La gestion des pêches est généralement basée sur des modèles structurés en âge. De ce fait, les données sur l'âge des poissons sont collectées par des experts qui analysent et interprètent des pièces calcifiées (écailles, vertèbres, rayons de nageoires, otolithes, etc.). L'otolithe, située dans l'oreille interne du poisson, est la principale pièce calcifiée utilisée, car elle est la seule métaboliquement inerte et est historiquement l'une des premiers proxys de données développées. L'otolithe contient également toutes les informations de l'histoire de vie du poisson et fournit des données d'âge pour toutes les évaluations de stocks des espèces commerciales. Cette méthode traditionnelle d'estimation de l'âge par un processus d'interprétation réalisée par un scientifique expert est donc très chronophage. L'analyse d'images peut être une méthode alternative peu coûteuse. Cependant, la première étape consiste à transformer les images d'otolithes prises en routine en images standardisées au sein d'une base de données afin d'appliquer des techniques d'apprentissage automatique sur les images. La forme des otolithes, résultant de la synthèse du patrimoine génétique et des effets de l'environnement, est un outil utile pour identifier les populations, une base de données d'images standardisées pourrait donc être également utilisée pour cela. À partir des données d'otolithes de plie (Pleuronectes platessa Linnaeus, 1758) et de rouget barbet de roche (Mullus surmuletus Linnaeus, 1758) en Manche Orientale ainsi que de la morue du nord-est de l'Arctique (Gadus morhua Linnaeus, 1758), un protocole de standardisation des données a été proposé. Toutes les étapes méthodologiques ont été développées sous un environnement R. Une matrice d'images en niveaux de gris a été générée à partir des images brutes dans différents formats. La détection des contours a été appliquée pour identifier les otolithes cassés, l'orientation de chaque otolithe et le nombre d'otolithes par image. Pour finaliser ce processus de standardisation, toutes les images ont été redimensionnées et binéarisées. Plusieurs outils mathématiques de morphologie ont été appliqués pour aligner et orienter les images, en plaçant les otolithes dans la même disposition pour chaque image. Pour cette étude, nous avons utilisé trois bases de données de deux laboratoires différents sur trois espèces (la morue, la plie et le rouget barbet de roche). Cette méthode a été approuvée sur ces trois espèces différentes et pourra être utilisée sur de multiples espèces pour la détermination de l'âge et l'identification des stocks. [ABSTRACT FROM AUTHOR]