Piloté par le Musée Guimet en partenariat avec la société TEKLIA, le projet HikarIA a pour objet de développer un outil permettant l’analyse automatique de photographies anciennes du Japon. Des algorithmes d’intelligence artificielle seront entraînés à reconnaître des éléments visuels dans un vaste corpus, comprenant notamment la collection Dubois (plus de 17 000 photographies), pour une mise à disposition au format IIIF. Images et métadonnées seront mises en ligne sur une plateforme d’exploration du corpus librement accessible puis seront mobilisées par le Musée Guimet et des chercheurs associés afin d’enrichir les connaissances sur les poncifs, les évolutions et les circulations propres aux productions commerciales au Japon au XIXe siècle.
Intervenants
Édouard de Saint-Ours (musée national des arts asiatiques – Guimet) et Christopher Kermorvant (TEKLIA)
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), Dominique Filippi (INHA), Michèle Galdemar (INHA), Marie Garambois (INHA), Juliette Hueber (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA), Pierre-Yves Laborde (INHA), Victoria Le Boloc’h-Salama (INHA), Amandine Nguyen (INHA), Federico Nurra (INHA), Chloé Pochon (INHA), Bulle Tuil Leonetti (laboratoire InVisu, CNRS ∕ INHA)
