À partir de corpus muséaux, le projet TORNE-H sert de terrain d’expérimentation pour interroger la place de l’intelligence artificielle dans les chaînes d’annotation et de traitement des images patrimoniales. Il examine comment des dispositifs d’annotation visuelle fondés sur la vision par ordinateur — détection d’objets, segmentation, similarité visuelle, enrichissement assisté des métadonnées — reconfigurent les modèles documentaires et les séquences de travail, au-delà d’une logique de performance algorithmique. Fondé sur une méthodologie « human-in-the-loop », TORNE-H permet de discuter les conditions dans lesquelles ces annotations peuvent produire des données interprétables, traçables et reproductibles, intégrables dans des environnements de recherche ouverts.
Intervenantes
Marion Charpier et Emmanuelle Bermès (Ecole nationale des Chartes)
À propos du cycle « Annotation visuelle avancée pour l’histoire de l’art et l’archéologie »
Porté par le service numérique de la recherche (SNR) de l’INHA, ce cycle de séminaires explore les méthodes d’édition numérique centrées sur l’image et les dispositifs d’annotation visuelle avancée pour l’histoire de l’art et l’archéologie. L’enjeu est de réfléchir à la possibilité d’harmoniser les modèles documentaires, la curation sémantique et l’intégration des images annotées dans les chaînes de collecte, d’analyse et de publication. Une telle harmonisation est favorisée par la diffusion de protocoles de partage standardisés comme le IIIF et le respect des principes FAIR. Alliant retours d’expérience et ateliers pratiques, ce cycle de séminaires vise à fédérer la communauté, à encourager l’innovation et, enfin, à préparer des environnements de recherche interopérables, reproductibles et ouverts aux modèles d’intelligence artificielle.
Comité scientifique
Pierre-Marie Bartoli (INHA), Marion Boudon-Machuel (INHA), Jean-Christophe Carius (INHA), Manuel Charpy (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA), Johanna Daniel (INHA), Sophie Derrot (INHA), Margaux Faure (INHA), Juliette Hueber (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA), Federico Nurra (INHA), Chloé Pochon (INHA)
