L'objectif de ces travaux de thèse est de construire un système de reconnaissance de phrases, en se basant sur un système de reconnaissance de mots existant. Pour cela, deux axes de recherche sont abordés : la segmentation des phrases en mots ainsi que l'intégration de connaissances linguistiques pour prendre en compte le contexte des phrases. Nous avons étudié plusieurs types de modèles de langage statistiques, en comparant leurs impacts respectifs sur les performances du système de reconnaissance. Nous avons également recherché la meilleure stratégie pour les intégrer efficacement dans le système de reconnaissance global. Une des orginalités de cette étude est l'ajout d'une représentation des différentes hypothèses de phrases sous forme d'un réseau de confusion, afin de pouvoir détecter et corriger les erreurs de reconnaissance restantes. L'utilisation des technique présentées permet de réduire de façon importante le nombre d'erreurs de reconnaissance, parmi les mots des phrases.