LectAuRep (Lecture automatique de répertoires). La reconnaissance automatique d’écriture appliquée aux répertoires des notaires des Archives nationales.
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Présentation du projet LectAuRep des Archives nationales au datadrink du labIA d'Etalab, 1er juillet 2021 (+ lien vers la captation).
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- 1. LectAuRep (Lecture automatique de répertoires) La reconnaissance automatique d’écriture appliquée aux répertoires des notaires des Archives nationales Aurélia Rostaing aurelia.rostaing@culture.gouv.fr Datadrink labIA 1er juillet 2021 Lien vers la captation (1’18’’ à 22’ 40’’- démo : 8’ 46’’ à 16’ 53’’)
- 2. Un projet de service aux usagers > lecture, recherche, fouille de texte dans la masse des images d’archives transformées en données par l’IA (réseaux de neurones récurrents - LSTM)
- 3. Un « Marmiton » au service d’un réseau administratif du patrimoine écrit > mutualisation de données, modèles et méthodes documentés, produits avec un logiciel libre (Kraken/eScriptorium – projet Scripta-PSL) Convention-cadre Culture – Inria (DIN/SNUM)
- 4. Diversité du corpus 1803-1944 122 études de notaire 1 ml. par étude 2000 registres préimprimés Des milliers d’écritures Des informations visuellement structurées
- 5. Près d’un demi-siècle de campagnes de reprographie analogique et numérique
- 7. Transformation des images numériques en données
- 8. Quantifier et critiquer la performance (taux d’erreur par caractère / mot - corpus ; clusters d’écritures)
- 9. Passer à l’échelle But : minimiser la production de données d’entraînement pour une nouvelle main (fond de sauce) * Golden set : 700 pages simples transcrites (10/15 mains, 1830/1836/1850/1901/1907, 6 notaires/2 études) * Random set : 600 pages simples transcrites (une centaine de mains) * Enregistrements de contrats de mariage, séparations, divorces : 144 doubles pages (une dizaine de mains) * Me Bronod (XVIIIe siècle) : 125 doubles pages (une main ; CER < 5 %)
- 11. Principes suivis Tracer l’obtention des modèles Documenter données d’entraînement et corpus Archiver les données vérité terrain (plan de gestion des données et modèles)
- 12. Besoins émergents Cartographie des solutions disponibles (cf. guide Etalab sur la pseudonymisation des documents) > cf. investigation par le Lab IA d’un outil mutualisé d’OCR + extraction d’informations des documents administratifs
- 13. Besoins émergents Cartographie des projets, corpus, infrastructures, algorithmes, modèles et jeux de données (plans de gestion) Bancs d’essai (interopérabilité des modèles et des données)
- 14. Démo
- 16. Ressources clés sur LectAuRep, eScripta et l’HTR https://lectaurep.hypotheses.org https://gitlab.inria.fr/almanach/lectaurep https://escripta.hypotheses.org/ https://gitlab.com/scripta/escriptorium https://readcoop.eu/transkribus https://teklia.com/ > Christopher Kermorvant (Teklia) - Naoned, "Que peut l'intelligence artificielle pour les archives : un état de l'art", https://teklia.com/blog/202106-naoned/ (captation, Viméo, 30'57", 25 juin 2021) Futurs fantastiques - FF21: Fantastic Futures, 3rd International Conference on Artificial Intelligence for Librairies, Archives and Museums (AI4LAM), 9-10 décembre 2021, Paris, BnF https://easychair.org/cfp/FantasticFutures21 > Plusieurs projets d’HTR menés avec différents logiciels (libres ou pas) et différentes infrastructures seront présentés.