# Au cœur des enjeux scientifiques et techniques du Métadictionnaire. L'informatisation de deux dictionnaires médicaux anciens multilingues et dialphabétiques (Gorris, 1622 et Thevenin, 1658)

At the Heart of the Scientific and Technical Challenges of the Metadictionary.
The Digitisation of Two Ancient Multilingual and Dialphabetic Medical Dictionaries (Gorris, 1622 and Thevenin, 1658)

Anaïs Chambat

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## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/4160

DOI : 10.4000/12ypq

ISSN : 2736-2337

## Éditeur

Humanistica

## Référence électronique

Anaïs Chambat, « Au cœur des enjeux scientifiques et techniques du Métadictionnaire. L'informatisation de deux dictionnaires médicaux anciens multilingues et dialphabétiques (Gorris, 1622 et Thevenin, 1658) », *Humanités numériques* [En ligne], 10 | 2024, mis en ligne le 01 décembre 2024, consulté le 08 juin 2025. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/4160 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12ypq

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Au cœur des enjeux scientifiques et
techniques du Métadictionnaire.
L'informatisation de deux dictionnaires
médicaux anciens multilingues et
dialphabétiques (Gorris, 1622 et Thevenin,
1658)

At the Heart of the Scientific and Technical
Challenges of the Metadictionary. The Digitisation
of Two Ancient Multilingual and Dialphabetic
Medical Dictionaries (Gorris, 1622 and Thevenin,
1658)

Anaïs Chambat

Résumés

Cette recherche est issue du projet Collex-Persée *Métadictionnaire médi-
cal multilingue de la bibliothèque numérique Medica* porté par la BIU Santé
Médecine d'Université Paris Cité, Sorbonne Université, l'Institut universi-
taire de France et l'université de Lorraine. Dans cet article, nous propo-
sons une réflexion sur les aspects scientifiques et techniques de
l'informatisation de deux dictionnaires médicaux anciens multilingues et
dialphabétiques du corpus : l'édition de 1622 des *Vingt-quatre livres de défi-
nitions médicales (Definitionum medicarum libri XXIII)* de Jean de Gorris,
dont les vedettes sont en grec et les articles en latin, et sa version fran-
çaise abrégée due à François Thevenin parue en 1658, qui constitue la
source des définitions médicales du premier dictionnaire français mono-
lingue de langue générale, le *Dictionnaire françois* de César-Pierre Richelet
(1680). Nous exposerons les choix qui ont prévalu à chaque étape du pro-
cessus : du prétraitement des images numérisées à leur transcription et
au balisage des fichiers. Nous y présentons un retour d'expérience critique
et ouvert ainsi que des pistes d'amélioration qu'il sera possible de suivre à
l'avenir.
This study is part of the Collex-Persée *Multilingual Medical Metadictionary of the Medica Digital Library* project. It is led by BIU Santé Médecine at Université Paris Cité, Sorbonne Université, Institut universitaire de France and université de Lorraine. This paper explores the scientific and technical aspects of digitising two ancient multilingual and dialphabetic medical dictionaries. More specifically, it focuses on the 1622 edition of Jean de Gorris’s *Vingt-quatre livres de définitions médicales (Definitionum medicarum libri XXIIII)* with headings in Greek and entries in Latin. Additionally, it explores the abridged French version by François Thevenin published in 1658, which serves as the primary source for medical definitions in César-Pierre Richelet’s *Dictionnaire françois* (1680), the first French monolingual general language dictionary. The choices made at each stage of the process are discussed, from the preprocessing of digitised images to their transcription and the encoding of the files. Critical and open-ended feedback on our experience is provided, along with potential avenues for future improvement.

## Entrées d'index

MOTS-CLÉS : linguistique et sciences du langage, chaîne de traitement, numérisation, encodage, dictionnaire

KEYWORDS: linguistics and language sciences, processing chain, digitisation, encoding, dictionary

## Introduction

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Les dictionnaires sont « des répertoires infiniment précieux, surtout lorsqu'ils ont pour objet une science qui, comme la médecine, est de tous les temps, de tous les lieux, et dont la société tout entière éprouve chaque jour la salutaire influence » (Chaumeton 1814, 268-269). Ces ouvrages illustrent la variété des progrès scientifiques et rendent compte des pratiques encyclopédiques générales. Témoins de l'évolution du vocabulaire médical, et riches de la porosité entre langue usuelle et langue technique, ils constituent un continent lexicographique considérable et relativement méconnu. D'octobre 2020 à juin 2023, le projet Collex-Persée *Métadictionnaire médical multilingue de la bibliothèque numérique Medica*¹ s'est attelé à la valorisation d'une cinquantaine de dictionnaires et encyclopédies des sciences médicales (xviiᵉ-xxᵉ siècles) grâce à la constitution d'une base lexicale inédite². Son interface tire parti des informations contenues dans la microstructure des articles³ afin d'établir des liens entre des « mots dissociés par l'orthographe, la langue ou encore l'évolution des usages⁴ ». Si les dictionnaires modernes présentent une structure rigide, les dictionnaires anciens présentent davantage de variations formelles et discursive⁵ qu'il convient de prendre en considération lors de leur informatisation ou rétroconversion⁶. Rétroconvertir, c'est convertir *a posteriori* un document papier au format électronique, tout en veillant à conserver le sens d'une information lexicographique peu ou pas formalisée (Chambat 2023, 268). Afin de réaliser le *Métadictionnaire*⁷, l'équipe a dû composer avec un corpus d'une grande hétérogénéité, des dictionnaires plus ou moins anciens (certains datant des xviiᵉ-xviiiᵉ siècles), des sciences médicales (ouvrages de spécialité, contenant du vocabulaire technique), des grands formats (*in-folio* pour la plupart) dont la volumétrie
était elle-même variable ⁸, non standardisés (parfois imprimés de travers par des presses manuelles) et qui présentaient un niveau d'usure important du papier voire du texte (effacement des caractères, présence de courbures significatives au niveau des reliures, de pages tordues, de taches d'encre et de trous). Par ailleurs, les ouvrages étaient tous multilingues (deux à trois langues entremêlées dans le corps de texte, jusqu'à six dans le cadre des lexiques modernes du xIXᵉ siècle) et dialphabétiques, c'est-à-dire qu'ils contenaient deux alphabets de manière continue de sorte qu'il était impossible d'entraîner de façon isolée un modèle de reconnaissance optique de caractères (OCR, optical character recognition) sur l'un ou l'autre alphabet. Une analyse philologique et technique minutieuse de chaque ouvrage constitutif de la base lexicale était nécessaire afin de composer aussi bien avec les variations typographiques propres à chacun, l'espace-ment irrégulier entre les caractères ou les lignes d'accentuation, qu'avec la présence de ligatures grecques complexes.

Dans cet article, nous reviendrons sur l'informatisation des deux ouvrages les plus anciens du corpus : l'édition de 1622 des *Vingt-quatre livres de définitions médicales* (*Definitionum medicarum libri XXIIII*) de Jean de Gorris, dont les vedettes sont en grec et les articles en latin, et sa version française abrégée réalisée par François Thevenin en 1658, qui a servi de source pour les définitions médicales du premier dictionnaire français monolingue de langue générale, le *Dictionnaire français* ⁹ de César-Pierre Richelet (1680). Nous présenterons les choix effectués à chaque étape du processus : du prétraitement des images numérisées, à leur transcription, jusqu'au balisage des fichiers.

# Une chaîne de prétraitements multimodale et réplicable

## Choix du protocole d'OCR

La reconnaissance optique de caractères est une technologie dont le potentiel a été très tôt perçu dans le domaine des sciences humaines et sociales ¹⁰ et qui a considérablement modifié les pratiques de recherche en permettant l'analyse systématique de milliers de pages. Dans le cadre du projet Collex-Persée *Métadictionnaire médical multilingue de la bibliothèque numérique Medica*, l'informatisation des dictionnaires les plus récents du corpus a été réalisée avec ABBYY FineReader 15 ¹¹ par Frédéric Glorieux et Cahal Taaffe. Bien qu'il soit conçu pour reconnaître des ligatures et des signes diacritiques, et qu'il soit donc capable de restituer les caractères du grec ancien dans leur complexité ¹², ce n'est pas l'outil que nous avons retenu pour traiter le Gorris et le Thevenin. Tout d'abord, l'application des prétraitements des images numérisées est peu personnalisable, et leur efficacité ne peut pas réellement être mesurée. En effet, le logiciel détermine et applique automatiquement les corrections à apporter en fonction du type d'image ¹³. Les gabarits d'entraînement personnalisés sont limités à un certain nombre de caractères, ce qui compromet une reconnaissance optimale de la diversité de la typographie. Enfin, même s'il est possible de profiter de ses fonctionnalités grâce à une licence gratuite, son prix peut être prohibitif. Pour les deux dictionnaires les plus anciens du corpus, qui

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présentaient une typographie particulièrement complexe, nous avons fait le choix de nous tourner vers l'open source en construisant une chaîne multimodale qui soit généralisable à d'autres corpus similaires ¹⁴.

L'apprentissage d'un modèle suppose de transcrire manuellement au moins 75 pages d'un même document, voire plus pour les textes difficiles. Pour les dictionnaires, il s'agit de sélectionner minutieusement des pages issues de chaque lettre afin de constituer un ensemble représentatif. Si le ratio pré/post-traitement ne fait pas passer plus de temps pour obtenir le même résultat qu'en transcrivant à la main, alors il peut être utile d'entraîner un modèle sur ses données ¹⁵. Dans le cadre de ce projet court, nous n'avions pas la possibilité de consacrer le temps nécessaire à cet entraînement. Notre choix s'est donc porté sur Transkribus ¹⁶, une plate-forme complète dédiée à l'océrisation, proposant de nombreux modèles multilingues intégrés. Il est notamment possible d'effectuer une segmentation automatique des images numérisées, de les transcrire manuellement ou automatiquement ¹⁷. 500 crédits de transcription ¹⁸, soit l'équivalent de 3 000 pages imprimées ou 500 pages d'un manuscrit, sont offerts lors de la première utilisation. Ils ont été suffisants pour traiter les deux ouvrages ¹⁹.

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Afin d'améliorer les performances de l'OCR, nous avons mis en place une chaîne de traitement semi-automatisée des images numérisées pour laquelle nous avons utilisé successivement ImageMagick ²⁰, Scan Tailor ²¹ et un script personnel codé en Python 3. Dans une perspective de productibilité et d'adaptation à d'autres corpus du procédé que nous détaillons ci-après, les différentes étapes, l'ensemble des paramètres utilisés ainsi que les particularités de leurs réglages seront explicités. Suivant le type de document (manuscrit ou imprimé ancien) et le niveau d'usure du papier, l'application de l'ensemble des instructions ne sera pas nécessaire. Cependant, tous les paramètres sont réglables.

## Premiers prétraitements

6

Tout d'abord, nous avons utilisé ImageMagick, un logiciel libre et gratuit de manipulation d'images, qui offre une grande flexibilité et qui prend en charge un large éventail de formats de fichiers. La commande que nous avons retenue est celle-ci :

```
mogrify -despeckle -despeckle -despeckle -despeckle
-auto-level -sharpen 10x1 -sigmoidal-contrast 2x50
-path DeGorris -quality 100 *.jpg
```

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Si la commande « mogrify » traite les fichiers par lot, elle réécrit sur les images d'origine ²². Pour éviter cela, il est possible d'ajouter une option « path » qui appelle un nouveau dossier où les sorties seront enregistrées. Le paramètre « quality » permet de préserver une haute qualité d'image ou de permettre sa compression. Enfin, l'itération « *.[format] » sert à spécifier le nom et le format des fichiers. La configuration des fichiers peut donc être conservée. Quatre instructions peuvent être appelées successivement pour modifier les images numérisées. La première, « despeckle », sert à réduire le bruit ISO. Suivant le niveau d'usure du papier, il peut être nécessaire de répéter l'instruction plusieurs fois : nous l'avons répétée à quatre reprises pour le Gorris, trois pour le Thevenin. Au-delà, les diacritiques sont effacés. La seconde instruction, « auto-level », ajuste automatiquement les niveaux de couleur. Nous l'avons associée à l'instruction « sigmoidal-contrast » qui augmente les niveaux de contraste sans saturer
les tons clairs ou foncés. Enfin, afin de réduire le flou, nous avons utilisé l'instruction « sharpen » qui rend l'image plus nette et lisse les taches d'encre résiduelles. Appliqués à l'échelle d'un pixel, la plupart de ces traitements ne sont pas visibles à l'œil nu, mais augmentent la qualité d'image en préparation de l'OCR.

Par ailleurs, si le document n'a pas été correctement aligné lors de sa numérisation, il peut être nécessaire de l'incliner automatiquement de quelques degrés pour rendre les lignes de texte parfaitement horizontales. Cette opération peut être réalisée de manière intuitive avec Scan Tailor²³, un outil *open source* de post-traitement des pages numérisées. Ce dernier effectue des opérations telles que le fractionnement des images numéri-sées d'après des zones prédéfinies, le redressement des lignes de textes, l'ajout ou la suppression de bordures ou encore la variation de la résolu-tion.

## Un découpage des fichiers au plus proche du contenu

Les premiers tests de reconnaissance optique des caractères que nous avons effectués sur ABBYY FineReader 15 et sur Transkribus ont montré qu'il était plus pertinent de procéder à un découpage des images numéri-sées au plus proche de leur contenu. Étant donné qu'il s'agissait d'ouvrages non standardisés, dont les marges variaient d'un feuillet à l'autre, nous avons programmé une fonction de détection automatique des colonnes basée sur la librairie (bibliothèque logicielle, *library*) Python OpenCV²⁴ (fi-gure 1).

Après avoir chargé les librairies nécessaires au bon fonctionnement du script, nous avons défini un seuil afin de supprimer les petits fichiers. Nous renseignons ensuite le répertoire de travail par le biais d'une fonc-tion itérative afin de gérer plusieurs sous-dossiers. Une fois l'image de page chargée en mémoire, elle est convertie en niveaux de gris et un seuil binaire²⁵ est appliqué (d'une valeur optimale de 180 pour les livres anciens). La binarisation est un moyen simple de séparer le texte, ou tout autre élément de l'image, de l'arrière-plan. Les lignes de texte sont épais-sies et les espaces blancs sont réduits. Plus le nombre d'itérations est élevé (ici 15), plus la dilatation du papier est importante. Il en résulte l'identifi-cation des contours des différents objets qui figurent sur l'image de page ainsi que la création d'un rectangle de démarcation autour de chaque « région d'intérêt » (ROI), ici les blocs de texte.

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<caption>Figure 1. Script de détection automatique des zones de textes</caption>

```python
# Finding blocks of text using openCV
# construit à partir de https:// stackoverflow.com/questions/23506105/extracting-text-opencv

# charging packages
import glob
import cv2
import os
import sys

THRESHOLD = 1024 * 800

# set directory
if len(sys.argv) > 1:
    files = glob.iglob('{}/*.jpg'.format(sys.argv[1]), recursive = True)
else:
    files = glob.iglob(r'C:/Users/achambat/Desktop/DeGorris/images/**/*.jpg', recursive = True)

for file in files :
    print("treating {}".format(file))
    # loading
    image = cv2.imread(file)
    copy = image.copy()

    # grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # threshold
    # 150 by default, 180 for antique books
    _ ,thresh = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
    # dilation
    # 13 by default, 15 for antique books, 20-25 full page
    dilated = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations = 15)

    # get contours
    contours = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2(CHAINciAPPROXgIMPLE)
    contours = contours [0] if len(contours) == 2 else contours [1]

    # for each contour found, draw a rectangle around it on original image
    ROI_number = 0
    for c in contours:
        # get rectangle bounding contour
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        ROI = image[y:y+h, x:x+w]
        # discard areas that are too small
        if h<50 or w<50:
            continue
        # save regions of interests
        path = '{}_cropped{}_jpg'.format(os.path.basename(path), ROI_number)
        print("writting {}".format(path))
        cv2.imwrite(path, ROI)
        if os.path.getsize(path) < THRESHOLD:
            print("deleting {}".format(path))
            os.remove(path)
        # draw rectangle around contour on original image
        # cv2 rectangle(copy,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12),2)
        ROI_number += 1
```

Image produite par l'auteur
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2. Zones de textes identifiées sur la page 1 du Gorris (1622)</figcaption></figure>

À gauche, identification sans l'application d'un critère de taille et, à droite, avec un seuil fixé à 500 × 500 pixels

Image produite par l'auteur

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L'algorithme rencontre parfois des objets qui se croisent ou se chevauchent (figure 2). Sans l'application d'un seuil ou lorsque celui-ci est inférieur à 500 × 500, les aspérités du papier peuvent être retenues comme des blocs de texte. Il est donc nécessaire d'écarter les zones trop petites. Notons que l'application d'un seuil supérieur ne permet plus la détection des colonnes, qui sont de taille très variable suivant les feuilllets. Les aires restantes sont enregistrées. Un deuxième seuil est appliqué afin d'éliminer les fichiers trop petits pour correspondre à des colonnes. Par ailleurs, le fait de spécifier dans le terminal le déroulé des différentes actions permet d'en contrôler la réalisation et d'ajuster les différents seuils de façon manuelle au besoin. Enfin, il y a une étape nécessaire de vérification et de renommage des fichiers générés. Bien que l'algorithme balaie l'image de page de gauche à droite, il n'est pas encore possible de prédire quelle colonne sera détectée en premier.

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Après l'application de la chaîne de prétraitements (figure 3), l'image de page est fin prête pour l'OCR. Enfin, précisons une dernière difficulté : la résolution des images d'origine était de 300 DPI ²⁶. Si ce format constitue un bon compromis autant pour la numérisation de masse que pour l'archivage pérenne ²⁷, il peut entraîner une perte de qualité de l'OCR. Une prise d'images initiale de meilleure qualité (de 600 DPI, par exemple) aurait sans doute facilité le processus décrit et peut-être donné de meilleurs résultats.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3. Colonnes 1 et 2 de la page 1 du Gorris (1622) après l'application des prétraitements</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur

Les défis de l'OCR sous Transkribus

Les difficultés de la segmentation

Il convient d'abord de procéder à la segmentation des images numéri-
sées. Cette segmentation implique successivement la reconnaissance des
zones de texte, leur typage et leur ordonnancement (analyse de la mise en
page ou *layout analysis*). Une mise en page peut être segmentée en une ou
plusieurs zones de texte, chacune ayant ses propres coordonnées : les
lignes sont incluses dans une région (*text region* indiquée en vert) et cha-
cune possède une base (*baseline* représentée en bleu) définie par au moins
deux points ainsi qu'un nœud. Sur Transkribus, l'option « *Printed Block
Detection* » (détection des blocs imprimés) est la plus adaptée à la gestion
de la lettrine, des illustrations ou encore des colonnes. Dans le cas d'une
page simple, il est également possible d'utiliser l'option « Transkribus
LA », qui permet la détection conjointe des zones et des lignes. Il s'agit
d'un algorithme de type CITlabHTR+, une technologie mixte, qui combine
les apports des modèles de reconnaissance des imprimés (CIT, *computatio*-
nal intelligence technology) et des manuscrits (HTR, handwritten text recognition). S'il se révèle pertinent dans la majorité des cas, des ligatures, des diacritiques ou même des mots peuvent échapper à la détection. Il est alors nécessaire d'ajuster manuellement les polygones. Les dernières mises à jour de la plateforme incluent désormais les modèles neuronaux OCR/HTR de type kraken²⁸ dont la méthode de segmentation affinée²⁹ s'est avérée très performante sur le Gorris.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4. Page 1 du Thevenin (1658) après segmentation (sortie de Transkribus)</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur

Si le script de détection automatique des zones de texte s'est avéré particulièrement utile pour le Gorris en simplifiant l'analyse de sa mise en page, il n'a été d'aucune utilité pour le Thevenin, dont la mise en page particulière rendait la segmentation ardue. Il s'agissait de faire correspondre la première colonne contenant les vedettes grecques aux articles qui leur étaient associés (figure 4). Comme la page est lue de gauche à droite, si l'on ne crée pas de démarcation artificielle entre les deux colonnes, les vedettes grecques se perdent dans le corps du texte. L'option « *Printed Block Detection* » a permis d'obtenir le placement correct d'une des deux zones de texte dans 75 % des cas (des blocs un peu larges qui couvraient l'ensemble du contenu de la page) et des deux zones de texte dans 25 % des cas (distinction entre vedettes et articles associés). Tout dépendait de l'placement laissé par l'imprimeur entre les deux colonnes : plus il était important, plus la segmentation automatique était précise. Toutefois, plutôt que de réajuster les régions détectées par l'algorithme, il était parfois plus aisé de segmenter manuellement les pages. L'outil de découpe (« *split a shape with a horizontal line* ») s'avérait alors particulièrement utile pour découper des aires à angle droit. Il permettait d'assurer que les lignes de texte ne se chevauchent pas lors de la transcription. Un contrôle qualité minutieux a donc été nécessaire, dans la mesure où, aucune des options évoquées n'a permis de reconnaître parfaitement l'ordonnancement des deux ouvrages traités.
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Une transcription réalisée à l'aide du « General Model Noscemus »

Nous avons choisi un modèle disponible sur Transkribus, entraîné par Stefan Zathammer dans le cadre du projet *Noscemus* (Nova Scientia: Early Modern Scientific Literature and Latin), financé par le Conseil européen de la recherche (ERC) d'octobre 2017 à septembre 2022 ³⁰. Le « General Model Noscemus » est capable de lire des textes néolatins imprimés, en particulier ceux du XVIᵉ au XVIIIᵉ siècle. À partir de la troisième version, les imprimés grecs et latins des XVᵉ et XIXᵉ siècles ont été intégrés au modèle ainsi que des textes en Fraktur et en *Old English*. Les données d'entraînement proviennent du *Digital Sourcebook* du projet ³¹ et les modalités d'établissement de la vérité de terrain sont précisées dans la description exhaustive du modèle disponible sur la plateforme ³². Notons enfin que le modèle a été alimenté bien au-delà du projet : sa sixième version a en effet été mise en ligne en juin 2023. Pour la transcription du Gorris et du Thevenin, nous avons testé différentes versions avant de choisir la cinquième. Sa performance pour notre corpus peut être attribuée à l'augmentation de la quantité et de la variété des données d'entraînement, que l'on peut observer dans le tableau 1.

<table><caption>Tableau 1. Évolution des données d'entraînement du « General Model Noscemus »</caption><thead><tr><th>Version du modèle général Noscemus</th><th>3.0</th><th>4.0</th><th>5.0</th><th>6.0</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de mots entraînés</td><td>448 464</td><td>541 611</td><td>607 837</td><td>667 127</td></tr><tr><td>Nombre de lignes entraînées</td><td>66 575</td><td>81 555</td><td>92 470</td><td>101 526</td></tr><tr><td>Taux d'erreur de reconnaissance des caractères (CER) sur les données d'entraînement</td><td>0,40</td><td>0,48</td><td>0,20</td><td>0,60</td></tr><tr><td>Taux d'erreur de reconnaissance des caractères (CER) sur l'ensemble de validation</td><td>0,98</td><td>0,79</td><td>0,60</td><td>0,80</td></tr></tbody></table>

Tableau produit par l'auteur d'après les données fournies par Stefan Zathammer, Model Data Description « Noscemus GM 3 », « Noscemus GM 4 », « Noscemus GM 5 » et « Noscemus GM 6 », Transkribus

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Entre la troisième et la quatrième version du modèle, on note une augmentation de 20,77 % du nombre de mots entraînés et de 22,5 % du nombre de lignes entraînées. Entre la quatrième et la cinquième version, ces augmentations sont respectivement de 12,23 % et de 13,38 % ; entre la cinquième et la dernière version, elles sont de 9,75 % et de 9,79 %. En d'autres termes, les écarts entre l'entraînement des mots et des lignes se réduisent : 1,73 ; 1,15 puis 0,04. Néanmoins, la recherche de cet équilibre ne réduit pas pour autant le taux d'erreur de reconnaissance des caractères (CER, *character error rate*). Dans sa description, Stefan Zathammer précise que celui de la sixième version est plus élevé en raison de l'utilisation d'un ensemble de validation plus varié ³³. La confusion entre les caractères grecs et latins peut rajouter du bruit à la transcription et introduire des incohérences : ainsi, une ligature correctement reconnue ne le sera plus deux lignes plus loin, car l'influence de l'environnement (impression) ou du contexte sera trop grande sur le modèle. Par ailleurs, un caractère rare peut être considéré comme suspect, même s'il est parfaitement reconnu. En effet, il suffit qu'une combinaison de deux à trois caractères formant une ligature ou une abréviation présente dans les données d'entraînement ne figure pas dans l'ensemble de validation pour augmenter le CER ³⁴. Afin
de rendre compte plus finement de la performance du modèle, cette mesure de référence pourrait être combinée à celle du taux d'erreur de reconnaissance des mots (WER, *word error rate* ³⁵). Si une variété de formes typographiques et de caractères a été introduite dans le modèle, ce qui le rend plus complet, l'utilisateur est également toujours plus dépendant de ses améliorations futures. Une comparaison des résultats de l'opération de la première colonne de la première page du Gorris (1622) par les trois dernières versions du modèle peut permettre de l'illustrer.

Sur un ensemble de 147 caractères grecs sur la première colonne de la première page, 128 ont été correctement reconnus par la 4ᵉ version, 132 par la 5ᵉ et 126 par la 6ᵉ ; 13 erreurs de diacritiques ont été relevées avec la 4ᵉ version, 10 avec la 5ᵉ et 11 avec la 6ᵉ ; 6 erreurs typographiques avec la 4ᵉ version, 5 avec la 5ᵉ et 10 avec la 6ᵉ. Le CER est donc de 0,13 pour la 4ᵉ version, de 0,10 pour la 5ᵉ et de 0,14 pour la 6ᵉ sur cet échantillon. Si, d'un point de vue quantitatif, un échantillon d'une colonne est bien trop restreint pour être représentatif, nous observons que les erreurs ne sont pas rencontrées aux mêmes endroits d'une version à l'autre et qu'elles ne sont pas du même type. Par exemple, dans le mot ἀβαπτιστος, qui apparaît à trois reprises, les ligatures πτ et στ ne sont toujours pas reconnues. Un peu plus loin, κακοστόμαχον n'est reconnu qu'à partir de la 4ᵉ version. Certaines erreurs récurrentes pourraient peut-être être corrigées par un apprentissage : comme ρο erronément transcrit par ρσ à trois reprises. D'autres difficultés de transcription viennent sans doute de l'impression elle-même. Certaines voyelles initiales sont ainsi pourvues d'un accent au lieu d'un esprit. L'influence de la version utilisée est notamment visible sur l'article « ἀβαπτιστος » (figure 5).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5. Comparaison de la transcription de l'article « Αβαπτιστος » (Gorris 1622, 1) obtenue avec les versions 4 et 5 (à gauche) et 5 et 6 (à droite) du « General Model Noscemus » (sortie de Transkribus)</figcaption></figure>

En vert, est indiqué ce qui a été ajouté ; en rouge, ce qui a été retiré d'une version à l'autre. Les mots non surlignés sont ceux qui ont été uniformément reconnus quelle que soit la version considérée.

Image produite par l'auteur

Le rapport de différences fourni par Transkribus met en évidence cinq modifications à gauche et à droite. Sur la comparaison de gauche, on relève trois corrections (l-1 mot 1, l-7 et l-14), un remplacement erroné d'une faute par une autre (l-9-10) et l'ajout d'une erreur supplémentaire (l-1 mot 2) ; tandis qu'à droite, on observe une correction (l-1 mot 2), deux remplacements erronés (l-1 mot 1 et l-4) et l'ajout de deux erreurs supplémentaires (l-2 et l-9-10). Plus généralement, la 5ᵉ version du modèle apparaît plus performante pour la reconnaissance des caractères grecs. Les signes diacritiques sont mieux pris en charge, des erreurs typographiques
ont été corrigées, ainsi que des erreurs de reconnaissance du latin. Ainsi,
la dernière version n'aurait donc pas nécessairement donné de meilleurs
résultats pour ce dictionnaire.

Quelques pistes d'amélioration

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Les modèles préexistants, malgré leur utilité, présentent des limites évidentes, dans la mesure où ils dépendent largement du corpus sur lequel ils ont été entraînés. Une piste pour obtenir de meilleurs résultats serait d'utiliser un outil comme eScriptorium ³⁶, une plateforme open source développée par l'équipe de recherche Scripta (PSL ³⁷), qui permet d'utiliser des données de transcription existantes et d'entraîner un modèle à partir de celles-ci. Si avec les contraintes qui étaient les nôtres, il n'était pas envisageable d'entraîner notre propre modèle, il aurait été possible d'utiliser la plateforme pour le faire ³⁸. Dans ce cas, il faudrait veiller, pour augmenter le taux de reconnaissance des caractères grecs, à les surreprésenter lors de la constitution de la vérité de terrain. En effet, une des difficultés posées par l'océrisation du Gorris consiste dans le fait que les caractères grecs sont très minoritaires sur les pages (10 à 20 %) puisqu'ils figurent seulement dans les vedettes, synonymes, renvois et citations tandis que le texte principal est rédigé en latin. Il faudrait aussi entraîner le modèle sur des pages du texte grec des *Thériaques* de Nicandre qui sont éditées à la suite du dictionnaire. Toutefois, il aurait été difficile d'appliquer ce modèle au Thevenin en raison des nombreuses divergences typographiques des caractères grecs entre les deux ouvrages. Précisons enfin que les modèles multilingues proposés par Tesseract ³⁹ n'étaient pas concluants pour notre corpus et que les modèles mis à disposition gratuitement par HTR-United ⁴⁰ n'ont pas été testés.

20

Afin de corriger automatiquement le grec, nous avons envisagé d'utili-
ser différents lemmatiseurs ⁴¹ et de comparer les termes trouvés avec les
entrées du *Greek English Lexicon* de Liddell, Scott et Jones (1940) accessible
en *open source* ⁴². Nous avons finalement opté pour Titivillus ⁴³, un correc-
teur orthographique dédié au latin et au grec ancien, et de multiples relec-
tures manuelles de l'ensemble des mots grecs balisés ⁴⁴.

Un balisage XML-TEI minimal et
sémantique

Objectifs du balisage

21

La spécificité de travailler sur des documents lexicographiques réside
dans la diversité des relations qui peuvent être établies, et donc balisées,
entre les vedettes, mais également entre les articles eux-mêmes. Dans le
cadre du projet Collex-Persée *Métadictionnaire médical multilingue de la
bibliothèque numérique Medica*, elles sont indiquées par la typographie ou
par un élément verbal qui explicite le type de relation (doubles vedettes,
synonymes – au sein d’une même langue ou entre mots de langues diffé-
rentes, traductions ou renvois). Si la production de plein texte est techni-
quement possible, elle n’était pas l’objectif premier du projet. Baliser tout
ce qui pouvait l’être non plus (ponctuation, catégories grammaticales,
marques d’usage, de domaine, noms propres, blocs étymologiques,
exemples ou encore illustrations). En effet, il s’agissait non pas de
22

produire un balisage exhaustif, mais plutôt d'exploiter des éléments spécifiques de chaque dictionnaire constitutif de la base lexicale. L'approche que nous avons retenue est celle d'un balisage minimal, souple et sémantique.

Le balisage minimal<sup>45</sup> se traduit par une restitution formelle de l'ouvrage par la mobilisation de « points d'accès » au document, d'un nombre restreint de marquages, qui laissent à l'utilisateur une entière liberté d'interprétation et d'investigation. Le balisage analytique<sup>46</sup> est à l'inverse articulé autour du repérage systématique de chacun des champs informationnels<sup>47</sup> de l'article. Néanmoins, une partie de l'information échappe à ce formalisme. À cet égard, nous mentionnons la notion de balisage souple ou flottant développée par Christophe Rey qui accorde une place majeure au découpage de l'article en deux grands blocs, une « entrée » et un « corps<sup>48</sup> », et qui repose sur une identification étendue des champs informationnels. Nous avons distingué l'approche lexicographique du balisage de son application numérique en deux niveaux, à savoir : le balisage physique, aussi appelé formel et typographique, qui encode les structures formelles du texte (page de titre, pièces liminaires, titres et corps de texte) et sa typographie ; et le balisage sémantique qui permet le repérage d'éléments spécifiques (noms propres, toponymes, dates ou tout autre élément d'étude pour lequel il est possible de dresser des typologies<sup>49</sup>). Un troisième niveau pourrait être envisagé, celui d'un balisage analytique, qui proposerait un apparat critique et l'enrichirait par l'ajout de notes et de commentaires.

## Faisabilité technique

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La faisabilité technique du balisage dépendait notamment des proto-coles de reconnaissance des caractères utilisés. Si ABBYY FineReader reconnaît efficacement la typographie et utilise les caractères grecs comme police de caractères<sup>50</sup>, Transkribus ne la prend pas en charge sans l'ajout d'étiquettes spécifiques. Le balisage devait pouvoir s'appuyer sur des éléments formels comme la présence d'une ponctuation caractéristique (espace blanc, point, virgule, point-virgule, parenthèses, crochets, barre droite, guillemets, etc.) ou relevant de la typographie. Par exemple, les renvois sont indiqués par lat. *vide, vid., v.*, ou fr. *voir, voyez, voy*,. *v.* ; les synonymes, par lat. *aut, vel, sive/seu, id est/i.e., idem quod*, ou fr. *synonyme de* ; les antonymes, par lat. *opponitur/opponuntur*, ou fr. *contraire de, contrairement à*.

24

Afin de baliser semi-automatiquement en XML-TEI, nous avons utilisé le fichier DOCX paginé<sup>51</sup> fourni par Transkribus que nous avons converti dans un format libre de type ODT. Nous avons mobilisé ensuite les expressions régulières de LibreOffice pour procéder à un stylage dirigé du document<sup>52</sup>. Plusieurs déclinaisons d'une même expression peuvent être nécessaires afin de prendre en compte la variété des marquages discursifs et typographiques identifiés pour un même champ. Le fichier stylé est ensuite transformé vers le format XML-TEI grâce à Odette<sup>53</sup>, un outil de conversion automatique de documents *open source*, développé par Frédéric Glorieux en 2015. Voici un extrait de la transcription stylée obtenue pour les deux ouvrages considérés (figure 6 et figure 7).
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6. Prototype de la transcription stylée du Thevenin (1658, 1)</figcaption></figure>

Texte non corrigé issu de l'OCR

Image produite par l'auteur

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7. Prototype de la transcription stylée du Gorris (1622, 1)</figcaption></figure>

Texte non corrigé issu de l'OCR

Image produite par l'auteur

## Éléments de structuration

Pour répondre à la fois à l'hétérogénéité lexicale des ouvrages, l'équipe du projet a opté pour le standard de la TEI-P5⁵⁴. Voici un extrait de la structuration obtenue en sortie d'Odette du premier article proposé à la figure 7. Ici, pour faciliter la relecture, l'ensemble des mots grecs contenus dans le corps de l'article ont été balisés sans présumer de leur nature (figure 8).
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8. Extrait de la structuration pouvant être obtenue en sortie d'Odette de l'article « Αβούτονον » du Gorris (1622, 1)</figcaption></figure>

Texte non corrigé issu de l'OCR

Image produite par l'auteur

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Et voici un exemple de structuration après correction des deux articles proposés à la figure 6 issus de la première page du Thevenin pour illustrer le schéma utilisé (figure 9).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9. Proposition de structuration XML-TEI des deux articles « Αβάπτιστος » et « Άγγειολογία » du Thevenin (1658, 1)</figcaption></figure>

Texte non corrigé issu de l'OCR

Image produite par l'auteur

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L'élément <pb/>, qui sert à matérialiser les sauts de page, permet ici d'indiquer le début de chaque page du dictionnaire. Il est systématiquement associé à deux attributs : @n qui correspond au numéro de page qui figure sur l'imprimé et @facs qui renvoie le lien vers l'image de page numérisée afin d'assurer la correspondance avec la transcription. Ici, @facs pointe vers le serveur IIIF (international image interoperability framework) de la BIU Santé et @corresp vers le lien pérenne de la bibliothèque numérique Medica. L'élément <entry> est associé à un attribut @xml:id unique rappelant la vedette de l'article concerné. Il contient l« entrée » et
le « corps » de l'article. Le bloc « entrée » est matérialisé par l'élément <form>. Il contient au moins un mot en vedette, plusieurs éléments <orth> sont possibles avec des indications de flexion ou de nature. La langue est spécifiée grâce à un attribut @xml:lang (code ISO 639-3). Le bloc « corps » est indiqué par l'élément <sense>. Tous les champs informationnels relatifs à une entrée de dictionnaire sont admis (définitions, exemples, illustrations s'il y a lieu, etc.⁵⁵). Les formes supplémentaires utilisées pour le balisage des articles sont : <ref> associée à @target pour matérialiser les renvois⁵⁶, <foreign> associée à @xml:lang pour indiquer la présence de traductions ou marquer celle des mots étrangers, <term> pour celle des termes techniques au sens large⁵⁷. Sur le plan formel et typographique, deux éléments sont utilisés : <lb/> pour les retours à la ligne et <hi>⁵⁸. Dans le cas du Thevenin, il matérialise l'italique qui est employé pour les translittérations du grec.

Voici un extrait de la structuration de l'Index Latinograecus du Gorris (1601) permettant d'illustrer le balisage des lexiques et glossaires multilingues (figure 10).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 10. Extrait de la structuration XML-TEI d'un index multilingue (Index Latinograecus, Gorris 1601, 527)</figcaption></figure>

Image produite par l'auteur

L'élément <entryFree> désigne une entrée de dictionnaire admettant un contenu plus libre et flexible que celui de l'élément <entry>⁵⁹. L'élément <gloss> identifie une expression pouvant fournir une glose ou servir de définition à quelque autre mot.

## Conclusion

Ce retour critique sur le processus d'informatisation du Gorris (1622) et du Thevenin (1658) a mis en lumière plusieurs faits importants. Tout d'abord, il apparaît qu'il y a non pas un protocole d'OCR mais des écosystèmes d'OCR/HTR qui interagissent entre eux. Les technologies employées sont effectivement complémentaires, peuvent être adaptées à différents types d'ouvrages et autant de contenus textuels, indépendamment de la complexité de ceux-ci et de leur hétérogénéité. Des initiatives comme Tesseract, eScriptorium et HTR-United offrent de belles perspectives pour la transcription open source d'imprimés et de manuscrits anciens. Au-delà de l'idéal d'un balisage analytique exhaustif, différents arbitrages ont conduit à l'adoption d'un balisage minimal souple et sémantique pour l'informatisation de données lexicographiques qui ne répondraient pas au forma-
lisme des dictionnaires « modernes ⁶⁰ ». Un élargissement au projet serait de mobiliser la TEI Lex-o⁶¹, une série de recommandations et de spécifications techniques garantissant l'interopérabilité des données interprojets.

En plus de faciliter l'accès au contenu des ouvrages, la création de la base lexicale a généré de nouvelles données lexicographiques⁶². L'ensemble du projet est documenté et mis à disposition en accès ouvert sous une licence ouverte Etalab 1.0⁶³ sur le compte GitHub du projet, permettant ainsi leur réutilisation dans d'autres contextes. Au-delà de la simple diffusion, il s'agirait de fédérer les intérêts des usagers et des chercheurs pour améliorer les données existantes et en créer de nouvelles. Cela impliquerait notamment de corriger les scories présentes dans les listes de mots fournies par l'OCR grâce à une plateforme collaborative. Parallèlement, il serait pertinent de développer des collaborations avec d'autres projets pour intégrer de nouveaux ouvrages dans la base lexicale, permettant ainsi une extension chronologique ou linguistique du corpus.

> **REMERCIEMENTS.** Cette recherche a été réalisée dans le cadre du projet Collex-Persée *Métadictionnaire médical multilingue de la bibliothèque numérique Medica* porté par la BIU Santé Médecine d'Université Paris Cité, Sorbonne Université, l'Institut universitaire de France et l'université de Lorraine. Je tiens à remercier particulièrement Cahal Taaffe pour son retour d'expérience critique et son aide dans la mise en application de la méthodologie, Frédéric Glorieux, Marianne Reboul et Alix Chagué pour leurs précieux conseils techniques, Nathalie Rousseau pour son expertise ainsi que Christophe Rey pour sa relecture attentive.

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Annexe

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Thevenin, François. 1658. *Œuvres contenant un traité des opérations de chirurgie, un traité des tumeurs recueillies par maistre Guillaume Parthon. Dictionnaire étymologique de mots grecs servants à la médecine, avec leur transcription en lettre romaine, leur explication en français et quelques définitions titrées et traduites de celles de M. Desgorris.* Paris : Pierre Roculet. In-4º. https://numerabilis.u-paris.fr/medica/bibliotheque-numerique/resultats/index.php?do=page&cote=08757&p=391.

## Notes

<footnote n="1">1. Pour plus d'informations sur le *Métadictionnaire*, consultez la page : https://numerabilis.u-paris.fr/medica/bibliotheque-numerique/presentation-metadictionnaire.php. Pour consulter les ressources associées au projet, on se reportera à : https://biusante.github.io. La graphie des noms d'institutions ou d'organismes applique les normes de la présente revue (par exemple Collex, et non CollEx).</footnote>

<footnote n="2">2. La liste des ouvrages du corpus est disponible ici : https://numerabilis.u-paris.fr/medica/bibliotheque-numerique/corpus-metadictionnaire.php. Ceux qui ont servi à constituer la base lexicale sont indiqués par un astérisque (*), tandis que figurent en gris leurs lexiques et glossaires en six langues (latin, grec, allemand, anglais, italien et espagnol).</footnote>

<footnote n="3">3. La microstructure d'un dictionnaire est « l'ensemble des informations ordonnées suivant l'entrée [laquelle] possède une structure constante répondant à un programme et à un code d'information applicable à n'importe quelle entrée » (Rey-Debove 1971, 151).</footnote>

<footnote n="4">4. Extrait de l'argumentaire de la bourse de numérisation obtenue par Nathalie Rousseau (*Metadictmedprojet*) consultable à l'adresse : https://www.collexpersee.eu/focus-bourses-metadictmedprojet/.</footnote>

<footnote n="5">5. Leur microstructure a pour principale caractéristique « une systématicité très relative du codage de l'information » (Petrequin 2009, 132).</footnote>

<footnote n="6">6. C'est une « opération qui consiste à transcoder [l]es documents [déjà publiés] dans une norme internationale d'accessibilité aux usagers et, le cas échéant, [à] baliser le texte autant que de besoin » (Caron et Marchaudon 2009, 444).</footnote>

<footnote n="7">7. Un « dictionnaire englobant les autres dictionnaires ». Il s'agit également du nom que nous avons donné à la liste alphabétique unifiée des vedettes de l'ensemble du corpus, ainsi que, par métonymie, à l'interface qui permet de l'interroger (https://numerabilis.u-paris.fr/medica/metadictionnaire/).</footnote>

<footnote n="8">8. D'un dictionnaire de 202 pages *in-quarto*, à plus de mille pages *in-folio*, réparties en plusieurs volumes. Notons par ailleurs que le traitement des encyclopédies en plusieurs volumes a été remis à une phase ultérieure du projet.</footnote>

<footnote n="9">9. Voir Quemada et Leca-Tsiomis 2013 (note 11). Cette question a été abordée lors d'une communication (Chambat, Taaffe et Rousseau 2023).</footnote>

<footnote n="10">10. Pour en savoir plus sur les débuts et l'histoire de l'OCR, voir Schantz 1982.</footnote>

<footnote n="11">11. ABBYY FineReader est un logiciel propriétaire d'édition PDF et d'OCR privilégié par les entreprises, téléchargeable ici : https://pdf.abbyy.com/fr. Son modèle prédéfini, régulièrement mis à jour, et ses capacités d'apprentissage automatique en font un outil performant. Sur un corpus spécifique ou non homogène, il est possible et préférable d'entraîner un gabarit personnalisé pour atteindre un niveau de reconnaissance plus élevé.</footnote>
12 Plusieurs études ont analysé les performances d'ABBYY FineReader pour la transcription de textes anciens présentant des difficultés similaires et ont effectué des comparaisons avec d'autres outils : Clausner, Pletschacher et Antonacopoulos 2016 ; Drobac, Kauppinen et Linden 2017 ; Koistinen, Kettunen et Kervinen 2020 ; Clematide et Ströbel 2018 ; ou encore Kettunen et Koistinen 2019.

13 Les corrections applicables peuvent inclure la suppression du bruit et du flou, l'inversion des couleurs pour éclaircir l'arrière-plan par rapport au texte, la correction de l'obliquité, le redressement des lignes de texte, la correction des distorsions trapézoïdales, le recadrage des bordures de l'image et la normalisation de la résolution.

14 Voir le compte GitHub du projet : https://github.com/biusante/.

15 Pour des retours d'expérience sur l'utilisation de Transkribus, voir par exemple Muehlberger et al. 2019 ; Schlagdenhauffen 2020 ; Ventresque, Massot et Walter 2022.

16 Plateforme accessible à l'adresse suivante : https://www.transkribus.org. Développée depuis 2013 grâce à un financement européen Horizon 2020 par plusieurs équipes réunies par le projet *Recognition and Enrichment of Archival Document* (https://eadh.org/projects/read/), elle n'est que partiellement en *open source*, les paiements des crédits de transcription servant à maintenir et à améliorer l'outil. Pour un tutoriel en français des principales fonctionnalités de la plateforme, voir Perrin 2019.

17 Il est possible d'utiliser un modèle préexistant (payant) ou d'entraîner son propre modèle.

18 https://www.transkribus.org/plans/. Depuis la mise à jour de l'application effective au 1er octobre 2024, le plan gratuit se présente désormais sous la forme d'un abonnement de 100 crédits par mois.

19 Ainsi que les quatorze pages de l'index de l'édition de 1601 du Gorris, la dernière à en être pourvue en fin d'ouvrage. Voir Gorris 1601 (525-538).

20 https://imagemagick.org.

21 https://scantailor.org.

22 https://imagemagick.org/script/mogrify.php.

23 Développé depuis 2007, l'outil est maintenu sur GitHub (https://github.com/scantailor/scantailor/wiki/), mais n'est plus mis à jour depuis 2012.

24 Le script a été écrit à partir de https://docs.opencv.org/4.5.2/da/d56/group__text__detect.html et des réponses collectées sur Stackoverflow (https:// stackoverflow.com/question/23506105/extracting-text-opencv/).

25 Son efficacité pour les programmes d'OCR a été étudiée par Chamchong, Fung et Wong (2010) sur les manuscrits. L'utilisation d'une méthode de binarisation ou d'une autre dépendra de la qualité des images d'entrée. Pour en savoir plus, voir Gupta, Jacobson et Garcia 2007 et Milyaev et al. 2013.

26 Depuis décembre 2012, la BIU Santé utilise le scanner i2S Quartz A1 pour numériser les ouvrages en couleur. Les images obtenues sont ensuite post-traitées par BookRestorer, un logiciel gratuit produit par i2S de 1999 à 2007, téléchargeable à l'adresse suivante : https://archive.org/details/book-restorer-v.-4.2.1/. Bien qu'il ne soit plus maintenu à jour, il demeure pertinent et simple d'utilisation sur des documents de toutes époques présentant majoritairement du texte. Il est compatible avec Windows 10 et 11, dispose d'une interface graphique et propose le traitement des fichiers par lots. Plusieurs fonctions standards sont incluses : le redimensionnement, la binarisation ou encore l'étalement des niveaux (corrections des tons clairs et foncés – min 10, gamma 1, max 245 sont les paramètres utilisés dans 75 % des cas). La restauration la plus utilisée est la « correction géométrique » qui permet de corriger les déformations notamment dues à la qualité d'impression et à la reliure.

27 Plus la résolution choisie est élevée, plus le temps de numérisation est allongé et les fichiers alourdis. Une estimation du temps de numérisation est fournie par i2S : 6 s à 300 DPI, 8 s à 400 DPI et 12 s à 600 DPI. Voir la documentation de l'entreprise : https://i2s-digibook.com/produits-quartz-a1-alhd/.

28 Librairie développée par Benjamin Kiessling (https://pypi.org/project/kraken/). Voir Kiessling 2019.

29 On se reportera à Nguyen 2020 et à Clérice 2023.

30 Convention de subvention n° 741374. Voir le site du projet : https://www.uibk.ac.at/projecs/noscemus/.

31 https://transkribus.eu/r/noscemus/.
32 Nous les reprenons et les traduisons ici : « la liste des abréviations a été étendue [par rapport aux versions précédentes], la variété typographique des ligatures a été prise en compte, le “s” long (l) a été transcrit comme un “s” normal, les petites capitales ont été transcrites comme des majuscules, les caractères spéciaux et les diacritiques ont été conservés ». Voir https://readcoop.eu/model/print-latin-texts-15-th-19th-htr/.

33 « The CER in GM 6 is slightly higher than in GM 5 which is due to a more varied validation set. » (Stefan Zathammer, Model Data Description Noscemus GM 5 et GM 6, Transkribus).

34 L'entraînement de la 5e version du modèle a été réalisé sur 2 975 pages et celui de la 6e sur 3 270 pages. L'ensemble de validation de la 5e version comporte 95 pages et celui de la 6e 100 pages, ce qui représente pour les deux modèles 3,2 % des données d'entraînement.

35 Voir, en particulier, la librairie Python KaMI (https://github.com/KaMI-tools-project/), développée par Alix Chagué et Lucas Terriel, qui permet de mesurer ces différents taux sur un modèle d'entraînement.

36 Accessible à l'adresse : https://escriptorium.inria.fr.

37 L'interface hébergée par l'INRIA (Institut national de recherche en informatique et en automatique) propose la segmentation des documents, l'annotation de la mise en page, la transcription (manuelle ou automatique) et l'entraînement de modèles OCR/HTR. Pour en savoir plus sur la plateforme et le projet, voir https://escripta.hypotheses.org et Kiessling et al. 2019.

38 Sur la chaîne eScriptorium, on se reportera à Scheithauer, Chagué et Romary 2021.

39 Voir https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/releases/tag/5.2.0/. Pour un point de vue comparatif de plusieurs outils et méthodes d'OCR, voir notamment Tafti et al. 2016.

40 Voir notamment Chagué, Clérice et Romary 2021. HTR-United est un catalogue de métadonnées pour les ensembles de données d'entraînement en transcription et segmentation développé par Alix Chagué et Thibault Clérice. Son objectif est de faciliter un accès rapide à divers types de vérité terrain pour l'entraînement de modèles de toutes tailles. Le catalogue et sa documentation sont consultables ici : https://htr-united.github.io/.

41 Des librairies Python de traitement automatique des langues anciennes telles que CLTK et Pie Extended ; ou encore Pyrrha qui fournit une liste de mots lemmatisés.

42 Consultable à l'adresse : https://www.perseus.tufts.edu/hopper/text?doc=Perseus:text:1999.04.0057.

43 Titivillus propose des suggestions de corrections possibles et permet de paramétrer un dictionnaire personnel. Il a été développé par Philippe Basciano, Marjorie Burghart, Federico Boschetti et Peter Riedlberger en 2021 dans le cadre d'un projet européen Hizon 2020. Il est téléchargeable ici : http://www.riedlberger.de/titivillus/.

44 Des relectures sont toujours en cours par Fabrice Robert. Durant l'été 2024, il a été épaulé par des stagiaires de l'UFR de grec de la faculté des lettres de Sorbonne Université.

45 Voir Wooldridge 1994 ; Wooldridge et Leroy-Turcan 1996 ; Leroy-Turcan 1998. Cette approche a été retenue par Wooldridge pour l'informatisation du *Thrésor de la langue française* de Nicot (1606) ainsi que pour celle du *Dictionnaire de l'Académie française* menée conjointement par Leroy-Turcan et Wooldridge.

46 Agnès Tutin et Chantal Wionet le définissent comme « une technique qui consiste à isoler les parties logiques d'un document (par exemple, l'entrée, la partie grammaticale, la définition, etc.) à l'aide de jalons (appelées balises) sans modifier le contenu et l'ordonnancement des parties textuelles » (Tutin et Wionet 2001, 47). Par exemple, cette approche a été retenue par Leroy-Turcan pour son projet d'informatisation du *Dictionnaire étymologique ou origines de la langue française* (1694) de Gilles Ménage, par Wionet et Tutin pour celui du *Dictionnaire universel* de Furetière revu par Basnage de Beauval (1702), lequel a été enrichi dans le cadre du projet *Basnum*, financé par l'Agence nationale de la recherche (ANR) et porté par Geoffrey Williams et Ioana Galleron (https://anr.fr/Projet-ANR-18-CE38-0003/).

47 Il s'agit de « tous les éléments du discours lexicographique qui présentent à la fois une même thématique et un certain degré de récurrence d'un bout à l'autre de l'ouvrage étudié » (Petrequin 2009, 133).

48 « Pour baliser utilement, il faut savoir renoncer à faire rentrer la totalité de l'information dans des boîtes cloisonnées et bien distinctes » (Rey 2004, 3 à partir de Wooldridge 1993).

49 Voir le *Manuel d'encodage XML-TEI. Renaissance et temps modernes* des bibliothèques virtuelles humanistes de l'Université de Tours, section 1.2.1 dédiée à l'explicitation des « Éléments » (Dufournaud et al. 2019) : http://www.bvh.univ-tours.fr/XML-TEI/ManuelWe b/Manuel_TEI_BVH.html#index.xml-body.1_div.1.
50 Voir par exemple Boschetti et al. 2009, 3.

51 La pagination peut suivre les numéros de page de l'ouvrage considéré si ceux-ci sont indiqués dans le titre des fichiers. Il est également possible de conserver les sauts de page.

52 Une alternative aurait été d'utiliser le module Grobid-Dictionaries (https://github.com/MedKhem/grobid-dictionaries/) qui permet la structuration automatique de dictionnaires numérisés au format PDF en ressources lexicales conformes à la TEI. La technique employée est basée sur des modèles de champs aléatoires conditionnels (CRF, conditional random field) qui permettent l'extraction de structures TEI par apprentissage automatique. Voir Khemakhem 2020. Notons une alternative proposée par le projet d'infrastruc-ture H2020 Elexis (European lexicographic infrastructure, 2018-2022), consacrée au développement et à l'intégration de ressources lexicographiques (Woldrich et al. 2020). Elexifier propose une structuration semi-automatique de dictionnaires en XML à partir de modèles de machine learning basés sur la reconnaissance de la typographie. La version bêta est encore en développement (https://elexifier.elex.is). Elle est liée à Lexonomy, une interface dédiée à la construction de dictionnaires nativement numériques (https://lexonomy.elex.is).

53 http://obvil.lip6.fr/Odette/.

54 Plus précisément, nous avons mobilisé le chapitre neuf dédié à l'encodage des documents lexicographiques : https://www.tei-c.org/release/doc/tei-p5-doc/en/html/DI.html.

55 Pour les dictionnaires plus récents, nous avons également admis un bloc d'informations libres, <dictScrap>, qui regroupe une section mêlée contenant à la fois de l'étymologie et des équivalents traductionnels.

56 L'élément doit renvoyer à une entrée exacte, voire à une sous-entrée.

57 L'élément sert pour le moment à baliser les locutions formées à partir de la vedette.

58 Il s'agit d'une balise de travail destinée à conserver la trace de l'italique.

59 La balise <entry> est utilisée pour marquer des entrées de dictionnaire avec une structure normalisée et cohérente, comportant des sous-éléments prédéfinis. En revanche, la balise <entryFree> permet une organisation plus flexible et moins rigide des données lexicales, adaptée à des entrées qui ne suivent pas un modèle strict.

60 Ces réflexions sont poursuivies dans le cadre du Réseau international de métalexicographie fondé par Christophe Rey (https://reseaumetalex.labo.cyu.fr) en collaboration avec le GT 3 « Outils et pratiques éditoriales » de l'axe 1 du consortium-HN ARIANE (https://cst-ariane.huma-num.fr) coordonné par Nathalie Rousseau et moi-même.

61 https://dariah-eric.github.io/lexicalresources/pages/TEILex0/TEILex0.html.

62 Des listes de mots par dictionnaire, des liens effectués par les dictionnaires entre les mots et un OCR non relu pour les huit dictionnaires balisés.

63 https://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licence/.

## Auteur

### Anaïs Chambat

UR 7518 LT2D, CY Cergy Paris Université, Cergy, France

Anaïs Chambat a été cheffe du projet Collex-Persée *Métadictionnaire médical multilingue de la bibliothèque numérique Medica* de 2021 à 2022. Depuis octobre 2022, elle est doctoretante contractuelle en sciences du langage sous la direction de Christophe Rey (LT2D) au sein de l'ED 628 de CY Cergy Paris Université. Ses recherches s'inscrivent dans le champ de la métalexicographie, mettent un accent particulier sur la dictionnairique et mobilisent les humanités numériques (rétroconversion de documents lexicographiques). Sa thèse porte sur l'expérimentation de la porosité entre langue générale et langue technique au sein des dictionnaires encyclopédiques des sciences médicales (xviiiᵉ-xixᵉ siècles).

ORCID 0000-0002-4829-4760

anais.chambat@cyu.fr

### Droits d'auteur

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