Dans cette thèse, nous présentons une approche bidimensionnelle markovienne générale pour l'analyse et la reconnaissance de documents manuscrits appelée AMBRES (Approche Markovienne Bidimensionnelle pour la Reconnaissance et la Segmentation d'images). Elle est fondée sur les champs de Markov, la programmation dynamique 2D et une analyse bidimensionnelle de l'image.<br /><br />AMBRES a été appliquée avec succès à des tâches aussi diverses que la reconnaissance de caractères et de mots manuscrits isolés, la structuration de documents manuscrits et la reconnaissance de logos et pourrait être étendue à d'autres problématiques du domaine de la vision.<br /><br />Des protocoles rigoureux ont été utilisés pour l'étude du système et de ses paramètres ainsi que pour l'évaluation des performances. En particulier, AMBRES a pu être validée au sein de la campagne d'évaluation RIMES (Reconnaissance et Indexation de données Manuscrites et de fac similES).