Nos recherches, initiées en 2019 lors d’une présentation sur la composition du légendier contenu dans le manuscrit fr. 412 de la Bibliothèque nationale de France (BnF) ont pris de l’ampleur à travers les projets CREMMA et CREMMALab dès 2020. Ces projets visaient à faciliter l’accès à la reconnaissance automatique d’écriture pour les chercheurs travaillant sur des sources anciennes, en s’appuyant sur la plateforme en ligne et open source eScriptorium. Nous étions alors guidés par la volonté de travailler avec des outils ouverts, garantissant la reproductibilité de nos expériences, et selon les principes de la science ouverte, ce qui nous conduit à partager l’ensemble des données produites, les modèles, et à fournir une documentation complète des conditions de production. En outre, bien que nos travaux s’inscrivent principalement dans l’écosystème d’eScriptorium, les observations présentées, ici, reflètent des tendances générales, applicables également à d’autres outils tels que Trans...
Reconnaissance automatique d’écriture et sources historiques. Limites et nouvelles perspectives
Abstract
The aim of this article is not to present unpublished research, but to review the work we have been carrying out since 2019 at the École nationale des chartes, then at INRIA Paris and the CNRS, on Automatic Text Recognition (ATR), and more particularly on its application to medieval manuscripts. This article provides an overview of our research, together with references for exploring in detail specific aspects of our past and current work.
Termini di indicizzazione
Mots-clés :
reconnaissance automatique d’écriture, standardisation des données, humanités numériques, vérité de terrain, segmentationKeywords:
automatic text recognition, data standardisation, digital humanities, ground truth, segmentationParole chiave:
riconoscimento automatico della scrittura a mano, standardizzazione dei dati, discipline umanistiche digitali, ground truth, segmentazioneNote dell'autore
Dans le cadre de cet article, Thibault Clérice est responsable des sections suivantes: la partie 2, «Enjeux scientifiques spécifiques aux sources historiques», avec une attention particulière aux paragraphes consacrés à YALTAI, et la partie 3, «Nouvelles avancées: modèles génériques et évaluation des modèles sans vérité de terrain», notamment les paragraphes relatifs à HTR-United et Nequequitia. Ariane Pinche est responsable de la partie 1, «Qu’est-ce que la reconnaissance automatique d’écriture?», ainsi que de la partie 2, «Enjeux scientifiques spécifiques aux sources historiques», en particulier les paragraphes dédiés à SegmOnto et au projet Gallic(orpor)a, et de la partie 3, «Nouvelles avancées: modèles génériques et évaluation des modèles sans vérité de terrain», avec un focus sur les modèles génériques et les recommandations de transcription. Elle a également assuré la coordination globale et l’harmonisation stylistique de la rédaction de l’article.
Estratto del testo
Questo documento sarà pubblicato online con testo integrale in agosto 2026.
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Notizia bibliografica
Ariane Pinche e Thibault Clérice, «Reconnaissance automatique d’écriture et sources historiques. Limites et nouvelles perspectives», Studi Francesi, 206 (LXIX | II) | 2025, 357-366.
Notizia bibliografica digitale
Ariane Pinche e Thibault Clérice, «Reconnaissance automatique d’écriture et sources historiques. Limites et nouvelles perspectives», Studi Francesi [Online], 206 (LXIX | II) | 2025, online dal 01 agosto 2026, consultato il 15 marzo 2026. URL: http://journals.openedition.org/studifrancesi/65428; DOI: https://doi.org/10.4000/15gi8
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