À la requête « Suggérer un ou plusieurs ouvrages correspondant aux critères suivants: roman aventure, pauvreté, amour, révolte on obtient la suggestion des Misérables de Victor Hugo et même Monte-Cristo.
À l'inverse, si on souhaite cataloguer un ouvrage ou un document ou même un objet et obtenir une notice descriptive rationnelle et précise, il y a encore beaucoup de développements à faire pour compléter les chaînes de traitement.
AureXus utilise l’Intelligence Artificielle dans sa chaîne de catalogage MEDUSA CATALOGUE.
Les pages titres et quelques autres pages de l'ouvrage sont prises en photos par la bibliothèque elle-même ou par AureXus sur place. Les images sont ensuite traitées par OCR, et même HTR pour les éventuelles mentions manuscrites des ex libris par exemple, et les données extraites sont soumises à des moteurs de recherches pour trouver les éventuelles notices existantes à la BnF, au SUDOC, et autres réservoirs. Les notices inexistantes sont créées.
Les développements nécessaires pour apprendre aux systèmes à bien segmenter, identifier et ‘labelliser’ les zones de texte, titre en tant que titre, auteur en tant qu’auteur, etc. ont demandé un entraînement des modèles IA important. Les résultats sont satisfaisants et encourageants.
Les chaînes de production bénéficient des avancées de l’IA, mais l’intervention humaine est encore nécessaire, pour programmer les modèles bien sûr, pour fournir les données d'entraînement. Il faut des opérateurs et catalogueurs pour superviser le travail, vérifier la cohérence et l’exactitude des résultats.
Mais les coûts sont divisés par deux. “Il n'y a pas de miracle avec l‘intelligence artificielle qui ferait soudainement tout" dit Thierry Leger, PDG d’AureXus. « L’expertise IA d’AureXus, c’est justement de savoir combiner ces outils, leurs forces et faiblesses, dans des chaînes de production IA pragmatiques et efficaces. »
Mr Thierry Leger
Président-Directeur Général
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