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Pour l'indexation sémantique des documents arabes, nous construisons une nouvelle ontologie (SchemNet) basée sur les schémas arabes et leurs significations et la combinaison du contenu de Arabic WordNet (AWN) et Arabic VerbNet (AVN). Nous utilisons ensuite cette ontologie pour filtrer les documents afin de trouver les documents pertinents qui répondent aux demandes des utilisateurs. Bien que le processus d'indexation soit basé sur la phase de stemming, les solutions actuellement disponibles ont prouvé que cette étape consomme beaucoup de temps lors du traitement d'un grand volume de données. A notre connaissance, il n'existe pas de travaux abordant ce problème et notamment par l'utilisation d'agents pour améliorer le processus d'indexation des documents arabes. Notre objectif est d'indexer les documents arabes en se basant sur le système multi-agent pour améliorer le processus d'indexation sur le plan du traitement du temps.