Reconnaissance automatique d'écriture et manuscrits Limites et nouvelles perspectives

Résumé Fr

L’émergence d’outils de reconnaissance automatique d’écriture avec une interface utilisateur de plus en plus intuitive, tels que Transkribus ou eScriptorium, a ouvert de nouvelles perspectives. De nombreuses équipes de recherche se sont lancées dans l'utilisation de l'ATR et l’entraînement de modèles de plus en plus performants sur les sources historiques, capables de reconnaître efficacement une grande variété de documents qu'ils présentent des écritures différentes, ou qu’ils proviennent de périodes historiques et d’ères linguistiques variées, modernes comme médiévales.Toutefois, malgré les progrès significatifs réalisés, des défis subsistent pour les néophytes désireux de s'engager dans de tels projets. L'un des principaux obstacles réside dans le prétraitement et l'analyse des images avant même d'aborder la reconnaissance d'écriture. Comment composer avec des images de tailles inhabituelles, des supports endommagés par l'eau ou le feu, etc. ? Enfin, la phase de reconnaissance de la mise en page (segmentation) reste une étape à la fois essentielle et délicate dont nous expliquerons les limites, mais aussi les futures perspectives, à travers de nouvelles approches, comme celle proposée par l’outil YALTAi.En conclusion, si la reconnaissance automatique d’écriture offre la possibilité d'explorer des tailles de corpus inédites, elle requiert toujours une certaine expertise pour relever les défis inhérents à la diversité et la complexité des documents médiévaux, limites et enjeux que nous aborderons dans cette présentation.