Brevet FR2880709A1 — publié le 20060714

Procédé de recherche, reconnaissance et localisation dans l'encre, dispositif, programme et langage correspondants. 1. Domaine de l'invention Le domaine de l'invention est celui de la recherche et de la reconnaissance 5 de termes, dans des documents stockés sous forme numérique. Notamment, l'invention concerne la recherche d'information à l'intérieur de documents, dits documents d'encre, c'est-à-dire rédigés avec une écriture manuscrite et préalablement mémorisés directement sous cette forme, dans un système d'information documentaire, par exemple. L'invention peut également s'appliquer à d'autres types de documents, et par exemple des documents dictés. Grâce à l'accroissement important des capacités de calcul et/ou de sauvegarde des ordinateurs de bureau, mais également de tous autres types de terminaux, pour la plupart mobiles, du type assistants personnels numériques (ou PDA pour Personal Digital Assistant en anglais), ardoises numériques, téléphones mobiles, etc., il est devenu possible de pouvoir acquérir et mémoriser des données et/ou des documents directement dans leur forme originelle manuscrite, sans conversion préalable dans un format informatique quelconque standardisé. Cependant, une fois de tels documents d'encre acquis et mémorisés, l'exploitation des données et/ou des informations manuscrites qu'ils contiennent nécessite la mise en oeuvre d'outils spécifiques et complexes. Ces outils permettent le plus souvent une conversion des données ou informations mémorisées en des éléments appartenant à un lexique, et une recherche à l'intérieur du ou des documents d'encre, des mots, des phrases ou des annotations convertis. 2. Solutions de l'art antérieur On connaît ainsi des systèmes permettant de convertir un langage séquentiel, typiquement la voix ou de l'écriture manuscrite, en une chaîne d'éléments compréhensibles par un système informatique, lesquels sont encodés dans un format du type ASCII, ISO-Latin-1 ou UNICODE. On connaît également parmi les systèmes de l'art antérieur, des systèmes autorisant la sauvegarde directe, par exemple sur un disque dur d'ordinateur, de documents d'encre saisie dans leur format manuscrit originel. La recherche de données et/ou d'informations dans un ou plusieurs des documents d'encre mémorisés nécessite de pouvoir comparer les données à rechercher contenues dans la requête avec les données des documents d'encre stockées. Dans ce sens, plusieurs solutions ont été envisagées: comparer les données d'encre stockées avec le contenu de la requête lorsque ce dernier est également saisi de façon manuscrite; comparer les données d'encre stockées avec le contenu d'une requête saisie dans un format texte (ASCII par exemple,) mais convertie en un écrit manuscrit; comparer les données d'encre stockée, mais converties dans un format texte (ASCII par exemple) avec le contenu d'une requête elle-même au 15 format texte. Les deux premières approches sont bien sûr lourdes et consommatrices en termes de sollicitation du processeur (CPU) et de mémoire. Elles ne permettent pas un traitement efficace dans un temps raisonnable. La troisième suppose une conversion préalable en caractères, généralement à l'aide d'un lexique. Elle introduit donc un biais, puisque la conversion est limitée à une langue, et aux termes effectivement présents dans le lexique. Une difficulté des processus de recherche réside principalement dans le fait que les données qui sont recherchées dans les documents mémorisés ne sont pas toujours de la même nature que celles utilisées dans le langage d' interrogation. Aussi est-il important que la technique utilisée permette de faire le lien entre ces données hétérogènes, ce qui implique d'associer à la fonction de recherche, une fonction de reconnaissance des données recherchées parmi tout ou partie des documents d'encre mémorisés. On connaît de tels systèmes de reconnaissance, qui s'appuient le plus souvent sur un traitement informatisé complexe nécessitant en contrepartie des capacités de traitement importantes, fortement consommatrices en termes de sollicitation du processeur (CPU) et de mémoire. La plupart des systèmes de reconnaissance de l'art antérieur mettent donc en oeuvre plusieurs processus, parmi lesquels une conversion des données d'encre vers un format au niveau caractère (ASCII ou autres), directement interprétable par un terminal d'ordinateur; une comparaison entre les données formatées en caractères et un modèle de données prenant le plus souvent la forme d'un lexique. Un premier inconvénient de ces systèmes de reconnaissance de l'art antérieur concerne donc la nécessité d'utilisation d'un lexique au contenu souvent figé et limité en termes de quantité et de signification des mots qu'il contient. De plus l'utilisation d'un tel lexique implique une limitation importante en termes de qualité du résultat de la recherche, ce résultat dépendant forcément de la langue du lexique, de la richesse et de l'étendue de celui-ci. Pour cette raison, les techniques de reconnaissance de l'art antérieur renvoient, au moins dans certains cas, des résultats médiocres, et ne permettent pas non plus d'effectuer une recherche sur des noms propres, sur des noms d'entreprise, ou sur toute autre chaîne de caractères ou de symboles ayant pu être écrits dans les documents d'encre considérés pour la recherche, mais non présents dans le lexique. En outre, l'utilisation d'un lexique dans la phase de reconnaissance engendre le plus souvent des temps de réponse relativement longs dans le traitement de la requête et le rendu des résultats de la recherche à l'utilisateur. Pour pallier l'inconvénient précité, certaines autres techniques de l'art antérieur s'appuient sur la mise en oeuvre de procédés d'indexation dont le rôle principal est l'organisation préalable des données et/ou informations contenues dans les documents d'encre à l'intérieur desquels la recherche doit être appliquée. La mise en oeuvre d'un procédé d'indexation dans un contexte de recherche impose cependant en contrepartie que le contenu des documents d'encre ait préalablement fait l'objet d'une reconnaissance au moins partielle. Dans cet objectif, et pour réduire la durée globale de la recherche, certaines techniques proposent d'effectuer une reconnaissance préalable du contenu des documents d'encre mémorisés, puis de stocker le résultat de cette reconnaissance, par exemple sur un disque dur d'un ordinateur ou d'un serveur, et enfin, de lancer la recherche, non plus sur le contenu originel des documents d'encre mémorisés, mais sur le résultat de la reconnaissance préalablement effectuée, comme dans le document de brevet américain n : US 2003/ 101163. Dans ces techniques connues, l'indexation se fait exclusivement au niveau du mot, et un score de confiance est affecté à chaque mot pour évaluer la probabilité qu'un mot recherché corresponde ou non à un des mots indexés. Bien qu'améliorant les temps de réponse du traitement de la recherche et/ou du processus de reconnaissance, ces techniques de l'art antérieur s'avèrent relativement décevantes en termes de qualité de la reconnaissance. Elles sont en outre extrêmement limitées en termes de capacités de recherche. A titre d'exemple, il est en effet impossible avec ces techniques de rechercher des mots qui ne seraient pas renseignés dans le lexique ayant servi à la reconnaissance des documents préalablement mémorisés. Il en est de même pour la recherche des acronymes, des marques, des noms propres et de toutes autres abréviations ou chaînes de caractères et/ou de symboles non préalablement définis dans le lexique. L'intérêt de ces techniques connues de l'art antérieur est donc fortement limité à la recherche dans des documents préalablement mémorisés et lexicographiés, ce qui va à l'encontre d'une utilisation naturelle et étendue des systèmes de recherche et de reconnaissance dans des documents d'encre, par exemple dans le cadre de l'interrogation d'une base de données de documents d'entreprise, d'un système documentaire, etc. Enfin, un autre inconvénient de ces systèmes de recherche et de reconnaissance concerne leur incapacité, du fait de l'approche lexicale qu'ils imposent, à pallier une altération du contenu d'un document qui aurait pu survenir au moment de la mémorisation de celui-ci, ou bien encore à palier une erreur et/ou une approximation de la saisie de la requête effectuée par un utilisateur. En effet, dès lors qu'un utilisateur saisira dans sa requête un mot présentant une erreur d'orthographe, ou une erreur de frappe, le système de recherche et de reconnaissance ne renverra aucun résultat, alors qu'il pourrait retourner un résultat proche. De façon résumée, les techniques de recherche et/ou de reconnaissance connues de l'art antérieur présentent essentiellement cinq types d'inconvénients: 1. des problèmes liés à la segmentation en mot des documents d'encre dont 10 l'utilisation est susceptible de provoquer des erreurs durant la phase de recherche. 2. des problèmes liés au manque de richesse du fichier d'indexation, du à la conversion des données en des éléments appartenant à un lexique, pouvant provoquer des situations dans lesquelles une requête de recherche d'un utilisateur ne puisse être reconnue, par exemple en raison d'erreur d'orthographe ou de frappe, en raison d'une saisie de noms propres ou d'entreprises, ou d'acronymes; 3. des problèmes propres à la reconnaissance des documents d'encre a été mal réalisée, ayant pour conséquence la création d'un fichier d'indexation erroné dont l'utilisation est susceptible de provoquer des erreurs dans la phase de recherche des mots mal reconnus. 4. des problèmes liés à la requête de l'utilisateur, qui ne permet pas de s'affranchir de la contrainte linguistique, mais qui au contraire, doit être saisie dans la même langue que celle du lexique. De ce fait, toute recherche lancée sur la base d'une requête utilisateur ne respectant pas les mêmes contraintes linguistiques que celles du fichier d'indexation ne pourra pas être traitée par le système de reconnaissance. Ce dernier problème constitue probablement l'une des principales entraves à une utilisation plus naturelle et étendue des systèmes de recherche et de reconnaissance dans des documents d'encre; 5. des problèmes liés à l'impossibilité de pouvoir réaliser des recherches avancées sur la base d'une requête saisie dans un langage de plus haut niveau, du type expression régulière, par exemple, dans le but de formaliser plus amplement le contenu de la requête à partir de laquelle le traitement de la recherche pourra s'effectuer plus rapidement, tout en délivrant à l'utilisateur une plus grande qualité au niveau des résultats retournés. Par ailleurs, il est à noter que les inconvénients listés ci- dessus s'appliquent pour la plupart de façon similaire à la reconnaissance vocale. Dans ce dernier cas, un terme peut également correspondre à un son, une syllabe... 3. Définitions préliminaires Dans la suite de ce document, la terminologie suivante devra être considérée avec le sens défini ci- dessous: Caractère: par caractère, on entend une lettre, chiffre, signe de ponctuation ou espace utilisé dans la composition littéraire un signe d'écriture unitaire (au sens d'un caractère ou symbole ASCII, par exemple) . Terme: par terme on entend n'importe quelle suite ou chaîne contenant au moins un caractère et/ou symbole manuscrit ou de texte dactylographié, pourvu ou dépourvu d'un sens particulier. Segment d'encre: on définit par segment d'encre une partie du tracé d'un caractère délimitée par deux points de segmentation voisins consécutifs disposés sur le tracé dudit caractère (203 à 206). Unité de reconnaissance: on la définit comme l'élément de plus bas niveau sur lequel pourra s'effectuer une recherche. Dans le cadre de la présente description, l'unité de reconnaissance ainsi considérée est le caractère. Il est bien entendu que le niveau de granularité considéré pour une unité de reconnaissance peut être choisi de façon différente. Graphe de segmentation: graphe formé d'une pluralité de noeuds contenant chacun au moins un segment d'encre susceptible d'appartenir à un donné. Chaque noeud du graphe peut être relié en amont et/ou en aval à d'autres noeuds du graphe de segmentation, de façon que soient établies les éventuelles relations d'ascendance et/ou de descendance entre les segments d'encre contenus dans chacun des noeuds reliés entre eux. Hypothèse de caractère: on la définit comme l'ensemble des segments d'encre associés à un noeud du graphe de segmentation (209). Candidat de caractère: on le définit comme l'hypothèse de correspondance entre un ensemble de segment d'encre associé à un noeud du graphe de segmentation et un caractère (211). 4. Objectifs de l'invention L'invention a notamment pour objectif de pallier ces inconvénients de l'art antérieur. Plus précisément, un objectif de l'invention est de fournir une technique de recherche et de reconnaissance de termes, notamment mais non exclusivement, à l'intérieur de documents d'encre, qui soit rapide en temps d'exécution sur un ordinateur et/ou sur tout autre terminal fixe ou mobile. Un autre objectif de l'invention est de fournir une telle technique qui permette d'accroître sensiblement les possibilités de recherche et de reconnaissance de toute suite de termes, selon la définition précédente, que celle-ci soit pourvue ou dépourvue de sens. Un objectif supplémentaire de l'invention est de fournir une telle technique qui permette de s'affranchir de l'utilisation d'un lexique au contenu limité. Un autre objectif de l'invention est de fournir une telle technique qui soit indépendante de toute contrainte linguistique. Encore un autre objectif de l'invention est, bien sûr, de fournir une telle technique qui assure de très bons résultats de recherche et/ou de reconnaissance, même en présence d'erreurs potentielles à l'intérieur des documents d'encre mémorisés, ou bien lors de la saisie du contenu de la requête de recherche par un utilisateur. L'invention a également pour objectif de fournir une telle technique qui soit 30 simple et de coût raisonnable en termes d'implémentation. 5. Caractéristiques essentielles de l'invention Ces objectifs, ainsi que d'autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints à l'aide d'un procédé de recherche d'au moins un terme, formé d'au moins un caractère, dans au moins un ensemble de données d'encre. Selon l'invention, un tel procédé comprend avantageusement une opération de conversion des données d'encre en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation, chaque noeud d'un des graphes comprenant au moins un segment d'encre associé à au moins un candidat de caractère, et une opération de recherche du ou des termes, effectuée sur les données intermédiaires, l'opération de conversion étant effectuée une fois pour toute lors du stockage d'un des ensembles de données et l'opération de recherche pouvant être effectuée à tout moment. Avantageusement, l'opération de conversion comprend les étapes suivantes: découpage de l'ensemble en au moins un segment d'encre, chacun des 15 segments étant délimité par deux points de segmentation voisins consécutifs; construction d'un graphe de segmentation formé de noeuds reliés par des branches, chaque noeud du graphe comprenant au moins un des segments d'encre et chaque branche du graphe reliant un premier noeud à un deuxième noeud pour définir une relation d'adjacence entre au moins un segment contenu dans le premier noeud et au moins un segment contenu dans le deuxième noeud; association à chacun des noeuds d'au moins un caractère prédéterminée (candidat de caractère) ; association d'au moins un score de confiance à chacun des candidats de caractère; classification des candidats de caractère en fonction des scores de confiance. Préférentiellement, l'opération de recherche comprend les étapes suivantes: 30 obtention d'une requête d'entrée comprenant le terme à rechercher; - conversion du contenu de la requête d'entrée en au moins un automate de requête adapté au format intermédiaire; - recherche d'au moins une correspondance entre ledit terme et au moins un élément desdites données intermédiaires; présentation et/ou transmission d'au moins un résultat de la recherche. De façon préférentielle, le score de confiance associé à un candidat de caractère est mémorisé dans ledit noeud correspondant dudit graphe. De façon également préférentielle, l'opération de conversion comprend une opération préalable de normalisation du tracé des caractères formant les données d'encre brutes, par contrôle et/ou correction d'au moins un des paramètres appartenant au groupe comprenant: une valeur d'inclinaison, relativement à au moins une direction de référence; un coefficient de rotation, relativement à au moins un axe donné; 15 une épaisseur du trait; une hauteur et/ou une largeur du caractère relativement à au moins deux lignes de référence, de façon à fournir un ensemble de données d'encre normalisé. Avantageusement, l'étape de conversion comprend une étape d'élagage des 20 branches du graphe de segmentation dont les noeuds contiennent des candidats de caractère possédant un score de confiance faible. De façon également avantageuse, l'étape de classification présente, pour chaque noeud du graphe de segmentation, une liste des candidats de caractère prédéterminé par ordre de score de confiance décroissant. Préférentiellement, l'étape de classification met en oeuvre un filtrage des candidats de caractère les plus probables, par comparaison des scores de confiance avec un seuil de valeur prédéterminé. De façon préférentielle, l'opération de classification s'appuie sur au moins une des techniques suivantes d'apprentissage, à base de: réseaux de neurones de Kohonen; machine à vecteurs de support; méthodes à noyau; systèmes de logique floue; modèles de Markov caché; réseaux de neurones. Avantageusement, l'opération de conversion comprend une étape de mémorisation et assure le stockage d'au moins certaines des informations suivantes: un ensemble des noeuds; une liste des candidats de caractère de chacun des noeuds; un score de confiance pour chacun des candidats de caractère de chacun des noeuds; une localisation de chacun des noeuds dans l'ensemble de données d'encre brutes stockées, la localisation étant définie par au moins un point de segmentation; des informations relatives au fait qu'un noeud est adjacent à un espace séparant deux segments d'encre. Préférentiellement, les points de segmentation sont déterminés suivants au moins un des critères appartenant au groupe comprenant: un extrema et/ou un minima déterminé relativement à des lignes de références; un point d'inflexion; un début de pente croissante; un début de pente décroissante; un point d'arrêt dû à une surélévation du moyen d'écriture; un point d'apposition du moyen d'écriture; des croisements de traits. De façon également avantageuse, le terme recherché appartient au groupe comprenant au moins un caractère dactylographié ou de texte manuscrit. Préférentiellement, l'automate de requête est du type appartenant au groupe comprenant au moins un automate à états finis. De façon avantageuse, l'étape de conversion en au moins un automate comprend au moins: une étape de découpage du contenu de la requête en unités de reconnaissance 5 appartenant au groupe comprenant au moins: o les syllabes; o les phonèmes; o les graphèmes; o les caractères; une étape de mémorisation de chacune des unités de reconnaissance dans un état de l'automate de requête, Dans le mode de réalisation préféré, l'unité de reconnaissance choisie sera un caractère. Chaque état de l'automate de requête contient alors un caractère de la requête d'entrée et chaque branche de l'automate de requête relie un premier état avec un deuxième état définissant une relation d'ascendance/descendance entre les unités de reconnaissance contenues dans les premier et deuxième états. Avantageusement, l'opération de recherche comprend une mise en correspondance de chacun des caractères contenus dans chacun des états de l'automate de requête avec au moins un noeud du graphe, de façon à identifier les noeuds du graphe possédant la plus forte probabilité de correspondance avec le caractère. De façon également avantageuse, durant l'opération de recherche, on progresse simultanément dans le graphe et dans l'automate de requête, de façon que lorsqu'une mise en correspondance entre un premier noeud du graphe de segmentation et un premier caractère contenu dans un premier état de l'automate de requête a pu être réalisée, on sélectionne un deuxième état descendant directement du premier état de l'automate de requête et on détermine dans le graphe un noeud descendant directement du premier noeud et possédant la plus forte probabilité de correspondance avec le deuxième caractère. Préférentiellement, la mise en correspondance entre le graphe de segmentation et l'automate de requête utilise un treillis à maximum de vraisemblance, comprenant en abscisse le graphe à partir des segments d'encre, et en ordonnée l'automate de requête. On détermine ainsi de façon avantageuse, le coût d'un chemin du graphe et de l'automate à états à coût minimum en calculant la somme des scores de confiance affectés aux noeuds du graphe et aux arcs de transition entre les états de l'automate. De façon préférentielle, l'étape de présentation et/ou de transmission d'au moins un résultat de la recherche retourne en outre une information d'identification des ensembles de données d'encre contenant au moins une occurrence du terme recherché et/ou une information de localisation de chacune des occurrences à l'intérieur de ces ensembles de données d'encre L'invention concerne également de façon avantageuse un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de recherche précité d'au moins un terme dans un ensemble de données d'encre brutes, le terme se présentant sous la forme d'un signal d'entrée d'une requête saisie par un utilisateur, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. L'invention concerne également de façon préférentielle, un dispositif de recherche d'au moins un terme, formé d'au moins un caractère, dans au moins un ensemble de données d'encre. Un tel dispositif selon l'invention comprend avantageusement des moyens de recherche du ou des termes, effectuée sur des données intermédiaires, préalablement stockées dans des moyens de stockage par des moyens de conversion des données d'encre en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation, chaque noeud d'un des graphes comprenant au moins un segment d'encre associé à au moins un candidat de caractère. De façon encore avantageuse, le dispositif selon l'invention appartient au 30 groupe comprenant au moins: un ordinateur de bureau ou portable; un assistant digital numérique; une ardoise électronique; un terminal de télécommunication mobile; une borne multimédia; un stylo numérique. L'invention concerne également un dispositif de conversion de données d'encre en vue de recherches d'au moins un terme, formé d'au moins un caractère, dans au moins un ensemble de données d'encre. Selon l'invention, un tel dispositif de conversion comprend préférentiellement des moyens de conversion des données d'encre en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation, chaque noeud d'un des graphes comprenant au moins un segment d'encre associé à au moins une hypothèse de correspondance avec une unité de reconnaissance, de façon que les recherches du ou des termes soient effectuées sur les données intermédiaires. La conversion est effectuée une fois pour toute lors du stockage d'un des ensembles de données et la recherche peut être effectuée à tout moment. L'invention concerne enfin et de façon avantageuse, un langage d'expression régulière pour la formulation d'une requête de recherche parmi un ensemble de documents d'encre mémorisés dans un format de données intermédiaire. Selon l'invention, un tel langage est convertible sous la forme d'un automate de requête pouvant être directement exploité durant l'exécution des étapes du procédé de recherche d'au moins un terme dans un ensemble de données d'encre, selon les étapes du procédé précité, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. 6. Liste des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des 5 dessins annexés, parmi lesquels: la figure 1 donne un organigramme des différentes étapes du procédé de recherche selon l'invention, et précise en outre au niveau de quels composants du dispositif correspondant ces différentes étapes sont exécutées; la figure 2 illustre les différentes étapes mises en oeuvre par l'opération de 10 conversion desdites données d'encre en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire; la figure 3 décrit le principe du treillis à maximum de vraisemblance utilisé par lors de la mise en correspondance entre le graphe de segmentation et l'automate de la requête; la figure 4 présente une représentation de l'automate de requête selon l'invention la figure 5 donne un exemple de représentation de l'automate obtenu pour une requête du type CALIFORNIA et SAN FRANCISCO . 7. Description d'un mode de réalisation de l'invention Le mode de réalisation décrit ci-après concerne la recherche de termes dans des documents d'encre. Le principe de l'invention repose donc sur une approche nouvelle et inventive de la recherche et/ou la reconnaissance d'écriture (et plus généralement de termes), laquelle utilise une opération de conversion des données d'encre dans lesquelles doit s'effectuer la recherche en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation. Chaque noeud d'un des graphes comprend au moins un segment d'encre extrait des données d'encre associé à au moins un candidat de caractère. Selon l'invention, l'opération de recherche et/ou de reconnaissance du ou des termes ne s'effectue plus sur les données d'origine, mais dynamiquement à partir des données intermédiaires. L'opération de conversion est effectuée une fois pour toute au moment du stockage d'un des ensembles de données et l'opération de recherche peut ainsi s'effectuer à tout moment. Bien sûr, si le document est modifié, une nouvelle conversion (et un nouveau stockage) doit être effectuée. Comme illustré sur la figure 1, le procédé de recherche et/ou de reconnaissance selon l'invention comprend, dans ce mode de réalisation préféré, les étapes suivantes: A. une fois pour toutes: une conversion (100) préalable des documents ou données d'encre (101) dans lesquels devront s'effectuer la recherche et la reconnaissance d'écriture, dans un format intermédiaire mémorisé (102), par exemple dans un système de base de données. La conversion prend en entrée (112) les documents ou données originelles (101) pour les traiter et les convertir (113) dans le fichier de format intermédiaire (102) ; et le stockage du fichier de formatintermédiaire; B. pour chaque recherche et/ou reconnaissance: la saisie d'une requête utilisateur (103) à partir d'une interface (104) de saisie; la conversion (105) de cette requête utilisateur sous la forme d'un automate de requête directement exploité (111) pour l'exécution de l'étape (106) de recherche et/ou de reconnaissance (114) à l'intérieur des documents et/ou des données d'encre converties et mémorisées (102) ; la mise en forme (107) du résultat de la recherche et/ou de la reconnaissance, ce dernier étant directement influencé ou orienté (108) par 25 le contenu de la requête convertie (105) ; la présentation (110) du ou des résultats (109) à l'utilisateur, soit directement sous la forme d'une liste de termes recherchés et reconnus dans les documents d'encre mémorisés, soit sous la forme d'une localisation et d'une mise en évidence d'une ou plusieurs occurrences des termes recherchés. Ces différentes étapes peuvent être mise en oeuvre et/ou exécutées par un programme d'ordinateur (115) intégrant pour son fonctionnement un moteur de recherche et/ou de reconnaissance dont le rôle consiste principalement, mais non exclusivement d'une part en l'exécution de l'étape de conversion (105) de la requête saisie par l'utilisateur sous la forme d'un automate de requête, et d'autre part en l'exécution de l'étape (106) de recherche et/ou de reconnaissance (114) à l'intérieur des documents et/ou des données d'encre converties et mémorisées (102). C'est également au niveau du moteur de recherche (116) que pourra s'exécuter le traitement (107) des résultats (109) obtenus pour la recherche et/ou la reconnaissance d'écriture, avant que ces derniers ne soient présentés à l'utilisateur via l'interface utilisateur (104). Dans ce mode de réalisation préféré de l'invention, l'étape (100) de conversion des documents d'encre (101) dans un format intermédiaire (102), mémorisés sous la forme d'au moins un graphe de segmentation comprend elle-même un ensemble prédéterminé d'opérations à exécuter, comme illustré sur la figure 2: le découpage (202) de l'ensemble des données d'encre en au moins un segment d'encre (203, 204) d'encre dans ledit ensemble de données d'encre (200), chacun desdits segments (203, 204) étant délimité par deux points (205, 206) de segmentation voisins consécutifs; la construction (207) d'un graphe (208) de segmentation formé de noeuds (209) reliés par des branches (210). Chaque noeud (209) du graphe (208) comprend au moins un des segments (203, 204) d'encre produits et chacune de ses branches (210) reliant un premier noeud (209) à un deuxième noeud (209) définit une relation d'adjacence entre au moins un segment contenu dans le premier noeud et au moins un segment contenu dans le deuxième noeud, de façon à former au moins une séquence (208) de segments. On rappelle, conformément à la définition du paragraphe ici que dans un mode de réalisation préférée de l'invention une hypothèse de caractère définit un ensemble de segments d'encre associés à un noeud du graphe de segmentation; l'association (211) à chacun des noeuds (205, 206) d'au moins un candidat de caractère (212) prédéterminé et d'au moins un score (213) de confiance à chacune desdites hypothèses (205, 206). En outre, on précise qu'en pratique, un score de confiance au sens de l'invention indique une probabilité qu'un segment d'encre, ou que la combinaison de plusieurs segments d'encre, corresponde effectivement à un caractère prédéterminé. On rappelle également ici que dans ce mode de réalisation préférée de l'invention, une unité de reconnaissance correspond à un caractère, et l'hypothèse de correspondance avec un caractère correspond à un candidat de caractère (Cf. définitions au paragraphe 3). la classification (214) des hypothèses de correspondance (212) en fonction des scores (213) de confiance associés. Cette étape de conversion détaillée sur la figure 2 aboutit donc à la génération d'un fichier ou d'une base de données (215) contenant l'ensemble des graphes de segmentation sur lesquels pourra s'appuyer la recherche. L'un des principaux intérêts de cette étape de conversion des données ou des documents d'encre consiste à permettre l'enrichissement de ces dernières avec des informations issues de leur traitement préalable, basé sur un processus de reconnaissance de l'écriture. Un autre avantage de cette approche selon l'invention concerne la possibilité qu'elle offre de n'avoir à effectuer qu'une reconnaissance partielle sur les documents d'encre convertis. Cette reconnaissance partielle s'oppose à une reconnaissance complète qui doit prendre en compte des éléments linguistiques (lexique, modèle de langage) pour la reconnaissance des caractères, en appréciant la vraisemblance d'un caractère au regard du contexte (autres caractères et/ou mots voisins). Au contraire, l'approche proposée dans le cadre de la présente invention permet de s'affranchir complètement de toute contrainte lexicale et linguistique. Elle permet en outre de réaliser un maximum de traitements en amont de la phase de recherche et de reconnaissance, dans l'objectif de gagner en temps de calcul lors de la recherche et donc en temps de réponse pour le rendu des résultats de la recherche à l'utilisateur, celui-ci devant être le plus faible possible, c'est-à-dire de l'ordre de quelques centaines de millisecondes à deux ou trois secondes au maximum. Cette approche permet enfin de favoriser une recherche rapide sur des données ou des documents non encore préalablement reconnus. Pour réaliser cette étape de conversion des données ou documents d'encre originels (101), une première opération de découpage (202) en une pluralité de segments pour chacun des caractères contenus dans ces données ou documents est réalisée. Une telle étape de découpage peut s'effectuer à différents niveaux: par exemple une phrase en mots, un mot en caractères et un caractère en segments d'encre. Il peut également différer en fonction du style de l'écriture à analyser (écriture cursive, majuscule ou caractère isolé). Dans un mode de réalisation préféré de la présente invention, le découpage s'effectue au niveau des caractères. Il s'agit alors d'effectuer une segmentation directement au niveau des caractères. Il est important de souligner cependant que cela ne signifie pas pour autant que la segmentation sera nécessairement sur les caractères considérés de façon unitaire, ce qui imposerait, bien qu'il existe des techniques pour cela, une étape supplémentaire et coûteuse de détection préalable dans l'écriture texte ou manuscrite de caractères indépendant. Au contraire, dans l'approche préconisée ici, la segmentation pourra s'effectuer aussi bien sur les caractères, que sur une partie des caractères, ou bien encore sur tout ou partie d'un ensemble de caractères reliés entre eux. Ce qui importe, c'est que le moteur (116) de recherche et/ou de reconnaissance puisse définir un certain nombre de points de segmentation ( segmentation cuts en anglais), lesquels doivent servir de base pour former des hypothèses de caractères sur les segments ou les combinaisons des segments ainsi déterminés. Pour réaliser cette étape (202) de découpage ou segmentation des données ou documents (101) d'encre sur lesquels la recherche et la reconnaissance devront s'appuyer, plusieurs types de critères peuvent être considérés. On cite à titre d'exemple illustratif et non limitatif les critères suivants: détermination d'extrema et de minima dans l'écriture manuscrite, relativement à un axe vertical; détection de points de forte courbure ou de points d'inflexion au niveau des caractères ou ensembles de caractères manuscrits; détection d'un début de pente croissante; détection d'un début de pente décroissante; détection d'un point d'arrêt dû à une surélévation du moyen d'écriture; détection d'un point d'apposition du moyen d'écriture; détection de croisement(s). Le résultat de cette première opération de découpage conduit à la génération d'un ensemble de segments d'encre qui seront utilisés pour la détermination des hypothèses de caractères, chaque segment d'encre ainsi déterminé étant délimité par deux points de segmentation voisins consécutifs. Si nécessaire, dans une variante du mode de réalisation préféré de l'invention, et suivant le niveau de qualité requis pour le résultat de la recherche et de la reconnaissance, un pré-traitement (201) pourra être appliqué à l'encre de façon à la normaliser et ainsi la rendre invariable et indépendante du style d'écriture initial. Cette normalisation (201) peut s'effectuer aussi bien en jouant sur l'inclinaison du tracé de l'écriture manuscrite ( slant correction en anglais) relativement à un référentiel sensiblement vertical, sur la rotation de l'écriture relativement à un axe de rotation, sur la hauteur de l'écriture, celle-ci pouvant être ramenée entre des lignes (216) de référence séparées d'une distance prédéterminée. Il est clair que cette étape (201) de normalisation pourra s'appuyer sur tous autres critères de normalisation non listé ici. De plus, l'étape (207) de construction du graphe de segmentation, aura 30 pour rôle principal d'associer ou de regrouper les segments d'encre, sous la forme de séquences de segments d'encre, dans le but de déterminer des hypothèses de caractère correspondantes. Dans l'exécution de cette étape (207), on fera une estimation de la probabilité (213) pour qu'un segment d'encre puisse être un caractère donné (212), l'ensemble formé par ladite probabilité (213) et ledit caractère donné (212) formant un candidat de caractère (211). Puis on répétera l'opération pour ce même segment en lui associant le segment qui le succède directement, dans le but d'optimiser le ou les chemins à investiguer à l'intérieur du graphe de segmentation. On définit ainsi une relation d'ascendance/descendance entre les segments d'une même séquence de caractères ainsi déterminée. On rappelle également ici et conformément aux définitions du paragraphe 3, qu'une hypothèse de caractère (211) est constituées de un à N>0 segments d'encre consécutifs, chacun des noeuds du graphe de segmentation contenant une hypothèse de caractère. A l'issue de l'étape de construction du graphe de segmentation, on obtient ainsi l'ensemble des hypothèses de caractère (211) possibles déterminées pour les documents manuscrits à l'intérieur desquels s'effectuera la recherche. Par ailleurs, il se peut qu'à l'issue de cette étape de construction du graphe de segmentation, certaines hypothèses de caractères (211) aient un score de confiance (213) très faible, ou tout le moins inférieur à un seuil de valeur prédéterminée, pour que les segments d'encre associées à une hypothèse de caractère (211) correspondent ou appartiennent à un caractère (212) donné. De ce fait, il est possible au cours ou bien à l'issue de l'exécution de l'étape de création du graphe de segmentation, de réaliser un traitement supplémentaire consistant à élaguer les branches de celui-ci correspondant à des hypothèses de très faible probabilité. L'intérêt d'une telle étape supplémentaire concerne notamment l'optimisation de la recherche et de la reconnaissance dans l'encre puisque le nombres des hypothèses de caractères à tester sera moins important puisque le ou les chemins de graphe de segmentation à investiguer auront une profondeur optimisée, ce qui aura pour autre conséquence positive, une diminution sensible du temps de réponse global, sans pour autant altérer la qualité du résultat qui sera renvoyé à l'utilisateur. Ce graphe (208) de segmentation fait ensuite l'objet d'un traitement à travers l'étape (214) de classification de caractères qui, au moyen d'un procédé (214) d'extraction de caractéristique, va calculer pour chaque hypothèse de caractère (211) correspondant à chaque noeud (209) du graphe de segmentation (208), un ensemble de scores (213) indiquant la probabilité qu'une hypothèse soit effectivement un caractère plutôt qu'un autre. Cette étape (214) de classification pourra s'appuyer, à titre d'exemple 10 illustratif et non limitatif, sur l'un au moins des moyens suivants: réseaux de neurones de Kohonen; machine à vecteurs de support; méthodes à noyau; systèmes de logique floue; modèles de Markov caché; réseaux de neurones. Le résultat de cette classification de chaque hypothèse de caractère correspondant à chaque noeud peut être représenté sous la forme d'une liste des meilleurs candidats caractères (212) (ou top-list en anglais), ordonnés par scores de confiance (213) décroissants, chaque candidat étant en effet affecté d'un score de confiance. Après cette étape de reconnaissance au niveau des caractères, le système de reconnaissance présente différents candidats pour chaque hypothèse de caractère. À ce stade, certains de ces candidats peuvent être rejetés ou validés, dès lors qu'ils ont un score de confiance inférieur, ou bien au contraire supérieurs à un seuil prédéterminé. Il est bien entendu que ce seuil permettant de retenir ou bien de rejeter un candidat pourra être configuré par l'utilisateur, par exemple en fonction du niveau de pertinence de la recherche et/ou de la reconnaissance qu'il souhaite obtenir en termes de résultat à sa requête. Le résultat issu de l'exécution de ces différentes opérations (201, 202, 207, 211, 214) est stocké dans un format intermédiaire, par exemple à l'intérieur d'une base de données (215). L'intérêt majeur de la mémorisation de tout ou partie des résultats d'exécution de l'étape (100, 113) de conversion des données d'encre originelles, concerne la possibilité de pouvoir conserver un maximum d'informations sur les données d'origine, de façon à pouvoir effectuer une reconnaissance optimale en termes de qualité, avec un minimum d'erreur. A titre d'exemple non limitatif, les informations suivantes seront stockées dans la base de données ou dans le fichier (215), à l'issue de l'étape (100, 113) de conversion des documents ou données d'encre: un ensemble desdits noeuds; une liste desdits candidats de caractère de chacun desdits noeuds; un score de confiance pour chacun des candidats de caractère de chacun des noeuds; une localisation de chacun desdits noeuds dans ledit ensemble de données 15 d'encre brutes stockées, ladite localisation étant définie par au moins un point de segmentation; des informations relatives au fait qu'un noeud est adjacent à un espace séparant deux segments d'encre. C'est donc sur la base de ce graphe de segmentation de caractère que l'étape de recherche et de reconnaissance proprement dite sera réalisée, de façon à déterminer de façon optimale quelles sont les parties de l'encre qui correspondent au mot, à l'expression ou au terme recherché. On rappellera ici que par terme, on entend n'importe qu'elle suite ou chaîne de caractères, de symboles, éléments de ponctuations, etc. , qu'elle soit ou non pourvue d'un sens particulier. Une fois réalisée l'étape préalable (100, 113) de conversion des données ou documents d'encre dans lesquels devront s'effectuer les recherches, les requêtes utilisateur de recherche à l'intérieur de ces données ou documents d'encre peuvent être mises en oeuvre. Il est à souligner à nouveau que l'étape de conversion est réalisée une fois 30 pour toute au moment du stockage dans le fichier ou la base de données (215). A chaque fois qu'une modification sur ces données d'encre, ou un ajout de nouvelles données d'encre est effectué, l'étape préalable de conversion (100, 113) sera reconduite, de façon que la recherche puisse également tenir compte des données ajoutées et/ou modifiées. Un processus d'encodage de la requête de l'utilisateur est mis en oeuvre dans le cadre de la présente invention et vise à la conversion de la requête de recherche dans un format plus facilement exploitable par le procédé selon l'invention. Dans la description du présent mode de réalisation de l'invention, nous considérerons que la requête est saisie dans un format texte (ASCII par exemple). Comme précédemment mentionné, la présente invention propose de décomposer le processus de reconnaissance en deux parties: une première partie consistant en la conversion des données d'encre dans un format intermédiaire se présentant sous la forme d'une graphe de segmentation, et une deuxième partie correspondant à la recherche proprement dite. Ces deux étapes sont volontairement séparées, contrairement aux systèmes connus de l'art antérieur, dans le but de préparer en amont toutes les opérations qui seront nécessaires et communes à toutes les éventuelles requêtes ultérieures d'un utilisateur. En effet, à chaque fois qu'une requête (103) est formée par un utilisateur, un automate de requête correspondant est généré (105). Cet automate de requête (105) à états finis jouera le rôle de modèle de langage pouvant influencer les probabilités de reconnaissance lors de la recherche. Les informations concernant l'encre retenues lors de l'étape de conversion (112, 113) ne contenant que des hypothèses de caractères (211), avec leurs candidats caractères (212) et leurs scores (213) respectifs, l'automate de requête généré (105) servira à orienter le résultat (109) de la recherche au moment de la reconnaissance. La recherche et la reconnaissance au sens de l'invention est donc fortement 30 orientée par la requête (103), les hypothèses de caractères (211) étant réinterprétées selon des contraintes visant à trouver explicitement les portions d'encre répondant à la requête, à l'intérieur du fichiers des données ou des documents d'encre convertis. La formulation de la requête sous forme d'automate de requête, permet non seulement de s'affranchir des contraintes linguistiques imposées par les lexiques classiques, mais également d'effectuer des recherches beaucoup plus avancées. Parmi les exemples d'utilisations d'automates pour effectuer des recherches avancées, on peut mentionner: la recherche de n'importe quelle suite de caractères (nom propre, nom d'une 10 entreprise, un acronyme...), etc.; la prise en compte de la casse (majuscule/minuscule); l'utilisation des opérateurs logiques (booléens [and, or, not...] ou autres) ; la recherche d'expressions régulières. En résumé, c'est le module de recherche (106) de la figure 1, qui en parcourant l'automate de requête, va tenter de retrouver les éléments de correspondance dans le ou les documents d'encre à l'intérieur desquels la recherche dans l'encre doit s'effectuer, via le graphe de segmentation. Pour optimiser le fonctionnement du module de recherche (106) et améliorer la pertinence du résultats de la recherche qui sera retournée à l'utilisateur, ce dernier pourra user d'opérateurs logiques (OU, ET, ET NON, NON, etc. par exemple) à l'intérieur de sa requête. On donne ci-dessous un exemple d'utilisation et de prise en compte de ces opérateurs logiques par le module de recherche (106) : si un utilisateur saisie dans sa requêtes les termes CALIFORNIA ET NON SAN FRANSISCO , l'automate de requête va transformer la requête de l'utilisateur en CALIFORNIA OU SAN FRANSISCO , de façon que le module de recherche (106) va se contenter de rechercher toutes les occurrences de chacun des deux mots recherchés. L'automate de requête ainsi formé peut donc être assimilé à un modèle de 30 langage permettant d'optimiser le traitement de la requête et d'améliorer la qualité de la recherche en termes de pertinence du résultat. En particulier, lorsque la recherche doit être appliquée simultanément à plusieurs documents d'encre, l'apport du module de recherche (106) est d'autant plus important et marqué. L'utilisation des opérateurs logiques à l'intérieur de la requête peut permettre un filtrage plus fin dans la phase de recherche, et donc l'affectation d'un score globale mieux déterminé dans l'évaluation de la pertinence d'un document relativement au contenu de la requête de l'utilisateur. Pour déterminer le résultat rendu à l'utilisateur, le score qui est affecté à chaque document tient compte de la quantité et de la qualité des instances des termes composants la requête. Dans l'exemple mentionné ci-dessus, une occurrence positive de la chaîne san fransisco dans un document contenant également california pénalisera le score final associé audit document, comparativement à un document dans lequel seule au moins une occurrence de california aurait été déterminée. Dans ce cas, l'encodage de la requête de l'utilisateur visera également à définir des filtres et des règles de classement des résultats de la recherche, lesquels pourront être activés à l'étape de compilation des résultats de la recherche, entre la fin de la recherche et la transmission des résultats à l'utilisateur. Les figures 4 et 5 illustrent un automate de requête permettant de représenter un tel langage. Dans l'optique de réaliser une recherche rapide le résultat de la reconnaissance du texte autour de la requête n'est pas pris en compte. Le modèle de langage du texte autour de la requête est approximé par la possibilité de reconnaître n'importe quelle suite de caractères, noté * (40) et (50) respectivement sur les figures 4 et 5, avant et après la requête formulée par l'utilisateur. Une telle approche permet de façon nouvelle et inventive d'améliorer sensiblement le temps de traitement et la qualité du ou des résultats rendus à l'utilisateur, comparativement à une reconnaissance classique selon les techniques connues de l'art antérieur qui s'appuient ou utilisent un lexique, souvent figé et/ou peu évolutif. Un bonus (42, 52) doit être inséré à l'entrée de la requête de l'utilisateur pour inciter le reconnaisseur à emprunter dans l'automate, le chemin correspondant effectivement au contenu de la requête (41, 51) plutôt que celui correspondant au texte indéfini noté * (40, 50). En effet, le modèle texte permettant de reconnaître n'importe quelle suite de caractère, pourrait le cas échéant reconnaître le terme de la requête. En ajoutant ce bonus (42, 52), on renforce l'incitation du reconnaisseur à parcourir un chemin de l'automate de requête, plutôt qu'un autre. Ce bonus (42, 52) peut être paramétré par l'utilisateur et représenté sous la forme d'un seuil de sensibilité de la détection. Plus le bonus est élevé, plus la détection de la requête sera facile, plus la qualité de la reconnaissance sera en revanche diminuée. A titre d'exemple complémentaire et non limitatif, l'ajout d'un bonus élevé aura tendance à augmenter le risque de fausse détection ou fausse acceptation. Ainsi, l'affectation d'un bonus élevé pour le terme CALIFORNIA pourra faire également ressortir des occurrences proche du type CAROLINA A l'inverse, un bonus de valeur très faible aura pour conséquence un défaut de détection. A titre de simple exemple illustratif, un bonus initialiser à la valeur 0 (zéro) provoquera nécessairement la délivrance d'un résultat de recherche nul, puisqu'il n'y aura aucune incitation du reconnaisseur à parcourir un chemin de l'automate de requête, plutôt qu'un autre. La recherche est donc totalement orientée par l'automate de requête qui s'apparente à un modèle de langage créé au moment de l'encodage de la requête de l'utilisateur. De ce fait, le moteur (116) de recherche n'a pas pour objectif de reconnaître tous les éléments d'un document d'encre. Il va se limiter à rechercher les instances pour lesquelles les probabilités retenues durant la phase de conversion des données d'encre sous la forme d'un graphe de segmentation sont les plus fortes pour l'objet cherché. Pour faciliter l'implémentation d'une telle approche, la programmation 30 dynamique (DP pour dynamic programming en anglais) est utilisée. Elle permet d'effectuer dynamiquement une comparaison entre les noeuds du graphe de segmentation et ceux de l'automate de requête. Cette comparaison dynamique consiste à rechercher le meilleur chemin à la fois dans le graphe de segmentation et dans l'automate de requête. Une représentation communément utilisée pour représenter un tel appareillement est un treillis à maximum de vraisemblance, comme illustré sur la figure 3. Le meilleur chemin est défini comme étant le chemin ayant le coût minimal. Le coût d'un chemin est égal à la somme des coûts des noeuds qui lui sont associés dans le graphe de segmentation et éventuellement des coûts des arcs dans l'automate. Si le système de reconnaissance fournit des probabilités, on peut convertir ces probabilités en coûts par la fonction (- log). Le meilleur chemin est affiché sur le treillis et montre à quelle partie de l'encre correspond telle partie du modèle de langage. En particulier, on est désormais capable de localiser dans l'encre stockée les occurrences du ou des termes formulés par l'utilisateur dans sa requête. Comme illustré sur la figure 3, le treillis reçoit en abscisse le graphe de segmentation avec les informations complémentaires ajoutées lors de l'étape de conversion, et en ordonnée, l'automate de requête créé lors de l'étape d'encodage de cette dernière. Un compilateur (107) de résultat peut également être mis en oeuvre au niveau du moteur (116) de recherche. Il a pour fonction de trier et de filtrer les résultats issus de la reconnaissance et de la recherche en fonction des informations saisies dans la requête de l'utilisateur. A ce stade du processus, la partie recherche (ou reconnaissance d'écriture dans l'encre) est achevée. Le module de recherche (106) va fournir en sortie la localisation dans l'encre des occurrences du terme recherché ainsi qu'un score de confiance associé pour chacune de ces occurrences. Dans l'hypothèse ou la requête de l'utilisateur est composée de plusieurs termes à rechercher, par exemple San Franscisco et Californie , la recherche s'effectuera au moyen d'un seul et unique automate de requête prenant en compte les deux termes San Franscisco et Californie de la requête. Le compilateur (107) de résultat va recevoir les données de résultat et effectuer un tri à l'aide d'un seuillage sur les scores au- delà duquel les données ne seront pas retenues. Il est également possible de faire ressortir l'ensemble des résultats en établissant un classement en fonction du score obtenu. Plusieurs séries de scores seront fournies et combinées par le compilateur (107) de résultats dont la fonction consistera alors à faire ressortir les réponses correspondante effectivement à la requête initiale de l'utilisateur: San Franscisco et Californie , par exemple. Il est bien évident que le procédé et le dispositif selon l'invention permettent de réaliser des recherches dans l'encre d'un ou plusieurs documents manuscrits. Lorsque la recherche s'effectue sur un seul document d'encre, le résultat de la recherche est retourné à l'utilisateur sous la forme d'une localisation des occurrences des termes recherchés sur une seule page de document. Ici la recherche est orientée sur l'objet de la requête, l'utilisateur cherchant à retrouver l'emplacement de l'encre dans un document. Un score de confiance est donc affecté à chaque occurrence. Lorsque la recherche s'effectue sur plusieurs documents d'encre, le résultat de la recherche est retourné à l'utilisateur sous la forme d'une liste ordonnée des documents contenant le terme recherché. Ici la recherche est orientée sur le(s) document(s) dans lequel se trouve le terme recherché, avec son score. Un score de confiance est donc affecté à chaque document. Dans tous les cas il sera possible de donner la localisation de l'objet de la 25 recherche, en la faisant apparaître de façon significative. En d'autres termes et de façon avantageuse, l'invention permet d'une part de résoudre les problèmes habituellement rencontrés en termes de segmentation en mot des documents d'encre dans lesquels doivent s'effectuer les recherches à partir de la reconnaissance. L'invention permet également une segmentation dynamique des documents d'encre mémorisés, au fur et à mesure de l'exécution de chaque processus ou requête de recherche exécuté. Une telle approche nouvelle et innovante autorise en outre de façon avantageuse et contrairement aux solutions existantes de l'art antérieur la recherche de mots non forcément reconnus, et plus généralement de toute chaîne ou séquence de caractères et/ou de symboles dépourvues ou pourvues de sens, y compris par extension, la recherche de tout type de caractères ou symboles d'écritures non latines (chinoise ou japonaise, par exemple). Ce résultat extrêmement intéressant est obtenu de part un découpage spécifique des termes contenus dans les documents d'encre mémorisés, non pas à un niveau phrase, mots ou caractères, mais uniquement à un niveau plus bas sur une partie d'au moins un caractère. Cette approche permet en outre de s'affranchir de toute contrainte 15 linguistique. Cette approche selon l'invention mettant en oeuvre une segmentation dynamique des documents d'encre mémorisés peut être facilement implémentée par programmation dynamique. Elle permet en outre la prise en compte de requêtes de recherche dans les documents d'encre mémorisés qui soient beaucoup plus complexes et beaucoup plus riche, sans aucune contrainte d'utilisation d'un lexique prédéterminé, figé et non adaptatif et/ou évolutif. Elle permet dans ce sens de s'affranchir des contraintes habituellement liées à la nécessité de pouvoir distinguer entre caractères majuscules ou minuscules. Un avantage supplémentaire concerne la possibilité de pouvoir utiliser un modèle de langage formalisé autorisant une optimisation dans la saisie et la prise en compte du contenu de la requête utilisateur, mais aussi et en contrepartie positive, une optimisation du résultat rendu, lequel s'avère souvent beaucoup plus riche et de meilleure qualité. Il est également important de souligner qu'une telle approche selon l'invention permet de limiter considérablement les erreurs liées à la reconnaissance dans l'encre, puisque cette dernière est directement orientée par le contenu de la requête à rechercher. Cette approche est donc nouvelle et inventive en ce sens qu'elle va directement à l'encontre des techniques basiques connues de l'art antérieur pour lesquelles la reconnaissance s'effectue indépendamment du contenu de la requête. Avantageusement, l'approche retenue dans la présente invention favorise d'une part la qualité de la reconnaissance, mais aussi la possibilité supplémentaire de pouvoir solliciter une localisation précise et efficace des termes, mots ou phrases recherchées à l'intérieur des documents d'encre mémorisés. Cette localisation peut s'effectuer par le surlignage, les transformations en lien hypertexte ou par toute autre méthode permettant d'apposer un focus sur les termes recherchés et effectivement reconnus, directement sur le contenu des documents d'encre stockés. Plusieurs focus peuvent être ainsi apposés sur le texte lorsqu'une pluralité d'instances du terme recherché a été détectée dans un ou plusieurs des documents d'encres stockés. Une telle approche selon l'invention favorise également et sensiblement la réduction du temps de traitement d'une requête de recherche, l'étape de reconnaissance s'effectuant désormais dans un temps très limité, non gênant pour l'utilisateur. On peut par ailleurs noter que la recherche étant disjointe du prétraitement, ces deux opérations peuvent dans certains cas être réalisées par des appareils distincts, et éventuellement distants. Notamment, le prétraitement et le stockage peuvent être assurés sur des serveurs distants, accessibles via à un réseau local ou internet. Les requêtes sont alors formées sur un terminal (ordinateur, PDA...), et traités par le serveur. Comme déjà mentionné, l'invention ne se limite pas au mode de réalisation présenté, mais trouve des applications pour d'autres formats de données source, et notamment des données vocales, qui peuvent de la même façon être transformées dans un format intermédiaire sous la forme de graphes d'hypothèses. Le traitement est ensuite similaire. REVENDICATIONS 1. Procédé de recherche d'au moins un terme, formé d'au moins un caractère, dans au moins un ensemble (101) de données d'encre, caractérisé en ce qu'il comprend une opération de conversion (112, 113) desdites données (101) d'encre en des données intermédiaires (102), dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation, chaque noeud d'un desdits graphes comprenant au moins un segment d'encre associé à au moins une hypothèse de correspondance avec une unité de reconnaissance, et une opération (106) de recherche du ou desdits termes, effectuée sur lesdites données intermédiaires, ladite opération de conversion étant effectuée une fois pour toute lors du stockage d'un desdits ensembles de données et ladite opération (106) de recherche pouvant être effectuée à tout moment. 2. Procédé de recherche selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite 15 opération de conversion comprend les étapes suivantes: découpage dudit ensemble en au moins un segment d'encre, chacun desdits segments étant délimité par deux points de segmentation voisins consécutifs; construction d'un graphe de segmentation formé de noeuds reliés par des branches, chaque noeud dudit graphe comprenant au moins un desdits segments d'encre et chaque branche dudit graphe reliant un premier noeud à un deuxième noeud pour définir une relation d'adjacence entre au moins un segment contenu dans ledit premier noeud et au moins un segment contenu dans ledit deuxième noeud; association à chacun desdits noeuds d'au moins une hypothèse de correspondance avec une unité de reconnaissance prédéterminée; association d'au moins un score de confiance à chacune desdites hypothèses de correspondance avec une unité de reconnaissance; classification desdites hypothèses de correspondance avec une unité de 30 reconnaissance en fonction desdits scores de confiance. 3. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que ladite opération de recherche comprend les étapes suivantes: obtention d'une requête d'entrée comprenant ledit terme à rechercher; conversion du contenu de Iadite requête d'entrée en au moins un automate de requête adapté audit format intermédiaire; recherche d'au moins une correspondance entre ledit terme et au moins un élément desdites données intermédiaires; présentation et/ou transmission d'au moins un résultat de la recherche. 4. Procédé de recherche selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit score de confiance associé à une hypothèses de correspondance avec une unité de reconnaissance est mémorisé dans ledit noeud correspondant dudit graphe. 5. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite opération de conversion comprend une opération préalable de normalisation du tracé desdits caractères formant lesdites données d'encre brutes, par contrôle et/ou correction d'au moins un des paramètres appartenant au groupe comprenant: une valeur d'inclinaison, relativement à au moins une direction de référence; - un coefficient de rotation, relativement à au moins un axe donné; une épaisseur du trait; une hauteur et/ou une largeur du caractère relativement à au moins deux lignes de référence, de façon à fournir un ensemble de données d'encre normalisé. 9. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que ladite étape de conversion comprend une étape d'élagage des branches dudit graphe de segmentation dont les noeuds contiennent les hypothèses de correspondance avec une unité de reconnaissance possédant un score de confiance faible. 10. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 2 à 6, 30 caractérisé en ce que ladite étape de classification présente, pour chaque noeud dudit graphe de segmentation, une liste desdites hypothèses de correspondance dudit noeud avec une unité de reconnaissance prédéterminée par ordre de score de confiance décroissant. 8. Procédé de recherche selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite étape de classification met en oeuvre un filtrage desdites hypothèses de correspondance les plus probables, par comparaison desdits scores de confiance avec un seuil de valeur prédéterminé. 9. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 2 à 8, caractérisé en que ladite opération de classification s'appuie sur au moins une des 10 techniques suivantes de classification, à base de: réseaux de neurones de Kohonen; machine à vecteurs de support; méthodes à noyau; systèmes de logique floue; modèles de Markov caché; réseaux de neurones. 10. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que ladite opération de conversion comprend une étape de mémorisation et assure le stockage d'au moins certaines des informations suivantes: un ensemble desdits noeuds; - une liste desdites hypothèses de correspondance de chacun desdits noeuds avec au moins une unité de reconnaissance; - un score de confiance pour chacune desdites hypothèse de correspondance 25 avec une unité de reconnaissance, correspondant à chacun desdits noeuds; une localisation de chacun desdits noeuds dans ledit ensemble de données d'encre brutes stockées, ladite localisation étant définie par au moins un point de segmentation; des informations relatives au fait qu'un noeud est adjacent à un espace 30 séparant deux segments d'encre. 11. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 2 à 10, caractérisé en ce que lesdits points de segmentation sont déterminés suivants au moins un des critères appartenant au groupe comprenant: un extrema et/ou un minima déterminé relativement à des lignes de 5 références; un point d'inflexion; un début de pente croissante; un début de pente décroissante; un point d'arrêt dû à une surélévation du moyen d'écriture; un point d'apposition du moyen d'écriture; - des croisements de traits 12. Procédé de recherche selon I'une quelconque des revendications 1 à 11 caractérisé en ce que ledit terme recherché appartient au groupe comprenant au moins un caractère dactylographié ou de texte manuscrit. 13. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 3 à 12 caractérisé en ce que ledit automate de requête est du type appartenant au groupe comprenant au moins un automate à états finis. 14. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 3 à 12 caractérisé en ce que la dite étape de conversion en au moins un automate 20 comprend au moins: une étape de découpage du contenu de la requête en unités de reconnaissance appartenant au groupe comprenant au moins: les syllabes; les phonèmes; les graphèmes; - les caractères; une étape de mémorisation de chacune desdites unités de reconnaissance dans un état dudit automate de requête, de façon que chaque état dudit automate de requête contienne une unité de 30 reconnaissance de ladite requête d'entrée et que chaque branche dudit automate de 2880709 36 requête reliant un premier état avec un deuxième état définisse une relation d'ascendance/descendance entre lesdites unités de reconnaissance contenues dans lesdits premier et deuxième états. 15. Procédé de recherche selon la revendication 14, caractérisé en ce que ladite opération de recherche comprend une mise en correspondance de chacune desdites unités de reconnaissance contenues dans chacun desdits états dudit automate de requête avec au moins un noeud dudit graphe, de façon à identifier les noeuds dudit graphe possédant la plus forte probabilité de correspondance avec ladite unité de reconnaissance. 16. Procédé de recherche selon les revendications 14 et 15, caractérisé en ce que durant ladite opération de recherche, on progresse simultanément dans ledit graphe et dans ledit automate de requête, de façon que lorsqu'une mise en correspondance entre un premier noeud dudit graphe de segmentation et une première unité de reconnaissance contenue dans un premier état dudit automate de requête a pu être réalisée, on sélectionne un deuxième état descendant directement dudit premier état dudit automate de requête et on détermine dans ledit graphe un noeud descendant directement dudit premier noeud et possédant la plus forte probabilité de correspondance avec ladite deuxième unité de reconnaissance. 17. Procédé de recherche selon la revendication 16, caractérisé en ce que ladite mise en correspondance entre ledit graphe de segmentation et ledit automate de requête utilise un treillis à maximum de vraisemblance, comprenant en abscisse ledit graphe à partir desdits segments d'encre, et en ordonnée ledit automate de requête. 18. Procédé de recherche selon I'une quelconque des revendications 16 et 17, caractérisé en ce qu'on détermine le chemin dudit graphe et dudit automate à états à coût minimum, en calculant la somme des scores de confiance affectés auxdits noeuds dudit graphe et aux arcs de transition entre lesdits états dudit automate. 19. Procédé de recherche selon l'une quelconque des revendications 1 à 18, caractérisé en ce que ladite étape de présentation et/ou transmission d'au moins un résultat de la recherche retourne en outre une information de localisation de chacune des occurrences reconnues à l'intérieur d'un desdits ensembles de données d'encre et/ou une information d'identification dudit ensemble de données d'encre. 20. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de recherche d'au moins un terme dans un ensemble de données brutes stockées en langage séquentiel, ledit terme se présentant sous la forme d'un signal d'entrée d'une requête saisie par un utilisateur, selon l'une quelconque des revendications 1 à 19 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 21. Dispositif de recherche d'au moins un terme, formé d'au moins un caractère, dans au moins un ensemble de données d'encre, caractérisé en ce qu'iI comprend des moyens de recherche du ou desdits termes, effectuée sur des données intermédiaires, préalablement stockées dans des moyens de stockage par des moyens de conversion desdites données d'encre en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation, chaque noeud d'un desdits graphes comprenant au moins un segment d'encre associé à au moins une hypothèse de correspondance avec une unité de reconnaissance. 22. Dispositif de recherche selon la revendication 21, caractérisé en ce qu'il appartient au groupe comprenant au moins: - un ordinateur de bureau ou portable; - un assistant digital numérique; - une ardoise électronique; - un terminal de télécommunication mobile; - une borne multimédia; - un stylo numérique. 23. Dispositif de conversion de données d'encre en vue de recherches d'au moins un terme, formé d'au moins un caractère, dans au moins un ensemble de 30 données d'encre, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de conversion desdites données d'encre en des données intermédiaires, dans un format intermédiaire, sous la forme d'au moins un graphe de segmentation, chaque noeud d'un desdits graphes comprenant au moins un segment d'encre associé à au moins une hypothèse de correspondance avec une unité de reconnaissance, de façon que lesdites recherches du ou desdits termes soient effectuées sur lesdites données intermédiaires, ladite conversion étant effectuée une fois pour toute lors du stockage d'un desdits ensembles de données et ladite recherche pouvant être effectuée à tout moment. 24. Langage d'expression régulière pour la formulation d'une requête de recherche pour un ensemble de documents d'encre mémorisés dans un format de données intermédiaires, caractérisé en ce que ledit langage comprend des instructions de conversion de ladite requête sous la forme d'un automate de requête pouvant être directement exploité durant l'exécution des étapes du procédé de recherche d'au moins un terme dans un ensemble de données d'encre brutes, selon l'une quelconque des revendications 1 à 19, lorsque ledit procédé est exécuté sur un ordinateur.