{"id":1874,"date":"2022-09-12T08:34:24","date_gmt":"2022-09-12T08:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/spresso-les-photos-de-presse-historiques-passent-au-supercalculateur\/"},"modified":"2022-09-12T08:34:24","modified_gmt":"2022-09-12T08:34:24","slug":"spresso-les-photos-de-presse-historiques-passent-au-supercalculateur","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/spresso-les-photos-de-presse-historiques-passent-au-supercalculateur\/","title":{"rendered":"Spresso : les photos de presse historiques passent au supercalculateur"},"content":{"rendered":"

Alors que les superordinateurs sont traditionnellement utilis\u00e9s dans les domaines de la physique, de la science des mat\u00e9riaux et de la chimie de pointe, le projet Spresso constitue la toute premi\u00e8re coop\u00e9ration formelle entre le superordinateur luxembourgeois MeluXina, la Biblioth\u00e8que nationale du Luxembourg<\/a> et une \u00e9quipe interdisciplinaire de chercheurs du Centre for Contemporary and Digital History (C\u00b2DH) et du\u00a0D\u00e9partement Informatique\u00a0de l’Universit\u00e9 du Luxembourg, afin d’explorer l’am\u00e9lioration automatique \u00e0 grande \u00e9chelle des photographies de journaux historiques du XXe<\/sup>\u00a0si\u00e8cle au moyen d’algorithmes d’apprentissage profond.<\/p>

Pendant des ann\u00e9es, la photographie de presse a jou\u00e9 un r\u00f4le essentiel dans la repr\u00e9sentation des pays, des personnes et des \u00e9v\u00e9nements dans l’esprit des lecteurs de journaux du monde entier. Ces images constituent \u00e0 cet effet une source inestimable pour les historiens. Les photos de journaux ont \u00e9t\u00e9 imprim\u00e9es selon un proc\u00e9d\u00e9 appel\u00e9 demi-teinte avec son motif de points caract\u00e9ristique. Le projet Spresso se concentre sur les copies num\u00e9riques de ces images en demi-teinte qui ont \u00e9t\u00e9 fournies par le projet Impresso. Impresso est une coop\u00e9ration entre le\u00a0C\u00b2DH<\/a> de l’Universit\u00e9 du Luxembourg, l’EPFL<\/a> de Lausanne et l’Universit\u00e9 de Zurich<\/a> ainsi qu’un large \u00e9ventail d’archives, de biblioth\u00e8ques et de journaux au Luxembourg et en Suisse. Spresso s’est fix\u00e9 pour objectif de rendre ce tr\u00e9sor d’images plus accessible et utilisable pour des approches de recherche modernes.<\/p>

En appliquant un algorithme de super-r\u00e9solution bas\u00e9 sur des mod\u00e8les d’apprentissage profond aux images en demi-teinte num\u00e9ris\u00e9es, Spresso a cr\u00e9\u00e9 de nouvelles images synth\u00e9tiques \u00e0 partir du mat\u00e9riau source avec un degr\u00e9 de d\u00e9tail souvent surprenant, en \u00e9liminant les motifs existants qui r\u00e9duisaient la qualit\u00e9 de l’image.<\/p>

\n \n\"\"\n <\/figure>

\u00c0 partir d’un ensemble initial de 10 000 images et sous la direction du Prof. Luis Leiva<\/a>, Dany Pais da Silva, ancien \u00e9tudiant du Bachelor in Computer Science<\/a>, a test\u00e9 diff\u00e9rents algorithmes de super r\u00e9solution et mis en \u0153uvre un prototype de pipeline pour la conversion des images historiques sur les installations de calcul haute performance de l’universit\u00e9. Avec le soutien des ing\u00e9nieurs de LuxProvide<\/a>, l’\u00e9quipe a pu transf\u00e9rer le processus sur le nouveau supercalculateur MeluXina, permettant une mise \u00e0 l’\u00e9chelle pour l’appliquer \u00e0 plus de 3 millions d’images. \u00ab\u00a0Travailler avec MeluXina et les ing\u00e9nieurs de LuxProvide dans le cadre d’un projet interdisciplinaire a \u00e9t\u00e9 pour moi une excellente occasion d’am\u00e9liorer mes comp\u00e9tences en mati\u00e8re de big data\u00a0\u00bb<\/i>, a r\u00e9agi Dany Pais da Silva. Il est int\u00e9ressant de noter que le plus difficile a \u00e9t\u00e9 de t\u00e9l\u00e9charger les donn\u00e9es, et non la puissance de calcul n\u00e9cessaire pour les traiter. \u00ab\u00a0Obtenir l’acc\u00e8s aux images brutes a \u00e9t\u00e9 un d\u00e9fi pour nous, car nous avons d\u00fb les transf\u00e9rer de leur source originale \u00e0 MeluXina, puis les ramener dans les locaux de l’universit\u00e9\u00a0\u00bb<\/i>, explique Prof. Luis Leiva.<\/p>

Le nouvel ensemble de donn\u00e9es sera r\u00e9inject\u00e9 dans l’application Impresso<\/a>\u00a0\u00e0 l’avenir afin de fournir aux historiens et au grand public ces images de meilleure qualit\u00e9. Les historiens Estelle Bunout<\/a> et Marten D\u00fcring<\/a> ont d\u00e9clar\u00e9 : \u00ab\u00a0L’apprentissage profond offre de grandes possibilit\u00e9s pour l’histoire num\u00e9rique. Les donn\u00e9es synth\u00e9tiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l’apprentissage profond offrent des possibilit\u00e9s passionnantes de dialogue entre le raisonnement humain et l’analyse informatique. Mais elles soul\u00e8vent \u00e9galement de nouvelles questions fondamentales concernant les notions existantes d’authenticit\u00e9 et de fiabilit\u00e9 des archives historiques. Le projet Spresso deviendra pour nous un point de d\u00e9part pour explorer dans quelle mesure les images modifi\u00e9es par des algorithmes am\u00e9liorent l’enrichissement ult\u00e9rieur, par exemple la d\u00e9tection et l’identification d’objets<\/i>.\u00a0\u00bb<\/p>

Lars Wieneke<\/a>, Head of the Digital Research Infrastructure au C\u00b2DH, ajoute : \u00ab\u00a0Gr\u00e2ce au travail de Dany Pais da Silva et du Prof. Leiva ainsi que de l’\u00e9quipe de LuxProvide, nous pouvons maintenant travailler avec un corpus d’images grandement am\u00e9lior\u00e9es que nous allons d\u00e9fier avec des algorithmes de reconnaissance avanc\u00e9s afin de mieux comprendre si la super r\u00e9solution apporte non seulement une am\u00e9lioration per\u00e7ue de la qualit\u00e9 mais \u00e9galement de meilleurs taux de reconnaissance pour une vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches telles que l’identification d’objets ou de personnes<\/i>.\u00a0\u00bb<\/p>

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