L’intelligence artificielle au chevet des collections imprimées : un outil d’alerte pour la conservation-restauration
Entretien croisé avec Valérie Lee et Camille Simon Chane
- Auteurs : Lee, Valérie, Simon Chane, Camille
- Résumé en anglais : Artificial intelligence at the bedside of printed collections: a monitoring tool for conservation and restoration. Interview with Valérie Lee and Camille Simon Chane • Monitoring collections, preparing collection assessment, sorting bindings in need of restoration: what if these fundamental tasks of conservation and restoration work could benefit from the technological progress of artificial intelligence? What if neural networks, trained on adapted materials, could help library professionals by detecting deterioration without having to plan tedious preparatory operations? Specialists in artificial intelligence and heritage restorers from the ETIS laboratory (Équipes Traitement de l’Information et Systèmes – Information Processing and Systems Teams) at CY Cergy Paris University have combined their expertise in a research project led by Valérie Lee, as part of her doctoral thesis.
- Résumé : Surveiller des fonds, préparer des chantiers de collections, trier des reliures nécessitant des restaurations : et si ces tâches fondamentales du travail de conservation et de restauration pouvaient bénéficier des avancées de l’intelligence artificielle ? Et si des réseaux de neurones entraînés sur des matériaux adaptés pouvaient venir en aide aux professionnels des bibliothèques, en détectant des détériorations sans devoir prévoir de fastidieuses opérations préparatoires ? Des spécialistes en intelligence artificielle et des restaurateurs du patrimoine du laboratoire ETIS (Équipes traitement de l’information et systèmes) de CY Cergy Paris Université ont conjugué leurs expertises au sein d’un projet de recherche piloté par Valérie Lee, dans le cadre de sa thèse de doctorat.
- Paru dans le numéro : n°1 : Collections en dialogue : la politique documentaire aujourd'hui
- Licence de diffusion : Tous droits réservés
- Format : Fichier XML
- Étendue : 34606
- Date de publication : 15 juin 2022
- Langue : fr
- Type de ressource : Text
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