# CREMMA : Une infrastructure mutualisée pour la reconnaissance d'écritures manuscrites et la patrimonialisation numérique

Alix Chagué

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Alix Chagué. CREMMA : Une infrastructure mutualisée pour la reconnaissance d'écritures manuscrites et la patrimonialisation numérique. Sciences du patrimoine - sciences du texte. Confrontation des méthodes, Ecole nationale des chartes, May 2021, Paris, France. hal-03541887

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Submitted on 25 Jan 2022

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CREMMA :
Une infrastructure mutualisée pour la
reconnaissance d'écritures manuscrites et la
patrimonialisation numérique

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Alix Chagué
ALMAnaCH - Inria
* Consortium Reconnaissance d'Écritures Manuscrites des Matériaux Anciens

* Projet de 2 ans fondé sur le financement d'un équipement informatique par le DIM MAP

* Une communauté de partenaires d'Ile-de-France :

* ALMAnaCH - Inria ;

* Ecole nationale des chartes ;

* Institut de Recherche et d'Histoire des Textes ;

* LaMOP - Université Paris I ;

* Ecole française d'Extrême-Orient ;

* EPHE.
CREMMA : un gros achat matériel

* Une machine pour le déploiement d'une application de REM : eScriptorium ;

* 50 000 € de budget pour un équipement ajouté à l'existant ;

* 4 GPUs ;

* 85 To de stockage ;

* 384 Go de RAM ;

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Traces6 (DAHN)

* 2 GPUs NVIDIA RTX 6000

* 23 To de stockage HDD/SSD

* 128Go de RAM

CREMMA (DIM MAP)

* 2 GPUs NVIDIA A100

* 52 To de stockage HDD

* 256 Go de RAM
CREMMA : "un bête achat matériel" ?

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* Mettre sur le papier des questions méthodologiques, infrastructurelles, etc. autour de la transcription automatique ;

* 2 ans pour développer des méthodologies et des instruments communs pour mieux comprendre l'écrit patrimonial ancien et améliorer la transcription automatisée ;

* Acquisition, maintenance, test et mise à disposition des partenaires d'un serveur applicatif dédié à eScriptorium basée sur Kraken ;

* https://gitlab.inria.fr/scripta/escriptorium

* http://kraken.re/

* Démarche entièrement en mode open source et gratuit ;

* Un engagement à la mise en commun des vérités de terrains pour la création de modèles.
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Le numérique change la manière dont on obtient et travaille avec les textes :

* “à l'ancienne” :

* transcription et lecture simultanées mais plus lentes à générer, à traiter et à partager ;

* avec le machine learning :

* accélérer la transcription, déporter la lecture, (semi-) automatiser le traitement et le partage ;

* maintien d'une traçabilité des traitements ;

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Plus vite

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Plus grand

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Plus précis
# Un écosystème de "numérisation"

* transformation de l'image d'un document en un contenu exploitable numériquement ;

* la REM n'est qu'une étape parmi d'autres, mais elle est cruciale ;

* des questions stratégiques et techniques à tous les niveaux ;

* rarement (jamais ?) un logiciel tout en un ;

* des données générées à chaque étape ;

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# La Reconnaissance d'Écritures Manuscrites (HTR) : principes

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* Des images en entrée, du texte en sortie

* 2 étapes étroitement liées, prises en charge par la plupart des logiciels

* En fait beaucoup plus que seulement du texte :

* lien fin vers l'image

* métadonnées

* couches supplémentaires d'informations
La Reconnaissance d'Écritures Manuscrites (HTR) : défis

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* Questions de matériel (puissance de calcul, espace de stockage, maintenance et administration système) ;

* Formation au(x) logiciel(s), partage des bonnes pratiques et de l'expertise ;

* Partage des données et des modèles de segmentation et de transcription ;

* Accès aux données et aux modèles déjà existants ;
# Mutualisation et partage des données : HTR-United

* Une organisation Github publique ;

* Un annuaire de jeux de données mis à disposition de la **communauté** ;

* Un laboratoire pour la **standardisation de la description** des jeux de données de REM et l'établissement des bonnes pratiques ;

* Prise en compte que les données de vérité de terrain sont essentielles pour travailler plus efficacement et plus globalement sur les écritures manuscrites ;

* Les données sont tout terrain, pas les modèles ;

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* "Données pour tous : moyens et enjeux d'une vulgarisation réussie"

* des collaborations

* une infrastructure

* des données

* des bonnes pratiques

* vers une démocratisation réussie ?

Merci !

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