La recherche et la gestion de documents multimédia s''appuient sur un système de recherche d''informations capable de trouver dans une grande base un ensemble de données répondant aux contraintes d''une requête. Notre thèse porte plus spécifiquement sur les documents textuels et vidéos. Concernant les documents textuels, l''association d''une approche linguistique (normalisation et lemmatisation) à une approche statistique simplifie la recherche. La recherche de documents vidéo nécessite un pré- traitement de chaque document. La segmentation de la vidéo permet d''identifier les trames représentatives du document. Une fois les documents textuels et vidéos sélectionnés et préparés, il ne reste plus qu''à calculer le taux de similarité de chacun avec le document formant la requête. Ce calcul se base sur les positions des unités linguistiques et des trames, sur leurs voisinages et leurs fréquences et sur la taille des documents. Le modèle proposé dans la thèse fait apparaître que la combinaison de ces approches donne un système de recherche d''informations multimédia performant, robuste, précis et rapide.
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