L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU CHEVET DES COLLECTIONS IMPRIMÉES : UN OUTIL D'ALERTE POUR LA CONSERVATION-RESTAURATION

Camille Simon Chane (1) , Valérie Lee (2)

1 ENSEA - Ecole Nationale Supérieure de l'Electronique et de ses Applications
2 CY - CY Cergy Paris Université

Surveiller des fonds, préparer des chantiers de collections, trier des reliures nécessitant des restaurations : et si ces tâches fondamentales du travail de conservation et de restauration pouvaient bénéficier des avancées de l’intelligence artificielle ? Et si des réseaux de neurones entraînés sur des matériaux adaptés pouvaient venir en aide aux professionnels des bibliothèques, en détectant des détériorations sans devoir prévoir de fastidieuses opérations préparatoires ? Des spécialistes en intelligence artificielle et des restaurateurs du patrimoine du laboratoire ETIS (Équipes traitement de l’information et systèmes) de CY Cergy Paris Université ont conjugué leurs expertises au sein d’un projet de recherche piloté par Valérie Lee, dans le cadre de sa thèse de doctorat.

Domaines: Informatique [cs]

Camille Simon Chane, Valérie Lee. L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU CHEVET DES COLLECTIONS IMPRIMÉES : UN OUTIL D'ALERTE POUR LA CONSERVATION-RESTAURATION. 2022. ⟨hal-03702132⟩