P.D.R. Big Visual Data

PDR FNRS (resp. Maria Giulia Dondero) : Les Big Visual Data. Approche sémiotique de l’indexation et de la visualisation des archives d’images / Big Visual Data. A Semiotic Approach to Indexing and Visualizing Image Archives (2018-2021)

La numérisation croissante des œuvres d’art, ainsi que l’augmentation des banques d’images disponibles sur des sites web, transforment progressivement les conditions d’accessibilité à de nombreuses ressources documentaires et audiovisuelles, notamment sous la forme de données et de médias numériques. De sorte que l’apport principal des instruments computationnels utilisés aujourd’hui dans les Humanités Numériques et, plus particulièrement, dans la Digital Art History, modifie autant la problématique de la communication du patrimoine artistique et culturel, qu’il apporte de nouveaux outils pour analyser automatiquement des images, et détecter des patterns dans des très grands corpus, venant de musées et de collections dispersées et disparates (tant au niveau des époques que des médiums).

Plusieurs recherches aux États-Unis et en Europe se sont spécialisées dans le développement du traitement informatique de larges corpus d’images ; notamment les approches du Deep Learning, qui se basent sur des réseaux de neurones à convolution (Convolutional Neural Networks, CNN) et qui ont démontré par ailleurs leur efficacité dans la reconnaissance de caractéristiques visuelles au sein de larges collections d’images numériques. En utilisant les instruments propres à ces approches, qui combinent des logiciels avec des requêtes algébriques pour comparer les images comme des échantillons et définir des caractéristiques plastiques récurrentes selon les images traitées, l’objectif est de mettre en évidence des motifs et des formes similaires dans des groupes d’images et mettre à jour la cartographie des influences croisées.

Ce projet a pour objectif de croiser les recherches dans le domaine des technologies de pointe en analyse computationnelle d’images avec les travaux en sémiotique qui se sont spécialisés sur le langage visuel, mais en prenant acte du renouvellement profond des études en histoire de l’art (Digital Art History). En comparant les objectifs et les instruments des historiens de l’art, sémioticiens et informaticiens, il s’agira ainsi de favoriser le dialogue entre ces disciplines à propos des problématiques du traitement et de la valorisation de larges bases de données d’images.

→ Colloque international : La généalogie des formes dans la perspective du Deep Learning

→ Informations et programme

→ L’impact du numérique dans les dispositifs de communication des archives d’images

→ « Big Visual Data » et « Media Visualization » : nouvelles perspectives pour l’analyse de corpus d’images ?

→ Bibliographie thématique