L'extraction de structures logiques de documents est un défi du fait de leur complexité inhérente et du fossé existant entre les observations extraites de l'image et leur interprétation logique. La majorité des approches proposées par la littérature sont dirigées par le modèle et ne proposent pas de solution générique pour des documents complexes et bruités. Il n'y a pas de modélisation ni d'explication sur les liens permettant de mettre en relation les blocs physiques et les étiquettes logiques correspondantes. L'objectif de la thèse est de développer une méthode hybride, à la fois dirigée par les données et par le modèle appris, capable d'apprentissage et de simuler la perception humaine pour effectuer la tâche de reconnaissance logique. Nous avons proposé le Réseau de Neurones Dynamique Perceptif qui permet de s'affranchir des principales limitations rencontrées dans les précédentes approches. Quatre points principaux ont été développés : - utilisation d'une architecture neuronale basée sur une représentation locale permettant d'intégrer de la connaissance à l'intérieur du réseau. La décomposition de l'interprétation est dépliée à travers les couches du réseau et un apprentissage a été proposé pour déterminer l'intensité des liaisons ; - des cycles perceptifs, composés de processus ascendants et descendants, accomplissent la reconnaissance. Le réseau est capable de générer des hypothèses, de les valider et de détecter les formes ambigües. Un retour de contexte est utilisé pour corriger les entrées et améliorer la reconnaissance ; - un partitionnement de l'espace d'entrée accélérant la reconnaissance. Des sous-ensembles de variables sont créés automatiquement pour alimenter progressivement le réseau afin d'adapter la quantité de travail à fournir en fonction de la complexité de la forme à reconnaître ; - l'intégration de la composante temporelle dans le réseau permettant l'intégration de l'information de correction pendant l'apprentissage afin de réaliser une reconnaissance plus adéquate. L'utilisation d'un réseau à décalage temporel permet de tenir compte de la variation des entrées après chaque cycle perceptif tout en ayant un fonctionnement très proche de la version statique.