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Les documents multimédias jouent un rôle de plus en plus important dans notre société moderne. Ces derniers sont devenus omniprésents dans chaque seconde de notre vie et présentent le mode de collecte, de stockage et de transmission de l'information le plus couramment utilisé, et cela pour des fins personnelles ou dans un cadre professionnel. Les avancées technologiques ont permis de gérer des données multimédias de plus en plus volumineuses grâce à la puissance de calcul des ordinateurs actuel qui ne cesse de se croitre. Les utilisateurs des nouvelles technologies de l’information et de la communication peuvent à présent consulter, transmettre et archiver non seulement des textes, mais également des images, du son et de la vidéo. Cependant, trop d’information tue l’information, les utilisateurs souhaitent consulter uniquement l’information qui les intéresse à un instant choisi. C’est pour cette raison qu’il est devenu nécessaire de disposer d’outils performants permettant l’indexation, la recherche, puis la visualisation des informations.

La fouille de données appelée couramment Data Mining est un ensemble d'outils qui permet de gérer les données volumineuses en facilitant l'exploration et l'analyse de ces dernières par le biais d’un ensemble de techniques qui ont comme objectif l’extraction des informations qualifiées de significatives dans un contexte bien déterminé.

La vidéo est le support qui regroupe l’ensemble des documents multimédias et se place en haut de la hiérarchie des fichiers informatiques. Cette faculté augmente davantage les problèmes liés à l’extraction des connaissances et rend les techniques les plus sophistiqués dans les autres types de documents inefficaces face à une troisième dimension représentée par le facteur temps.

L’objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles solutions du Data Mining, pour l’extraction des informations sémantiques dans les documents vidéos.