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La conception de systemes de reconnaissance de documents a partir de documents non annotes est particulierement difficile. En general, les methodes statistiques ne peuvent ap-prendre sans une verite terrain annotee, contrairement aux methodes syntaxiques. Cependant, pour ces dernieres, leur capacite a ne pas necessiter de donnees annotees est due du fait que la description du document est realisee manuellement par le concepteur. L'adaptation a un nou-veau type de documents est alors fastidieuse car l'ensemble du processus manuel d'extraction de connaissance doit etre refait. Dans cet article, nous proposons une methode pour extraire de la connaissance et generer des regles sans aucune verite terrain. En utilisant de grands volumes de documents non annotes, il est possible d'etudier les redondances existantes sur des elements extraits des images de documents. La redondance est exploitee grâce a un clustering automatique. Une interaction utilisateur permet d'apporter des informations semantiques aux clusters ainsi detectes. Dans les travaux presentes, les elements extraits sont des mots cles de-tectes a l'aide de word spotting. Cette approche a ete appliquee a la localisation de champs dans des registres de mariages anciens, issus de la base de documents de la competition Fami-lySearch HIP2013. Les resultats obtenus montrent que nous avons pu automatiquement inferer des regles a partir de documents non annotes, en exploitant la redondance d'elements extraits de ces documents.

Inférence semi-automatique et interactive de règles sans vérité terrain