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Dans cette thèse, nous avons présenté des travaux pertinents au domaine de la Reconnaissance Optique de l'Ecriture Arabe Manuscrite (ROEAM). Nos travaux de recherche abordent la problématique de l'amélioration des performances des systèmes (SROEAM) à grande échelle. Nous sommes intéressés dans un contexte impliquant SROEAM à base des architectures distribuées, telleques les grappes d'ordinateurs, les grilles de calcul, les systèmes pair-à-pair et la technologie de l'informatique en nuage. L'approche proposée est validée par des expériences qui ont été menées sur différentes architectures distribuées à savoir les grappe d'ordinateurs , la plateforme de planification des systèmes Pair-à-Pair, Omnivore conçue par le Groupe des Systèmes Distribués du Département de Mathématiques et des Sciences de l'Informatique de l'université Philipps Marburg en Allemagne et Amazon Elastic Compute Cloud, sur une grande base de données mise à l'échelle de la base IFN / ENIT avec différents classifieurs tels que DTW, FFT, KNN, SVM, et l'approche complémentaire KNN / SVM.
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