[Échanges inter-réseau] Intelligence artificielle et géohistoire

Parmi les corpus visuels numériques des sciences humaines et sociales, les cartes géographiques et les plans sont des images particulières. L’analogie à la surface de la Terre à des périodes anciennes leur donne un grand intérêt pour les géomaticiens/cartographes, les géographes, les historiens, etc.

L’exploitation dans les Systèmes d’Informations Géographiques (SIG) de ces sources cartographiques historiques passe nécessairement par l’extraction de leurs informations et leur structuration dans les SIG. Ce mode d’acquisition et de structuration de données géographiques anciennes mobilise l’intelligence artificielle ou plus particulièrement le deep learning (DL). Diverses disciplines ont investi à différents niveaux ces problématiques grâce à l’IA. En accueillant les GDR IASIS (Information, Apprentissage, Signal, Image et ViSion) et MAGIS (Méthodes et Applications pour la Géomatique et Information Spatiale), le consortium PictorIA souhaite croiser les regards et les expériences de différentes disciplines pour identifier les avancées et les verrous actuels sur les thèmes suivants :

• La spécificité de l’image cartographique
• L’extraction de données géographiques pour quel objectif
• Les données d’entraînement ou d’annotation
• Les méthodologies et architectures de DL
• L’évaluation encourageante des résultats, mais il reste encore beaucoup de chemin
• L’extraction de texte depuis les cartes anciennes
• L’extraction de textes manuscrits

Programme

14h-17h

• Présentation du consortium Huma-Num PictorIA, Anne-Violaine Szabados (CNRS, UMR ArScAn)
• Présentation du GDR MAGIS, Matthieu Noucher (CNRS, UMR Passages)
• Présentation du GDR IASIS, Aladine Chetouani (Université Sorbonne Paris Nord, UR L2TI)
• Reconnaissance automatique de motifs imprimés en relief sur des tessons de céramique, Yassine Nasser, Université d’Orléans, UR Prisme, GDR IASIS.
• Apprentissage machine sur des données multidimensionnelles à partir d’ensembles d’images et de modèles 3D par photogrammétrie, Sylvie Treuillet, Université d’Orléans , UR Prisme, GDR IASIS
• Peuplement automatique d’un graphe de connaissances géohistoriques à partir des registres du cadastre napoléonien numérisés, Solenn Tual, IGN, UMR Lastig, GDR MAGIS.
• Enjeux et verrous des graphes de connaissances géohistoriques, Nathalie Abadie, IGN, UMR Lastig, GDR MAGIS.
• Humanités Numériques Spatialisées, Carmen Brando, EHESS-CRH, GDR MAGIS,

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