Parution: DHQ 18.2 Using Visual AI Applied to Digital Archives

Le numéro 18.2 de DHQ, dirigé par Lise Jaillant, est consacré à l’utilisation de l’IA visuelle appliquée aux archives numériques:

Jaillant, Introduction to the Special Issue: Using Visual AI Applied to Digital Archives

Alliata et al., Augmenting Access to Embodied Knowledge Archives: A Computational Framework

Dentler et al., Sensitivity and Access: Unlocking the Colonial Visual Archive with Machine Learning

Jaillant and Aske, AI and Medical Images: Addressing Ethical Challenges to Provide Responsible Access to Historical Medical Illustrations

Thomas and Testini, Capturing Captions: Using AI to Identify and Analyse Image Captions in a Large Dataset of Historical Book Illustrations

Göderle et al., Deep Learning for Historical Cadastral Maps and Satellite Imagery Analysis: Insights from Styria’s Franciscean Cadastre

Il contient un article issu du projet EyCon:

Dentler Jonathan, Jaillant Lise, Foliard Daniel et Schuh Julien, « Sensitivity and Access: Unlocking the Colonial Visual Archive with Machine Learning », dans Digital Humanities Quarterly, vol. 18, n^o 2, 2024, [En ligne], <https://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/18/2/000742/000742.html>.

Au cours des dernières décennies, les institutions d’archives ont numérisé une quantité énorme de documents sous le label d’accès libre, y compris ceux provenant des archives coloniales. Cependant, une grande partie des documents les plus sensibles de ces collections reste non numérisée ou difficile à découvrir et à utiliser. Plus récemment, une réévaluation critique de l’accès numérique ouvert a également eu lieu, en particulier en ce qui concerne les documents sensibles des archives coloniales. Collectivement, cela a créé une situation où les archives photographiques coloniales risquent de devenir excessivement aseptisées ainsi que difficiles à naviguer et à analyser.

Dans cet article, il est proposé que l’intelligence artificielle (IA) multimodale critique et transparente offre un moyen d’améliorer l’accès aux archives coloniales pour les chercheurs et le public, sans perdre de vue la nécessité d’approches éthiques des documents visuels sensibles. Le projet EyCon (Early Conflict Photography and Visual AI) a rassemblé une grande base de données de documents visuels sensibles provenant de conflits coloniaux et a développé des outils expérimentaux de vision par ordinateur multimodale pour les analyser. Bien que cet outil n’ait pas encore été appliqué à grande échelle ou comparé quantitativement à d’autres approches, des modes d’enquête sont proposés pour que d’autres chercheurs puissent les explorer en créant de nouveaux outils de recherche. Sur un plan plus hypothétique ou théorique, il est considéré que l’utilisation d’outils informatiques pour faciliter l’accès et l’analyse de documents historiques sensibles est compatible avec ou même bénéfique pour des approches plus éthiques de ces documents. L’article conclut par plusieurs domaines prometteurs pour intégrer de manière critique l’IA dans les archives numériques coloniales, tout en développant certaines limitations de ces techniques.

---

---