Cluster 3. L’intelligence artificielle et la reconnaissance de formes et d’écritures manuscrites.

Cette communication a été enregistrée lors des journées Biblissima+ 2022– Innovations numériques et sources anciennes : comment préparer l’avenir ?

Auteurs : 

Dominique Stutzmann, Archiviste-paléographe, Directeur de recherche CNRS, Responsable de la section Paléographie latine de l'Institut de Recherches et d’Histoire des textes (IRHT – CNRS)

Daniel Stökl Ben Ezra, Directeur d'études à l'EPHE-PSL, Section des Sciences Historiques et Philologiques – Philologie et linguistique de l’hébreu et de l’araméen anciens. Membre du laboratoire Archéologie et Philologie d’Orient et d’Occident (AOrOc – UMR 8546)

Laurent Hablot, Directeur d’études à l’EPHE-PSL, Section des sciences historiques et philologiques, Chaire d’Emblématique occidentale, membre du laboratoire Savoirs et pratiques du Moyen Âge à l’époque contemporaine (SAPRAT – EA 4116)

Résumé de la Communication : 

Les travaux du cluster 3 portent sur l’exploitation de l’intelligence artificielle pour la reconnaissance de formes, de caractères et d’écritures manuscrites permettant l’étude du livre ancien manuscrit et imprimé, la sigillographie, la numismatique et l’héraldique. Il s’agit de traiter de données massives et diverses, tant par les matériaux que par les langues et les systèmes d’écriture qui intéressent Biblissima+. Les travaux du cluster seront menés en étroite collaboration avec les autres clusters pour formaliser le texte, exploiter l’image, lire le texte et le comprendre. Le cluster cherche à ouvrir l’accès aux infrastructures et aux données et à fournir à l’utilisateur les outils les plus puissants possibles tout en respectant la finesse et la diversité des recherches historiques. Les orateurs de la table ronde présentent différents projets et outils existants ou en cours de développements et les objectifs prévus dans le cadre de Biblissima+ : la base de données Sigilla et la création d’un outil de transcription et d’exportation des légendes des sceaux ; l’infrastructure Arkindex et les différents projets sur les textes – surtout latins – que l’IRHT mène avec Teklia pour la transcription des textes, mais aussi leur analyse (reconnaissances des entités nommées, identification automatique des textes transmis) ; le logiciel HTR Kraken développé par l’EPHE-PSL pour la reconnaissance de tout type de caractères, et son utilisation dans l’infrastructure eScriptorium, qui donne une interface d’utilisation commode autour de Kraken.