La journée a été conçue comme un séminaire de travail qui vise à interroger les apports des IA pour l’étude de l’image dans le livre ancien, depuis les premiers incunables jusqu’au XVIII^e siècle. Les fonds anciens illustrés sont actuellement sous-représentée dans les visual studies numériques, contrairement à des objets plus anciens (objets archéologiques et manuscrits enluminés) ou plus récents (fonds photographiques, revues et journaux imprimés, médias contemporains et réseaux sociaux…). La rencontre de spécialistes de la gravure dans des fonds anciens, d’une part, et d’experts de l’intelligence artificielle pour les études visuelles de l’autre, nous permettra de saisir les opportunités qu’offrent les IA pour notre objet (et leurs limites), de dresser un panorama des expériences en cours et de croiser les réflexions des chercheurs, des conservateurs et des ingénieurs autour de cas pratiques en alternants présentations, échanges et ateliers.

Programme

10h : Accueil des participants

10h15 : Ouverture de la journée par Nicolas Tocquer, directeur de la Bibliothèque nationale et universitaire

10h30-13h : Session plénière (titres provisoires)

• Bohnert Céline (Université Reims Champagne Ardennes/UMR 3311CRIMEL), SAIDI Amine (ENSI Caen), Rosanne WINGERT (Bnu) : Le projet Ovide en images à la Bnu.
• Charpier Marion (Ecole nationale des chartes) : Comment l’IA déplace la réflexion : cas d’usage autour de la zoologie médiévale.
• Guilbaud Alexandre, (Sorbonne Université, Institut de mathématiques de Jussieu-Paris Rive Gauche/UMR 7586) : AIKON, un environnement de recherche pour l’étude visuelle des corpus historiques : focus sur la circulation des images dans des corpus encyclopédiques aux XVII^e et XVIII^e siècles.

13h-14h30 : Déjeuner commun au Lab de la Bnu sous la forme de plateaux-repas (sous réserve d’inscription ici (gratuite).

14h30-17h30 : Ateliers animes par le consortium PICTOR IA

Nous remercions le consortium HumaNum Pictor-IA pour l’organisation de deux ateliers autour des outils TiamaT et Panoptic.

Atelier TiamaT — Prise en main d’un workflow d’annotation et d’entraînement assisté par machine learning

• Animation : Marion Charpier (ENC), Fantin Le Ber (PictorIA)

Cet atelier propose une introduction pratique à TiamaT, un workflow développé dans le cadre des projets Jean Royère et TORNE-H. Pensé pour être déployé sur des typologies de corpus variées, TiamaT accompagne la constitution progressive de jeux de données annotés et exploitables pour l’entraînement de modèles de vision par ordinateur.

L’atelier permettra de découvrir les principales étapes du workflow : préparation des images, annotation manuelle, structuration des données, entraînement d’un modèle YOLO, inférence sur de nouvelles images, correction des résultats et réintégration des corrections dans une nouvelle boucle d’apprentissage. L’objectif est de montrer comment un corpus non structuré peut être progressivement transformé en jeu de données annoté, contrôlé et réutilisable.

L’outil pourra être installé localement sur les machines des participant·es ou sur un environnement de type Colab. Les participant·es sont invitées à venir avec leur ordinateur portable. Une installation minimale de Python, ou à défaut un compte Google pour l’usage de Colab, pourra être nécessaire.

Ressources

• GitHub TiamaT : https ://github.com/Chaouabti/TiamaT
• Jeu de données / dossier partagé : https ://drive.google.com/drive/folders/19_HKEHfw0zzUJUd661J2MRrvLM3iTnsB ?usp=sharing

Atelier Panoptic — Explorer, regrouper et enrichir des corpus d’images patrimoniales

• Animation : Félix Alie (CERES-Sorbonne Université), Aristide Curtelin (ENC), Julien Schuh (Université Paris Nanterre).

Cet atelier propose une prise en main de Panoptic pour l’exploration de corpus visuels patrimoniaux. L’outil permet d’importer des ensembles d’images, de les vectoriser, puis de les manipuler à partir de critères visuels ou documentaires afin de repérer des proximités, des séries, des doublons ou des regroupements pertinents.

À partir d’exemples issus d’expérimentations menées dans le cadre de pictorIA et du BnF DataLab, l’atelier montrera comment Panoptic peut aider à travailler sur des corpus volumineux : importation des images, ajout éventuel de métadonnées par fichier CSV, filtrage, regroupement, tri, constitution de clusters et recherche de similarités. Une attention particulière sera portée aux usages possibles pour l’indexation, l’enrichissement documentaire et l’exploration critique de fonds iconographiques.

L’atelier vise moins à produire une analyse entièrement automatisée qu’à montrer un outil de visualisation et de clustering peut accompagner le regard des chercheuses, chercheurs et professionnel·les du patrimoine dans l’identification de régularités, de doublons, de variations ou de séries visuelles. Les participant·es sont invitées à venir avec leur ordinateur portable.

Ressources :

• Description de l’outil sur le site du CERES : https ://ceres.sorbonne-universite.fr/Panoptic/
• GitHub Panoptic : https ://github.com/CERES-Sorbonne/Panoptic/blob/main/README-FR.md
• Compte rendu pictorIA / BnF DataLab sur l’atelier Panoptic : https ://pictoria.hypotheses.org/5583