The aim of this work is to introduce a new vision based web page segmentation method. This method is based on very popular VIPS segmentation algorithm, which is trying to represent the segmented web document in the same way as it is perceived by a user using a web browser. Compared to the VIPS algorithm, there are some optimizations for modern websites in our method, especially for documents created in the HTML 5 language. We also deal with the implementaion of the proposed method using the FITLayout framework.

Les pages web sont devenues plus complexes que jamais, principalement parce qu'elles sont générées par des systèmes de gestion de contenu (CMS). Il est donc difficile de les analyser, c'est-à-dire d'identifier et classifier automatiquement les différents éléments qui les composent. La segmentation de pages web est une des solutions à ce problème. Elle consiste à décomposer une page web en segments, visuellement et sémantiquement cohérents, appelés blocs. La qualité d'une segmentation est mesurée par sa correction et sa généricité, c'est-à-dire sa capacité à traiter des pages web de différents types. Notre recherche se concentre sur l'amélioration de la segmentation et sur une mesure fiable et équitable de la qualité des segmenteurs. Nous proposons un modèle pour la segmentation ainsi que notre segmenteur Block-o-Matic (BoM). Nous définissons un modèle d'évaluation qui prend en compte le contenu ainsi que la géométrie des blocs pour mesurer la correction d'un segmenteur par rapport à une vérité de terrain. Ce modèle est générique, il permet de tester tout algorithme de segmentation et observer ses performances sur différents types de page. Nous l'avons testé sur quatre segmenteurs et quatre types de pages. Les résultats montrent que BOM surpasse ses concurrents en général et que la performance relative d'un segmenteur dépend du type de page. Enfin, nous présentons deux applications développées au dessus de BOM. Pagelyzer compare deux versions de pages web et décide si elles sont similaires ou pas. C'est la principale contribution de notre équipe au projet européen Scape (FP7-IP). Nous avons aussi développé un outil de migration de pages HTML4 vers le nouveau format HTML5. / Web pages are becoming more complex than ever, as they are generated by Content Management Systems (CMS). Thus, analyzing them, i.e. automatically identifying and classifying different elements from Web pages, such as main content, menus, among others, becomes difficult. A solution to this issue is provided by Web page segmentation which refers to the process of dividing a Web page into visually and semantically coherent segments called blocks.The quality of a Web page segmenter is measured by its correctness and its genericity, i.e. the variety of Web page types it is able to segment. Our research focuses on enhancing this quality and measuring it in a fair and accurate way. We first propose a conceptual model for segmentation, as well as Block-o-Matic (BoM), our Web page segmenter. We propose an evaluation model that takes the content as well as the geometry of blocks into account in order to measure the correctness of a segmentation algorithm according to a predefined ground truth. The quality of four state of the art algorithms is experimentally tested on four types of pages. Our evaluation framework allows testing any segmenter, i.e. measuring their quality. The results show that BoM presents the best performance among the four segmentation algorithms tested, and also that the performance of segmenters depends on the type of page to segment.We present two applications of BoM. Pagelyzer uses BoM for comparing two Web pages versions and decides if they are similar or not. It is the main contribution of our team to the European project Scape (FP7-IP). We also developed a migration tool of Web pages from HTML4 format to HTML5 format in the context of Web archives.