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