Stratégie pour l'interprétation de documents

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1 Stratégie pour l'interprétation de documents G. R. CEHEUX (nom collectif) GDR I3 S.A. 5.2 : écrit vincent@univ-tours.fr ; Jean-Marc.Ogier@univ-lr.fr, thierry.paquet@univ-rouen.fr Résumé. Les problématiques inhérentes aux différentes types de documents sont présentées. On précise les possibilités qui sont désormais ouvertes par les avancées de la recherche. 1 INTRODUCTION Les documents se sont multipliés et loin de rendre nul le rôle du papier, l informatisation rend de plus en plus important la possibilité de traiter des documents écrits. Ils présentent des caractéristiques qui dépendent de l usage de ces documents. Les traitements et leurs possibilités actuelles seront donc spécifiques. Nous distinguerons les documents structurés, les documents manuscrits qu ils soient hors ligne ou en ligne et les documents graphiques. 2 LE DOCUMENT STRUCTURE L'analyse de documents dits structurés concerne le traitement numérique d'images de documents à forte teneur textuelle dont les contenus respectent un modèle de présentation et d'organisation qui permet d'aider à leur compréhension par le lecteur. Cette activité s est principalement développée autour d une problématique de rétroconversion de documents. L objectif des premiers travaux visait la réalisation de systèmes de lecture complètement automatisés de documents papiers, numérisés au moyen d un scanner ou d une caméra.

2 276 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I3 A partir de la description la plus pauvre qui soit du document (matrice de pixels), il s agit donc de pouvoir extraire la structure physique, donnant le format de mise en page, et le contenu de chacun des éléments de cette structure (textes, tableaux, graphiques, images) pour ensuite reconstruire la structure logique du document qui décrit l'enchaînement de sousstructures (titres, sections, paragraphes ). La détection de ces informations implicitement représentées dans l image initiale permet alors de lire le document mais surtout de le ré-utiliser électroniquement avec des logiciels de composition et de production de documents ou dans une base de données. Force est de constater qu'aujourd'hui tous les problèmes ne sont pas résolus et que si certaines applications dédiées fonctionnent correctement, il n'existe pas de système permettant de traiter tous les types de document car ils peuvent être très complexes. 2.1 Enjeux Les enjeux sont aussi bien d'ordre socio-économique que scientifique. Les industriels se sont rapidement emparés des techniques pour développer des produits de lecture automatique. En effet, les applications telles que le tri postal, la reconnaissance des montants des chèques ou l'analyse automatique de formulaires pour la vente par correspondance ou pour les grandes administrations permettent un gain de productivité et raccourcissent les délais de réponse. L'évolution de l'internet et des réseaux de communication en ligne a rendu indispensable la reconnaissance optique de caractères et de documents pour la gestion électronique de documents (GED). Nombre de documents ou de parties de document circulent sous forme image sur le Web. De même, les outils développés permettent d'offrir des solutions interactives pour l'apprentissage de l'écriture et de la lecture et le concept du livre ou du cartable électronique manipule les structures du document pour offrir la possibilité d'une lecture nomade de toute une bibliothèque. Mais l'efficacité de tous ces systèmes n'est pas encore suffisante dès lors que les documents sont complexes de par leur structure ou leur typographie. Lorsque les documents analysés sont de simples textes avec une structure hiérarchisée bien définie, la lecture automatique de ces documents est guidée par un modèle explicite ou implicite du type de document et la conversion numérique est aisée. Mais ce n'est pas le cas pour les documents où l'information n'est pas toujours très organisée et le contenu est hétérogène (mélange d'imprimé, de manuscrit et de graphiques) comme pour les formulaires, les documents postaux ou techniques, les chèques, les magazines ou les documents d'archives. Les documents

3 Interprétation de documents 277 anciens posent également des difficultés car leur typographie n'est pas conventionnelle. 2.2 Etats des lieux scientifique Les techniques de traitement d'images et de reconnaissance des formes semblent mûres dans un contexte général mais force est de constater qu'elles ne sont performantes que lorsque la qualité des documents saisis est bonne, qu'il s'agisse du document original ou de l'opération de numérisation. Cet aspect concerne notamment la numérisation de collections de documents anciens pour lesquels les techniques de numérisation et de pré-traitement doivent encore être améliorées pour offrir au plus grand nombre l'accès à cette information. Ceci reste un problème récurrent pour tenter une quelconque extraction d'information d'un document. La littérature présente de nombreuses solutions de segmentation mais toutes ne sont pas adaptées aux documents rencontrés qui peuvent présenter des diversités importantes de fond et de disposition typographique. Le traitement des couleurs pour la séparation entre texte et fond est aussi un problème non encore résolu et les outils de reconnaissance de caractères (OCR) donnent des résultats de l'ordre de 99,98 % sur des documents imprimés de bonne qualité mais le défi consiste à atteindre les 100%. La combinaison de classifieurs semblent être une piste intéressante pour améliorer ces scores mais le problème du multi-linguisme n'est pas encore complètement traité. Il apparaît également que les travaux concernant les éléments bi-dimensionnels tels que les tableaux ou les formules mathématiques qui sont essentiellement représentées sous forme image dans les documents circulant sur le Web méritent d'être améliorés. D'autre part, l'état de la recherche montre que si la structure physique peut s'extraire de manière relativement correcte, la reconstruction de la structure logique reste un problème ouvert notamment pour des documents complexes ou peu structurés. Actuellement, les systèmes s'orientent plutôt sur les techniques de recherche d'information qui donnent de bons résultats sur les documents textuels mais l'image d'un document est un enjeu sur lequel les techniques de recherche d'information butent encore. Ainsi la recherche dans le domaine ne se limite-t-elle pas seulement à la rétro-conversion de documents mais il s'agit d'avancer pour l'aide à l'archivage, la recherche d'information pertinente et la ré-utilisation des documents. Aussi il faut songer à développer des outils d'hyper-textualisation des documents pour une mise en ligne sur le Web et l extraction des méta-données pour l'indexation. Se pose alors la question des usages des documents : pour qui et dans quel contexte? L'utilisateur devient le centre du système et la

4 278 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I3 modélisation de ses buts et de son usage du document est aujourd'hui une problématique émergente car il conditionne les traitements à mettre en œuvre. Dans cet esprit, il convient donc de prendre soin à la présentation des informations extraites et de concevoir de nouvelles architectures logicielles permettant de fusionner des informations de nature hétérogène. Ceci entraîne bien sûr des problèmes de définition d'interfaces Homme- Machine où l'écriture joue un grand rôle mais aussi des problèmes de gestion de cohérence et par là même de conflit, et amène à modéliser l'utilisateur et à définir des scénarios d'usage où des traitements locaux peuvent être guidés par l'utilisateur. Ceci concerne aussi la reformulation des informations des documents pour les retranscrire sur différents média comme les PDA's ou les e_books. Des études de modélisation du processus de lecture devraient être utiles et des outils de traitement automatique de la langue permettraient en outre d'améliorer sensiblement le dialogue entre l'utilisateur et la machine. Mais les documents ne sont pas tous imprimés, ils ont d abord été manuscrits. Leur étude a été abordée plus récemment et on va voir que si certains problèmes demeurent d autres sont plus spécifiques. 3 LE DOCUMENT MANUSCRIT Pendant assez longtemps on a fait une distinction entre le manuscrit en ligne et le manuscrit hors ligne, car leurs données de base étaient différentes. Actuellement leurs techniques de reconnaissance sont assez voisines. La distinction entre les deux types d'écriture repose plutôt sur les conditions d'acquisition des données et sur les applications qui ont été développées. 3.1 Le document manuscrit hors ligne Au cours de la dernière décennie, des progrès remarquables ont été réalisés dans le domaine de la reconnaissance de l écriture. Longtemps focalisées sur des problèmes de reconnaissance de mots pour les quelques applications phares du domaine (lecture d adresses, lecture de chèques), la reconnaissance de l écriture à partir d images vise aujourd hui le traitement et l analyse de documents beaucoup moins contraints. Moins contraints tant du point de vue de la mise en page que du point de vue du vocabulaire de travail. Si on se limite au seul problème de la reconnaissance de mots manuscrits, on peut considérer que les techniques de modélisation de l écriture reposant sur les Modèles de Markov Cachés

5 Interprétation de documents 279 associés aux réseaux de neurones permettent d atteindre aujourd hui des taux de reconnaissance significatifs pour des problèmes de reconnaissance omni-scripteurs (tout style d écriture). Toutefois les approches les plus performantes restent très sensibles à la taille du lexique de travail. C est donc ce qui freine actuellement leur utilisation dans des applications moins contraintes comme par exemple l analyse et l indexation de textes manuscrits. L analyse de la mise en page d un document manuscrit est une étape indispensable et préalable à son indexation par le contenu. La variabilité inhérente à l écriture manuscrite repousse les techniques développées pour l analyse des documents structurés à leurs limites. Cette problématique appelle de nouveaux développements pour parvenir, par exemple, à analyser des courrier libres, des brouillons d auteurs, etc Il nous semble qu'aujourd'hui le moment soit venu de faire le point sur la notion de document manuscrit. De quelques mots manuscrits, d'une signature ou une adresse on envisage maintenant des documents de plus grande envergure, de vrais documents manuscrits. Cet aspect a induit une modification dans l'approche de la reconnaissance, l'adaptation au scripteur remplace l'objectif omniscripteur qui prévalait jusqu'alors. Sont devenus les objets de recherche (i) l'extraction d'information dans les documents manuscrits ;(ii) la navigation dans les documents anciens ;(iii) l'authentification. De nombreux problèmes restent évidemment à résoudre pour le traitement des textes longs qui appellent l'utilisation d'un lexique ouvert. Les problèmes d'extraction de la structure viennent s'y ajouter lorsqu'apparaissent des chevauchements ou des corrections qui empiètent sur le corps principal du texte. Mais le développement dont on attend le plus est la recherche d'informations Extraction de l'information La rétroconversion d'un document manuscrit sous forme électronique n'est pas le seul objectif à atteindre. La fouille de données et en particulier de données textuelles occupe une place importante dans nos préoccupations actuelles. L'information recherchée est diffuse, mais il n'est pas nécessaire de disposer d'un taux de reconnaissance élevé pour extraire des informations sur la nature du message ou son thème. La lecture de certains mots peut résoudre des problèmes. Tout cela nous fait progresser dans la recherche par le contenu, l'indexation, l'extraction de mots clés. Les techniques qui sont nécessaires ici peuvent être qualifiées de haut niveau car elles font appel à des notions d'analyse linguistique et à des modèles de langages.

6 280 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I Navigation dans les documents anciens L'utilisation du WEB a conduit à la scannérisation de nombreux documents qui constituent une partie de notre patrimoine national, notamment des documents anciens ou des archives. Ces documents sont souvent manuscrits et désormais on peut les considérer comme de vrais documents et pas seulement comme de simples images. Il s'agit de mettre en évidence la structuration du document pour en permettre l'analyse. L'étude de ces documents permet de développer des méthodes de compression pour les transferts et bien adaptées à l'utilisation du document Authentification L'authentification d'un document a toujours constitué une préoccupation, dans le domaine administratif mais aussi dans le monde du commerce. L'existence de faussaires, qui trouvent un intérêt à se faire passer pour d'autres, oblige à vérifier la provenance des documents. La signature a longtemps été l'unique moyen d'authentifier un document. Les avancées dans l'étude de l'écriture permettent aujourd'hui de détecter les scripteurs par d'autres éléments, en particulier par l'examen du texte dans lequel peuvent être mis en évidence des invariants ou des indices de forme, qui caractérisent le scripteur. 3.2 Le document manuscrit en-ligne Enjeux Après une période de relative stagnation dans le milieu des années 90, les activités dans le domaine de la reconnaissance de l écriture manuscrite en-ligne sont de nouveau sur le devant de la scène. Ce renversement de tendance se justifie pleinement par l essor important de toutes les technologies liées aux systèmes mobiles de télécommunications. Il s agit là d un jalon significatif, dans l évolution de notre société où des usages nouveaux sont en train de naître basés sur les concepts d ubiquité, de nomadisme, bref d accès en permanence à l information, en tous lieux et en tous temps, et si possible avec le minimum d effort pour l utilisateur. Dans ces situations, la plupart du temps, le clavier n apporte pas les solutions de confort attendu. Dès que la taille du système devient petite, le stylet apparaît comme l'interface naturelle de communication. En vue

7 Interprétation de documents 281 d'interprétation de ce geste lié à l utilisation du stylet, la dynamique correspondante est enregistrée sous la forme de ce qui est communément appelé «encre électronique». Contrairement au papier classique, ici, le support électronique peut réagir aux entrées d'informations, c'est pourquoi on parle d'interactions par le stylo. L utilisation de commandes gestuelles, et en particulier de l écriture manuscrite, se révèle aujourd hui être une alternative crédible comme interface d entrée de ces nouveaux systèmes communicants Les problèmes posés Plusieurs défis se posent alors. Ils concernent d abord des aspects matériels liés à l environnement de saisie. Sans rentrer ici dans les détails, nous pensons en particulier aux matériels de type PDA (assistant numérique), Smartphone (téléphone nouvelle génération), TabletPC (ardoise électronique), Smartdisplays, papier digital, stylo-caméra. Mais ils concernent aussi bien évidemment toutes les méthodes et modèles de représentation, manipulation et interprétation de l information ainsi saisie. Ainsi, toute une problématique nouvelle émerge et un groupe de travail issu du W3C vient de proposer de définir une nouvelle norme XML, appelée InkXML, comme support de description et de manipulation. Nous limiterons par la suite notre présentation à celui du seul domaine de la reconnaissance de l écriture en-ligne L évolution des recherches La reconnaissance de l écriture manuscrite a évolué selon différents degrés de difficultés croissantes. Tout d abord, on s est intéressé à la reconnaissance de caractères isolés, lettres ou chiffres. Les premières solutions, type Graffiti, imposaient le respect de contraintes fortes d écriture, les nouvelles générations permettent de reconnaître des caractères multi-traits et multi-formes. Ensuite, on est passé au niveau des mots et en particulier des mots cursifs. De nombreux travaux de recherche sont encore focalisés sur cette tâche. Enfin, on peut s attaquer à la reconnaissance de phrases, puis de documents en-ligne mixant textes, tableaux, schémas saisis en pleine page sous forme manuscrite. Les solutions de reconnaissance les plus performantes sont basées sur des approches par apprentissage mettant en œuvre des technologies utilisant réseaux de neurones, modèles de Markov cachés, systèmes d inférence floue, ou toutes combinaisons de ces différents outils. Il faut souligner ici tout à la fois, la progression très significative des performances des

8 282 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I3 systèmes de reconnaissance de l écriture manuscrite en-ligne, mais aussi admettre qu aucune solution complète n a été apportée, tant le problème est complexe par nature. Néanmoins, il existe déjà des systèmes en vraie grandeur issus de la recherche, notamment en France (Myscript, Remus, Resif). Les performances atteintes dans le domaine de la reconnaissance en_ligne d écriture manuscrite sont telles que des produits industriels ont pu également voir le jour (MyScript de VisionObjects, Transcriber de Microsoft, Calligrapher de Paragraph, smartwriter de ART, etc.) Les spécificités de la reconnaissance en-ligne Ressources limitées/contraintes temps réel. Par rapport à la reconnaissance hors-ligne, les systèmes en-ligne souffrent de contraintes additionnelles. La plus importante réside dans les capacités limitées, mémoire et processeur, des machines de traitement du fait de leur taille très réduite et de la limitation de leur consommation. La seconde contrainte tient au fait que l utilisateur interagit directement avec le système, celui-ci doit donc lui fournir une réponse en temps réel. Cela a des conséquence importantes sur le choix des algorithmes et leur implantation, notamment dès que les lexiques sont de tailles importantes (quelques centaines de milliers de mots). A l inverse, les systèmes enligne présentent l avantage de n avoir à traiter que le seul signal d écriture, sans être perturbé par le fond de page. Apprentissage/adaptation. Un autre dilemme propre à la reconnaissance en-ligne réside dans le compromis apprentissage/adaptation. En effet, les algorithmes d apprentissage compilent de grosses bases de données et donnent des résultats statistiques optimaux dans un cadre omni-scripteurs. Le problème est qu ensuite la machine est utilisée par un utilisateur unique. Il s avère donc fort utile de pouvoir spécifiquement s adapter au scripteur grâce simplement à quelques échantillons de son écriture. Pour cela des approches structurelles peuvent venir renforcer les méthodes statistiques précédemment évoquées. Cela amène sur la problématique de la combinaison de classifieurs qui est encore un sujet nécessitant des travaux à la fois fondamentaux et expérimentaux Les problèmes ouverts Combinaison d indices visuels et temporels. La complémentarité entre la représentation statique d un caractère et sa graphie ne semble pas

9 Interprétation de documents 283 suffisamment exploitée, elle devrait permettre d accroître la robustesse des classifieurs. Prise en compte d un modèle de langage. Si pour la reconnaissance au niveau mot, seule la connaissance du lexique est nécessaire sa détermination optimale n est d ailleurs pas triviale-, dès que l on cherche à passer au niveau phrase, il devient primordial de modéliser efficacement le langage. Beaucoup de questions restent ouvertes : type de modèle mis en œuvre (syntaxique, statistique), choix d un corpus d apprentissage, adaptation au domaine de discours, gestion de l inconnu, confiance respective du modèle de langage et du reconnaisseur-mot Nouvelles applications L'émergence des technologies orientées stylo et encre électronique, ouvre de nouvelles perspectives et de nouveaux champs d'application aux chercheurs confrontés aux besoins de saisies et d interactions dans le cas des documents électroniques en-ligne. Dans de nombreux domaines, ils restent à faire émerger des applications tirant profit des ces nouvelles interfaces stylet/ordinateur. On peut penser notamment aux domaines de l éducation, du médical, de l édition et des arts graphiques, du livre électronique, de la prise de notes, de relevés de schémas, etc. 4 ANALYSE DE DOCUMENTS GRAPHIQUES 4.1 Enjeux Quel que soit le contexte ou le domaine concerné, le document graphique, ou à forte teneur graphique, est utilisé comme support de représentation d informations dans le cas où le graphisme peut apporter une plus-value par rapport à une information purement textuelle. Les domaines concernés sont très nombreux, et peuvent toucher les informations géoréférencées (cartes géographiques, topologiques hydrographiques, plans cadastraux, plans d accès, etc.), les informations techniques (schémas, plans d architectures, plans d évacuation, etc.), les informations structurelles (organigrammes), ou encore une superposition éventuelles de ces différentes classes d informations (bases de données urbaines, plans de réseaux téléphoniques, électriques, etc.). Quelles que soient les institutions au sein desquelles les documents graphiques servent de support décisionnel, les volumes impliqués sont généralement très importants ( planches cadastrales, plans du réseau

10 284 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I3 téléphonique français ) et l automatisation de leur analyse reste un défi tout à fait essentiel dans le cycle de vie des organismes concernés. Pour faire face à ce défi, différentes stratégies ont été retenues, suivant les usages et les communautés d intérêt concernées. Certains organismes ont opté pour la gestion d armoires électroniques sous forme de documents «morts» (issus d une simple acquisition), alors que d autres ont choisi de procéder à une numérisation manuelle des informations, permettant ainsi de manipuler une information dynamique et mise à jour. Entre ces deux extrêmes, d autres organismes ont opté pour des solutions intermédiaires, consistant par exemple à ne traiter que les documents «vivants» au sens de leur activité (certaines archives ont des taux d utilisation ne justifiant pas toujours un traitement automatisé). Mis à part certains secteurs de haute technologie en CAO-DAO (aéronautique, automobile ), pour lesquels de grands volumes de documents ont fait l objet d une rétroconversion complète, ces différents choix ont conduit à la création de documents numériques de niveaux de structuration variables, et font émerger de nouveaux problèmes relatifs à la navigation dans ces bases documentaires dites «semi-structurées». À côté de ces applications traditionnelles de la reconnaissance de graphiques, de nombreux nouveaux usages apparaissent actuellement, pour lesquels la question n est plus tant de réaliser une rétroconversion de l information véhiculée par le document, mais plutôt d intégrer de manière la plus transparente possible les documents disponibles sous forme papier, voire sous forme électronique, mais faiblement structurée, dans la chaîne globale de documentation de l entreprise. On s intéresse alors à l utilisation des algorithmes de reconnaissance à des fins d indexation par le contenu, voire de réingénierie au moins partielle du contenu. Notion d usages qu il convient de développer afin de montrer que l analyse graphique n est pas que de la rétroconversion Scan to XML 4.2 Etat des lieux scientifique Structure générale des systèmes d analyse Les différents problèmes posés par l analyse de documents graphiques sont assez proches de ceux que l on trouve en analyse et interprétation d images. Une chaîne de traitement intégrant des aspects reconnaissance de graphiques comportera généralement un ensemble d étapes visant à construire des informations structurées en relation avec un domaine particulier, à partir des informations numériques élémentaires (ou de niveau de structuration plus élevé, comme évoqué dans la partie

11 Interprétation de documents 285 précédente) et d informations contextuelles liées aux connaissances sur le métier concerné et à la nature du problème analysé. Bien que certains auteurs proposent des approches systémiques visant à résoudre les problèmes d ambiguïtés sémantiques, la majeure partie de la littérature concerne la mise en œuvre de stratégies ascendantes du pixel vers l objet faisant appel à de nombreux outils de bas niveau, combinés à des dispositifs d analyse syntaxique. Au plus haut niveau, des techniques d analyse sémantique permettent d intégrer des connaissances du domaine, apportant une contribution au processus d interprétation, ou de recherche des informations les plus pertinentes pour l indexation et la navigation. Le workshop GREC, périphérique de la conférence ICDAR, et organisé par le TC10 de l IAPR ( constitue un excellent outil de communication et de publication en la matière ; ses actes permettront au lecteur de trouver des états de l art très riches sur tous les sujets liés à la reconnaissance de graphique Bilan des savoir-faire et des verrous technologiques. Au cours des trois dernières décennies, les nombreux projets industriels ou institutionnels ont permis aux équipes de recherche de faire des avancées significatives dans différents secteurs. De manière tout à fait logique, l énergie a tout d abord été principalement focalisée sur (i) le développement des outils. Se sont alors posés les problèmes d intégration de ces outils dans des contextes évolutifs, avec notamment les questions de (ii) stratégies adaptées à un contexte particulier. Ces approches complémentaires ont permis l émergence de travaux sur la façon (iii) d externaliser les connaissances des systèmes, de façon à adapter (iv) dynamiquement les stratégies d analyse. Nous proposons ci-dessous un panorama de ces différents problèmes, certains d entre eux étant étroitement corrélés. La littérature est particulièrement riche en ce qui concerne les opérateurs dits «de bas niveau» visant à améliorer la qualité des images ou engageant une première étape vers la séparation en couches d informations pixels, pour les phases ultérieures de traitement. Ces traitements concernent les problèmes de binarisation, de multiseuillage, de filtrage de bruit, ou encore de séparation des couches d informations élémentaires (couleur, analyse multi-modale). L extraction d indices fait également l objet de recherches importantes, comme en attestent les nombreuses publications dans le domaine. Elle concerne la séparation texte/graphique, l extraction de régions, la vectorisation, la reconnaissance de caractères et de symboles, dans le cas où les méthodologies employées ne reposent pas sur des approches structurelles. Certains de ces opérateurs (séparation texte/graphique,

12 286 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I3 vectorisation, reconnaissance de symboles ) sont d ailleurs relativement «stabilisés» et la communauté semble considérer que leurs limites de fonctionnement (ou de dysfonctionnement) sont surtout liées au «contexte» (caractéristiques de l image et de la représentation graphique, intention associée au traitement ) dans lequel ils sont utilisés. Malgré cette relative stabilité, il reste des études importantes à mener pour améliorer les performances de plusieurs éléments de ces opérateurs de traitement, en particulier en ce qui concerne la précision, la robustesse et la fiabilité des opérations mises en œuvre. La problématique générale de la caractérisation et de l évaluation de leurs performances est également d une actualité brûlante. D autres problèmes fondamentaux sont posés par le choix de la meilleure adéquation algorithme/donnée, tant en termes de méthodes que de choix de paramètres des outils retenus. Cela passe par une meilleure prise en compte du contexte des traitements, et donc une caractérisation comportementale des outils, en fonction de leur contexte d utilisation. Ces nombreuses questions posent des problèmes de modélisation des traitements en matière de pré et de postconditions, de caractérisation de contexte à partir de signatures issues de l image, et de connaissances contextuelles. Elles soulèvent également le problème de l évaluation de la qualité d un traitement en fonction de son contexte d utilisation. Ces problématiques dépassent bien entendu largement le cadre de l analyse de documents. Les discussions des dernières conférences internationales dans le domaine attestent du besoin de développement en la matière, en suggérant de déployer des recherches sur l externalisation et la modélisation des connaissances implicites et de leur contexte d utilisation. Certaines équipes proposent d ailleurs des approches systémiques, intégrant des outils de modélisation de traitement et de connaissances, afin de piloter dynamiquement les chaînes de traitement. Enfin, à un niveau supérieur, toutes les techniques d analyse structurelle et syntaxique peuvent être développées pour combiner les indices du niveau inférieur afin de reconstruire les objets du domaine. Les grammaires et/ou graphes utilisés pour la représentation des objets graphiques reposent, suivant les domaines, sur des structures à base de vecteurs ou de régions Quelles perspectives de recherche? En matière d analyse de documents graphiques, les nombreuses voies de recherche sont liées à l amélioration des chaînes de traitements développées depuis les dernières décennies (amélioration des outils de traitement, recherche de la bonne adéquation données/algorithme, ), mais sont également corrélées aux nouvelles problématiques émergentes

13 Interprétation de documents 287 (connaissances partagées, intermédiation, réingéniérie et indexation des contenus ), en relation avec la navigation dans les bases de données documentaires hétérogènes et/ou semi-structurées, entre autres à des fins d intermédiation. Concernant ce dernier point, de nombreuses réflexions concernent les mécanismes d annotations, pour permettre une adéquation entre l indexation et les usages liés aux documents analysés. Les recherches actuelles portent sur l adaptation de l analyse à la diversité des usages à ces fins d indexation, ou sur le développement de nouvelles approches. Elles concernent également les problèmes de l organisation et de la structuration des bases, au regard des usages, pour optimiser la recherche d informations. Cet aspect met en évidence la nécessité d ouverture vers les communautés traitant ce type de problèmes. L intégration de l usager et de ses modes de fonctionnement dans la boucle de traitement fait également l objet d études approfondies. Outre les aspects relatifs aux traitements «classiques» des chaînes d analyse d images, conjointement aux points évoqués dans les paragraphes précédents, les difficultés rencontrées par la communauté de l analyse de documents graphiques mettent donc en évidence la nécessité de déployer des études à caractères pluridisciplinaires, pour apporter des solutions constructives aux problématiques émergentes. 5 CONCLUSION On voit ainsi que l'analyse de documents dans toute leur diversité est un domaine pluridisciplinaire qui doit bien sûr orienter ses efforts dans le domaine du traitement d'images et de reconnaissance de formes mais aussi de l'intelligence artificielle, de la linguistique, de la sociologie et des sciences cognitives. 6 RÉFÉRENCES [Revues] International Journal on Document Analysis and Recognition, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Machine Vision and Application, Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, Pattern Analysis and Application, Computer Vision and Image Understanding, Traitement du Signal. [Conférences] International Conference on Document Analysis and Recognition, Colloque International Francophone sur l'ecrit et le Document, Colloque International sur le Document Électronique, Workshop on Document Analysis Systems, Workshop on Document Image Analysis, International

14 288 Actes des deuxièmes assises nationales du GdR I3 Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, International Workshop on Graphics Recognition, International Workshop on Web Document Analysis.