Recherche d’images dans les bibliothèques numériques patrimoniales et expérimentation de techniques d’apprentissage profond
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Si historiquement, les bibliothèques numériques patrimoniales furent d’abord alimentées par des images, elles profitèrent rapidement de la technologie OCR pour indexer les collections imprimées afin d’améliorer le service de recherche d’information offert aux utilisateurs. Mais l’accès aux ressources iconographiques n’a pas connu les mêmes progrès et ces dernières demeurent dans l’ombre : indexation manuelle lacunaire, hétérogène et impossible à généraliser ; silos par genre documentaire ; recherche dans le contenu des images encore peu opérationnelle sur les collections patrimoniales. Aujourd’hui, il serait pourtant possible de mieux valoriser ces ressources en exploitant les énormes volumes d’OCR produits durant les deux dernières décennies (tant comme descripteur textuel que pour l’identification automatique des illustrations des imprimés), en profitant de la maturité des techniques d’intelligence artificielle (en particulier l’apprentissage profond ou deep learning ), pour mettre ainsi en valeur ces gravures, dessins, photographies, cartes, etc., pour leur valeur propre, mais aussi comme point d’entrée dans les collections, en favorisant découverte et rebond. Cet article décrit une approche ETL (extract-transform-load) appliquée aux images d’une bibliothèque numérique à vocation encyclopédique : identifier et extraire l’iconographie partout où elle se trouve (dans les collections d’images, mais aussi dans les imprimés) ; transformer, harmoniser et enrichir ses métadonnées descriptives grâce à l’IA ; intégrer ces données dans une application web dédiée à la recherche iconographique. Cette approche est qualifiée de pragmatique à double titre, puisqu’il s’agit de valoriser des ressources numériques existantes tout en mettant à profit les acquis de l’IA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.044 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it