La reconnaissance et l’interprétation de l’écriture sont des techniques relativement récentes, qui s’inscrivent dans le cadre général de la communication écrite homme machine. La lecture automatique de l’écriture manuscrite présente un intérêt indéniable dans l’accomplissement des tâches fastidieuses comme celles que l’on rencontre dans certains domaines comme le tri postal, la lecture de chèques bancaires, la lecture des bordereaux, des bons de commande, des feuilles de déclaration... Elle offre aujourd’hui un surcroît d’intérêt avec le développement des nouvelles méthodes permettant de communiquer directement avec la machine de manière plus naturelle, grâce à l’essor des agendas, des blocs-notes électroniques et des ordinateurs sans clavier.Après trente années de recherches dans ce domaine, sans distinction de la langue, aucun système commercialisé ou prototype de laboratoire n’a réalisé, et n’a prétendu réaliser, une reconnaissance à 100%, une performance que même les humains ne sont pas capables d’approcher dans certains cas.Le langage est tout moyen utilisé pour communiquer des idées spécialement la parole et la voix humaine, les sons ou tout autres signes expressifs, tandis que l’écriture constitue l’acte de prescrire les lettres/caractères et les mots sur du papier, bois, tissu, roche … dans le but d’enregistrer les idées ou de les échanger avec autrui. Vu que l’écriture est une transcription de la langue, les systèmes de reconnaissance doivent impérativement intégrer les traitements liés à la langue dans leur processus. Ceci ne diminue en rien le rôle du système, mais au contraire il ne fait que l’enrichir. Les connaissances qui doivent être exploitées sont de deux natures : connaissances linguistiques et connaissances contextuelles qui peuvent être glanées de l’application visée. Reconnaissance et correction doivent coopérer afin de prendre les bonnes décisions. La correction des erreurs de reconnaissance, le coeur de notre thèse ici, prend une part importante dans le processus de prise de décision étant donné le caractère pluridisciplinaire des techniques inhérentes. Les systèmes de reconnaissance du Latins et Chinois emploient des dictionnaires électroniques, statistiques d’utilisations des éléments de la langue ainsi que des vérificateurs orthographiques depuis plusieurs décennies. Tandis que la langue Arabe reste encore très en retard dans ce domaine.L’objectif à long terme de cette recherche est le développement d’un système de reconnaissance automatique des textes arabes sans contraintes. Les obstacles à surmonter sont de deux natures: la complexité de l’écriture arabe et la complexité de la langue arabe. Nous combinons ici les connaissances de la langue arabe avec les connaissances contextuelles des erreurs commises par le système de reconnaissance afin de pouvoir prendre les bonnes décisions Les expérimentations effectuées démontrent les performances de notre démarche et ouvrent une porte sur de nouvelles perspectives très intéressantes.