Understanding newspaper structure and design remains a challenging task due to the complex composition of pages with many visual and textual elements. Current approaches have focused on simple design types and analysed only broad classes for the components in a page. In this paper, we propose an approach to obtain a comprehensive understanding of a newspaper page through a multi-layered analysis of structure and design. Taking images of newspaper front pages as input, our approach uses a combination of computer vision techniques to segment newspapers with complex layouts into meaningful blocks of varying degrees of granularity, and convolutional neural network (CNN) to classify each block. The final output presents a visualization of the various layers of design elements present in the newspaper. Compared to previous approaches, our method introduces a much larger set of design-related labels (23 labels against less than 10 before) resulting in a very fine description of the pages, with high accuracy (83%). As a whole, this automated analysis would have potential applications such as cross-medium content adaptation, digital archiving, and UX design.La composition des pages d'un journal est complexe, comprenant de nombreux éléments visuels et textuels. Cela rend difficile l'analyse de la structure et de la forme de ces pages. Les approches actuelles se sont focalisées sur des documents simples et ont analysé uniquement les classes de base des composants d'une page. Dans ce rapport, nous proposons une approche permettant d’obtenir une compréhension complète d’une page de journal grâce à une analyse multicouche de la structure et de la forme. Notre système prend les images de pages de journaux en entrée et comprend deux parties. La première utilise des techniques de vision par ordinateur pour segmenter des pages complexes en blocs significatifs de différents degrés de granularité. La deuxième classe chaque bloc identifié avec un réseau de neurones à convolution (CNN). Le résultat final est une visualisation des différentes couches des composants d'une page. En comparaison des approches précédentes, notre méthode introduit un ensemble beaucoup plus large de classes (23 classes de composants d’une page par rapport à moins de 10 auparavant), donnant une description très fine des pages, avec une bonne précision (83 %). Cette méthode a des applications potentielles telles que l'adaptation de contenu multi-média, l'archivage numérique et la conception UX
