{"id":6303,"date":"2026-05-04T08:21:13","date_gmt":"2026-05-04T08:21:13","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=6303"},"modified":"2026-05-04T08:22:13","modified_gmt":"2026-05-04T08:22:13","slug":"automatiser-la-description-des-photos-avec-lia-premiers-resultats-de-notre-experimentation-au-montreux-jazz-festival","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/automatiser-la-description-des-photos-avec-lia-premiers-resultats-de-notre-experimentation-au-montreux-jazz-festival\/","title":{"rendered":"Automatiser la description des photos avec l’IA : premiers r\u00e9sultats de notre exp\u00e9rimentation au Montreux Jazz Festival"},"content":{"rendered":"\n

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

Dans notre pr\u00e9c\u00e9dent billet<\/a>, nous vous avions promis de revenir avec des r\u00e9sultats concrets sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la description des archives photographiques du Montreux Jazz Festival. Nous y voil\u00e0 ! \u00a0<\/p>\n\n\n\n

Quelle IA choisir comme coll\u00e8gue de travail ?<\/b> <\/h4>\n\n\n\n

Le choix de l’outil s’est r\u00e9v\u00e9l\u00e9 crucial. Les crit\u00e8res d\u00e9finis par le Cultural Heritage & Innovation Center (CHC) \u00e9taient stricts : une solution gratuite, open-source, ex\u00e9cutable localement et ne n\u00e9cessitant aucun entra\u00eenement pr\u00e9alable sur les donn\u00e9es utilisateur. Ces exigences visaient notamment \u00e0 s\u00e9curiser le traitement automatis\u00e9 d\u2019\u0153uvres prot\u00e9g\u00e9es par le droit d\u2019auteur. \u00c0 l\u2019issue d\u2019une analyse comparative des solutions existantes, nous avons retenu STAG<\/a>, un logiciel avec interface graphique d\u00e9velopp\u00e9 par la soci\u00e9t\u00e9 de consulting Divisio<\/a> qui s\u2019appuie sur recognize-anything<\/a>, un mod\u00e8le de reconnaissance d’objets qui r\u00e9pondait \u00e0 l’ensemble de ces crit\u00e8res.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"\/
Capture d’\u00e9cran de l’interface graphique du logiciel STAG. Source : Divisio, 2025.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

L\u2019objectif de notre \u00e9valuation \u00e9tait double :<\/p>\n\n\n\n

    \n

  1. \u00c9valuer la concordance entre les descriptions automatis\u00e9es produites par l\u2019IA et les pratiques descriptives mises en \u0153uvre au sein du CHC.<\/p><\/li>\n\n\n\n

  2. Examiner les performances de l\u2019outil d\u2019IA en mati\u00e8re de qualit\u00e9, de pr\u00e9cision et de pertinence des tags g\u00e9n\u00e9r\u00e9s.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Pour l’\u00e9valuation, nous avons donc constitu\u00e9 un \u00e9chantillon al\u00e9atoire de 101 photographies d\u00e9j\u00e0 index\u00e9es manuellement par le CHC. Cette base de r\u00e9f\u00e9rence nous a permis de comparer directement les tags g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’IA avec ceux attribu\u00e9s par des humains, mesurant ainsi la pr\u00e9cision du mod\u00e8le dans des conditions r\u00e9elles d’utilisation.<\/p>\n\n\n\n

    Des r\u00e9sultats encourageants… \u00e0 nuancer<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Les r\u00e9sultats se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9s particuli\u00e8rement encourageants. L\u2019analyse met en \u00e9vidence un taux de pr\u00e9cision globalement \u00e9lev\u00e9 pour la reconnaissance d\u2019objets, avec seulement 3 % de tags impr\u00e9cis ou erron\u00e9s. L\u2019IA identifie correctement les \u00e9l\u00e9ments tangibles pr\u00e9sents dans les images, tels que les instruments de musique, les v\u00eatements ou les accessoires de sc\u00e8ne. Sur l\u2019ensemble de l\u2019\u00e9chantillon analys\u00e9, un seul cas d\u2019hallucination a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9, ph\u00e9nom\u00e8ne par lequel l\u2019algorithme \u00ab invente \u00bb des \u00e9l\u00e9ments totalement absents de l\u2019image.<\/p>\n\n\n\n

    Figure 1 : taux de pr\u00e9cision des tags IA<\/p>\n\n\n

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

    De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, les descriptions produites par l\u2019IA ne s\u2019\u00e9cartent pas significativement des pratiques archivistiques. N\u00e9anmoins, une certaine redondance a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9e dans les tags g\u00e9n\u00e9r\u00e9s automatiquement, notamment la pr\u00e9sence de synonymes et de r\u00e9p\u00e9titions n\u2019apportant aucune valeur ajout\u00e9e \u00e0 la description. En moyenne, sur l\u2019\u00e9chantillon analys\u00e9, l\u2019IA a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 14,49 tags par image, contre 11,21 tags par image selon le protocole archivistique du CHC.<\/p>\n\n\n\n

    Figure 2 : nombre moyen de tags<\/p>\n\n\n\n

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

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

    Au-del\u00e0 des chiffres bruts, notre \u00e9tude met en \u00e9vidence plusieurs limitations fondamentales qui interrogent directement l’autonomie possible des outils d’IA en contexte archivistique. Nous allons les illustrer en partant de la photographie suivante :<\/p>\n\n\n

    \n
    \"\"
    Montage sur image d’archives \u00a9 Vincent Bailly 2013<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

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

    … et du d\u00e9tail de notre analyse : <\/p>\n\n\n\n

    Figure 3 : exemple d’analyse de tags<\/p>\n\n\n

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

    D’abord, si l\u2019algorithme se montre performant dans l\u2019identification d\u2019objets concrets, tels qu\u2019une guitare, un microphone, un t-shirt ou une sc\u00e8ne, il peine en revanche \u00e0 appr\u00e9hender les dimensions contextuelles et s\u00e9mantiques que les archivistes jugent essentielles. L\u2019exemple pr\u00e9sent\u00e9 ci-dessus illustre cette limite \u00e0 travers les tags \u00ab laugh \u00bb et \u00ab smile \u00bb, qui t\u00e9moigne d\u2019une reconnaissance insuffisante des expressions faciales.<\/p>\n\n\n\n

    Cette limitation intrins\u00e8que du mod\u00e8le se manifeste \u00e9galement dans l\u2019identification des genres. Le mod\u00e8le d\u2019IA tend \u00e0 produire des assignations fond\u00e9es sur des corr\u00e9lations visuelles st\u00e9r\u00e9otyp\u00e9es, notamment li\u00e9es aux v\u00eatements ou aux coupes de cheveux (une personne portant une robe serait automatiquement une femme), sans mobiliser d\u2019\u00e9l\u00e9ments contextuels pourtant d\u00e9terminants, tels que l\u2019identit\u00e9 personnelle ou artistique des personnes repr\u00e9sent\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    Enfin, l’IA multiplie parfois les variations autour d’un m\u00eame concept sans hi\u00e9rarchiser l’information. Cette verbosit\u00e9 algorithmique contraste avec la concision et la pr\u00e9cision des indexations humaines, fruits d’une expertise professionnelle, d\u2019un protocole de description et d’une connaissance du domaine sp\u00e9cifique, en l\u2019occurrence celui des festivals de musique et des pratiques artistiques associ\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    Et maintenant ?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Ces r\u00e9sultats nuanc\u00e9s permettent de d\u00e9finir plus pr\u00e9cis\u00e9ment le r\u00f4le que peuvent jouer les outils d’IA dans le traitement des archives photographiques. Notre recherche confirme que le machine learning peut effectivement servir de premier niveau d’indexation, g\u00e9n\u00e9rant rapidement des m\u00e9tadonn\u00e9es de base qui acc\u00e9l\u00e8rent le travail des archivistes, sans pourtant le remplacer.<\/p>\n\n\n\n

    Les d\u00e9fis m\u00e9thodologiques, techniques et \u00e9thiques identifi\u00e9s au d\u00e9part de notre projet se confirment dans les faits. L’enjeu n’est pas de d\u00e9terminer si l’IA est \u00ab meilleure \u00bb que l’humain, mais de comprendre comment ces technologies peuvent s’int\u00e9grer dans des workflows existants, en compl\u00e9ment de l’expertise humaine. L’augmentation exponentielle des archives num\u00e9riques ne laisse d’autre choix que d’explorer ces pistes, mais notre \u00e9tude rappelle que cet usage doit rester lucide sur les capacit\u00e9s r\u00e9elles et les limites des algorithmes.<\/p>\n\n\n\n

    La suite de nos travaux explorera ces questions d’int\u00e9gration pratique : comment optimiser l’interaction entre traitement automatique et validation humaine ? Quels crit\u00e8res de qualit\u00e9 d\u00e9finir pour \u00e9valuer la pertinence des tags g\u00e9n\u00e9r\u00e9s ? Comment maintenir la visibilit\u00e9 du travail intellectuel des archivistes face \u00e0 la prolif\u00e9ration de m\u00e9tadonn\u00e9es automatis\u00e9es ? Des questions qui nous accompagneront dans les phases finales de cette recherche passionnante.<\/p>\n\n\n\n

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

    Bibliographie<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Divisio, 2025. STAG [logiciel]. Version 1.0.1 du 25 mars 2025. GitHub. Disponible \u00e0
    l\u2019adresse : URL [consult\u00e9 le 12 d\u00e9cembre 2025]\n\n\n\n

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    Par Lorenzo Avellino & Delvin\u00eb Racaj Dans notre pr\u00e9c\u00e9dent billet, nous vous avions promis de revenir avec des r\u00e9sultats concrets sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la description des archives photographiques du Montreux Jazz Festival. 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