La croissance rapide d'Internet et de l'information multimédia a suscité un besoin en développement de techniques de recherche d'information multimédia, et en particulier de recherche d'images. On peut distinguer deux tendances. La première, appelée recherche d'images à base de texte, consiste à appliquer des techniques de recherche d'information textuelle à partir d'images annotées. Le texte constitue une caractéristique de haut-niveau, mais cette technique présente plusieurs inconvénients : elle nécessite un travail d'annotation fastidieux. De plus, les annotations peuvent être ambiguës car deux utilisateurs peuvent utiliser deux mots-clés différents pour décrire la même image. Par conséquent, plusieurs approches ont proposé d'utiliser l'ontologie Wordnet, afin de réduire ces ambiguïtés potentielles. La seconde approche, appelée recherche d'images par le contenu, est plus récente. Ces techniques de recherche d'images par le contenu sont basées sur des caractéristiques visuelles (couleur, texture ou forme), calculées automatiquement, et utilisent une mesure de similarité afin de retrouver des images. Cependant, les performances obtenues ne sont pas vraiment acceptables, excepté dans le cas de corpus spécialisés. De façon à améliorer la reconnaissance, une solution consiste à combiner différentes sources d'information : par exemple, différentes caractéristiques visuelles et/ou de l'information sémantique. Or, dans de nombreux problèmes de vision, on dispose rarement d'échantillons d'apprentissage entièrement annotés. Par contre, il est plus facile d'obtenir seulement un sous-ensemble de données annotées, car l'annotation d'un sous-ensemble est moins contraignante pour l'utilisateur. Dans cette direction, cette thèse traite des problèmes de modélisation, classification et annotation d'images. Nous présentons une méthode pour l'optimisation de la classification d'images naturelles, en utilisant une approche de classification d'images basée à la fois sur le contenu des images et le texte associé aux images, et en annotant automatiquement les images non annotées. De plus, nous proposons une méthode de reconnaissance de symboles, en combinant différentes caractéristiques visuelles. L'approche proposée est dérivée de la théorie des modèles graphiques probabilistes et dédiée aux deux tâches de classification d'images naturelles partiellement annotées, et d'annotation. Nous considérons une image comme partiellement annotée si son nombre de mots-clés est inférieur au maximum de mots-clés observés dans la vérité-terrain. Grâce à leur capacité à gérer les données manquantes et à représenter d'éventuelles relations entre mots-clés, les modèles graphiques probabilistes ont été proposés pour représenter des images partiellement annotées. Par conséquent, le modèle que nous proposons ne requiert pas que toutes les images soient annotées : quand une image est partiellement annotée, les mots-clés manquants sont considérés comme des données manquantes. De plus, notre modèle peut étendre automatiquement des annotations existantes à d'autres images partiellement annotées, sans intervention de l'utilisateur. L'incertitude autour de l'association entre un ensemble de mots-clés et une image est représentée par une distribution de probabilité jointe sur le vocabulaire des mots-clés et les caractéristiques visuelles extraites de nos bases d'images. Notre modèle est aussi utilisé pour reconnaître des symboles en combinant différents types de caractéristiques visuelles (caractéristiques discrètes et continues). De plus, de façon à résoudre le problème de dimensionnalité dû à la grande dimension des caractéristiques visuelles, nous avons adapté une méthode de sélection de variables. Enfin, nous avons proposé un modèle de recherche d'images permettant à l'utilisateur de formuler des requêtes sous forme de mots-clés et/ou d'images. Ce modèle intègre un processus de retour de pertinence. Les résultats expérimentaux, obtenus sur de grandes bases d'images complexes, généralistes ou spécialisées, montrent l'intérêt de notre approche. Enfin, notre méthode s'est montrée compétitive avec des modèles de l'état de l'art.

Ce travail de thèse a pour objectif de proposer un modèle général d'annotation automatique d'images pour la recherche d'information.La recherche d'information sur les documents images nécessite des représentations abstraites symboliques des images (termes, concepts) afin de satisfaire les besoins d'information des utilisateurs. Si de nombreux travaux ont pour objectif de définir un processus d'apprentissage automatique sur des descripteurs visuels extraits des régions d'images, les questions liées aux choix et aux regroupements des régions descriptives et représentatives des différentes classes d'objets sont peu étudiées. Les variations visuelles des objets d'une classe donnée posent de sérieux problèmes pour l'annotation par classes d'objets. Ces variations sont causées par plusieurs facteurs : changements d'échelle, rotation et changements de luminosité, en sus de la variabilité de forme et de couleur propre à chaque type d'objet. Notre travail vise aussi à minimiser l'impact négatif de ce phénomène. Dans ce travail, le passage du signal au sens se fonde sur une représentation intermédiaire appelée "Phrases Visuelles" qui représentent des ensembles de régions d'intérêt regroupées selon un critère topologique prédéfini. Un processus d'apprentissage permet de détecter les relations entre les Phrases Visuelles et les classes d'objets. Ce modèle d'annotation a fait l'objet de nombreuses évaluations sur le corpus VOC2009. Les résultats obtenus montrent l'impact significatif du mode de regroupement des régions d'intérêt, et qu'un regroupement prenant en compte les relations spatiales entre ces régions donne des meilleurs résultats en terme de précision moyenne.