Pour les sciences du patrimoine, terrain de production de savoirs sociétaux et collectifs reposant sur une perpétuelle confrontation entre objets matériels et études pluridisciplinaires alliant sciences humaines et sociales et sciences expérimentales, les enjeux de gestion de données numériques se trouvent aujourd’hui, grâce à l’acquisition d’une maturité récente, confrontées à la forte hétérogénéité de sources documentaires (textes, images, vidéos, …), de données analytiques (issues de divers capteurs, techniques d’imagerie, analyses d’échantillons, …) et de processus de traitement mobilisés à des fins de description, analyse, suivi, ou encore conservation. Garantes de la fiabilité d’une donnée, les métadonnées et paradonnées de provenance fournissent des renseignements précieux pour rendre compte des contextes d’acquisition et des possibilités de réutilisation ultérieures. Cependant, leur production rigoureuse se révèle bien souvent chronophage voire fastidieuse, les informations à renseigner étant à la fois diverses et difficiles à retrouver a posteriori.
Dans ce contexte, le projet interdisciplinaire METAREVE propose de simplifier cette démarche en l’accompagnant depuis la production des données sur le terrain jusqu’à leur traitement ex situ. La méthode innovante proposée vise à automatiser l’extraction de ces informations à l’aide d’approches de compréhension automatique de la parole empruntées au domaine de l’intelligence artificielle, en s’appuyant pour cela sur des thésaurus construits par les différentes communautés mobilisées dans les sciences du patrimoine. Il a en particulier pour objectif de fournir une brique logicielle qui pourra alimenter l’écosystème développé dans le cadre de l’EquipEx+ ESPADON.
Porté par le MAP et avec pour partenaires le SATIE (Cergy Paris Université) et le CRC (équipe LRMH), ce projet a été retenu par la Fondation des Sciences du Patrimoine dans le cadre de son appel à projets 2023. Il permettra notamment le recrutement d’un.e post-doctorant.e en intelligence artificielle qui contribuera à la conception de l’algorithme.