Post-doc : Annotation Semi-Automatique des images Patrimoniales (ASAP)

Aujourd'hui, la technique de numérisation permet l'acquisition et le stockage de millions d'images patrimoniales. En termes de description et d'indexation, ces images nécessitent de la part d'équipes d'iconographes un temps important de saisie manuelle ne permettant pas de couvrir la totalité de ces images, en accroissement constant. En termes de consultation, grand public, enseignants et chercheurs ou professionnels de l'image expriment des besoins de plus en plus exigeants en termes de fonctionnalités de recherche.
Pour exemple, la BnF gère actuellement plus de 2 millions d’images numérisées avec un accroissement annuel de plusieurs dizaines de milliers d’images supplémentaires. Les différentes institutions culturelles françaises sont confrontées aux mêmes questions de description et d’indexation en masse de leurs images patrimoniales.
L'objectif du projet est donc de proposer de nouvelles solutions d'aide à la description et indexation des images numérisées. Ces nouvelles solutions, très prometteuses, doivent répondre à un enjeu essentiel de valorisation culturelle : assurer aux images du patrimoine numérique français un meilleur signalement, une visibilité accrue et une large diffusion sur le web.
Basé sur les méthodes actuelles de reconnaissance visuelle par similarité du contenu, le travail portera sur la conception de fonctions de propositions d’indexation calculées à l'aide d'images déjà annotées. La conception de cet outil sera menée en fonction des pratiques et des usages éprouvés des iconographes de la BnF.

Détails d'organisation

Porteur:

  • Philippe-Henri Gosselin, UCP/ETIS

Autre partenaire:

  • Sébastien Pétratos, BnF, Département Reproduction des documents