Présentation des travaux des projets lauréats de l’appel à projet conjoint 2023 BnF DataLab/Huma-Num

BnF, petit auditorium, mardi 23 janvier 2024

Depuis 2 ans maintenant, le BnF DataLab et l’IR* Huma-Num lancent un appel à projet conjoint afin d’accueillir et de financer pendant un an des projets innovants autour des collections numériques de la BnF (collections numérisées ou nativement numériques).

Les 4 projets lauréats de l’année 2023 proposeront le mardi 23 janvier 2024 une restitution de leurs travaux, ainsi qu’une présentation de leurs méthodologies de recherche, les succès mais aussi parfois les difficultés qu’ils ont pu rencontrer au cours de cette année.
Vous êtes cordialement invité/es à venir écouter, partager et échanger avec les équipes de la BnF et les projets lauréats, pour tirer un bilan de ce dispositif d’accueil de chercheurs au BnF DataLab.

ADAPTMED : adaptation automatique des textes médicaux

Porté par Amalia Todirascu, université de Strasbourg

L’objectif du projet ADAPTMED est d’exploiter la collecte COVID des archives de l’internet réalisée par les équipes de la BnF pendant la période du premier confinement, et de créer une ressource associant les termes spécifiques au Covid et leur définitions/reformulations identifiées dans l’archive. Cette ressource contribuera à la création d’un système de classification et de génération automatique des reformulations de termes. Les équipes présenteront la méthode employée pour collecter les données, la campagne d’annotation des termes et des reformulations extraits de l’archive et les premiers résultats de classification et génération automatique.

GénéAlgoPsy : Généalogie culturelle de la douleur psychique : expressions, usages, représentations

Porté par Astrid Chevance, Centre de recherche en épidémiologie et statistiques (CRESS)

Le projet vise à retracer la généalogie de la notion de douleur du xviie siècle à nos jours à partir du corpus digitalisé de la BnF (Gallica, Gallica Intramuros). En lien avec les interrogations médicales contemporaines sur les symptômes douloureux physiques ou psychiques, nous interrogeons l’évolution de l’utilisation du terme de douleur pour désigner des expériences négatives dans le corps ou dans l’esprit. Nous avons donc constitué un corpus autour du lemme douleur, enrichi de métadonnées à partir des sources digitales de la BNF. Puis nous avons développé un réseau de neurone capable de différencier le sens du mot douleur en contexte, selon qu’il désigne une expérience physique ou psychique. Cela nous conduira à tester quantitativement des hypothèses historiques sur l’évolution de la notion de douleur.

Valorisation numérique du fonds Dulaurier

Porté par Chahan Vidal-Gorène, Calfa, et Bastien Kindt, université de Louvain

Le projet “Valorisation numérique du fonds Dulaurier” met en œuvre des méthodes de reconnaissance des caractères manuscrits (HTR) et d’analyse morphosyntaxique de l’arménien ancien. Le corpus, composé de 14 manuscrits copiés ou acquis par Edouard Dulaurier, représente un large échantillon de chroniques médiévales et de l’historiographie arménienne. Les manuscrits ainsi traités par Calfa et GREgORI sont désormais interrogeables à plus de 98%. La présentation décrira le détail du traitement de ces collections en arménien et les possibilités offertes par leur intégration dans des corpus linguistiques et bibliothèques numériques.

HTRomance

Porté par Alix Chagué, INRIA, et Thibault Clérice, INRIA

Le projet HTRomance propose d’évaluer et d’améliorer les capacités de la reconnaissance automatique des écritures manuscrites (HTR) des manuscrits littéraires et archives publiques et privées, en latin et dans les langues romanes, du xie au xixe siècle, conservés à la Bibliothèque nationale de France. L’objectif principal du projet est la production de données d’entraînement et de modèles de transcription résistants aux changements d’écritures (mains), voire de langue (latin, italien, péninsule ibérique, occitan).

Le projet HTRomance a permis la création de données d’entraînements multilingue et diachroniques pour la production de modèles de transcription automatiques génériques, en se concentrant sur les langues romanes et les périodes médiévales et modernes. Nous présentons les différents livrables de ce projet, en particulier les données, les modèles afférents, ainsi que le chantier d’homogénéisation des règles de transcription (CATMuS) auquel il a conduit.

Programme

9h30 : café d’accueil dans le hall du petit Auditorium

10h : Accueil et mot de bienvenue par  Marie de Laubier, directrice des collections de la Bibliothèque nationale de France et Olivier Baude, directeur de l’IR* Huma-Num

10h30 : Présentation du projet ADAPTMED par Amalia Todirascu (modération : Alexandre Faye, responsable projets de recherche et action internationale au dépôt légal numérique)

11h : Questions et échanges avec la salle

11h30 : présentation du projet GénéAlgoPsy par Astrid Chevance et Frédérique Mélanie (modération : Arnaud Laborderie, chef de projet Gallica)

12h : Questions et échanges avec la salle

12h30 : déjeuner libre

14h : présentation du projet Fonds Dulaurier par Chahan Vidal-Gorène et Bastien Kindt (modération : Marie Carlin, coordinatrice du BnF DataLab)

14h30 : Questions et échanges avec la salle

15h : présentation du projet HTRomance, par Alix Chagué et Thibault Clérice (modération : Sébastien Cretin, expert OCR et formats éditoriaux)

15h30 : Questions et échanges avec la salle

16h : conclusion par Marie Carlin

Informations pratiques



Citer ce billet
Louise-Anne Charles (2023, 19 décembre). Présentation des travaux des projets lauréats de l’appel à projet conjoint 2023 BnF DataLab/Huma-Num. Carnet de la recherche à la Bibliothèque nationale de France. Consulté le 23 avril 2024, à l’adresse https://doi.org/10.58079/vefr

Louise-Anne Charles

Bibliothécaire chargée de l'organisation des services aux chercheurs du BnF DataLab.

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1 réponse

  1. 21 décembre 2023

    […] journée de restitution des projets du DataLab BnF le mardi 23 janvier avec le projet Valorisation numérique du fonds Dulaurier, Porté par Chahan […]

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