# Mezanno: des sources sérielles aux données structurées pour les humanités numériques

Nathalie Abadie, Marie Carlin, Edwin Carlinet, Joseph Chazalon, Pascal Cristofoli, Bertrand Duménieu, Jean-Philippe Moreux, Julien Perret, Jonathan Perrinet, Marie Puren

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Nathalie Abadie, Marie Carlin, Edwin Carlinet, Joseph Chazalon, Pascal Cristofoli, et al. Mezanno: des sources sérielles aux données structurées pour les humanités numériques. Extraction et Gestion de Connaissances, Jan 2026, Anglet, France. hal-05444727

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# Mezanno : des sources sérielles aux données structurées pour les humanités numériques

Nathalie Abadie*, Marie Carlin**, Edwin Carlinet***, Joseph Chazalon***, Pascal Cristofoli****, Bertrand Duménieu****, Jean-Philippe Moreux**, Julien Perret*, Jonathan Perrinet***, Marie Puren***

*LASTIG/ENSG/IGN, Champs-sur-Marne, France

**Bibliothèque nationale de France, Paris, France

***Laboratoire de recherche de l'EPITA, Le Kremlin-Bicêtre, France

****CRH/EHESS, Paris, France

contact@mezanno.xyz

**Résumé.** Nous présentons l'outil Corpusense, développé au sein du programme Mezanno et soutenu par la Bibliothèque nationale de France (BnF) dans le cadre de son plan quadriennal de la recherche. Mezanno vise à proposer une solution logicielle libre et ouverte pour combler le manque d'outil intégré permettant aux chercheurs-ses en SHS de produire en grande quantité des données structurées à partir des sources historiques numérisées. Partant de ce cas très spécifique, notre démarche se démarque des plateformes existantes en tentant de maximiser l'autonomie des utilisateurs et l'operability de différents outils et modèles d'extraction et structuration d'informations. Nous présentons alors plus spécifiquement l'outil Corpusense qui sert d'interface pivot dans cet écosystème. Nous évaluons la pertinence des outils proposés sur un cas d'annuaires du cinéma du début du XXe siècle, ce qui nous permettent d'identifier les principaux défis qui guident notre travail actuel.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIG. 1 – Exemple de processus de transformation d'une source sérielle patrimoniale : à partir d'une image numérisée, production de données structurées exploitables sous forme de tableau.</figcaption></figure>
# 1 Introduction

Les avancées récentes en numérisation de corpus patrimoniaux et en analyse automatique de données offrent des opportunités inédites pour l'exploitation systématique de sources sérielles, répétitives et massives, souvent sous-utilisées en sciences humaines et sociales (SHS). Ces documents, tels que les annuaires, registres ou fichiers administratifs, constituent des sources précieuses de données, mais leur exploitation est limitée par leur volume, leur complexité et leur répétitivité, qui rendent leur lecture humaine fastidieuse — voire impossible pour les grands corpus — et leur traitement automatisé exigeant car il s'agit de dépasser la simple transcription (ou "océrisation") du texte contenu pour produire des données structurées exploitables. La figure 1 illustre ce défi : à partir d'une image numérisée d'un annuaire, il s'agit de produire un tableau structuré contenant les informations pertinentes extraites.

Pour répondre à ces défis, le projet **Mezanno**, porté par la BnF, l'IGN, l'EHESS et l'EPITA (https://mezanno.xyz), propose un écosystème d'outils conçu pour transformer ces sources bien particulières en données structurées, exploitables sous forme de tableaux, hiérarchies ou graphes de connaissances, tout en respectant les principes de **science ouverte** : reproductibilité, interopérabilité, pérennité des services, et autonomie des chercheurs. **Corpus-sense**, l'interface centrale de Mezanno, permet aux utilisateurs de piloter l'ensemble du processus, depuis l'import de sources via le standard **IIIF** (IIIF Consortium, 2025) jusqu'à l'extraction automatique de données structurées. L'architecture repose sur une **séparation claire des responsabilités** entre chercheurs, experts en analyse de données (vision par ordinateur, TAL, apprentissage automatique) et institutions patrimoniales. Les chercheurs en SHS conservent ainsi le contrôle sur leurs corpus et leurs problématiques, tandis que les experts techniques se concentrent sur l'optimisation des modèles, sans contrainte de déploiement complexe. Les institutions patrimoniales, quant à elles, peuvent se focaliser sur la mise à disposition des contenus, sans gérer leurs usages ultérieurs. L'écosystème Mezanno s'appuie sur des **standards ouverts** et des services distants (transcription, structuration) pour minimiser les coûts d'infrastructure et favoriser l'operérabilité. Il est conçu pour être **extensible**, permettant une intégration flexible de nouveaux outils et méthodes, tout en garantissant la traçabilité et la rigueur scientifique des résultats.

Cet article présente : (i) l'**architecture de Mezanno** et ses choix techniques, en comparaison avec les plateformes existantes, pour favoriser l'autonomie des utilisateurs et l'operérabilité (Section 2), (ii) l'**outil Corpusense**, qui permet aux chercheurs de piloter de bout en bout leur processus de production de données structurées, en illustrant ses fonctionnalités clés (Section 3), (iii) **une évaluation sur un cas d'usage concret**, mettant en lumière la qualité des données produites, les métriques utilisées, et les questions de confiance et de coût d'annotation (Section 4), (iv) **les défis persistants** liés à la mise à disposition d'un tel écosystème, notamment en termes de maintenance, de collaboration transdisciplinaire et de confiance (Section 5).

# 2 Plateformes existantes et architecture de Mezanno

Plusieurs plateformes permettent à ce jour de traiter des documents numérisés et contribuer à la production de données structurées. Les **plateformes de transcription collaborative**, telles que TACTEO (Huma-Num, 2024) ou From the page (Brumfield Labs LLC, 2015), excellent dans la production de transcription à large échelle, et certaines plateformes comme
Callico (Kermorvant et al., 2024) permettent même de produire des données structurées en vue d'apprentissage automatique. Cependant, leur utilisation se limite à des campagnes d'annotation pilotées par des experts, sans mécanismes d'automatisation pour le traitement à grande échelle. Les **plateformes de transcription automatique**, comme Transkribus (READ-COOP SCE) ou eScriptorium (Stokes et al., 2021), offrent une robustesse reconnue pour la conversion de documents en texte, mais nécessitent des exports et des analyses ultérieures par des experts en TAL ou en modélisation sémantique. Ce découplage entre transcription et analyse complique la traçabilité et la reproductibilité des résultats, tout en limitant l'accès des chercheurs non experts à des données structurées exploitables. Les **plateformes intégrées de traitement et de structuration**, plus récentes, telles que Glycerine (Systemik Solutions, 2021) ou Arkindex (Teklia, 2023), permettent la construction de chaînes de traitement complexes, incluant la production de données structurées et même l'apprentissage de modèles, tout en exploitant des formats interopérables comme IIIF. Cependant, leur utilisation exige une expertise technique pour la configuration des pipelines, et leur environnement fermé empêche l'intégration de services externes ou d'outils tiers, limitant ainsi leur flexibilité. Certaines **plateformes spécialisées dans l'extraction de données administratives ou documentaires**, comme Nuextract.ai (NuMind, 2025), proposent une interface intuitive pour la définition de modèles d'extraction, mais leur caractère propriétaire et leur faible interoperabilité avec les sources historiques restreignent leur utilité pour la recherche ouverte. De plus, elles ne garantissent pas un contrôle total des données par l'utilisateur, un critère essentiel pour les chercheurs en SHS. Enfin, certaines **initiatives très récentes centrées sur l'interopérabilité et le contrôle utilisateur**, comme AIKON (Albouy et al., 2025) ou Immarkus (De Weerdt et al., 2024) se distinguent par leur interoperabilité et leur capacité à laisser l'utilisateur maîtriser ses données, stockées localement. Elles exploitent également des standards ouverts comme IIIF et permettent des appels à des APIs externes pour la détection de contenus pertinents. Ces approches illustrent une voie prometteuse pour concilier autonomie utilisateur et intégration de services diversifiés. Elles sont cependant focalisées sur la détection d'objets ou de motifs spécifiques dans des images, et ne proposent pas d'accompagner les utilisateurs avec une méthode complète pour la production de données structurées à partir de sources sérielles textuelles.

L'architecture de **Mezanno** répond aux lacunes des plateformes existantes — découplage des étapes de traitement, dépendance à des environnements fermés, expertise technique requise, et manque de contrôle sur les données — en proposant un **écosystème ouvert, extensible et centré sur l'autonomie des chercheurs** (Figure 2). Cette approche cible spécifiquement la **production de données structurées à partir de sources sérielles, textuelles, patrimoniales et récentes**, ce qui permet d'optimiser les outils pour cet usage. L'architecture repose sur une **séparation claire des responsabilités** entre les acteurs impliqués.

Les **institutions patrimoniales** se concentrent sur la mise à disposition des contenus via des services IIIF, un standard ouvert largement adopté pour la diffusion de collections numérisées. Cette approche minimise les coûts d'infrastructure et garantit la pérennité des contenus, sans que ces institutions doivent se préoccuper de leurs usages ultérieurs.

Les **chercheurs en SHS** conservent un contrôle total sur leurs corpus et leurs problématiques grâce à **Corpusense**, l'interface centrale de Mezanno. Cette application web légère, déployée sous forme de fichiers statiques, ne nécessite aucune infrastructure serveur dédiée, facilitant ainsi son adoption tout en réduisant les coûts de déploiement. Corpusense permet d'importer des sources IIIF, de créer des collections à analyser, et d'extraire automatiquement
Mezanno : des sources sérielles aux données structurées

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIG. 2 – Schéma de l’architecture globale de Mezanno.</figcaption></figure>

des données structurées en se connectant directement aux services distants (images IIIF, API de transcription et de structuration) depuis le navigateur de l'utilisateur. Les données sont stockées localement, garantissant un contrôle absolu et l'absence de frais d'hébergement. Pour limiter les coûts liés aux transferts de données, les requêtes de transcription se basent uniquement sur les adresses des images IIIF, évitant ainsi leur téléchargement préalable par l'interface, qui n'affiche que des vignettes basse résolution. Enfin, Corpusense permet d'exporter les données structurées dans des formats standards (CSV, JSON) et de sauvegarder les projets localement pour une réutilisation ou un partage ultérieur.

Les experts techniques se focalisent sur l'optimisation des modèles de transcription et de structuration, déployés sous forme de services distants accessibles via des API sans se pré-occuper de la gestion des données sources ou de l'expérience utilisateur. Bien que la spécifica-tion de ces API et leur implémentation restent à approfondir, elles constituent un axe clé pour assurer l'operérabilité et la flexibilité de l'écosystème. Actuellement, deux services sont in-tégrés : un service de transcription basé sur le modèle OCR PERO Kohút et Hradiš (2021) et un LLM commercial pour la structuration des données textuelles. À terme, les utilisateurs pourront intégrer les services de leur choix en spécifiant simplement leurs endpoints API dans Corpusense ; chaque composant de Mezanno pouvant être adapté et déployé librement.

L'approche actuelle structure le traitement des données en **trois étapes principales** : la détection de mise en page (zones de texte, tableaux, images), la transcription du texte, et la structuration des données extraites sous forme de tableaux ou de graphes de connaissances. Cependant, les progrès récents des modèles de langage multimodaux suggèrent une évolution vers une approche plus intégrée, où ces étapes pourraient être combinées. Pour l'instant, les expériences menées n'ont pas encore démontré un compromis qualité/coût suffisant pour nos cas d'usage, mais une spécification des API centrées sur les formats d'entrée/sortie permettra
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIG. 3 – Vue d'édition du modèle de données et du prompt dans Corpusense, illustrant la structuration des données extraites d'un annuaire du cinéma.</figcaption></figure>

d'intégrer facilement de tels modèles à l'avenir. Finalement, le déploiement efficace de ces services, capable de gérer des volumes importants de données tout en restant accessible, représente un défi technique majeur. Celui-ci peut être contourné en s'appuyant sur des services commerciaux ou institutionnels existants, ou via des déploiements simplifiés pour des projets spécifiques, permettant ainsi de mutualiser les coûts ou de les reporter sur les utilisateurs finaux selon le modèle économique des projets.

## 3 Corpusense : l'interface utilisateur de Mezanno

Corpusense, accessible à l'adresse https://mezanno.xyz/corpusense/, est l'interface principale de l'écosystème Mezanno. Elle permet aux chercheurs de gérer l'ensemble du processus de production de données structurées, de l'import des sources à l'export des résultats, en suivant une progression linéaire et intuitive. L'interface est donc conçue pour l'autonomie des chercheurs, tout en intégrant des services distants pour les traitements techniques. La vidéo de démonstration accompagnant cet article reprend les étapes présentées dans cette section, en application d'un cas de traitement d'annuaires du cinéma (voir section suivante).

**Import des sources et gestion des collections** L'import des sources s'effectue via un identifiant ARK, une URL de manifeste IIIF, ou un contenu JSON copié-collé. Les identifiants ARK, souvent visibles dans les portails institutionnels (par exemple, https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bd6t543024772), facilitent l'accès aux corpus numérisés. Une fois importées, les sources peuvent être organisées en collections, permettant de regrouper des pages issues de différents manifestes. Chaque collection constitue une unité de traitement indépendante, pour laquelle l'utilisateur définit des paramètres spécifiques, tels que le modèle de données et les prompts de structuration.

**Traitements automatiques et personalisation des modèles** Les traitements automatiques peuvent être appliqués à différents niveaux : zones spécifiques d'une page, pages entières, ou collections complètes. Ces traitements s'appuient sur des services distants pour la
détection de mise en page, la transcription OCR, et la structuration des données. Les résultats, affichés dans l'interface, sont modifiables directement par l'utilisateur.

La création d'un modèle de données adapté au corpus et à la problématique de recherche est une étape centrale. L'utilisateur définit les champs à extraire, leurs types, et les contraintes associées. Ces informations, essentielles pour les modèles de structuration basés sur des LLM, permettent de guider l'extraction et d'améliorer la qualité des résultats. Un prompt personnalisé, comme illustré dans la Figure 3, peut être utilisé pour affiner cette structuration.

**Export et formats de données** Les données structurées peuvent être exportées dans des formats standards (JSON, CSV, Excel), assurant leur compatibilité avec les outils d'analyse ultérieurs. Cette fonctionnalité facilite la réutilisation et le partage des résultats au sein de la communauté scientifique.

# 4 Évaluation d'une production effective

Cette section présente une évaluation quantitative et qualitative de la chaîne de traitement de Mezanno, appliquée à un annuaire du cinéma de 1927 (Pascal, 1927). Ce document, représentant un total de 4 309 entrées (dont 1 489 personnes morales et 2 820 personnes physiques, avec 661 femmes, 1 159 hommes et 1 000 cas indéterminés), offre un cas d'étude pertinent pour mesurer la capacité du système à extraire et structurer des données patrimoniales complexes. L'objectif ici n'est pas de proposer une nouvelle chaîne de traitement mais de montrer la capacité des outils proposés à assister la recherche en sciences humaines et sociales en produisant des données utiles. Les autres plateformes existantes ne permettant pas de produire directement des données tabulaires à partir de telles sources, nous ne proposons ici qu'une démonstration de faisabilité. Pour assurer la transparence et la reproductibilité, le code, les jeux de données et les prompts utilisés dans cette évaluation sont accessibles en ligne (https://github.com/mezanno/artec25-depot-dataset).

La méthodologie employée repose sur une chaîne de traitement en trois étapes : détection manuelle de la mise en page pour isoler les zones textuelles, transcription du contenu, puis structuration des données via un modèle de langage (LLM), produisant une ligne de tableau par entrée. À partir de la transcription brute, il s'agissait donc de repérer les éléments suivants : Nom ou raison sociale (pour les personnes morales), prénom (si applicable, pour les personnes physiques), activité, adresse, type de personne (morale ou physique, champ inféré) et genre de la personne (pour les personnes physiques, champs inféré). L'évaluation compare systématiquement les résultats obtenus avec un jeu de données de référence établi en corrigant manuellement chaque entrée en repérant les entrées (lignes du tableau résultat) manquées ou supplémentaires, ce qui élimine tout problème d'alignement.

Les résultats révèlent que 4 228 entrées (98,1%) ont été correctement alignées avec la vérité terrain, dont 42,5% n'ont nécessité aucune correction de la part des annotateurs. Parmi les écarts observés, 40 entrées ont été omises, principalement en raison d'une détection incomplète des zones de texte en début ou fin de page, tandis que 3 entrées supplémentaires ont été générées par le système, sans correspondre à des hallucinations mais plutôt à des cas limites liés à l'adéquation du modèle de données (par exemple en dissociant une entrée relative à 2 personnes). Enfin, 38 cas restent incertains, reflétant des ambiguïtés d'interprétation.

Les différences mineures entre les données produites automatiquement et la référence experte proviennent essentiellement de variations dans les prénoms (avec une distance de Leven-
shtein normalisée moyenne de 22%), d'interprétations divergentes des adresses, ou de normalisations secondaires (noms, erreurs de transcription). Par ailleurs, l'évaluation des métadonnées montre une exactitude de 94% pour la détection du genre et de 97% pour la distinction entre personnes morales et physiques, confirmant la fiabilité globale du système.

Cette étude met également en lumière deux limites structurelles de l'approche actuelle. D'une part, le modèle tabulaire imposé introduit une rigidité, comme l'illustre la présence systématique d'une colonne « prénom », même pour les personnes morales où cette information n'est pas pertinente. D'autre part, l'absence de progressivité dans le processus d'extraction pourrait être améliorée par une approche séquentielle, déterminant d'abord le type d'entrée avant d'en extraire les détails spécifiques.

# 5 Défis et conclusions

Le projet Mezanno et son interface Corpusense (accessible via https://mezanno. xyz/corpusense) démontrent une performance encourageante pour l'extraction et la struc- turation de données de fonds patrimoniaux, atteignant un niveau de qualité élevé en quelques heures sur des corpus complexes. Cette approche se distingue par l'autonomie qu'elle offre aux chercheurs en SHS, rendue possible par un usage centré autour de la production de données structurées à partir de sources sérielles, ainsi qu'une architecture modulaire fondée sur une séparation claire des responsabilités entre experts techniques et utilisateurs finaux. Ce modèle permet non seulement de minimiser les coûts d'infrastructure, mais aussi de garantir l'extensi- bilité du système dans le respect des principes de la science ouverte.

Cependant, plusieurs défis subsistent. **Attirer et former les utilisateurs** est crucial : l'uti- lisabilité, la documentation et l'acculturation sont essentielles pour l'adoption. Une formation adaptée et une analyse critique collaborative renforceront la validation en SHS. La mainte- nance de Corpusense est sécurisée jusqu'en 2027 et nous portons une attention particulière à l'accompagnement des utilisateurs. Un second défi concerne la **confiance envers les résultats automatiques**. Il faut faciliter des campagnes d'évaluation rigoureuses, malgré leur coût et leur complexité protocolaire. En effet, il est difficile de définir des métriques ayant un sens pour les utilisateurs finaux, et un problème d'alignement entre données prédites et données de référence se pose dès qu'on essaie d'éviter le cas simpliste de post-correction manuel des données prédites (voir à ce sujet Chen et al. (2023) et Féral et al. (2025)). En complément, la détection intrinsèque des hallucinations, par réalignement avec les sources, apporterait des ga- ranties précieuses. Enfin, l'amélioration des performances passe en priorité par l'intégration de modèles plus performants et la stabilisation des API pour l'interopérabilité. L'optimisation systématique des prompts, bien que complexe en raison de leur instabilité, pourrait également contribuer à améliorer la qualité des résultats. Enfin, faciliter l'extraction de données dans des formats plus riches (graphes de connaissances) pourraient ouvrir de nouvelles perspectives.

# Références

Féral, J., J. Chazalon, et M. Puren (2025). Producing Structured Data from Historical Sources : a Preliminary Application to French Senate Tables. *Anthology of Computers and the Humanities* 3, 905–921, doi:10.63744/oXn2aMxza3iJ.
NuMind (2025). NuExtract. https://nuextract.ai/.

IIIF Consortium (2025). International Image Interoperability Framework Specifications. https://iiif.io/api/index.html.

Albouy, S., S. Norindr, P. Kervegan, F. Aouinti, R. Delanaux, R. Champenois, S. Lazaris, A. Guilbaud, M. Husson, et M. Aubry (2025). AIKON : A Modular Computer Vision Platform for Historical Corpora. *HAL Pre-Print* (hal-05248250).

Huma-Num (2024). TACTEO : plateforme collaborative de Transcription et d'Annotation de Corpus Textuels et Oraux. https://tacteo.huma-num.fr/.

De Weerdt, H., R. Simon, D. Zhuang, L. Sunkyu, I. Stojević, M. Meister, et X. Wangzhi (2024). Immarkus : Image annotation. https://immarkus.xmarkus.org.

Kermorvant, C., E. Bardou, M. Blanco, et B. Abadie (2024). Callico : A versatile open-source document image annotation platform. In *Proc. ICDAR*, pp. 338–353. Springer.

Teklia (2023). Arkindex document processing platform. https://arkindex.teklia.com/.

Chen, Y., W. Gantt, T. Chen, A. White, et B. Van Durme (2023). A Unified View of Evaluation Metrics for Structured Prediction. In *Proc. EMNLP*, pp. 12868–12882. ACL.

Kohút, J. et M. Hradiš (2021). Ts-net : Ocr trained to switch between text transcription styles. In *Proc. ICDAR*, pp. 478–493. Springer.

Systemik Solutions (2021). Glycerine Image Annotation Workbench. https://glycerine.io/.

Stokes, P., B. Kiessling, D. Stökl Ben Ezra, R. Tissot, et E. H. Gargem (2021). The escriptorium vre for manuscript cultures. *Classics@ Journal 18*.

Brumfield Labs LLC (2015). Fromthepage crowdsourcing platform for archives and libraries. https://fromthepage.com/.

Pascal, J. (Ed.) (1927). *Annuaire général de la cinématographie et des industries qui s'y rattachent*. Paris : Cinémagazine. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb326979419.

READ-COOP SCE. Transkribus. https://www.transkribus.org/.

## Summary

This paper presents Corpusense, a tool developed within the Mezanno program and supported by the Bibliothèque nationale de France (BnF) as part of its four-year research plan. Mezanno aims to provide an open-source software solution to address the lack of integrated tools that enable social sciences and humanities (SSH) researchers to produce large volumes of structured data from digitized historical sources. Building on this specific use case, our approach differs from existing platforms by prioritizing user autonomy and ensuring interoperability among various tools and models for information extraction and structuring. We then describe Corpusense in more detail and show how it functions as a central interface in this ecosystem. We evaluate the proposed tools on early 20th-century cinema directories and discuss the main challenges that guide our ongoing work.