Nous proposons une manière de coopérer des MMC et des réseaux neuronaux dans une architecture probabiliste en tirant avantage des deux outils : la génération d'une liste des N meilleures hypothèses de mots ainsi que leurs segmentations en caractères par un classifieur MMC et les propriétés de modélisation des réseaux neuronaux appliquées aux caractères. Le classifieur RN utilise la segmentation du classifieur MMC afin de retourner à l'image du mot et d'extraire les caractéristiques convenables

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... la reconnaissance de caractères isolés. Le classifieur RN réévalue chacune des N meilleures hypothèses des mots et les scores générés sont combinés avec ceux du classifieur MMC. Finalement, la liste des N meilleures hypothèses est réordonnée selon les nouveaux scores faisant ainsi ressortir la meilleure hypothèse. Nous avons utilisé deux bases de données. La première contient 14400 échantillons écrits sur du papier par 100 scripteurs différents et 3 occurrences pour chaque mot. Les mots de cette base constituent un lexique de 48 mots des wilayas algériennes. La deuxième contient 2800 caractères segmentés manuellement à partir des mots de la première base. Avec un taux de réussite de 91,77 %, le système proposé a montré une bonne performance.