1. Introduction
La transcription automatique de texte manuscrit ou Handwritten Text Recognition (HTR) repose aujourd’hui sur l’utilisation active de l’intelligence artificielle. La chaîne de traitement la plus courante, que l’on retrouve dans les plateformes d’annotation et de transcription de documents comme Trankribus (appliquée à tout type de documents et graphies), eScriptorium (notamment appliquée aux documents manuscrits médiévaux), OCR4all (pour les imprimés anciens) ou Calfa Vision (pour les documents en graphies orientales), consiste encore en une étape d’analyse de la mise en page (identification des zones de texte et détection des lignes), suivie d’une étape de reconnaissance automatique du texte. La qualité du texte produit est donc très largement conditionnée par l’aptitude du modèle d’analyse de mise en page à détecter efficacement les informations à reconnaître: des zones de texte non identifiées, des lignes de texte incomplètes ou encore un sens de lecture du document...


