{"id":6153,"date":"2025-11-13T08:37:11","date_gmt":"2025-11-13T08:37:11","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=6153"},"modified":"2025-11-13T08:37:12","modified_gmt":"2025-11-13T08:37:12","slug":"decrire-des-photos-avec-lia-le-cas-des-archives-du-montreux-jazz-festival","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/decrire-des-photos-avec-lia-le-cas-des-archives-du-montreux-jazz-festival\/","title":{"rendered":"D\u00e9crire des photos avec l’IA? Le cas des archives du Montreux Jazz Festival"},"content":{"rendered":"\n

Par Lorenzo Avellino & Delvin\u00eb Racaj<\/em><\/p>\n\n\n\n

Nous avons pris l\u2019habitude de pointer nos t\u00e9l\u00e9phones vers tout ce qui nous entoure : un visage familier, une fa\u00e7ade ancienne, un objet intrigant. En un clin d\u2019\u0153il, l\u2019image captur\u00e9e est enrichie par des informations contextuelles g\u00e9n\u00e9r\u00e9es automatiquement : reconnaissance d\u2019objets, identification de lieux, d\u00e9tection de visages. Est-il possible d\u2019utiliser ces technologies reposant sur des algorithmes de machine learning aussi pour la description des fonds photographiques conserv\u00e9s dans les institutions patrimoniales ? <\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

CC BY-SA \u00b7 Donald Trung Quoc Don, 2023. Text recognition software on a photograph – Google Lens<\/em><\/a><\/em> <\/p>\n\n\n\n

Le machine learning pour les archives photographiques<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Cette question est au centre de plusieurs tentatives men\u00e9es ces derni\u00e8res ann\u00e9es dans le but d’automatiser l\u2019identification d\u2019objets, de lieux et de personnages. L\u2019intelligence artificielle (IA) manque en effet des comp\u00e9tences historiques et culturelles n\u00e9cessaires pour interpr\u00e9ter les images dans leurs contextes propres. D\u2019autant que, comme l\u2019explique Emily Bender, linguiste informatique et professeure \u00e0 l’Universit\u00e9 de l’Etat de Washington, l\u2019IA n\u2019est que un \u00ab perroquet stochastique sans facult\u00e9 de raisonnement<\/a> \u00bb : le machine learning cr\u00e9e l’illusion d’intelligence par sa capacit\u00e9 de pr\u00e9dire le contenu souhait\u00e9, mais ne poss\u00e8de pas de r\u00e9elle capacit\u00e9 analytique. Bas\u00e9e sur la vision par ordinateur<\/a>, cette technologie pourrait n\u00e9anmoins sensiblement acc\u00e9l\u00e9rer la description des photographies gr\u00e2ce au tagging automatique, \u00e0 la reconnaissance d\u2019objets, de lieux ou de textes<\/a>. Dans les projets pilotes men\u00e9s ces derni\u00e8res ann\u00e9es, le machine learning est utilis\u00e9 comme premier niveau d\u2019indexation. Les r\u00e9sultats produits sont ensuite v\u00e9rifi\u00e9s et enrichis par des archivistes et d\u2019autres professionnel\u00b7les comme des historien\u00b7nes, ou autres sp\u00e9cialistes. <\/p>\n\n\n\n

Un cas d\u2019usage int\u00e9ressant dans ce sens est celui de la biblioth\u00e8que de la Haute \u00e9cole polytechnique f\u00e9d\u00e9rale de Zurich (ETH), qui m\u00e8ne depuis 2021 un projet pilote d\u2019autotagging d\u2019un million d\u2019images<\/a> dans le cadre de la plateforme E-Pics<\/a>. Apr\u00e8s une phase de traitement automatique par le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ral commercialis\u00e9 par Clarifai, le projet suit une longue phase de contr\u00f4le qualit\u00e9. En mars 2024, un premier constat en cours de route fait \u00e9tat de 1486 tags valides et 1877 tags invalides… pas incroyable\u00a0! Des chercheurs en sciences sociales d\u00e9noncent en outre le risque de renforcer des st\u00e9r\u00e9otypes, tandis que les professionnels de l\u2019information documentaire constatent des r\u00e9sultats limit\u00e9s et r\u00e9p\u00e9titifs, des balises erron\u00e9es ainsi qu\u2019un manque de clart\u00e9 entre tags g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l\u2019IA et mots-cl\u00e9s attribu\u00e9s par des sp\u00e9cialistes,\u00a0ce qui d\u00e9valorise leur expertise.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n\n\n\n

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CC BY-SA <\/em>\u00b7 <\/em><\/strong> Nicole Graf, 2024. L\u2019intelligence artificielle dans la description d\u2019images: exemple pratique d\u2019Archive d\u2019images de l\u2019EPFZ<\/em><\/a> <\/p>\n\n\n\n

IA et photo d<\/strong>ans les archives du Montreux Jazz<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Les technologies \u00e9voluent en revanche tr\u00e8s vite donc nous avons d\u00e9cid\u00e9\u00a0de mener une autre exp\u00e9rience sur l\u2019usage de IA pour la description d\u2019archives photographique dans le cadre du Master en Information Science. Le contexte dans lequel nous avons commenc\u00e9 \u00e0 d\u00e9ployer ce projet de recherche est celui du <\/strong>Cultural Heritage & Innovation Center (CHC)<\/a> de l\u2019Ecole polytechnique F\u00e9d\u00e9rale de Lausanne, <\/strong>un <\/strong>centre d\u2019innovation dans les patrimoines culturels\u00a0dont le projet phare est l\u2019inventaire,\u00a0la\u00a0num\u00e9risation,\u00a0la\u00a0pr\u00e9servation\u00a0et la\u00a0valorisation\u00a0des archives du festival musical Montreux Jazz. Apr\u00e8s discussion avec les archivistes responsables, nous avons constat\u00e9 que l’automatisation de la description des images est un domaine int\u00e9ressant pour appliquer les nouvelles technologies de machine learning au vu des besoins de l\u2019institution. Comme ailleurs, l\u2019augmentation exponentielle des archives nativement num\u00e9riques a cr\u00e9\u00e9 un d\u00e9fi in\u00e9dit pour les professionnels de l’information documentaire, les m\u00e9thodes conventionnelles de description se r\u00e9v\u00e9lant aujourd’hui insuffisantes. Ainsi l\u2019\u00e9crasante majorit\u00e9 des prises du Montreux Jazz conserv\u00e9es par le CHC ne sont accompagn\u00e9es que d\u2019informations sommaires telles que le format du fichier, la date et l\u2019auteur.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

CC BY-SA <\/em>\u00b7 <\/em><\/strong>John Tilkin, 2016.\u00a0Jacob Collier performing at Montreux Jazz Festival<\/em><\/a>\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Ces fonds photographiques impliquent des d\u00e9fis particuliers que nous devons prendre en compte dans notre recherche. D\u2019abord, il s\u2019agit de contextes de prise de vue tr\u00e8s semblables, les sujets \u00e9tant souvent dans le m\u00eame cadre comme une sc\u00e8ne de spectacle. Ensuite, les clich\u00e9s sont pris avec une exposition tr\u00e8s faible, les sc\u00e8nes \u00e9tant pour la plupart nocturnes. Enfin, le niveau de granularit\u00e9 exig\u00e9 par le CHC en termes de description est tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9. Est-il possible d’utiliser l\u2019IA pour reconnaitre les artistes pr\u00e9sents sur sc\u00e8ne ? D\u2019obtenir une description sommaire de leurs instruments ? De classer les clich\u00e9s selon le contexte de leur prise (ex. photo de sc\u00e8ne, back-stage, portraits) ?  <\/p>\n\n\n\n

Rendez-vous au prochain billet de blog pour le savoir !<\/p>\n\n\n\n

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Par Lorenzo Avellino & Delvin\u00eb Racaj Nous avons pris l\u2019habitude de pointer nos t\u00e9l\u00e9phones vers tout ce qui nous entoure : un visage familier, une fa\u00e7ade ancienne, un objet intrigant. 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