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High Vision: analyser et décrire les images numérisées en masse (fin du XIXe siècle – années 1940)

Ce projet est issu d’un consortium interdisciplinaire de laboratoires en sciences humaines, en vision par ordinateur, en intelligence artificielle et d’institutions d’archives, et s’attelle aux défis posés par la numérisation de masse des photographies patrimoniales. Son objectif est de traiter et d’analyser de vastes quantités de photographies de presse de la fin du XIXe siècle aux années 1940. Étant très peu documentées, seul un traitement massif de ces images, pour retracer leurs circulations dans la presse de l’époque, permet de comprendre comment se structure une première économie globale de la photographie d’actualité au tournant du XXe siècle.
Mohamed Chelali, Daniel Foliard et Samuel Gonçalves (laboratoire Echelles, CNRS/Université Paris Cité)
À propos de ce séminaire en ligne
Les Lundis numériques
L’Institut national d’histoire de l’art effectue depuis une dizaine d’années une veille active sur le développement des technologies et méthodologies appliquées à la recherche dans le domaine des humanités numériques, particulièrement en ce qui concerne l’histoire de l’art et le patrimoine culturel. De nombreux contacts et échanges sont établis entre les acteurs du numérique au sein de l’établissement, et les chercheurs ou équipes de recherche français ou étrangers, engagés à divers stades dans des projets innovants qui concernent le traitement des contenus liés à la recherche et à la documentation en histoire de l’art et en sciences humaines et sociales (SHS).
Comité scientifique
Pierre-Marie Bartoli (INHA), Katia Bienvenu (INHA), Jean-Christophe Carius (INHA), Manuel Charpy (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA), Armand Delcros (INHA), Maud Favre-Rochex (INHA), Juliette Hueber (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA), Mathilde Joerger (INHA), Pierre-Yves Laborde (INHA), Sylvie Montagnon (INHA), Amandine Nguyen (INHA), Federico Nurra (INHA), Chloé Pochon (INHA), Caroline Raynaud (INHA), Bulle Tuil Leonetti (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA)