# Extraction et interprétation sémantique de tables anciennes : défis et perspectives

Solenn Tual, Nathalie Abadie, Joseph Chazalon, Bertrand Duménieu, Julien Perret

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Solenn Tual, Nathalie Abadie, Joseph Chazalon, Bertrand Duménieu, Julien Perret. Extraction et interprétation sémantique de tables anciennes: défis et perspectives. 36es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2025) @ Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA 2025), Jul 2025, Dijon, France. hal-05067873

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Submitted on 14 May 2025

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# Extraction et interprétation sémantique de tables anciennes :
défis et perspectives

Solenn Tual<fnref n="1" />, Nathalie Abadie<fnref n="1" />, Joseph Chazalon<fnref n="2" />, Bertrand Duménieu<fnref n="3" />, Julien Perret<fnref n="1" />

{solenn.tual, nathalie-f.abadie, julien.perret}@ign.fr, joseph.chazalon@epita.fr,
bertrand.dumenieu@ehess.fr

## Résumé

Les documents historiques contenant des tables représentent une source d'informations précieuse dans divers domaines. Si les institutions patrimoniales numérisent massivement ces documents pour en faciliter l'accès, les connaissances structurées qu'ils contiennent demeurent difficilement accessibles faute de pouvoir être requêtées. Cet article propose une revue des méthodes d'extraction d'informations dans des tables historiques numérisées et d'interprétation sémantique de tables tout en identifiant leurs limites. Les défis et perspectives associés à chaque tâche sont identifiés afin de proposer une chaîne de traitement visant à extraire et à structurer les informations contenues dans des tables historiques sous la forme de graphes de connaissances.

## Mots-clés

Interprétation sémantique de tables, Graphes de connaissances, Extraction d'informations, HTR, NER, Documents historiques.

## Abstract

Historical documents containing tables represent a valuable source of information in various fields. Although heritage institutions are digitising these documents on a massive scale to facilitate access, the structured knowledge they contain remains difficult to access because it cannot be queried. This article reviews methods for extracting information from digitised tables and for semantically interpreting tables, while identifying their limitations. The challenges and perspectives associated with each task are identified in order to propose a processing chain aimed at extracting and structuring the information contained in historical tables in the form of knowledge graphs.

## Keywords

Semantic table interpretation, Knowledge graphs, Information extraction, HTR, NER, Historical documents.

## 1 Introduction

Les fonds d'archives regorgent de documents contenant des tables, formes privilégiées d'organisation et de présentation des données prisées par les administrations, grandes productrices de registres. On en retrouve également communément dans les ouvrages imprimés, notamment à visée scientifique, comme dans des documents manuscrits divers tels que livres de comptes, contrats, index géographiques.

Longtemps peu valorisés par les institutions patrimoniales, cette masse de documents historiques tabulaires constitués d'une feuille à des dizaines de milliers de pages est aujourd'hui graduellement diffusée sous forme numérisée. Cette diffusion se limite toutefois généralement à un partage sur le Web des images des pages numérisées, sans possibilité d'interroger les tables qu'elles contiennent.

La sémantique d'une table est essentiellement portée par l'organisation tabulaire elle-même : les lignes guident le regroupement de l'information en unités cohérentes, tandis que les colonnes apportent une information sémantique fine à l'échelle des champs. Les différents éléments d'un tableau et l'information qu'ils contient sont caractérisées par une grande densité de mentions d'entités et des relations riches. Reconnaître et préserver cette organisation particulière tout en extrayant sa sémantique constitue donc un enjeu d'accès et de valorisation pour ces fonds d'archives. C'en est aussi un, majeur, pour les sciences sociales quantitatives, les grands corpus de documents historiques tabulaires restant largement sous-exploités en raison des coups prohibits de traitements qu'ils impliquent.

Faciliter l'accès aux connaissances structurées en tables et contenues dans des documents historiques tabulaires est l'enjeu de cet article.

Il existe des travaux d'extraction et représentation sémantique des informations contenues dans des documents historiques sous la forme de graphes de connaissances [27, 21, 36, 14]. Cependant, les tables anciennes ne font pas partie des types de documents considérés, ces derniers étant principalement des textes en prose, confrontés à des problématiques d'extraction d'informations qui leur sont propres. L'extraction en masse des informations contenues dans des

<footnote n="1">¹ LASTIG, Université Gustave Eiffel, IGN-ENSG</footnote>

<footnote n="2">² LRE, EPITA</footnote>

<footnote n="3">³ CRH, Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales</footnote>
documents historiques tabulaires est confrontée à de nombreux défis : forte variabilité de la structure des tables, mélenge de textes manuscrits et imprimés, présence d'abréviations ou encore usage de vocabulaires spécifiques. En outre, une fois le texte brut de ces tables transcrit, il ne donne qu'une vue limitée des connaissances disponibles dans l'intégralité de la collection. Annoter sémantiquement les tables d'un corpus offre la possibilité de lier les informations à travers les pages et les documents pour constituer des bases de connaissances sérielles et cohérentes ouvrant la perspective d'analyses longitudinales à grande échelle. L'association des méthodes d'extraction d'informations (IE) dans des documents et d'interprétation sémantique de tables (STI) semble particulièrement pertinente pour parvenir à cet objectif. Aussi, après un passage en revue des caractéristiques des tables dans les documents historiques (section 2), nous présentons les tâches et des méthodes d'extraction d'informations dans de tels documents (section 3). Nous décrivons ensuite les principales tâches et approaches d'interprétation sémantique de tables (section 4). Après avoir identifié les perspectives et les verrous scientifiques restants pour exploiter conjointement ces deux disciplines, nous proposons une chaîne de traitement de documents historiques tabulaires réconciliant les techniques d'annotation à des fins d'extraction d'informations dans des images et celles d'interprétation sémantique de tables à l'aide d'un graphe de connaissances de domaine (section 5).

## 2 Tables dans les documents historiques

Les données considérées dans cet article sont des tables issues de documents historiques. Une table est une structure bidimensionnelle composée de *n* lignes et *m* colonnes. La cellule est le plus petit élément à l'intersection d'une ligne et d'une colonne. Un document historique est numérisé à partir d'une source physique papier, imprimée ou manuscrite, conservée dans un service d'archives, un musée ou encore une bibliothèque. Ces documents sont généralement décrits par des métadonnées qui fournissent des éléments de contexte souvent indispensables à leur compréhension. Les types de tables présentes dans des documents, historiques ou non, sont très variés. Les tables peuvent être classées dans deux catégories [24] : les tables de mise en forme, utilisées pour structurer du contenu sans cohérence sémantique, et les tables classiques, caractérisées par une forte cohérence entre les lignes et les colonnes et qui contiennent des connaissances interprétables. Nous ne nous intéressons ici qu'aux tables classiques pour lesquelles il est possible d'utiliser des systèmes d'interprétation sémantique de tables. Ces tables classiques peuvent être décrites selon trois dimensions [24], qui, quand elles sont combinées, permettent de définir finement différents types de tableaux :

- la **structure** : tables imbriquées ou divisées, cellules fusionnées, cellule contenant des énumérations de valeurs;

- les **relations internes** entre les cellules, les lignes et

les colonnes : tables relationnelles, tables d'entités, matrices;

- l'**orientation** : tables horizontales, tables verticales, matrices.

Pour décrire des tables issues de documents historiques, cette taxonomie doit cependant être complétée par des éléments propres aux sources anciennes. Les tables considérées dans cet article sont originellement des documents "papier" — manuscrits, imprimés ou préimprimés et complétés manuellement — qui ont été conservés puis numérisés. Elles n'existent pas nativement dans un format numérique, comme c'est le cas des tables présentes sur le Web et traditionnellement considérées pour l'interprétation sémantique de tables. Ainsi, la **nature du document historique, sa structure et la place de la table dans celui-ci** ainsi que son état de conservation sont autant de paramètres qui modifient la compréhension de la table et l'accès aux informations qu'elle contient. Les types de documents historiques qui contiennent des tables sont très variés (cf. Figure 1). Par exemple, les registres utilisés pour le recensement ou le cadastre, les journaux de bord, les ouvrages scientifiques et les manuels contiennent des tables. La source peut être composée d'un seul document ou faire partie d'une collection plus vaste. Les registres issus d'une même collection ayant existé sur une longue période, comme le cadastre, contiennent des informations similaires dans des tables dont la structure varie d'une administration à l'autre et a évolué au cours du temps (cf. Figure 1 (a) et (b)). La table peut constituer l'élément principal du document ou servir de complément à d'autres contenus, tels que du texte ou des illustrations. Elle peut s'étendre sur plusieurs pages, constituer le corps principal du document ou alors ne couvrir qu'une partie d'une page. Les colonnes de la table sont généralement réparties sur une page simple ou sur une double-page. Un registre peut contenir une série de tables élémentaires (présentées sur une page simple ou double), susceptibles d'être agrégées en une seule en raison de leur structure commune. La fragmentation d'une table en plusieurs pages (et donc images) risque néanmoins de compliquer la reconstitution de sa structure. Par exemple, la reliure du registre est susceptible de masquer les colonnes voisines (et donc le texte). Elle peut également entraîner un décalage entre les pages d'une double-page, désalignant ainsi les cellules d'une même ligne. La structure initiale d'une table est souvent préimprimée. La complétion manuscrite des documents permettait aux scripteurs d'ajouter des lignes, colonnes ou cellules supplémentaires qui complexifient la lecture du document. L'état de conservation du document physique impacte l'accès à l'intégralité ou non des informations contenues dans la table. Par exemple, un registre qui contient une table distribuée dans plusieurs pages ne sera pas complet si une page est manquante ou que son contenu est illisible. Lors de la numérisation, il est essentiel de conserver l'ordre des pages afin de préserver la logique de lecture des informations.

Ainsi, bien que fortement structurées, les tables issues de documents historiques restent difficiles à exploiter dans leur totalité. Le texte qu'elles renferment ne devient acces-
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – (a) Page de registre d'états de sections de Marolles-en-Brie (1810) : table relationnelle horizontale. L'identité du sujet (parcelle) est partiellement masquée : l'identifiant de la section dans laquelle se trouve la parcelle est absent. Il faut se référer à la page de couverture du chapitre pour connaître l'identifiant de la section. (b) Page de registre d'états de sections d'Ivry (date inconnue, ultérieure à 1822) : même type de table que (a) mais l'ordre des colonnes est différent. (c) Matrice des contribuables de Marolles-en-Brie (1822-1914) : matrice, la colonne relative aux contribuables (première colonne ici) contient des cellules avec énumérations. Une page peut contenir plusieurs sous-tableaux relatifs aux propriétés de chaque contribuable.</figcaption></figure>

(d) Page de registre du recensement de Paris (1926). Des groupes de lignes doivent être formé pour reconstituer les ménages.

(e) Tableau des hautes et basses mers observées en 1816 dans la région de Brest, extrait du Pilote français (tome 1, 1822)
Sources : Archives Départementales du Val-de-Marne, (a) 3P 387, (b) 3P 1631 et (c) 3P 389, (d) Archives de Paris D2M8 221, (e) Bibliothèque nationale de France, département Cartes et plans, GE CC-1194

sible aux machines qu'après une phase de transcription. Il
doit être structuré pour permettre une recherche par attri-
but. Une fois cette étape franchie, les données obtenues ne
fournissent que des informations partielles, souvent com-
plexes à interroger et à croiser au sein d'une même collec-
tion. L'annotation sémantique du texte brut extrait constitue
donc une approche pertinente pour valoriser pleinement le
contenu de ces documents historiques.

3 Extraction d'informations dans des
documents tabulaires historiques

L'extraction d'informations dans des documents numérisés a pour objectif de localiser, transcrire et organiser le texte qu'ils contiennent dans le but de traduire un contenu initialement exclusivement sous forme graphique vers une représentation informatique structurée exploitable automati-

quement. Selon les approches, les étapes qui constituent ce
processus peuvent être distinctes ou au contraire intégrées,
comme c'est le cas dans les approches les plus modernes.
En effet, ce domaine connaît des avancées significatives
grâce au progrès de l'apprentissage profond.

3.1 Tâches et chaîne de traitement

Nous décrivons ci-dessous les principales tâches d'un pro-
cessus d'extraction d'informations dans des documents his-
toriques numérisés.

La classification des images permet d'identifier, au sein d'un répertoire de documents numérisés, celles qui nécessitent un traitement approfondi. En effet, les informations à extraire se trouvent souvent sur un type spécifique de pages. Lorsqu'elles sont disponibles, les métadonnées associées aux images décrivent généralement l'ensemble du répertoire sans distinction. Il est donc nécessaire de classer
les pages en fonction de leur nature (par exemple : couverture, tableau principal, récapitulatif intermédiaire, résumé) afin de ne conserver que celles pertinentes pour les étapes suivantes de la chaîne de traitement.

**La reconnaissance de la mise en page** du document consiste à comprendre la structure du document dans l'image. Par exemple, si l'image en entrée est une double-page où chaque page contient une partie des lignes d'une table, il faut détecter chaque page simple puis les différents éléments qui la composent (ligne ou colonne de la table, segment de texte).

**La reconnaissance du texte (OCR/HTR)** consiste à transcrire le texte. Pour des documents imprimés, les modèles utilisés sont des modèles d'OCR (*Optical Character Recognition*) alors que pour du texte majoritairement manuscrit ce sont des modèles d'HTR (*Handwritten Text Recognition*) qui sont utilisés. Le texte produit par ces systèmes contient généralement des erreurs de transcription, désignées sous le terme de "bruit".

**La structuration des informations produites** est le formatage final des données en sortie de la chaîne de traitement. Elle peut comprendre une phase de post-traitement du texte extrait et plus rarement d'enrichissement sémantique (reconnaissance des entités nommées, géocodage). Elle comprend également la production d'une base de données ou d'un fichier de données structurées (CSV, XML).

## 3.2 Approches

Il existe deux grands types de systèmes d'extraction d'informations : les approches classiques composées d'un enchaînement de modèles indépendants et les approches dites end-to-end où un même modèle réalise plusieurs étapes en une fois. Pour ces deux types d'approches, les régions contenant les tables sont généralement isolées au préalable grâce à un système de classification des pages ou de détection des régions.

**Approches classiques** Les approches classiques d'extraktion d'informations dans des tables anciennes numérisées sont fondées sur un enchaînement de modèles où les résultats produits à une étape sont utilisés en entrée de l'étape suivante.

Après une phase de prétraitement des images (segmentation des double-pages en pages, redressage), *Constum et al.* (2022) [7] détectent la table dans la page, puis utilisent un modèle de segmentation pour extraire les lignes (sous la forme d'images) et enfin de les transcrire à l'aide d'un modèle d'HTR [10]. Un caractère spécial est utilisé pour matérialiser implicitement la séparation de la ligne en cellules. La structuration du contenu extrait est réalisée en post-traitement. La nature de chaque cellule est déduite de sa position dans la ligne. Ceci est possible car l'ordre des colonnes est connu *a priori* des auteurs et car la structure de l'ensemble des registres considérés ne varie pas.

Petit-Pierre et al. (2023) [28] proposent, à l'inverse, de détecter les colonnes et les segments de texte dans la page puis de regrouper ces segments en lignes *a posteriori*. Le texte est transcrit avec le modèle d'HTR proposé par Puigcerver

*(2017) [29]*.

Granell et al. (2023) [18] traitent des relevés météorologiques consignés dans des registres de navigation. La tâche de segmentation des lignes est réalisé par un modèle de classification des pixels [30]. La transcription du texte est réalisée à l'échelle de la ligne avec un modèle de type *Convolutionnal Recurrent Neural Networks* (CRNN).

Pour traiter des tables astronomiques datant du XIVe au XVIe siècle, Eberle et al. (2024) [15] détectent les chiffres dans l'image et les transcrivent avec un modèle d'HTR entraîné pour reconnaître uniquement les chiffres allant de 0 à 9, puis de recomposer les nombres correspondants à la valeur de chaque cellule en post-traitement.

Le principal défaut des approches avec segmentation préalable des documents est que les erreurs de découpage des pages en lignes ou colonnes se propagent aux étapes suivantes. Par ailleurs, une fois la segmentation effectuée, les modèles qui réalisent les tâches suivantes ne peuvent s'appuyer que sur un contexte visuel et textuel réduit [3]. Enfin, des jeux de données d'évaluation doivent être produits pour chaque étape.

**Approches end-to-end Boilet et al. (2024)** [3] traitent les registres du recensement de différents départements français. La chaîne de traitement comprend une étape de classification des pages numérisées avec YOLOv8, suivie de la transcription structurée du contenu des pages entières de tables avec le modèle Document Attention Network (DAN) [11], un encodeur convolutif suivi d'un décodeur Transformer [37]. Cette approche permet de retrouver les informations de même type sans segmenter l'image ni matérialiser la position exacte des lignes et des colonnes. Les annotations sont réalisées selon un modèle "Clé-Valeur" [35] : pour chaque zone de l'image (ligne), la liste des informations à extraire (correspondant à des colonnes ou à des entités nommées) est définie.

Constum et al. [9] introduisent DANIEL, une architecture dérivée de DAN [11] destinée à capturer l'organisation hiérarchique de l'information. Il a été testé pour extraire le contenu d'actes d'états civils manuscrits mais présente des perspectives intéressantes pour le traitement de tables.

Parallèlement aux approches spécialisées sur un type de document particulier, certaines approches telles que DO-NUT [22] ont visé à proposer des modèles entraînés sur un grand nombre de tâches afin de pouvoir s'adapter rapidement à de nouveaux problèmes ou types de documents. Ces approches ont été améliorées avec la réutilisation de grands modèles de langage (LLMs) existants dans la construction de modèles vision-langage (VLMs), disposant alors des capacités de raisonnement supérieures, mais montrant jusqu'à présent une performance limitée dans l'analyse de tables modernes, comme noté par Scius-Bertrand et al. [33] mi-2024. Tout récemment, le modèle GOT-OCR [39] a réalisé de grands progrès dans l'interprétation d'images de documents à la densité de texte élevée, ainsi que dans l'analyse de tables modernes, permettant leur transcription et plus simplement la réponse à des questions simples, laissant présager de nouvelles avancées dans l'analyse de do-
cuments historiques à court terme. Cependant, aucune approach n’arrive encore à s’affranchir d’un entraînement spécifique sur les documents historiques à analyser.

## 3.3 Synthèse et limites

Dans le domaine de l'extraction d'informations à partir de documents historiques, les modèles Transformer [37] ont favorisé l'émergence d'approches dites end-to-end. Celles-ci offrent de nouvelles perspectives : l'extraction d'informations peut être réalisée pour des pages entières sans segmentation préalable ni perte d'information contextuelle. Le texte transcrit est enrichi par des caractères spéciaux qui trauisent la typographie ou même la structure du document. Les jeux de données d'entraînement ne nécessitent pas de localisation de chaque élément du tableau dans l'image. Contrairement aux approches classiques, il n'est plus indispensable de constituer un jeu de données spécifique pour chaque tâche (détection de zones, transcription) pour entraîner les modèles. Un seul jeu de données complet, dont les annotations sont des fichiers de textes structurés trauisant le contenu et la structure de l'image, est suffisant. Le mécanisme d'attention [37] permet de localiser les informations dans l'image *a posteriori*. Ce type d'approches génère du contenu structuré lisible par une machine, traduction numérique du tableau représenté dans l'image. Cependant, ces approches ciblent principalement le traitement des tables relationnelles classiques. Les tables à la structure plus complexe, telles que les matrices, demeurent peu étudiées dans la littérature, de même que l'extraction de texte multi-orienté, le fait d'avoir un sens de lecture uniforme restant une dimension importante lors de la transcription. Par ailleurs, les architectures Transformers sont parfois sujettes à des hallucinations. Elles entraînent la génération de résultats erronés (mais souvent crédibles), tels que l'ajout de lignes supplémentaires dans une table. Les chaînes de traitement d'IE appliquées aux tables de documents historiques vont rarement au-delà de la structuration des données sous la forme de bases de données relationnelles [28, 7, 18, 3]. Ceci ne permet pas d'établir les liens entre des mentions d'entités identiques. Par ailleurs, les requêtes se font directement sur les chaînes de caractères qui sont souvent impactées par des erreurs du modèles de transcription utilisé.

# 4 Interprétation sémantique de tables

L'interprétation sémantique de tables (STI) est un processus qui consiste à annoter les différents éléments qui composent un tableau (ligne, colonne, cellule, tableau entier) et leurs relations à l'aide des ressources d'un graphe de connaissances (KG) pour améliorer l'interprétation de leur sémantique. L'objectif est de faciliter le développement d'appli-cations mettant en œuvre les données qu'elles contiennent, comme la recherche d'informations, la réponse aux ques-tions ou bien la création de bases de connaissances. Ces dernières années, les approches visant à résoudre les diffé-rentes tâches de STI se sont multipliées, stimulées par des

compétitions comme SemTab<fnref n="1" />. Ces compétitions ont mené à une définition précise des tâches et des méthodes d'éva-luation. Les deux principales applications de la STI sont d'enrichir les données représentées dans une table à l'aide de connaissances supplémentaires et de créer ou de com-pléter des KGs avec des informations issues de ces tables. Les approches proposées dans la littérature traitent généra-lement des fichiers tabulaires (CSV) ou des tables HTML. L'étude des tâches, des étapes et approches d'interprétation sémantique de tables présentées ici est une synthèse des ar-ticles d'état de l'art de Liu et al. (2023) [24] et Cremashi et al. (2024) [13]. Liu et al. (2023) établissent une taxonomie détaillée des types de tables et de métadonnées, une présentation des tâches de STI et des graphes de connaissances généralistes. Les jeux de données d'évaluation, les métriques et une synthèse des grandes étapes de la chaîne de traitement sont passés en revue ainsi que les différents types d'approches développées pour réaliser les tâches recensées (jusqu'en 2021). Une comparaison des performances des principales approches pour effectuer chaque type de tâche est réalisée. Cremashi et al. (2024) [13] proposent une nou-velle taxonomie très détaillée des tâches et approches de STI (de 2007 à octobre 2024) reposant sur 31 critères ainsi qu'une comparaison des outils existants. Les travaux les plus récents utilisant les modèles de langages pré-entraînés (comme BERT) et les grands modèles de langages (LLMs) sont pris en compte. La chaîne de traitement est finement détaillée, incluant davantage d'étapes que dans l'article de Liu et al. (2023) [24].

Nous renvoyons à ces publications le lecteur qui souhaite entrer dans le détail des approches de STI.

## 4.1 Tâches

**L'annotation de colonnes avec des types (CTA)** consiste à attribuer un type à chaque colonne de la table. La distinction entre les colonnes correspondant à des entités, qui seront associées à des classes de l'ontologie, et les colonnes correspondant à des valeurs alphanumériques (dates, nombres), est particulièrement utile pour la réalisation de cette tâche [13].

**L'annotation de colonnes avec des propriétés (CPA)** vise à associer une propriété du KG à une paire de colonnes pour caractériser leur relation.

**L'annotation de cellules avec des entités (CEA)** consiste à associer le contenu d'une cellule (aussi appelée mention) à une entité du KG.

**La détection des cellules qui décrivent de nouvelles entités (CNEA)** est une tâche définie plus récemment par Cremaschi et al. (2024) [13]. Elle consiste à détecter des mentions comme étant des entités absentes du graphe de connaissances [26] utilisé pour l'annotation. Dans la littérature, ces cellules sont souvent annotées avec le terme NIL (Not In Lexicon).

**La thématisation** consiste à associer un concept du KG à l'ensemble de la table;

<footnote n="1">1. https://www.cs.ox.ac.uk/isg/challenges/sem-tab/</footnote>
**La correspondance ligne-instance** consiste à annoter une ligne de la table avec une entité du KG considérée comme le sujet de cette ligne. De ce fait, cette tâche est surtout pertinente dans le cas où la table considérée est une table relationnelle.

La tâche de CEA est particulièrement utile pour désambiguïser des entités mentionnées dans une table. Elle peut être assimilée à la tâche d'Entity Linking dans le domaine du traitement automatique du langage naturel [13] (TALN). Les tâches de CTA et CPA permettent de transformer automatiquement ou semi-automatiquement des tables en reliant leur structure au schéma de données défini par une ontologie [13].

## 4.2 Chaîne de traitement

Cette section présente les étapes d'un processus complet d'interprétation sémantique de tables tel que décrit par Cre-mashi et al. (2024) [13].

**La préparation des données** comprend une phase de standardisation des formats de tables, de nettoyage et de normalisation du contenu des cellules et de compréhension du type de table considéré. Les types de traitements appliqués dépendent des valeurs alphanumériques contenues dans la table. Par exemple, il peut s'agir de correction d'erreurs de frappes [5], de suppression de contenus inutiles [1], d'uniformisation de la casse, de conversion des unités de mesures [16, 12], d'expansion des abréviations [1] ou de conversion de formats de dates ou de coordonnées géographiques [31]. Ces prétraitements facilitent et améliorent la qualité de l'interprétation des tables considérées;

**La classification des colonnes** vise à distinguer les colonnes dont les cellules contiennent des entités du graphe et celles qui correspondent à des valeurs alphanumériques (chaîne de caractères, nombre, date) [41, 20]. Cette étape permet de sélectionner les colonnes pour lesquelles les tâches de CEA et de CTA doivent être réalisées.

**L'annotation des colonnes contenant des valeurs alphanumériques** a pour objectif de déterminer le type des données contenues dans les colonnes qui ne contiennent pas d'entités (dates, nombres et leurs unités, coordonnées géographiques) [5, 12]. Cette étape constitue une partie de la tâche de CTA.

**La détection du sujet** vise à déterminer la colonne de la table contenant l'entité qui est aussi le sujet de la ligne [4, 17]. Cette étape est particulièrement utile pour la tâche de CPA, car elle identifie la colonne racine de nombreuses propriétés [13].

**La résolution d'entités** correspond aux tâches de CEA et CNEA. La CEA peut être décomposée en trois sous-tâches : la détection des mentions dans la table, l'identification des entités du KG candidates au liage et des mentions sans entités correspondantes dans le KG ainsi que la désambiguïsation d'entités. La détection de mentions nécessite souvent une structuration plus fine du contenu d'une cellule, par exemple avec une étape de reconnaissance des entités nommées (NER) [13]. L'identification des entités candidates revient à sélectionner un sous-ensemble de ressources du KG

et à les indexer suivant divers critères. Enfin, la désambiguïsation vise à départager des entités candidates très similaires. Le contexte s'avère particulièrement utile pour résoudre cette sous-tâche.

**La prédiction des types des colonnes contenant des entités** est le résultat final de la CTA. Cette étape peut comprendre une phase de présélection des types des entités de chaque colonne ou être le résultat de prédictions d'un algorithme entraîné avec des données similaires [31].

**La prédiction des prédicats associés à des paires de colonnes** est le résultat final de la CPA.

## 4.3 Approches

Il existe trois grandes familles d'approches d'interprétation automatique de tables [24]. Elles peuvent être utilisées pour traiter les différentes étapes et tâches de la chaîne de traitement décrites précédemment.

**Les approches heuristiques** Pour associer un élément de la table à la ressource du KG jugée la plus pertinente, les approches heuristiques s'appuient sur les métriques et les critères de décisions usuels en recherche d'information : similarités, TF-IDF, vote majoritaire ou encore méthodes probabilistes. Ces approches sont utilisées pour résoudre les tâches de CEA, CTA et de CPA. Elles peuvent introduire ou non une phase de reclassement des candidats qui améliore généralement les résultats.

**L'ingénierie de caractéristiques** repose sur l'extraction de caractéristiques lexicales et statistiques des éléments du tableau qui sont ensuite utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage classique (SVM, K-NN ou Random Forest). La tâche la plus traitée par ces méthodes est la CTA. Ces méthodes nécessitent de disposer de jeux de données pour entraîner les modèles utilisés.

**L'apprentissage profond** est basé sur l'entraînement de réseaux de neurones profonds. Nous pouvons distinguer deux groupes de méthodes [24] : l'apprentissage de plongements représentant les éléments de la table (cellules, lignes, colonnes) afin de les comparer dans l'espace vectoriel et l'apprentissage de plongement des entités du graphe. Comme pour l'ingénierie des caractéristiques, des jeux de données doivent être produit pour entraîner les modèles. Les méthodes basées sur l'utilisation des LLM connaissent actuellement de multiples développements [40].

## 4.4 Synthèse et limites

Malgré les avancées récentes, il demeure encore de nombreux défis à résoudre pour annoter sémantiquement des tables complexes comme celles issues de documents historiques. Comme pour l'IE, la plupart des approches se concentrent sur l'annotation de tables à la structure simple, principalement des tables d'entités ou tables relationnelles horizontales à sujet monocellulaire. Or, il existe une grande diversité de tables aux structures plus complexes, notamment parmi les tables de documents historiques. Nous identifions par exemple des structures imbriquées ou à sujets cachés ou composés (identifiant à reconstituer à partir de plusieurs colonnes ou à l'aide du contexte). La grande ma-
jorité des approches de STI existantes ont été évaluées avec des jeux de donnés d'état de l'art, comme T2Dv2 [32] et Li-maye [23]. Ceci est utile pour comparer les approches entre elles, mais ne considère pas l'adaptation à des tables ori-ginales. Par ailleurs, les méthodes existantes utilisent prin-cipalement des graphes de connaissances encyclopédiques comme Wikidata [38], DBpedia [25], ou YAGO [34] pour l'annotation. Ces KG ne sont pas pertinents pour traiter des documents historiques qui contiennent des entités incon-nues de ces bases. Les approches qui considèrent l'incom-plétude des graphes de connaissances qu'elles utilisent sont encore rares [13]. Cette hypothèse est pourtant indispens-sable pour annoter des registres anciens qui décrivent des entités majoritairement non encyclopédiques. Enfin, l'utili-sation du contexte de la table, de ses métadonnées est égale-ment insuffisamment développée alors qu'elle est identifiée comme bénéfique aux différentes tâches [24].

# 5 Interprétation sémantique de tables historiques : défis et perspectives

Nous pouvons définir l'interprétation sémantique de tables historiques comme un processus qui combine l'extraction d'informations dans des documents tabulaires historiques et l'annotation sémantique de tables dans une même chaîne de traitement. La revue des travaux existants montre qu'il n'existe pas de chaîne de traitement intégrant des approches de ces deux domaines pour extraire et gérer des connaissances contenues dans les tables anciennes. Leur articula-tion est pourtant particulièrement pertinente pour exploiter et interroger ce type de sources historiques en détail. Des connaissances isolées dans des documents tabulaires historiques peuvent être mises en relation dans un graphe afin de parcourir une collection de documents non plus d'images en images, mais d'entités en entités. Ceci faci-lite notamment la recherche d'informations dans des col-lections d'images de très grandes tailles.

Dans cette section, nous proposons une chaîne de traitement combinant extraction d'informations et interprétation sé-mantique de tables anciennes dans une perspective de peu-plement de graphe de connaissances historiques puis nous recensons les défis qui demeurent pour y parvenir. Dans cette chaîne de traitement dont les étapes sont décrites ci-après, on suppose qu'une ontologie est déjà disponible pour représenter les connaissances contenues dans les tables.

**La collecte des tables** consiste à réunir les documents numérisés issus d'une ou plusieurs collections, accompa-gnés de leurs métadonnées. Ces métadonnées fournissent un contexte global sur les tables à traiter et peuvent être restructurées [3] afin d'en faciliter l'exploitation, notam-ment lorsque leurs structures varient. Ce sont des sources de connaissances privilégiées pour thématiser les tables à traiter et ainsi faciliter leur classification à l'étape suivante.

**La classification des images** est une étape récurrente dans les chaînes d'IE étudiées. Elle est nécessaire pour identi-fier les images qui contiennent les tables à traiter. Elle peut

bénéficier d'une étape de thématisation préalable des réper-toires d'images à l'aide de leurs métadonnées. La classi-fication des images (pages de couvertures, résumés inter-médiaires, synthèses) est utile pour fournir davantage de contexte aux tables et parfois pour compléter les infor-mations qu'elles contiennent. Ces connaissances addition-nelles peuvent venir compléter la thématisation initiale réa-lisée à l'aide des métadonnées.

**La reconnaissance de la structure du tableau et du texte,** réalisée avec des approches end-to-end utilisant des archi-tectures Transformer comme DAN [11] ou DANIEL [8] permet d'extraire le contenu de chaque page sans segmen-tation des images et sans localisation du texte au préalable. Grâce à ce fonctionnement intégré, ces approches évitent la propagation d'erreurs d'une tâche d'IE à l'autre tout en per-mettant un gain de temps significatif pour produire des jeux de données d'entraînement [3]; la production de données intermédiaires n'étant plus nécessaire.

En outre, ces approches permettent de résoudre, manuel-lement, les tâches de CTA et CPA lors de la définition du modèle d'annotation des images. En effet, l'utilisateur sou-haite généralement extraire un ou plusieurs attributs des ob-jets décrits dans la table. Ces attributs correspondent très souvent aux colonnes et sont généralement décrits sous la forme de classes dans une ontologie de domaine produite à partir de connaissances expertes des documents et du do-maine auquel ils appartiennent. Aussi, les clés du modèle d'annotation "Clé-Valeur" utilisé pour produire les jeux de données d'entraînement de DAN correspondent à des classes de l'ontologie ou à des valeurs alphanumériques attendues, tandis que les valeurs du modèle d'annotation "Clé-Valeur" correspondent quant à elles, pour une ligne donnée, au contenu des cellules situées dans les colonnes considérées.

Par ailleurs, le mécanisme d'attention d'architectures telles que DAN permet d'absorber les variations d'emplacement et d'intitulés des colonnes qui contiennent les mêmes infor-mations dans des tables appartenant à une même collection. Le cas des colonnes qui peuvent contenir plusieurs types d'entités ou de valeurs alphanumériques constitue, en re-vanche, un défi qui reste à traiter. L'identification automa-tique du type des colonnes et des propriétés associées, dans le cas de documents aussi spécifiques que les documents historiques, reste également non résolue ce qui limite les possibilités de traitement massif de document tabulaires an-ciens sans intervention humaine.

Notons cependant que la qualité de la transcription fournie par le modèle peut avoir des conséquences importantes sur les étapes d'interprétation sémantique réalisées en aval de la chaîne de traitements.

**La structuration des informations produites** est très pro-bablement l'étape qui peut bénéficier le plus des apports des approches d'interprétation sémantiques de tables. Celles-ci permettent en effet d'enrichir la transcription brute produite à l'étape précédente à l'aide d'approches de détection de su-jet, de CEA et de CNEA permettant de proposer une struc-turation fine des données en sortie qui s'abstrait de celle de
la table en entrée, en particulier de l'ordre des colonnes, et
facilite leur exploitation future.

Le cas de tables relationnelles, où le sujet correspond à une
ligne, est certainement le plus simple à traiter. Il est cepen-
dant possible que l'identification unique du sujet ne soit réa-
lisable qu'en intégrant des connaissances de thématisation
produites lors des étapes de collecte et de classification des
images ou en combinant les valeurs de plusieurs colonnes.

Les tâches de CEA et de CNEA permettent à cette étape
de lier le texte brut produit par le modèle d'IE à des res-
sources du KG (notamment des concepts de taxonomies) ou
de créer des entités qui vont être ajoutées au KG. Ces en-
tités pourront ultérieurement être utilisées pour annoter de
nouvelles tables. La principale difficulté pour leur mise en
œuvre réside dans l'automatisation du choix de la méthode
la plus appropriée selon le type d'entités ou de valeurs al-
phanumériques présents dans les différentes colonnes de la
table transcrite.

De la même façon, dans le cas de nouvelles entités à in-
tégrer au KG et à structurer au préalable, une étape de re-
connaissance des entités nommées peut s'avérer nécessaire
pour structurer des descriptions de personnes par exemple.
L'automatisation du paramétrage de cette étape reste un ver-
rou pour son exécution automatique sur de nombreux docu-
ments, sans intervention humaine.

L'identification automatique des entités mentionnées à plu-
sieurs reprises dans une même table peut bénéficier des ap-
proches de détection de corréférence dans des documents [2]
qui semblent particulièrement pertinentes pour rassembler
les mentions d'un même objet qui apparaîtraient à plusieurs
reprises et créer la ressource RDF correspondante selon le
schéma de données décrit dans l'ontologie. Une piste in-
téressante pour réduire les erreurs liées à l'homonymie se-
rait de contraindre la détection de corréférence à un sous-
ensemble cohérent de documents au sein d'une même col-
lection, par exemple dans un même registre ou un même
espace géographique.

Lien aux sources La réalisation automatique des tâches d'IE et de STI permet ainsi de traiter de grandes collections d'images et de structurer les informations qu'elles contiennent sous la forme d'un graphe de connaissances. Cependant, maintenir le lien entre cette représentation dérivée du contenu de l'image et l'image elle-même demeure indispensable. L'image transmet des éléments de contexte utiles aux chercheurs en sciences humaines et sociales. Elle permet par ailleurs de confronter les informations lues aux données produites lors du processus automatique. Il est donc indispensable de développer des outils qui facilitent l'exploration des données par tous types d'utilisateurs. Le standard IIIF (International Image Interoperability Framework) [6] offre un ensemble de techniques pour diffuser des annotations d'images structurées selon le Web Annotation Data Model [19]. Ce standard est très utilisé par les services d'archives, les bibliothèques et les musées. Aussi, il serait particulièrement pertinent de visualiser les fragments de pages sur les images et d'afficher leur contenu enrichi sémantiquement (texte brut et ressources RDF associées,

identifiées par URIs dans le graphe) dans une même inter-
face. Le format de fichier employé pour la diffusion des
annotations IIIF est le JSON-LD. Faisant partie des stan-
dards des Linked Open Data, il s'avère particulièrement
adapté pour établir un lien entre la localisation des zones
dans les images et les annotations structurées sous forme
de ressources RDF générées par cette chaîne de traitement.

6 Conclusion

Cet article propose un passage en revue des tâches et princi-
pales approches d'extraction d'informations dans des tables
historiques et d'interprétation sémantique de tables. Ces
deux disciplines alliées ensemble offrent de nombreuses
perspectives pour extraire, structurer et rendre accessible
les connaissances contenues dans les tables de documents
historiques numérisés en masse par les services d'archives
ces dernières années. Après avoir identifié les limites des
méthodes existantes, nous décrivons les étapes d'une chaîne
de traitement spécialisée pour extraire et lier les données
extraites des documents tabulaires historiques. Ces données
sont structurées suivant une ontologie produite par des ex-
perts du domaine et des documents considérés. Le peu-
plement de l'ontologie avec les informations extraites des
images facilite leur interrogation et leur mise en relation.
Nous proposons également de développer des outils de vi-
sualisation et de requêtes du graphe de connaissances qui
maintienne le lien aux sources numérisées et permette de
déceler des erreurs. Le standard IIIF nous semble particu-
lièrement pertinent pour mettre en œuvre cet objectif.

Cette approche ouvre de nouvelles perspectives pour la va-
lorisation et l'exploitation de documents tabulaires histo-
riques. Les travaux futurs viseront à évaluer cette chaîne de
traitement sur un cas concret : les registres du cadastre na-
poléonien.

Remerciements

Ce travail a été soutenu financièrement par le Ministère des
Armées – Agence de l’innovation de défense.

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