Bourgogne Ducale et Data Sciences

Responsable scientifique : Martine CLOUZOT (Laboratoire ARTEHIS – UMR CNRS 6298)

Partenaires : Maison des Sciences de l’Homme de Dijon (UAR 3516 – UB-CNRS) – Laboratoire CIAD (UB) – Université d’Anvers (Belgique) – University of Bern, Department of Musicology »- (Suisse) – Participation au GECT France, Belgique, Pays-Bas.

Financement : AAP BQR UB 2021/recherche en réseau

Durée : 2021-2022

Résumé du projet :
Ce projet est une nouvelle approche de raisonnement des images et de modélisation des connaissances, non seulement par les méthodes d’analyse de l’histoire de la Bourgogne ducale, mais aussi par la conception d’un ensemble d’IA hybrides et distribuées.  Un premier outil a été développé pour permettre aux médiévistes d’annoter les concepts et les relations dépeintes dans l’illumination. À partir de là, une analyse d’apprentissage en profondeur est effectuée sur l’image annotée afin d’améliorer l’algorithme des réseaux neuronaux.
Cet outil centré sur les enluminures médiévales fait actuellement l’objet d’une demande de maturation portée par Sayens suite à une pré-étude de marché positive.  Cette demande de BQR vise deux objectifs spécifiques : Tout d’abord, l’aide à la diffusion au niveau national et international de cette approche pour fédérer les chercheurs médiévistes et constituer une base numérique de référence sur l’analyse de l’influence dans les enluminures. Ensuite, la fédération au niveau local d’un groupe de chercheurs médiévistes et d’informaticiens pour étendre le périmètre de modélisation et de connaissance à des activités médiévales connexes comme, entre autres, la logique de dons pour étendre l’influence géopolitique ou la compréhension des logiques salariales.