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In this thesis, we present two computer models to structure textual information for large databases of medieval charters. The two models, one applied to the recognition of named entities, the other to the detection of parts of the diplomatics discourse, are supervised Conditional random fields (CRF) models trained on a hand-annotated corpus of medieval charters. ( orpus Burgundiae Medii Aevi or CBMA).The main Named Entity Recognition model has proven to be robust in its application to widely varying corpora in size, chronology and origin. The secondary model detecting parts of the diplomatic discourse, although less efficient, remains valid as a structuring tool. At the moment both can be used for indexing and studying a wide variety of diplomatics sources, thus saving huge human efforts.We have developed different solutions to overcome the gap between model's dependence on its original training-set and its ability to be applied to other corpora. Similarly, various corrections and additions were made to the golden-corpus from several historical and linguistic analysis concerning writing phenomena in charters, which greatly helped to improve the initial performance.In a later step we applied our automatic tools in the recognition of names of people, places and parts of the diplomatics discourse on thousands of charters from the CBMA corpus in order to study different questions concerning historical science and diplomatics. These studies concern the semi-automatic dating of a non-dated cartulary; the evolution of the spatial vocabulary in the charters of the central Middle Ages and the indexing of charters from their scriptural modules, in particular formulae of the charter protocols. This studies has a twofold purpose: on the one hand have shown different strategies for abstracting and adapting to the automatic processing well-known methods of research in history; on the other hand, seek to provide us tools with an applicative framework to obtain relevant knowledge to the historical science using massive processing.; Nous présentons dans cette thèse deux modèles informatiques développés pour délivrer de l'information structurée et applicables à de grandes bases de données de textes médiévaux. Les deux modèles, l'un appliqué à la reconnaissance des entités nommées, l'autre à la détection des parties du discours diplomatique, ont suivi un apprentissage supervisé utilisant la méthode des Champs aléatoires conditionnelles (CRF) sur un corpus manuellement annoté de actes médiévaux (Corpus Burgundiae Medii Aevi ou CBMA).Notre modèle principal de reconnaissance d'entités nommées a prouvé sa robustesse lorsqu'il a été appliqué sur des échantillons de corpus de taille, chronologie et origine très variés. Le modèle secondaire détectant les parties du discours diplomatique, bien que moins performant, s'est montré valide comme outil de structuration. Ils peuvent à présent être utilisés pour l'indexation et l’étude d’une grande variété de sources diplomatiques, économisant, ainsi des considérables efforts humains.Nous avons développé différentes solutions destinées à trouver un juste équilibre entre la dépendance du modèle à son corpus d'origine et sa capacité à être appliqué à d’autres corpus. De même, différents ajouts et corrections ont été opérés sur le corpus de référence à partir de plusieurs observations de type historique et linguistique concernant les documents utilisés, ce qui a permis d'améliorer la performance initiale.Nous avons ensuite appliqué les outils ainsi générés à la reconnaissance de noms de personnes, de lieux et de parties du discours diplomatique sur des milliers d'actes du CBMA afin d'étudier différentes questions intéressant la science historique et la diplomatique. Ces études concernent la datation semi-automatique d'un cartulaire qui en était dépourvu ; l'évolution du vocabulaire spatial dans les actes du Moyen Âge Central; et l'indexation des documents à partir des modules les intégrant, notamment les formules du protocole des actes. Par ces études nous poursuivons un double objectif: illustrer différentes stratégies permettant d'abstraire et d'adapter au traitement automatique des données des méthodes de recherche classiques en Histoire ; démontrer que nos outils de traitement massif permettent la génération de connaissances pertinentes pour la science historique.

In this thesis, we present two computer models to structure textual information for large databases of medieval charters. The two models, one applied to the recognition of named entities, the other to the detection of parts of the diplomatics discourse, are supervised Conditional random fields (CRF) models trained on a hand-annotated corpus of medieval charters. ( orpus Burgundiae Medii Aevi or CBMA).The main Named Entity Recognition model has proven to be robust in its application to widely varying corpora in size, chronology and origin. The secondary model detecting parts of the diplomatic discourse, although less efficient, remains valid as a structuring tool. At the moment both can be used for indexing and studying a wide variety of diplomatics sources, thus saving huge human efforts.We have developed different solutions to overcome the gap between model's dependence on its original training-set and its ability to be applied to other corpora. Similarly, various corrections and additions were made to the golden-corpus from several historical and linguistic analysis concerning writing phenomena in charters, which greatly helped to improve the initial performance.In a later step we applied our automatic tools in the recognition of names of people, places and parts of the diplomatics discourse on thousands of charters from the CBMA corpus in order to study different questions concerning historical science and diplomatics. These studies concern the semi-automatic dating of a non-dated cartulary; the evolution of the spatial vocabulary in the charters of the central Middle Ages and the indexing of charters from their scriptural modules, in particular formulae of the charter protocols. This studies has a twofold purpose: on the one hand have shown different strategies for abstracting and adapting to the automatic processing well-known methods of research in history; on the other hand, seek to provide us tools with an applicative framework to obtain relevant knowledge to the historical science using massive processing., Nous présentons dans cette thèse deux modèles informatiques développés pour délivrer de l'information structurée et applicables à de grandes bases de données de textes médiévaux. Les deux modèles, l'un appliqué à la reconnaissance des entités nommées, l'autre à la détection des parties du discours diplomatique, ont suivi un apprentissage supervisé utilisant la méthode des Champs aléatoires conditionnelles (CRF) sur un corpus manuellement annoté de actes médiévaux (Corpus Burgundiae Medii Aevi ou CBMA).Notre modèle principal de reconnaissance d'entités nommées a prouvé sa robustesse lorsqu'il a été appliqué sur des échantillons de corpus de taille, chronologie et origine très variés. Le modèle secondaire détectant les parties du discours diplomatique, bien que moins performant, s'est montré valide comme outil de structuration. Ils peuvent à présent être utilisés pour l'indexation et l’étude d’une grande variété de sources diplomatiques, économisant, ainsi des considérables efforts humains.Nous avons développé différentes solutions destinées à trouver un juste équilibre entre la dépendance du modèle à son corpus d'origine et sa capacité à être appliqué à d’autres corpus. De même, différents ajouts et corrections ont été opérés sur le corpus de référence à partir de plusieurs observations de type historique et linguistique concernant les documents utilisés, ce qui a permis d'améliorer la performance initiale.Nous avons ensuite appliqué les outils ainsi générés à la reconnaissance de noms de personnes, de lieux et de parties du discours diplomatique sur des milliers d'actes du CBMA afin d'étudier différentes questions intéressant la science historique et la diplomatique. Ces études concernent la datation semi-automatique d'un cartulaire qui en était dépourvu ; l'évolution du vocabulaire spatial dans les actes du Moyen Âge Central; et l'indexation des documents à partir des modules les intégrant, notamment les formules du protocole des actes. Par ces études nous poursuivons un double objectif: illustrer différentes stratégies permettant d'abstraire et d'adapter au traitement automatique des données des méthodes de recherche classiques en Histoire ; démontrer que nos outils de traitement massif permettent la génération de connaissances pertinentes pour la science historique.