{"id":1711,"date":"2020-03-03T10:00:49","date_gmt":"2020-03-03T10:00:49","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=1711"},"modified":"2020-02-20T15:53:53","modified_gmt":"2020-02-20T15:53:53","slug":"ex-imagine-ad-litteras-resultats-actuels-et-espoirs-futurs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/ex-imagine-ad-litteras-resultats-actuels-et-espoirs-futurs\/","title":{"rendered":"Ex imagine ad litteras : r\u00e9sultats actuels et espoirs futurs"},"content":{"rendered":"

Par Florence Burgy, Steeve Gerson et Lo\u00efc Sch\u00fcpbach<\/strong><\/p>\n

NB:<\/strong> Ce billet de blog fait \u00e9tat de l’avancement de notre projet au 23 d\u00e9cembre 2019. Au moment de sa publication, ce projet est termin\u00e9, et les r\u00e9sultats finaux ne sont pas ceux pr\u00e9sent\u00e9s dans ce billet.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Figure 1 : Collection de Bry, livre I, page 43, et sa transcription avec Tesseract, mod\u00e8le anglais<\/em><\/p>\n

De litteris et\u00a0<\/i>numeris<\/i> \u2013 des lettres et des chiffres<\/h2>\n

Notre projet, Ex imagine ad litteras<\/i>, \u00ab\u00a0de l\u2019image aux lettres\u00a0\u00bb en fran\u00e7ais, consiste \u00e0 oc\u00e9riser la collection De Bry, des imprim\u00e9s latins de la Renaissance, afin d\u2019en obtenir une transcription aussi fid\u00e8le que possible et permettre ainsi la recherche plein texte. Pour plus d\u2019informations, nous vous invitons \u00e0 aller consulter notre premier billet de blog<\/a> qui d\u00e9crit ce projet plus en d\u00e9tails.<\/p>\n

Premiers tests<\/h3>\n

\u00c0 ce jour nous avons test\u00e9 plusieurs logiciels d\u2019oc\u00e9risation, dont trois principalement\u00a0: Kraken<\/a><\/u><\/span>, OCR4all<\/a><\/u><\/span> et Tesseract<\/a><\/u><\/span>. Pour chacun, nous avons utilis\u00e9 plusieurs mod\u00e8les, c\u2019est-\u00e0-dire plusieurs algorithmes pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s avec des jeux de donn\u00e9es repr\u00e9sentatifs d\u2019une langue (anglais, latin, espagnol etc.) et\/ou d\u2019un type de police de caract\u00e8res (Antiqua<\/i><\/a><\/u><\/span>, Fraktur<\/i><\/a><\/u><\/span> etc.). Notre travail a donc consist\u00e9 \u00e0 transcrire un jeu de test de 29 images choisies au hasard \u00e0 l\u2019aide des diff\u00e9rents mod\u00e8les de ces logiciels, afin de d\u00e9terminer lesquels donnent les meilleurs r\u00e9sultats.<\/p>\n

M\u00e9triques et r\u00e9sultats<\/h3>\n

Pour ce faire, nous nous sommes servis de m\u00e9triques usuelles des Sciences de l\u2019Information, \u00e0 savoir la pr\u00e9cision et le rappel<\/a><\/u><\/span>, \u00e0 la fois \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des caract\u00e8res et \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des mots. En tout, nous avons test\u00e9 plus d\u2019une quinzaine de mod\u00e8les diff\u00e9rents. L\u2019image ci-dessous, tir\u00e9e d\u2019un poster scientifique cr\u00e9\u00e9 dans le cadre de ce projet, permet de visualiser les meilleurs r\u00e9sultats obtenus pour chacun des trois logiciels cit\u00e9s plus haut.<\/p>\n

\"\"
Figure 2 : extrait d’un poster scientifique cr\u00e9\u00e9 pour ce projet de recherche dans le cadre du Master IS par Florence Burgy, Steeve Gerson et Lo\u00efc Sch\u00fcpbach. Pour les abr\u00e9viations des noms de mod\u00e8les : ENG = anglais, SPA = espagnol, LAT = latin, A. Hist = Antiqua historique, A. Mod = Antiqua moderne<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

Victoria vel clades\u00a0?<\/i> \u2013 des r\u00e9sultats qui interrogent<\/h2>\n

Comme l\u2019image ci-dessus le montre, les meilleurs mod\u00e8les pour oc\u00e9riser la collection de Bry selon nos tests sont Tesseract, mod\u00e8le anglais, et OCR4all, mod\u00e8le Antiqua historique. Les r\u00e9sultats sont cependant troublants et soul\u00e8vent diff\u00e9rentes questions, auxquelles nous nous proposons de r\u00e9pondre.<\/p>\n

Les mod\u00e8les latins, peu performants<\/h3>\n

Il est \u00e9tonnant que les mod\u00e8les latins, pourtant dans la m\u00eame langue que la collection de Bry, soient moins performants que d\u2019autres. Cela s\u2019explique par l\u2019importance de la police de caract\u00e8res\u00a0: si les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement du mod\u00e8le latin utilisent une police tr\u00e8s diff\u00e9rente de celle de la collection de Bry, la reconnaissance en sera moins optimale.<\/p>\n

En outre, les performances des mod\u00e8les d\u00e9pendent \u00e9galement de leur propre entra\u00eenement. Les mod\u00e8les de Tesseract sont entra\u00een\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es provenant de partout sur le web. Ainsi, certaines langues, comme l\u2019anglais et l\u2019espagnol, permettent de cr\u00e9er des jeux de donn\u00e9es immenses et diversifi\u00e9s, alors que pour le latin, comme pour d\u2019autres langues plus rares, la quantit\u00e9 de donn\u00e9es \u00e0 disposition est moindre<\/a><\/u><\/span>, et les r\u00e9sultats en p\u00e2tissent.<\/p>\n

Le foss\u00e9 entre les r\u00e9sultats au niveau des caract\u00e8res et au niveau des mots<\/h3>\n

Cette diff\u00e9rence s\u2019explique essentiellement par des raisons math\u00e9matiques. En effet, si un caract\u00e8re est incorrect dans un mot de 10 lettres, la pr\u00e9cision au niveau des caract\u00e8res sera de 90%, alors qu\u2019au niveau des mots, elle sera de 0%. Les chiffres d\u00e9gringolent alors rapidement.<\/p>\n

De rebus futuris<\/i> \u2013 et la suite\u00a0?<\/h2>\n

Pour la suite de ce projet, notre choix s\u2019est port\u00e9 sur Tesseract, du fait non seulement de ses performances, mais aussi de sa simplicit\u00e9 d\u2019utilisation. En effet, OCR4all et Kraken peinent \u00e0 traiter les pages sans texte, et tournent en boucle sans donner de message d\u2019erreur, rendant ainsi l\u2019attente longue et vaine\u00a0; probl\u00e8me que Tesseract ne pose pas. Nous avons donc trois directions possibles.<\/p>\n

Tesseract \u2013 mod\u00e8le anglais param\u00e9tr\u00e9<\/h3>\n

Nous pouvons choisir le mod\u00e8le le plus performant de Tesseract, le mod\u00e8le anglais, et tenter de jongler avec les param\u00e8tres pour obtenir une transcription plus fid\u00e8le. Cette possibilit\u00e9 est cependant chronophage, et les r\u00e9sultats ne sont pas assur\u00e9s.<\/p>\n

Tesseract \u2013 mod\u00e8le \u00ab\u00a0maison\u00a0\u00bb<\/h3>\n

Il est en outre possible de cr\u00e9er notre propre mod\u00e8le pour Tesseract. Cela consiste \u00e0 donner quelques images de notre jeu de donn\u00e9es au logiciel, et \u00e0 indiquer manuellement la valeur des caract\u00e8res. Ce travail, quoique laborieux, peut cependant apporter de tr\u00e8s bons r\u00e9sultats car le mod\u00e8le sera alors adapt\u00e9 aux polices d\u2019\u00e9criture utilis\u00e9es dans la collection de Bry. Cette solution a cependant le d\u00e9savantage de cr\u00e9er un mod\u00e8le \u00e0 usage tr\u00e8s sp\u00e9cifique, qui ne sera peut-\u00eatre pas r\u00e9utilisable pour d\u2019autres documents.<\/p>\n

\"\"
Figure 3 : processus de cr\u00e9ation de notre mod\u00e8le Tesseract “maison”<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

Post-correction et machine<\/i> learning<\/i><\/h3>\n

La derni\u00e8re solution, compatible avec les deux pr\u00e9c\u00e9dentes, est le traitement automatique des outputs<\/i> de l\u2019OCR, soit par des scripts visant \u00e0 r\u00e9guler certaines erreurs fr\u00e9quentes, soit par des outils de post-correction, comme par exemple PoCoTo<\/a><\/u><\/span>, un outil open source<\/i> que nous souhaitons tester. En outre, des solutions utilisant du machine learning <\/i>sont envisageables pour optimiser les r\u00e9sultats et, par exemple, pour permettre de r\u00e9soudre les abr\u00e9viations, probl\u00e9matique connue en latin. Nous verrons lesquelles de ces options sont envisageables d\u2019ici la fin de ce projet. Tempus fugit.<\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Par Florence Burgy, Steeve Gerson et Lo\u00efc Sch\u00fcpbach NB: Ce billet de blog fait \u00e9tat de l’avancement de notre projet au 23 d\u00e9cembre 2019. Au moment de sa publication, ce projet est termin\u00e9, et les r\u00e9sultats finaux ne sont pas … Lire la suite\u00ad\u00ad<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":1712,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[18,15,19,12],"tags":[58,60,163,114,28,169,32,166,52,208,167,50,30,165,164,209,31,168],"class_list":["post-1711","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-advanced-neural-net","category-information-donnees","category-machine-learning","category-reflexion-is","tag-advanced-neural-network","tag-algorithme","tag-bodmer-lab","tag-digital-humanities","tag-donnees","tag-fondation-bodmer","tag-heg-geneve","tag-imprimes-anciens","tag-intelligence-artificielle","tag-kraken","tag-latin","tag-machine-learning","tag-master-is","tag-ocerisation","tag-ocr","tag-ocr4all","tag-sciences-de-linformation","tag-tesseract"],"yoast_head":"\nEx imagine ad litteras : r\u00e9sultats actuels et espoirs futurs - Recherche d'Id\u00e9eS<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/ex-imagine-ad-litteras-resultats-actuels-et-espoirs-futurs\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ex imagine ad litteras : r\u00e9sultats actuels et espoirs futurs - Recherche d'Id\u00e9eS\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Par Florence Burgy, Steeve Gerson et Lo\u00efc Sch\u00fcpbach NB: Ce billet de blog fait \u00e9tat de l’avancement de notre projet au 23 d\u00e9cembre 2019. 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