DH2015 : c’est officiel !

ORIFLAMMS sera présent à DH2015 (DH2015 – Annual Conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations). Notre contribution, sous le titre From Text and Image to Historical Resource: Text-Image Alignment for Digital Humanists présentera principalement les travaux d’A2iA dans le projet et fera ainsi suite et pendant à la contribution d’ICFHR 2014 « Learning-Free Text-Image Alignment for Medieval Manuscripts« . Celle-ci montrait les réalisations et la robustesse de l’alignement sans apprentissage préalable ; celle-là démontrera la qualité des résultats obtenus par des modèles d’intelligence artificielle avec apprentissage.

La Ville de Paris subventionne le projet ECMEN (Écritures médiévales et outils numériques)

La Ville de Paris subventionne un nouveau projet de paléographie numérique : « Les écritures médiévales et les humanités numériques : nouveaux outils et nouvelles questions » ou, selon l’acronyme choisi: ECMEN – Écritures médiévales et outils numériques, dans le cadre du programme Emergences (liste des lauréats 2014).

À la rencontre d’enjeux épistémologiques, scientifiques, technologiques et industriels, ECMEN analyse l’évolution écritures du  Moyen Âge, latines et vernaculaires, du XIIe au XVe s., pour en comprendre les facteurs d’évolution et éclairer les modes de production et de communication du Moyen Âge. S’inscrivant à la suite du projet ANR Oriflamms dans le champ des humanités numériques et avec une démarche transdisciplinaire, ECMEN exploite et développe les outils d’analyse d’image par ordinateur et crée de nouvelles questions pour de nouveaux outils.

Le premier volet de la nouvelle stratégie scientifique consiste en la définition d’un corpus représentatif de la production écrite médiévale, en tenant compte des différents facteurs qui peuvent l’influencer (chronologie, géographie, contexte de production, typologie textuelle et langue), et en étudiant la représentativité de ce corpus au regard de la réception des textes médiévaux. Un second volet de la recherche consiste en l’analyse des écritures, qui se fondera sur les résultats d’ORIFLAMMS et sur le nouveau corpus de référence pour parfaire la création d’une ontologie des signes (commencée dans ORIFLAMMS et dans le projet PIM porté par la BnF) et aboutir à une meilleure compréhension des liens entre écriture, typologie textuelle et réception des œuvres. Utilisant un format interopérable et pérenne (XML-TEI), ECMEN contribuera également à développer des logiciels d’analyse d’image. Le corpus et les outils nouveaux devront répondre aux besoins des linguistes, historiens des écritures et de la communication, mais aussi des chercheurs industriels en reconnaissance des écritures.

 Anglais

The research project ECMEN addresses issues of epistemological, scientific and technological nature. ECMEN studies the scripts and handwriting of the Middle Ages (12th-15th c., Latin and Vernacular) to identify key factors in their evolution and get a better knowledge of the written communication in the Middle Ages. ECMEN is a digital-humanities project with an interdisciplinary approach, and enhances and develops image analysis software to open a new field of research. Its first part consists in the elaboration of a representative corpus of the medieval written production. This reference corpus takes into account the diverse influences on the written artefacts: chronology, geography, social context, text typology, language). The second part of the research consists in analysing the handwriting in the reference corpus, as to create an ontology of medieval signs and study the links between script, text typology and work reception. Implementing the TEI-XML standard for interoperability and long-term preservation, it contributes to the development of image analysis software and enhances the newly developed applications for aligning text and images, segmenting and extracting word and letter forms. The reference corpus and new tools will meet the requirements in linguistics and history of communication, as well as the needs of scientific and industry research in image analysis and recognition.

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