Guide pratique par Biblissima+
Alix Chagué, Ariane Pinche, Svetlana Yatsyk.

Ce cours numérique proposé par Biblissima+ est une introduction à la reconnaissance automatique d’écriture appliquée aux documents historiques.

La reconnaissance automatique de l’écriture manuscrite (Automatic Text Recognition, ATR) est aujourd’hui un enjeu majeur pour les chercheurs en sciences humaines et sociales (SHS) travaillant sur des sources manuscrites. Grâce aux avancées de l’intelligence artificielle et des modèles d’apprentissage profond, il est désormais possible de transcrire automatiquement des documents anciens, facilitant ainsi leur analyse et leur exploitation.

Objectifs du cours

Ce cours en ligne a pour but d’initier les chercheurs et ingénieurs en SHS aux principes fondamentaux de la reconnaissance automatique d’écriture, en mettant l’accent sur ses usages concrets et les outils adaptés aux besoins des sciences humaines. Il ne s’agit pas d’un cours technique sur l’intelligence artificielle, les réseaux neuronaux ou l’apprentissage profond, mais bien d’un parcours destiné à fournir des clés de compréhension sur les enjeux liés à l’utilisation de la reconnaissance automatique et à son application pratique dans les projets de recherche en SHS.

À travers une série de vidéos de six videos, nous proposerons un parcours pédagogique accessible à un large public, couvrant :

• Les principales définitions
• Les notions à avoir en tête pour démarrer un projet
• Une présentation de projet intégrant la reconnaissance automatique d’écriture ;
• Un tutoriel pour prendre en main eScriptorium, un logiciel open source conçu pour la reconnaissance et la transcription de documents patrimoniaux (voir Stokes et alii 2021 : Peter A. Stokes, Benjamin Kiessling, Daniel Stökl Ben Ezra, Robin Tissot, El Hassane Gargem, « The eScriptorium VRE for Manuscript Cultures – Classics@ Journal », Classics@ Journal). Pour créer un compte sur CREMMAcall, c’est par ici.
• Quelques notions de bonnes pratiques pour partager ses données et modèles

Ce cours a été établi grâce au travail de trois chercheuses dont les expertises se situent l’intersection de la philologie, de l’intelligence artificielle et de la gestion des données patrimoniales :
– Alix Chagué, chercheuse en humanités numériques. Doctorante en co-tutelle entre INRIA Paris (équipe ALAMAnaCH) et le CRIHN (Université de Montréal), elle se spécialise dans l’utilisation de la reconnaissance automatique d’écriture pour les documents historiques. ➝ Voir son profil
–  Ariane Pinche, chercheuse en philologie médiévale. Chargée de recherche en études médiévales et humanités numériques au CNRS (CIHAM), elle est spécialiste de l’édition numérique et de l’utilisation de l’HTR pour les documents français du Moyen Âge. ➝ Voir son profil
–  Svetlana Yatsyk, chercheuse en philologie latine. Ingénieure de recherche à l’IRHT, elle est spécialiste en codicologie numérique et en reconnaissance automatique d’écriture. ➝ Voir son profil

Ce cours a été conçu grâce à l’ÉquipEx Biblissima+, financé par l’ANR dans le cadre du programme France 2030 (ANR-21-ESRE-0005).