LIVIA
La conservation des livres par l’IA
Responsabilité scientifique :
- Camille Simon-Chane
- Michel Jordan
Axes méthodologiques :
Champs thématiques :
Secteurs disciplinaires :
Partenariat :
Financement :
- DIM PAMIR
ID projet : IDF-DIM-PAMIR-2022-7-007
Descriptif :
Le contexte du stage est le développement d’un outil permettant de repérer automatiquement les altérations dangereuses sur le dos des reliures pour aider les conservateurs de bibliothèques à évaluer l’état des fonds de livres.
Un premier travail a été réalisé en partenariat avec les Archives. Il a permis de mettre en place un pipeline complet (voir photo) basé sur les techniques de la segmentation sémantique pour repérer les altérations dangereuses sur les reliures des archives du Parlement de Paris, constituant un corpus très homogène d’environ 11 000 ouvrages.
Un partenariat avec les Archives nationales du Québec (BanQ) nous a permis d’acquérir et d’annoter des images d’ouvrages plus récents et hétéroclites. Cette base de données est composée de 300 photographies, soit plus de 5000 ouvrages. Il s’agit désormais d’évaluer les algorithmes de segmentation des livres et de détection des altérations sur cette base de données.
L’étudiant sera responsable des tâches suivantes :
Un premier travail a été réalisé en partenariat avec les Archives. Il a permis de mettre en place un pipeline complet (voir photo) basé sur les techniques de la segmentation sémantique pour repérer les altérations dangereuses sur les reliures des archives du Parlement de Paris, constituant un corpus très homogène d’environ 11 000 ouvrages.
Un partenariat avec les Archives nationales du Québec (BanQ) nous a permis d’acquérir et d’annoter des images d’ouvrages plus récents et hétéroclites. Cette base de données est composée de 300 photographies, soit plus de 5000 ouvrages. Il s’agit désormais d’évaluer les algorithmes de segmentation des livres et de détection des altérations sur cette base de données.
L’étudiant sera responsable des tâches suivantes :
- Évaluation des algorithmes existant sur les nouvelles images
- Adaptation et développement de nouveaux algorithmes
- Choix et implémentation de métriques adaptées à l’évaluation de l’état sanitaire.
En sus de l’encadrement scientifique, un dialogue continu avec une restauratrice et avec les bibliothèques guidera le travail. Ce projet permettra à l’étudiant de mettre en pratique ses connaissances en deep-learning dans un contexte avec des contraintes fortes et stimulantes.
Stagiaire : Zacharie Rodière
