graphes, appliquées à la reconnaissance de formes, visant à tirer parti de la richesse des méthodes structurelles et de l’efficacité des outils statistiques. Nous présentons une nouvelle projection s’inscrivant dans la catégorie des sondages de graphes. La première contribution de cette thèse porte sur l’encapsulation de la topologie du graphe dans une représentation vectorielle, en s’appuyant sur le dénombrement de motifs (sous-graphes) issus d’un lexique généré indépendamment du contexte. Ces motifs permettent de minimiser les pertes de l’information topologique lors de la projection. La deuxième contribution porte sur l’intégration de l’information relative aux étiquettes au sein de notre projection par l’adjonction de leurs dénombrements. Aux problèmes liés à la nature et la variabilité des attributs, nous proposons deux solutions dans le but de constituer des classes d’étiquettes moins nombreuses. La première consiste à discrétiser les attributs numériques puis à les combiner. La deuxième vise à former ces classes par un partitionnement global de l’ensemble des étiquettes. Ces propositions sont ensuite évaluées sur différentes bases de graphes et dans différents contextes. / The work exposed in this thesis focuses on a contribution to techniques of graph embedding, applied to pattern recognition, aiming to take advantages of the richness of structural methods and the efficiency of statistical tools. We present a new embedding, joining the category of graph probing. The first contribution of this thesis deals with the embedding of the graph topology in a vectorial representation, based on the counting of patterns (subgraphs) stemming of a lexicon generated independently of the context. These patterns permit the minimization of losses of the topological information during the embedding. The second contribution focuses on the integration of the information related to labels inside our embedding by adding their counting. To deal with problems linked to the nature and the variability of the attributes, we suggest two solutions to reduce the number of label classes. The first one consists of discretizing numeral attributes and combining them The second one aims to build these classes by a global clustering on the set of labels. Then, these proposals are evaluated on different datasets of graphs and in different contexts.

Cette thèse aborde le problème du manque de performance des outils exploitant des représentationsà base de graphes en reconnaissance des formes. Nous proposons de contribuer aux nouvellesméthodes proposant de tirer partie, à la fois, de la richesse des méthodes structurelles et de la rapidité des méthodes de reconnaissance de formes statistiques. Deux principales contributions sontprésentées dans ce manuscrit. La première correspond à la proposition d'une nouvelle méthode deprojection explicite de graphes procédant par analyse multi-facettes des graphes. Cette méthodeeffectue une caractérisation des graphes suivant différents niveaux qui correspondent, selon nous,aux point-clés des représentations à base de graphes. Il s'agit de capturer l'information portéepar un graphe au niveau global, au niveau structure et au niveau local ou élémentaire. Ces informationscapturées sont encapsulés dans un vecteur de caractéristiques numériques employantdes histogrammes flous. La méthode proposée utilise, de plus, un mécanisme d'apprentissage nonsupervisée pour adapter automatiquement ses paramètres en fonction de la base de graphes àtraiter sans nécessité de phase d'apprentissage préalable. La deuxième contribution correspondà la mise en place d'une architecture pour l'indexation de masses de graphes afin de permettre,par la suite, la recherche de sous-graphes présents dans cette base. Cette architecture utilise laméthode précédente de projection explicite de graphes appliquée sur toutes les cliques d'ordre 2pouvant être extraites des graphes présents dans la base à indexer afin de pouvoir les classifier.Cette classification permet de constituer l'index qui sert de base à la description des graphes etdonc à leur indexation en ne nécessitant aucune base d'apprentissage pré-étiquetées. La méthodeproposée est applicable à de nombreux domaines, apportant la souplesse d'un système de requêtepar l'exemple et la granularité des techniques d'extraction ciblée (focused retrieval). / This thesis addresses the problem of lack of efficient computational tools for graph based structural pattern recognition approaches and proposes to exploit computational strength of statistical pattern recognition. It has two fold contributions. The first contribution is a new method of explicit graph embedding. The proposed graph embedding method exploits multilevel analysis of graph for extracting graph level information, structural level information and elementary level information from graphs. It embeds this information into a numeric feature vector. The method employs fuzzy overlapping trapezoidal intervals for addressing the noise sensitivity of graph representations and for minimizing the information loss while mapping from continuous graph space to discrete vector space. The method has unsupervised learning abilities and is capable of automatically adapting its parameters to underlying graph dataset. The second contribution is a framework for automatic indexing of graph repositories for graph retrieval and subgraph spotting. This framework exploits explicit graph embedding for representing the cliques of order 2 by numeric feature vectors, together with classification and clustering tools for automatically indexing a graph repository. It does not require a labeled learning set and can be easily deployed to a range of application domains, offering ease of query by example (QBE) and granularity of focused retrieval.