Recherche d'information dans les images de documents

L'image de document est un objet intelligible qui véhicule de l'information et qui est défini en fonction de son contenu. Cette thèse présente trois modèles de repérage d'information et de recherche d'images pertinentes à la requête d'un utilisateur. Le premier modèle de repérage des zones informationnelles est basé sur l'analyse multi échelle traduisant le contraste visuel des régions sombres par rapport au fond de l'image. Chaque région extraite est définie à partir de son contenu et ses caractéristiques statistiques et géométriques. L'algorithme de classification automatique est amélioré par l'application de règles de production déduites des formes des objets extraits. Une première évaluation de l'extraction du texte, des logos et des photographies sur les images de l'équipe Média Team de l'Université de Washington (UW-1) montre des résultats encourageants. Le deuxième modèle est basé sur le texte obtenu par Reconnaissance Optique de Caractères (OCR). Des erreurs-grammes et des règles de production modélisant les erreurs de reconnaissance de l'OCR sont utilisées pour l'extension des mots de la requête. Le modèle vectoriel est alors appliqué pour modéliser le texte OCR des images de documents et la requête pour la recherche d'information (RI). Un apprentissage sur les images Média Team (UW-2) et des tests sur un millier d'images Web ont validé cette approche. Les résultats obtenus indiquent une nette amélioration comparés aux méthodes standards comme le modèle vectoriel sans l'expansion de la requête et la méthode de recouvrement 3-grams. Pour les zones non textuelles, un troisième modèle vectoriel, basé sur les variations des paramètres de l'opérateur multi-échelle SKCS(Separable Kernel with Compact Support) et une combinaison de classifieurs et d'analyse de sous-espace en composantes principales MKL (Multi-espace Karhunen-Loeve) est appliqué sur une base d'apprentissage d'images de documents de Washington University et de pages Web. Les expériences ont montré une supériorité de l'interprétation et la puissance des vecteurs d'indexations déduits de la classification et représentant les zones non textuelles de l'image. Finalement, un système hybride d'indexation combinant les modèles textuels et non-textuels a été introduit pour répondre à des requêtes plus complexes portant sur des parties de l'image de documents telles un texte, une illustration, un logo ou un graphe. Les expériences ont montré la puissance d'interrogation par des mots ou des images requêtes et ont permis d'aboutir à des résultats encourageants dans la recherche d'images pertinentes qui surpassent ceux obtenus par les méthodes traditionnelles comme révèle une évaluation des rappels vs. précision conduite sur des requêtes portant sur des images de documents

Segmentation et classification dans les images de documents numérisés

Les travaux de cette thèse ont été effectués dans le cadre de l'analyse et du traitement d'images de documents imprimés afin d'automatiser la création de revues de presse. Les images en sortie du scanner sont traitées sans aucune information a priori ou intervention humaine. Ainsi, pour les caractériser, nous présentons un système d'analyse de documents composites couleur qui réalise une segmentation en zones colorimétriquement homogènes et qui adapte les algorithmes d'extraction de textes aux caractéristiques locales de chaque zone. Les informations colorimétriques et textuelles fournies par ce système alimentent une méthode de segmentation physique des pages de presse numérisée. Les blocs issus de cette décomposition font l'objet d'une classification permettant, entre autres, de détecter les zones publicitaires. Dans la continuité et l'expansion des travaux de classification effectués dans la première partie, nous présentons un nouveau moteur de classification et de classement générique, rapide et facile à utiliser. Cette approche se distingue de la grande majorité des méthodes existantes qui reposent sur des connaissances a priori sur les données et dépendent de paramètres abstraits et difficiles à déterminer par l'utilisateur. De la caractérisation colorimétrique au suivi des articles en passant par la détection des publicités, l'ensemble des approches présentées ont été combinées afin de mettre au point une application permettant la classification des documents de presse numérisée par le contenu.In this thesis, we deal with printed document images processing and analysis to automate the press reviews. The scanner output images are processed without any prior knowledge nor human intervention. Thus, to characterize them, we present a scalable analysis system for complex documents. This characterization is based on a hybrid color segmentation suited to noisy document images. The color analysis customizes text extraction algorithms to fit the local image properties. The provided color and text information is used to perform layout segmentation in press images and to compute features on the resulting blocks. These elements are classified to detect advertisements. In the second part of this thesis, we deal with a more general purpose: clusternig and classification. We present a new clustering approach, named ACPP, which is completely automated, fast and easy to use. This approach's main features are its independence of prior knowledge about the data and theoretical parameters that should be determined by the user. Color analysis, layout segmentation and the ACPP classification method are combined to create a complete processing chain for press images.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocVILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Modélisation intégratrice du traitement BigData

Nowadays, multiple actors of Internet technology are producing very large amounts of data. Sensors, social media or e-commerce, all generate real-time extending information based on the 3 Vs of Gartner: Volume, Velocity and Variety. In order to efficiently exploit this data, it is important to keep track of the dynamic aspect of their chronological evolution by means of two main approaches: the polymorphism, a dynamic model able to support type changes every second with a successful processing and second, the support of data volatility by means of an intelligent model taking in consideration key-data, salient and valuable at a specific moment without processing all volumes of history and up to date data.The primary goal of this study is to establish, based on these approaches, an integrative vision of data life cycle set on 3 steps, (1) data synthesis by selecting key-values of micro-data acquired by different data source operators, (2) data fusion by sorting and duplicating the selected key-values based on a de-normalization aspect in order to get a faster processing of data and (3) the data transformation into a specific format of map of maps of maps, via Hadoop in the standard MapReduce process, in order to define the related graph in applicative layer.In addition, this study is supported by a software prototype using the already described modeling tools, as a toolbox compared to an automatic programming software and allowing to create a customized processing chain of BigDataDans le monde d’aujourd’hui de multiples acteurs de la technologie numérique produisent des quantités infinies de données. Capteurs, réseaux sociaux ou e-commerce, ils génèrent tous de l’information qui s’incrémente en temps-réel selon les 3 V de Gartner : en Volume, en Vitesse et en Variabilité. Afin d’exploiter efficacement et durablement ces données, il est important de respecter la dynamicité de leur évolution chronologique au moyen de deux approches : le polymorphisme d’une part, au moyen d’un modèle dynamique capable de supporter le changement de type à chaque instant sans failles de traitement ; d’autre part le support de la volatilité par un modèle intelligent prenant en compte des données clé seulement interprétables à un instant « t », au lieu de traiter toute la volumétrie des données actuelle et historique.L’objectif premier de cette étude est de pouvoir établir au moyen de ces approches une vision intégratrice du cycle de vie des données qui s’établit selon 3 étapes, (1) la synthèse des données via la sélection des valeurs-clés des micro-données acquises par les différents opérateurs au niveau de la source, (2) la fusion en faisant le tri des valeurs-clés sélectionnées et les dupliquant suivant un aspect de dé-normalisation afin d’obtenir un traitement plus rapide des données et (3) la transformation en un format particulier de carte de cartes de cartes, via Hadoop dans le processus classique de MapReduce afin d’obtenir un graphe défini dans la couche applicative.Cette réflexion est en outre soutenue par un prototype logiciel mettant en oeuvre les opérateurs de modélisation sus-décrits et aboutissant à une boîte à outils de modélisation comparable à un AGL et, permettant une mise en place assistée d'un ou plusieurs traitements sur BigDat

DE LA MODELISATION A L'EXPLOITATION DES DOCUMENTS A STRUCTURES MULTIPLES

With the recent development of new information and communication technologies, the paper documents are transformed to digital documents. Furthermore, it considers that the document is no longer seen as a whole, or as a monolithic bloc, but as organized entities. Exploiting these documents amount to identify and locate these entities. These entities are connected by relationships to give a "form" to document. Several types of relationships may occur, so that several "forms" of a document emerge. These different materializations of the same document are related to different uses of the same document and are essential for optimal management and shared of holdings. The work presented in this thesis aims to address the challenges of representing different materializations of a document through its representation of entities and their relationships. If those materializations are translated through structures, the issues are related to the representation of multistructured documents. Our work focuses mainly on the modeling, integration and exploitation of multistructured documents: (1) Proposal of multistructured document model. This model incorporates two levels of description: a specific level to describe each document through entities that compose and a generic level to identify document kinds through the grouping of similar structures. (2) Proposal of techniques for extracting structure (implicit or explicit) of a document (the specific level) and classification of this structure with respect to common structures (the generic level). The classification algorithm proposed includes a calculation of distance called "structural" (comparison of trees and graphs). This classification is associated with a process of verification of the "cohesion" of classes and possible reorganization of disrupted classes. (3) Proposal of document exploitation technical from their structures and their contents: (a) a document search that can reproduce documentary granules through criteria based on research of structures and / or content, (b) a multidimensional analysis that is to analyze and visualize the documentary information across multiple dimensions (of structures and / or content). In order to validate our proposals, we have developed a tool for integration and analysis of multistructured documents, called MDOCREP (Multistructured Document Repository). This tool provides on the one hand, the extraction and classification of document structures, and on the other hand, the querying and the multidimensional analysis of documents from their different structures.Avec l'évolution des nouvelles technologies de l'information et de la communication, les documents papier ont laissé la place aux documents numériques. On considère de plus que le document n'est plus vu comme un tout, ni comme un bloc monolithique, mais comme un ensemble organisé d'entités. Exploiter ces documents revient à identifier et retrouver ces entités. Ces dernières sont reliées par des relations permettant de donner une « forme » au document. Plusieurs types de relations peuvent apparaître, de sorte à ce que plusieurs « formes » d'un même document émergent. Ces différentes matérialisations d'un même document sont liées à des usages différents d'un même document et sont primordiales pour une gestion optimale et partagée des fonds documentaires. Les travaux présentés dans cette thèse visent à faire face aux défis de représentation des différentes matérialisations d'un document au travers de la représentation de ses entités et de leurs relations. Si ces matérialisations sont traduites par des structures, les enjeux concernent la représentation des documents à structures multiples. Nos travaux portent essentiellement sur la modélisation, l'intégration et l'exploitation des documents à structures multiples : (1) Proposition d'un modèle de documents multistructurés. Ce modèle intègre deux niveaux de description : un niveau spécifique permettant de décrire chaque document au travers des entités qui le composent et un niveau générique permettant de définir des typologies de documents au travers du regroupement de structures similaires. (2) Proposition des techniques d'extraction de structure (implicite ou explicite) d'un document (niveau spécifique) et de classification de cette structure par rapport à des structures communes (niveau générique). L'algorithme de classification proposé intègre un calcul d'une distance dite « structurelle » (comparaison d'arbres et de graphes). Cette démarche de classification est associée à une démarche de vérification de la « cohésion » des classes et de réorganisation éventuelle des classes perturbées. (3) Proposition de techniques d'exploitation des documents à partir de leurs structures et de leur contenu : (a) une recherche de documents qui permet de restituer des granules documentaires selon des critères de recherches basés sur la ou les structures et/ou le contenu ; (b) une analyse multidimensionnelle qui consiste à analyser et visualiser les informations documentaires selon plusieurs dimensions (de structures et/ou de contenu). Pour valider nos propositions, nous avons développé un outil d'aide à l'intégration et à l'analyse de documents à structures multiples, intitulé MDOCREP (Multistructured DOCument REPository). Cet outil assure d'une part, l'extraction et la classification des structures de documents, et d'autre part, l'interrogation et la restitution multidimensionnelle des documents à partir de leurs différentes structures

Indexation visuelle et recherche d\u27images sur le web : enjeux et problèmes

Si le texte reste très présent sur le web, ce sont désormais des documents multimédia qui s\u27y échangent majoritairement. Comment de tels documents peuvent-ils être cherchés, retrouvés sur la toile dont le système d’indexation et d’organisation est voué au texte ? Comment indexer des documents visuels, qu’est-ce qui est indexable au sein d’images ? C’est ce que ce mémoire se propose d’étudier en se focalisant sur l’indexation des images fixes à travers l’analyse de moteurs de recherche indexant des ressources visuelles, et de plateformes de stockage et de partage d’images. Ce sont ensuite les avantages et les limites de la folksonomie qui sont analysés, puis ceux du géotagging comme nouvelle forme d’indexation, de gestion documentaire et de navigation. Enfin, dans une dernière partie, l’auteure revient sur les présupposés techniques des systèmes d’indexation et de recherche d’images par le contenu et nous livre une analyse des enjeux documentaires, économiques et sociaux de ces procédés

Amélioration des systèmes de traduction par analyse linguistique et thématique (Application à la traduction depuis l'arabe)

La traduction automatique des documents est considérée comme l une des tâches les plus difficiles en traitement automatique des langues et de la parole. Les particularités linguistiques de certaines langues, comme la langue arabe, rendent la tâche de traduction automatique plus difficile. Notre objectif dans cette thèse est d'améliorer les systèmes de traduction de l'arabe vers le français et vers l'anglais. Nous proposons donc une étude détaillée sur ces systèmes. Les principales recherches portent à la fois sur la construction de corpus parallèles, le prétraitement de l'arabe et sur l'adaptation des modèles de traduction et de langue.Tout d'abord, un corpus comparable journalistique a été exploré pour en extraire automatiquement un corpus parallèle. Ensuite, différentes approches d adaptation du modèle de traduction sont exploitées, soit en utilisant le corpus parallèle extrait automatiquement soit en utilisant un corpus parallèle construit automatiquement.Nous démontrons que l'adaptation des données du système de traduction permet d'améliorer la traduction. Un texte en arabe doit être prétraité avant de le traduire et ceci à cause du caractère agglutinatif de la langue arabe. Nous présentons notre outil de segmentation de l'arabe, SAPA (Segmentor and Part-of-speech tagger for Arabic), indépendant de toute ressource externe et permettant de réduire les temps de calcul. Cet outil permet de prédire simultanément l étiquette morpho-syntaxique ainsi que les proclitiques (conjonctions, prépositions, etc.) pour chaque mot, ensuite de séparer les proclitiques du lemme (ou mot de base). Nous décrivons également dans cette thèse notre outil de détection des entités nommées, NERAr (Named Entity Recognition for Arabic), et nous examions l'impact de l'intégration de la détection des entités nommées dans la tâche de prétraitement et la pré-traduction de ces entités nommées en utilisant des dictionnaires bilingues. Nous présentons par la suite plusieurs méthodes pour l'adaptation thématique des modèles de traduction et de langue expérimentées sur une application réelle contenant un corpus constitué d un ensemble de phrases multicatégoriques.Ces expériences ouvrent des perspectives importantes de recherche comme par exemple la combinaison de plusieurs systèmes lors de la traduction pour l'adaptation thématique. Il serait également intéressant d'effectuer une adaptation temporelle des modèles de traduction et de langue. Finalement, les systèmes de traduction améliorés arabe-français et arabe-anglais sont intégrés dans une plateforme d'analyse multimédia et montrent une amélioration des performances par rapport aux systèmes de traduction de base.Machine Translation is one of the most difficult tasks in natural language and speech processing. The linguistic peculiarities of some languages makes the machine translation task more difficult. In this thesis, we present a detailed study of machine translation systems from arabic to french and to english.Our principle researches carry on building parallel corpora, arabic preprocessing and adapting translation and language models. We propose a method for automatic extraction of parallel news corpora from a comparable corpora. Two approaches for translation model adaptation are explored using whether parallel corpora extracted automatically or parallel corpora constructed automatically. We demonstrate that adapting data used to build machine translation system improves translation.Arabic texts have to be preprocessed before machine translation and this because of the agglutinative character of arabic language. A prepocessing tool for arabic, SAPA (Segmentor and Part-of-speech tagger for Arabic), much faster than the state of the art tools and totally independant of any other external resource was developed. This tool predicts simultaneously morphosyntactic tags and proclitics (conjunctions, prepositions, etc.) for every word, then splits off words into lemma and proclitics.We describe also in this thesis, our named entity recognition tool for arabic, NERAr, and we focus on the impact of integrating named entity recognition in the preprocessing task. We used bilingual dictionaries to propose translations of the detected named entities. We present then many approaches to adapt thematically translation and language models using a corpora consists of a set of multicategoric sentences.These experiments open important research perspectives such as combining many systems when translating. It would be interesting also to focus on a temporal adaptation of translation and language models.Finally, improved machine translation systems from arabic to french and english are integrated in a multimedia platform analysis and shows improvements compared to basic machine translation systems.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Contribution à l'analyse de la dynamique des écritures anciennes pour l'aide à l'expertise paléographique

Mes travaux de thèse s inscrivent dans le cadre du projet ANR GRAPHEM1 (Graphemebased Retrieval and Analysis for PaleograpHic Expertise of Middle Age Manuscripts). Ilsprésentent une contribution méthodologique applicable à l'analyse automatique des écrituresanciennes pour assister les experts en paléographie dans le délicat travail d étude et dedéchiffrage des écritures.L objectif principal est de contribuer à une instrumetation du corpus des manuscritsmédiévaux détenus par l Institut de Recherche en Histoire des Textes (IRHT Paris) en aidantles paléographes spécialisés dans ce domaine dans leur travail de compréhension de l évolutiondes formes de l écriture par la mise en place de méthodes efficaces d accès au contenu desmanuscrits reposant sur une analyse fine des formes décrites sous la formes de petits fragments(les graphèmes). Dans mes travaux de doctorats, j ai choisi d étudier la dynamique del élément le plus basique de l écriture appelé le ductus2 et qui d après les paléographes apportebeaucoup d informations sur le style d écriture et l époque d élaboration du manuscrit.Mes contributions majeures se situent à deux niveaux : une première étape de prétraitementdes images fortement dégradées assurant une décomposition optimale des formes en graphèmescontenant l information du ductus. Pour cette étape de décomposition des manuscrits, nousavons procédé à la mise en place d une méthodologie complète de suivi de traits à partir del extraction d un squelette obtenu à partir de procédures de rehaussement de contraste et dediffusion de gradients. Le suivi complet du tracé a été obtenu à partir de l application des règlesfondamentales d exécution des traits d écriture, enseignées aux copistes du Moyen Age. Il s agitd information de dynamique de formation des traits portant essentiellement sur des indicationsde directions privilégiées.Dans une seconde étape, nous avons cherché à caractériser ces graphèmes par desdescripteurs de formes visuelles compréhensibles à la fois par les paléographes et lesinformaticiens et garantissant une représentation la plus complète possible de l écriture d unpoint de vue géométrique et morphologique. A partir de cette caractérisation, nous avonsproposé une approche de clustering assurant un regroupement des graphèmes en classeshomogènes par l utilisation d un algorithme de classification non-supervisé basée sur lacoloration de graphe. Le résultat du clustering des graphèmes a conduit à la formation dedictionnaires de formes caractérisant de manière individuelle et discriminante chaque manuscrittraité. Nous avons également étudié la puissance discriminatoire de ces descripteurs afin d obtenir la meilleure représentation d un manuscrit en dictionnaire de formes. Cette étude a étéfaite en exploitant les algorithmes génétiques par leur capacité à produire de bonne sélection decaractéristiques.L ensemble de ces contributions a été testé à partir d une application CBIR sur trois bases demanuscrits dont deux médiévales (manuscrits de la base d Oxford et manuscrits de l IRHT, baseprincipale du projet), et une base comprenant de manuscrits contemporains utilisée lors de lacompétition d identification de scripteurs d ICDAR 2011. L exploitation de notre méthode dedescription et de classification a été faite sur une base contemporaine afin de positionner notrecontribution par rapport aux autres travaux relevant du domaine de l identification d écritures etétudier son pouvoir de généralisation à d autres types de documents. Les résultats trèsencourageants que nous avons obtenus sur les bases médiévales et la base contemporaine, ontmontré la robustesse de notre approche aux variations de formes et de styles et son caractèrerésolument généralisable à tout type de documents écrits.My thesis work is part of the ANR GRAPHEM Project (Grapheme based Retrieval andAnalysis for Expertise paleographic Manuscripts of Middle Age). It represents a methodologicalcontribution applicable to the automatic analysis of ancient writings to assist the experts inpaleography in the delicate work of the studying and deciphering the writing.The main objective is to contribute to an instrumentation of the corpus of medievalmanuscripts held by Institut de Recherche en Histoire de Textes (IRHT-Paris), by helping thepaleographers specialized in this field in their work of understanding the evolution of forms inthe writing, with the establishment of effective methods to access the contents of manuscriptsbased on a fine analysis of the forms described in the form of small fragments (graphemes). Inmy PhD work, I chose to study the dynamic of the most basic element of the writing called theductus and which according to the paleographers, brings a lot of information on the style ofwriting and the era of the elaboration of the manuscript.My major contribution is situated at two levels: a first step of preprocessing of severelydegraded images to ensure an optimal decomposition of the forms into graphemes containingthe ductus information. For this decomposition step of manuscripts, we have proceeded to theestablishment of a complete methodology for the tracings of strokes by the extraction of theskeleton obtained from the contrast enhancement and the diffusion of the gradient procedures.The complete tracking of the strokes was obtained from the application of fundamentalexecution rules of the strokes taught to the scribes of the Middle Ages. It is related to thedynamic information of the formation of strokes focusing essentially on indications of theprivileged directions.In a second step, we have tried to characterize the graphemes by visual shape descriptorsunderstandable by both the computer scientists and the paleographers and thus unsuring themost complete possible representation of the wrting from a geometrical and morphological pointof view. From this characterization, we have have proposed a clustering approach insuring agrouping of graphemes into homogeneous classes by using a non-supervised classificationalgorithm based on the graph coloring. The result of the clustering of graphemes led to theformation of a codebook characterizing in an individual and discriminating way each processedmanuscript. We have also studied the discriminating power of the descriptors in order to obtaina better representation of a manuscript into a codebook. This study was done by exploiting thegenetic algorithms by their ability to produce a good feature selection.The set of the contributions was tested from a CBIR application on three databases ofmanuscripts including two medieval databases (manuscripts from the Oxford and IRHTdatabases), and database of containing contemporary manuscripts used in the writersidentification contest of ICDAR 2011. The exploitation of our description and classificationmethod was applied on a cotemporary database in order to position our contribution withrespect to other relevant works in the writrings identification domain and study itsgeneralization power to other types of manuscripts. The very encouraging results that weobtained on the medieval and contemporary databases, showed the robustness of our approachto the variations of the shapes and styles and its resolutely generalized character to all types ofhandwritten documents.PARIS5-Bibliotheque electronique (751069902) / SudocSudocFranceF

Représentations robustes de documents bruités dans des espaces homogènes

In the Information Retrieval field, documents are usually considered as a "bagof-words". This model does not take into account the temporal structure of thedocument and is sensitive to noises which can alter its lexical form. These noisescan be produced by different sources : uncontrolled form of documents in microbloggingplatforms, automatic transcription of speech documents which are errorprone,lexical and grammatical variabilities in Web forums. . . The work presented inthis thesis addresses issues related to document representations from noisy sources.The thesis consists of three parts in which different representations of content areavailable. The first one compares a classical representation based on a term-frequencyrepresentation to a higher level representation based on a topic space. The abstractionof the document content allows us to limit the alteration of the noisy document byrepresenting its content with a set of high-level features. Our experiments confirm thatmapping a noisy document into a topic space allows us to improve the results obtainedduring different information retrieval tasks compared to a classical approach based onterm frequency. The major problem with such a high-level representation is that it isbased on a space theme whose parameters are chosen empirically.The second part presents a novel representation based on multiple topic spaces thatallow us to solve three main problems : the closeness of the subjects discussed in thedocument, the tricky choice of the "right" values of the topic space parameters and therobustness of the topic-based representation. Based on the idea that a single representationof the contents cannot capture all the relevant information, we propose to increasethe number of views on a single document. This multiplication of views generates "artificial"observations that contain fragments of useful information. The first experimentvalidated the multi-view approach to represent noisy texts. However, it has the disadvantageof being very large and redundant and of containing additional variability associatedwith the diversity of views. In the second step, we propose a method based onfactor analysis to compact the different views and to obtain a new robust representationof low dimension which contains only the informative part of the document whilethe noisy variabilities are compensated. During a dialogue classification task, the compressionprocess confirmed that this compact representation allows us to improve therobustness of noisy document representation.Nonetheless, during the learning process of topic spaces, the document is consideredas a "bag-of-words" while many studies have showed that the word position in a7document is useful. A representation which takes into account the temporal structureof the document based on hyper-complex numbers is proposed in the third part. Thisrepresentation is based on the hyper-complex numbers of dimension four named quaternions.Our experiments on a classification task have showed the effectiveness of theproposed approach compared to a conventional "bag-of-words" representation.En recherche d’information, les documents sont le plus souvent considérés comme des "sacs-de-mots". Ce modèle ne tient pas compte de la structure temporelle du document et est sensible aux bruits qui peuvent altérer la forme lexicale. Ces bruits peuvent être produits par différentes sources : forme peu contrôlée des messages des sites de micro-blogging, messages vocaux dont la transcription automatique contient des erreurs, variabilités lexicales et grammaticales dans les forums du Web. . . Le travail présenté dans cette thèse s’intéresse au problème de la représentation de documents issus de sources bruitées.La thèse comporte trois parties dans lesquelles différentes représentations des contenus sont proposées. La première partie compare une représentation classique utilisant la fréquence des mots à une représentation de haut-niveau s’appuyant sur un espace de thèmes. Cette abstraction du contenu permet de limiter l’altération de la forme de surface du document bruité en le représentant par un ensemble de caractéristiques de haut-niveau. Nos expériences confirment que cette projection dans un espace de thèmes permet d’améliorer les résultats obtenus sur diverses tâches de recherche d’information en comparaison d’une représentation plus classique utilisant la fréquence des mots.Le problème majeur d’une telle représentation est qu’elle est fondée sur un espace de thèmes dont les paramètres sont choisis empiriquement.La deuxième partie décrit une nouvelle représentation s’appuyant sur des espaces multiples et permettant de résoudre trois problèmes majeurs : la proximité des sujets traités dans le document, le choix difficile des paramètres du modèle de thèmes ainsi que la robustesse de la représentation. Partant de l’idée qu’une seule représentation des contenus ne peut pas capturer l’ensemble des informations utiles, nous proposons d’augmenter le nombre de vues sur un même document. Cette multiplication des vues permet de générer des observations "artificielles" qui contiennent des fragments de l’information utile. Une première expérience a validé cette approche multi-vues de la représentation de textes bruités. Elle a cependant l’inconvénient d’être très volumineuse,redondante, et de contenir une variabilité additionnelle liée à la diversité des vues. Dans un deuxième temps, nous proposons une méthode s’appuyant sur l’analyse factorielle pour fusionner les vues multiples et obtenir une nouvelle représentation robuste,de dimension réduite, ne contenant que la partie "utile" du document tout en réduisant les variabilités "parasites". Lors d’une tâche de catégorisation de conversations,ce processus de compression a confirmé qu’il permettait d’augmenter la robustesse de la représentation du document bruité.Cependant, lors de l’élaboration des espaces de thèmes, le document reste considéré comme un "sac-de-mots" alors que plusieurs études montrent que la position d’un terme au sein du document est importante. Une représentation tenant compte de cette structure temporelle du document est proposée dans la troisième partie. Cette représentation s’appuie sur les nombres hyper-complexes de dimension appelés quaternions. Nos expériences menées sur une tâche de catégorisation ont montré l’efficacité de cette méthode comparativement aux représentations classiques en "sacs-de-mots"