{"id":2235,"date":"2021-01-28T10:00:00","date_gmt":"2021-01-28T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=2235"},"modified":"2021-02-02T07:49:30","modified_gmt":"2021-02-02T07:49:30","slug":"machine-learning-aux-archives","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/machine-learning-aux-archives\/","title":{"rendered":"Du Machine Learning aux archives"},"content":{"rendered":"\n

Le Machine Learning fait partie du domaine de l’intelligence artificielle. Lorsqu’on pr\u00e9pare un syst\u00e8me informatique \u00e0 prendre des d\u00e9cisions selon des crit\u00e8res ou \u00e0 reconna\u00eetre des choses (objets, mots, animaux etc.), on parle donc de Machine Learning. Cet apprentissage automatique s’alimente d’une tr\u00e8s grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es (jeu de donn\u00e9es<\/a>) pour y extraire du sens.<\/p>\n\n\n\n

\"Image
Source : James Lappin, Machine learning for records management<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Vous avez probablement entendu parler du risque de remplacement de certains m\u00e9tiers par des robots et plus particuli\u00e8rement par l’intelligence artificielle. Selon une \u00e9tude<\/a> publi\u00e9e par des chercheurs de l’Universit\u00e9 d’Oxford en 2013, le m\u00e9tier d’archiviste a 76% de risque de se faire informatiser. Pour cette \u00e9tude les chercheurs ont analys\u00e9 O*NET, une base de donn\u00e9es sur l’emploi aux \u00c9tats-Unis. En 2015, la BBC a adapt\u00e9 cette \u00e9tude au contexte du Royaume-Uni avec un moteur de recherche didactique<\/a> o\u00f9 le m\u00e9tier d’archiviste pr\u00e9sente cette fois-ci un risque de remplacement plus mod\u00e9r\u00e9 et \u00e9valu\u00e9 \u00e0 36%. <\/p>\n\n\n\n

On pense donc que ces chiffres sont \u00e0 nuancer puisque les donn\u00e9es de l’emploi et les pratiques varient entre les pays. Avec le temps, on constate aussi que certaines de ces pr\u00e9dictions ne se sont pas r\u00e9alis\u00e9es. Mais o\u00f9 en est-on concr\u00e8tement avec l’intelligence artificielle et plus pr\u00e9cis\u00e9ment avec le Machine Learning? Comment cette technologie \u00e9volue-t-elle dans le contexte archivistique?<\/p>\n\n\n\n

Champs d’application du Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Reconnaissance des caract\u00e8res<\/h3>\n\n\n\n

Le Machine Learning est d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sent dans le monde des archives, les projets men\u00e9s dans la reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR)<\/a> sont l’exemple le plus courant. L’OCR est un proc\u00e9d\u00e9 permettant de r\u00e9cup\u00e9rer le texte manuscrit ou dactylographi\u00e9 d’une image pour le rendre exploitable par une machine. Cette technologie permet par exemple de faire de la recherche par mots-cl\u00e9s sur des manuscrits m\u00e9di\u00e9vaux ou d’exporter le texte sous un autre format. Il existe d\u00e9j\u00e0 depuis quelques ann\u00e9es de tr\u00e8s nombreux projets<\/a> de ce type comme e-rara<\/em><\/a> pour les imprim\u00e9s num\u00e9ris\u00e9s des biblioth\u00e8ques suisses ou e-newspaperarchives.ch<\/a><\/em> pour la presse suisse num\u00e9ris\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Indexation des images<\/h3>\n\n\n\n

Le Machine Learning est aussi devenu tr\u00e8s utile pour les institutions souhaitant tagger (associer des mots-cl\u00e9s) ou m\u00eame d\u00e9crire des quantit\u00e9s massives d’images photographiques ou de tableaux. Le Machine Learning peut reconna\u00eetre les \u00e9l\u00e9ments d’une image et y associer rapidement des mots-cl\u00e9s, ce qui ouvre de nouvelles perspectives pour l’indexation \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle de ce type de documents. Il s’agit l\u00e0 d’une t\u00e2che qui serait inenvisageable si elle devait \u00eatre effectu\u00e9e par des humains. <\/p>\n\n\n\n

\"Image
Exemple d’analyse d’une photographie par Google Cloud Vision API. Picket line at the Boston School Committee offices<\/a><\/em>. Source : Dan Cohen, Humane Ingenuity #3: AI in the Archives<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

L’indexation des archives photographiques permet surtout l’acc\u00e8s et la mise en valeur de ces documents. Pour f\u00eater les 60 ans de la NASA en 2018, celle-ci s’allie avec Google Arts & Culture Lab<\/a> pour extraire des mots-cl\u00e9s et des informations \u00e0 partir de plus de 127’000 images de son fonds historique. Le r\u00e9sultat de ce projet nomm\u00e9 NASA\u2019s Visual Universe<\/em><\/a> permet de naviguer de mani\u00e8re interactive dans une galaxie de mots-cl\u00e9s th\u00e9matiques rattach\u00e9s \u00e0 des images photographiques d\u00e9crites \u00e0 l’aide du Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

\"Capture
Capture d’\u00e9cran du NASA\u2019s Visual Universe<\/em><\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Gestion des documents<\/h3>\n\n\n\n

Un autre aspect moins visible du Machine Learning est qu’il peut \u00eatre utile pour la gestion des documents \u00e9lectroniques. Depuis les ann\u00e9es 2000, les documents n\u00e9s num\u00e9riques deviennent rapidement la norme et la quantit\u00e9 d’informations produites explose. Cela a men\u00e9 certaines institutions archivistiques \u00e0 explorer des solutions pour g\u00e9rer une masse de documents toujours plus importante et complexe. Le Machine Learning s’av\u00e8re alors int\u00e9ressant pour assister l’archiviste en lui procurant une premi\u00e8re analyse du contenu. <\/p>\n\n\n\n

En 2017, les NSW State Archives and Records<\/a> (Nouvelle-Galles du Sud, Australie) d\u00e9cident d’explorer les possibles applications du Machine Learning dans le domaine du records management<\/a>. Le Machine Learning permettrait de faire le m\u00e9nage en rep\u00e9rant les classements mal structur\u00e9s et en proc\u00e9dant \u00e0 l’\u00e9limination de documents selon des crit\u00e8res d\u00e9finis. Cette technologie pourrait aussi guider les cr\u00e9ateurs de documents dans le processus de classification et leur recommander des mots-cl\u00e9s pertinents \u00e0 associer aux documents.<\/p>\n\n\n\n

Toujours en 2017, les Archives nationales du Royaume-Uni ont organis\u00e9 un “Machine Learning hackathon<\/a>“, une s\u00e9ance de formation durant laquelle des \u00e9quipes internes ont explor\u00e9 les potentiels de cette technologie. On remarque qu’il y a une volont\u00e9 d’apprendre \u00e0 la machine \u00e0 reconna\u00eetre des sujets cl\u00e9s au sein des documents pour y produire des descriptions et classifications. <\/p>\n\n\n\n

Perspectives<\/h2>\n\n\n\n

Le Machine Learning n’est pas encore une technologie mature dans le domaine des archives, mais il semble clair que nous ne parlons pas d’un simple effet de mode. N\u00e9anmoins, au vu des sources consult\u00e9es, le Machine Learning ne semble pas menacer le m\u00e9tier d’archiviste, il apporte plut\u00f4t des avantages et de nouvelles opportunit\u00e9s de mise en valeur l’information. Plusieurs freins existent et ralentissent l’implantation de cette technologie: il s’agit d’une d\u00e9marche co\u00fbteuse qui prends du temps \u00e0 configurer et o\u00f9 l’\u00e9thique et les donn\u00e9es personnelles sont encore un sujet \u00e0 d\u00e9bat, notamment lorsqu’on aborde la reconnaissance faciale dans une image. Face \u00e0 une masse toujours plus importante d’information \u00e0 traiter, le Machine Learning offre pourtant un int\u00e9r\u00eat consid\u00e9rable. <\/p>\n\n\n\n

Bibliographie<\/h2>\n\n\n\n

ADAM, 2019. Qu\u2019est-ce que le Machine Learning ? Needemand<\/em> [en ligne]. 7 novembre 2019. [Consult\u00e9 le 5 d\u00e9cembre 2020]. Disponible \u00e0 l’adresse : https:\/\/needemand.com\/quest-ce-que-le-machine-learning\/<\/a> <\/p>\n\n\n\n

BELL, Mark. 2018. Machine learning in the archives. The National Archives blog<\/em> [en ligne]. 7 juin 2018. [Consult\u00e9 le 5 d\u00e9cembre 2020]. Disponible \u00e0 l’adresse : https:\/\/blog.nationalarchives.gov.uk\/machine-learning-archives\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

BENEDIKT FREY, Carl, OSBORNE, Michael, 2013. The future ofemployment : how susceptible are jobs to computerisation? <\/em>[en ligne]. Oxford : Oxford Martin School. [Consult\u00e9 le 5 d\u00e9cembre 2020]. Disponible \u00e0 l’adresse : https:\/\/www.oxfordmartin.ox.ac.uk\/downloads\/academic\/future-of-employment.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n

COHEN, Dan, 2019. Humane Ingenuity #3: AI in the Archives. Buttondown<\/em> [en ligne]. 17 septembre 2019. [Consult\u00e9 le 5 d\u00e9cembre 2020]. Disponible \u00e0 l’adresse : https:\/\/buttondown.email\/dancohen\/archive\/humane-ingenuity-3-ai-in-the-archives\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

HUMPHRIES, Glen, 2017. Machine Learning and Records Management. Future Proof \u2013 Protecting our digital future : A State Archives and Records initiative for the NSW Government<\/em> [en ligne]. 14 septembre 2017. [Consult\u00e9 le 5 d\u00e9cembre 2020]. Disponible \u00e0 l’adresse : https:\/\/futureproof.records.nsw.gov.au\/machine-learning-and-records-management\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

LYNCH, Clifford A., 2019. Machine Learning, Archives and Special Collections: A high level view. ICA blog<\/em> [en ligne]. 2 octobre 2019. [Consult\u00e9 le 5 d\u00e9cembre 2020]. Disponible \u00e0 l’adresse : https:\/\/blog-ica.org\/2019\/10\/02\/machine-learning-archives-and-special-collections-a-high-level-view\/<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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