McCATMuS : retours sur la production d'un méta-dataset multilingue et multiséculaire - Chagué, Alix (Université du Québec à Rimouski and Centre de Recherche Interuniversitaire sur les Humanités Numériques, 2024)
Keywords: Numérique; Océrisation; Patrimoine

L'intelligence artificielle au service de l'archivage numérique : optimisation des pratiques et défis éthiques - Saad, Nora; Elmqaddem, Noureddine; Vasseur, Edouard (Journal of Information Sciences, 2024)
L’archivage numérique a connu une évolution significative ces dernières années, passant d’une approche traditionnelle à une approche plus computationnelle. Face à l’explosion de la masse des données et des documents numériques, les méthodes traditionnelles d’archivage se trouvent dépassées. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) offre des perspectives prometteuses pour optimiser et transformer les pratiques archivistiques. Cet article explore le potentiel de l’IA dans l’optimisation du processus d’archivage numérique et examine comment cette technologie peut être utilisée pour améliorer l’efficacité, la précision et l’accessibilité des archives numériques. À travers une revue systématique de la littérature, nous examinons les applications spécifiques de l’IA dans le domaine de l’archivage, ainsi que les défis et les considérations éthiques liés à son utilisation. Nous présentons également des études de cas et des projets concrets qui mettent en évidence l’impact positif de l’IA sur les pratiques archivistiques. En conclusion, cet article met en lumière les opportunités offertes par l’IA pour l’archivage numérique tout en soulignant l’importance d’une approche éthique et responsable dans son adoption. Mots clés :  intelligence artificielle ; archivage numérique ; gestion des archives ; évaluation  automatique ; transformation numérique ; défis éthiques.
Keywords: Archivage numérique; Gestion d'archives; Numérique

Numérisation, conformité et innovation: réussir son service - Daniel, Anne-Solène; Velluet, Hugo (Archimag, 2024)
Ces derniers mois ont été marqués par des évolutions notables en matière de capture et de numérisation, notamment par la révision de la norme NF Z 42‑026 et par l’expansion phénoménale de l’intelligence artificielle. Au cœur de ces transformations, l’équilibre délicat entre extraction de données, accessibilité documentaire et respect strict des contraintes budgétaires et normatives se profile comme un défi crucial. Alors, dans un paysage saturé d’informations, comment relever le défi des impératifs métiers, des attentes réglementaires, de l’écoresponsabilité et des innovations offertes par l’IA pour assurer une dématérialisation de qualité ? Et comment les outils peuvent-ils aider ? Zoom sur les fondamentaux de la copie fidèle.
Keywords: Archivage électronique; Environnement numérique; Gestion de l'information; Numérique; Profession; numérisation des archives

Numérisation et IA: vers un numérique responsable - Daniel, Anne-Solène; Velluet, Hugo (Archimag, 2024)
Au-delà d’une simple conversion au numérique, la transition vers la dématérialisation des documents d’activité intègre désormais l’intelligence artificielle (IA) tout en portant un regard éclairé sur la responsabilité environnementale. Cette fusion entre innovation technologique et engagement écologique redéfinit la gestion documentaire.
Keywords: Archivage électronique; Gestion de l'information; Numérique; Profession; numérisation des archives

Outils de numérisation et conformité réglementaire - Halsenbach, Axel (Archimag, 2024)
Les outils dédiés à la capture de documents s’appuient sur différentes technologies pour garantir une numérisation qui soit conforme aux attentes des organisations comme à la réglementation. Automatisation et IA générative font partie des innovations récentes
Keywords: Archivage électronique; Gestion de l'information; Numérique; Numérisation des archives

Archives Archéologiques, Intelligence Artificielle Et Sciences Participatives: Le Projet « Bulliot, Bibracte Et Moi » - Perrin, Emmanuelle; Chassignet, Philippe (Intelligence artificielle, culture et médias, 2024)
L’intelligence artificielle offre de nouvelles solutions pour automatiser la transcription des manuscrits et réactualiser des archives scientifiques encore peu exploitées, difficilement accessibles et restées en grande partie inédites. Le projet « Bulliot, Bibracte et moi », lauréat de l’appel « Service numérique innovant 2019 » du ministère français de la Culture et de la Communication, constitue une expérience originale de science participative associée à l’intelligence artificielle pour la transcription d’archives archéologiques. Il vise l’édition numérique des carnets de fouille manuscrits de Jacques-Gabriel Bulliot (1817-1902). Ce négociant en vin d’Autun localisa le site de la ville celtique de Bibracte et il
Keywords: Collaboration; Manuscrits; Technologie

Le RCDR et BAC s’associent pour faciliter la consultation des documents manuscrits numérisés de la collection Héritage - Réseau canadien de documentation et de recherche (Réseau canadien de documentation et de recherche, 2023)
Le Réseau canadien de documentation pour la recherche (RCDR) ainsi que Bibliothèque et Archives Canada (BAC) se sont associés en vue de mener un projet pilote qui mettra à profit la reconnaissance intelligente de caractères (RIC) pour faciliter la recherche dans le matériel de la BAC de la collection Héritage. Un sous-ensemble de la collection RG 10, « Documents relatifs aux Affaires autochtones » sera ainsi traité à partir du logiciel de RIC Transkribus, développé par READ-COOP. Ce projet pilote facilitera la consultation d’une série de documents très utilisés et marquera le lancement de nos efforts à long terme pour rendre la recherche en texte intégral dans la collection Héritage à la disposition des utilisateurs. La RIC utilise des modèles d’intelligence artificielle pour reconnaître les caractères de textes manuscrits numérisés autant que de textes imprimés. Conscient du besoin de faciliter la consultation de la collection Héritage, qui se compose à quelque 60 % de textes manuscrits, le personnel du RCDR a déterminé que le logiciel Transkribus constituait la meilleure option pour lancer ce projet pilote. Les premiers essais ont montré que ce logiciel était capable de transcrire un échantillon de textes manuscrits avec un taux d’erreurs de seulement 5 à 7 %, un résultat qui pourrait encore s’améliorer avec un apprentissage.
Keywords: Manuscrit; Numérique; Recherche

Vision distante et archive photographique - Foliard, Daniel (Sociétés & Représentations, 2023)
Cet article s’appuie sur plusieurs projets récents ou en cours de développement qui se situent à l’articulation de l’apprentissage profond, de la visualisation de données et de l’histoire de la photographie. Il vise à interroger les utilisations de l’intelligence artificielle à des fins de recherche et d’exploitation de photographies patrimoniales. Des expérimentations de plus en plus fréquentes ont démontré que ces outils peuvent offrir de nouveaux points d’entrée dans de très grands corpus visuels. Ces approches rencontrent toutefois une forme de résistance chez les spécialistes de l’histoire de la photographie et des études visuelles. Le risque notamment d’un effacement du contexte, favorisé par le traitement des images, est souvent mis en avant. Les biais préexistants dans des jeux de données comme Imagenet ou ceux qui sont introduits par les ré-entraînements des réseaux neuronaux peuvent paraître par ailleurs poser d’insurmontables problèmes éthiques et épistémologiques. À l’instar de la photographie de la seconde moitié du xixe siècle – cet « œil prosthétique » qui épousa dans les Indes l’habitus colonial de l’empire britannique selon Christopher Pinney –, « l’œil numérique » de la vision computationnelle semble ainsi coïncider avec de profondes évolutions culturelles inscrites dans ce début du xxie siècle, qui vont de la fin supposée de la vie privée à l’extractivisme numérique en passant par une automation préjudiciable à l’interprétation fine des documents. À l’inverse, les praticiens des cultural analytics défendent l’idée selon laquelle les très grands corpus de données sont devenus d’incontournables objets, ouvrant des perspectives totalement inédites aux spécialistes du champ des humanités. Cet article vise à nuancer les surestimations positives et négatives de ce que peuvent faire les outils de l’apprentissage profond et de la science des données en matière d’analyse des images. Ni myope, ni presbyte, l’œil numérique offre de nouvelles entrées dans l’écrasante masse documentaire que produit la numérisation accélérée des patrimoines visuels.
Keywords: Analyse documentaire; Photographie

Apprendre de l'apprentissage automatique - Lavin, Sylvia (Centre Canadien d’Architecture, 2023)
Cette semaine, nous partageons la réflexion de Sylvia Lavin sur les échecs, les succès et les potentialités d’un outil d’apprentissage automatique développé pour identifier les arbres dans les dessins d’architecture. Sylvia Lavin reconnaît la dépendance croissante des historiens de l’architecture à l’égard des outils numériques, tout en s’intéressant à ce que les résultats de cette expérience suggèrent sur l’inclusion et la représentation des arbres dans les dessins d’architecture.
Keywords: Collection; Traitement automatique

Impact de la correction automatique de l'OCR/HTR sur la reconnaissance d'entités nommées dans un corpus bruité - Petkovic, Ljudmila; Alrahabi, Motasem; Roe, Glenn (JIS - Journal of Information Sciences, 2022)
Nous présentons une expérience menée sur la correction d’orthographe automatique de textes issus de la reconnaissance optique des caractères (OCR), dans l’objectif de mesurer l’impact de la correction sur une tâche d’extraction d’informations. À partir d'un échantillon de documents d’archives numérisées (océrisées), nous avons appliqué un système de reconnaissance d’entités nommées avant et après une correction d’orthographe. Les résultats obtenus ont montré que le correcteur orthographique permet d’améliorer certaines tâches du traitement automatique du langage naturel. Une extension de l’approche proposée par un ré-entraînement sur un plus grand corpus est également présentée pour optimiser davantage les résultats obtenus.
Keywords: Archives; Océrisation; Technologie informatique

Intelligence artificielle & Sciences humaines et sociales (SHS) - Sauret, Nicolas (I2D – Information, données & documents, 2022)
L’intelligence artificielle s’impose désormais dans tous les domaines des sciences humaines et sociales, lesquelles accueillent cette nouvelle approche à la fois en tant que méthodologie de traitement des données, et en tant qu’objet de recherche à part entière. Signe d’un second tournant numérique de la recherche, cet engouement témoigne de la convergence entre les besoins en traitement massif des données de la recherche et des archives patrimoniales, après les larges campagnes de numérisation opérées lors de ces dernières décennies, et avec la maturation des méthodes d’apprentissage automatique et profond. Pour autant, cette accessibilité des méthodes de l’IA n’est pas sans poser certains défis aux communautés SHS : défis en termes de compétences et de ressources nécessaires, mais aussi en termes d’enjeux scientifiques, épistémologiques et éthiques.
Keywords: Données massives; Humanités; Patrimoine documentaire; Technologie informatique; Traitement automatique

Enrichir le patrimoine écrit archivistique grâce aux technologies numériques : Ingénierie du projet LectAuRep (Lecture automatique de répertoires) - Rostaing, Aurélia; Scheithauer, Hugo (DHNord 2022 - Travailler en Humanités Numériques : collaborations, complémentarités et tensions, 2022)
Enrichir le patrimoine écrit archivistique grâce aux technologies numériques : Ingénierie du projet LectAuRep (Lecture automatique de répertoires)
Keywords: Archivage; Technologie informatique

LectAuRep : Données d’archives en français des XIXe et XXe siècles - Scheithauer, Hugo (Transkribus / eScriptorium : Transcrire, annoter et éditer numériquement des documents d’archives, 2022)
Données d’archives en français des XIXe et XXe siècles. Transcrire, annoter et éditer numériquement des documents d’archives. Segmentation automatique d'image, Archives Nationales. Reconnaissance automatisée des mots manuscrits.
Keywords: Archives notariales; Informatique; Manuscrit; Traitement automatique

L'analyse de cartes anciennes par l’intelligence artificielle - Lemaitre, Aurélie (Palimpseste. Sciences, humanités, sociétés, 2022)
Les dernières années, les services d'archives ont entrepris de vastes campagnes de numérisation, dans le but de préserver les fonds documentaires. Ces documents scannés sont alors disponibles sous forme d'images, matrices de pixels. Notre objectif est de reconnaître automatiquement le contenu de ces images pour en extraire de l'information interprétée. C’est ce que l’on appelle l’analyse automatique d’images de documents.
Keywords: Analyse; Cartographie

Socface, l'intelligence artificielle appliquée aux archives - FranceArchives (FranceArchives, 2021)
Socface est un projet de recherche soutenu par l'Agence nationale pour la Recherche (ANR), porté par l'Institut national d'études démographiques (INED) et la société Teklia, en partenariat avec Paris School of Economics et le Service interministériel des Archives de France (SIAF). Il vise à étudier les changements de la société française sur un siècle grâce à l'exploitation d'une source décrivant précisément la population française : les recensements de la population de 1836 à 1936, conservés et numérisés par les Archives départementales et les Archives municipales. Les recensements numérisés seront transcrits automatiquement et analysés pour constituer une base de données de plusieurs millions d'individus, permettant d'une part au public des archives de faire des recherches nominatives ponctuelles et d'autre part aux chercheurs de mener des études en histoire économique, démographique ou sociale (évolutions du marché du travail, des mobilités, des inégalités par exemple).

Archivage des données numériques massives : contribution de l'intelligence artificielle et de la blockchain - Marone, Reine Marie Ndèla; Mbengue, Moustapha; Diakhaté, Djibril (Djiboul, 2021)
Le volume d’informations produits dans les entreprises ne cesse de croître à une vitesse très rapide du fait de la mutation de leur système de production induites par l’utilisation des technologies de l’information et de la communication. Dans les structures publiques et privées, la difficulté d’accéder en temps réel à la documentation administrative est une réalité. Dans ce contexte, deux questions se posent. D’abord comment extraire de ce masse documentaire les informations utiles à l’activité. L’autre interrogation se rapporte à la question de l’authenticité, mais aussi de la conservation sur le long terme des documents au format numérique, sachant que les technologies évoluent rapidement. Dans cet article, nous tentons de voir dans quelle mesure l’intelligence artificielle (IA) et la blockchain peuvent apporter des éléments de réponse à ces problématiques. Notre travail s’inscrit dans le cadre théorique de l’intelligence artificielle et de la blockchain dans l’archivage des Big data et utilise la méthodologie de l’analyse qualitative. Les résultats de l’étude montrent que l’IA permet d’exploiter les données archivées de manière plus efficace et de redonner vie à un patrimoine informationnel sous-exploité tandis que la blockchain peut aider à valider ou certifier les documents afin de garantir leur immuabilité et leur non-altération
Keywords: Archives; Big Data; Blockchain; Intelligence Artificielle

Nouvelle-France numérique. L’intelligence artificielle au service de la recherche. - Palomino, Jean-François; Gohier, Maxime; Marsan, Guillaume (À rayons ouverts - Chroniques de BAnQ, 2021)
Une nouvelle révolution numérique est actuellement en cours dans le domaine de la documentation, grâce aux technologies de reconnaissance de l’écriture manuscrite, qui facilitent la retranscription automatisée de textes écrits à la main. Avec plusieurs millions de documents manuscrits dans ses réserves, BAnQ s’apprête à expérimenter cette révolution par l’entremise de son implication dans le projet Nouvelle-France numérique. Année après année, depuis plus de 20 ans, BAnQ enrichit son offre numérique grâce à son programme de numérisation. En parallèle, elle tâche de rendre l’ensemble de ses contenus aussi accessibles que possible. Avec l’océrisation1, maintenant appliquée de façon systématique aux documents imprimés numérisés, le potentiel de découvertes dans BAnQ numérique a été vertigineusement démultiplié : il est maintenant possible de repérer des mots-clés dans le corps d’un texte. Grâce à la participation de BAnQ au projet Nouvelle-France numérique, ce seront maintenant des manuscrits qui seront lus et transcrits automatiquement.
Keywords: Format; Logiciel; Manuscrit; Océrisation