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mathilde.wybo[at]meshs[POINT]frLe colloque #dhnord réunit chaque année à la Maison Européenne des Sciences de l’Homme et de la Société de Lille -MESHS- la communauté des humanités numériques. La thématique retenue pour 2020 porte sur les approches computationnelles des images en histoire et théorie des arts. Ce colloque réunira pour la première fois en France les principaux spécialistes de l’intelligence artificielle appliquée aux arts. L’histoire des arts et de la culture ainsi que l’esthétique ont largement bénéficié ces dernières années du fruit des campagnes de numérisation patrimoniales qui ont profondément renouvelé les corpus. Depuis 2013, l’histoire numérique de l’art a connu un essor sans précédent en particulier dans les sphères anglo-saxonnes et en Europe (Joyeux-Prunel 2010, Drucker 2013, Zorich 2012). Alors que l’analyse des textes a longtemps été privilégiée par les humanités numériques, il devient désormais possible de mener des analyses computationnelles sur la matière même des images, ou encore sur des objets en 3D, ce qui constitue un tournant majeur. Ce colloque permettra d’explorer la manière dont les méthodes computationnelles renouvellent les questions traditionnelles de l’histoire des arts, de l’esthétique et des cultures visuelles (processus de création, style, forme, attribution, iconologie, circulation des œuvres, etc.) et suscitent des questions de recherche inédites pour nos disciplines (arts visuels, architecture, théâtre, cinéma, photographie...) à l’heure où de nouveaux outils disponibles pour les chercheurs apparaissent.
Les communications vont aborder les sujets suivants :
- usages de l’intelligence artificielle (notamment deep learning et machine learning) appliquée aux corpus d’images,
- enjeux de construction et de traitement de données,
- questions épistémologiques relatives à la sélection des corpus d’entraînement et à l’utilisation des outils,
- évolution historique du champ,
- renouvellement des questions de recherche,
- disponibilité des corpus,
- reproductibilité de la recherche et partage des modèles.
L’invitation de conférenciers étrangers et la nécessité d’échanger sur nos travaux dans un contexte international impliquent que la langue utilisée pour les communications orales soit l’anglais.
Suite à la crise sanitaire, il a été décidé que #dhnord2020 se déroulerait entièrement en ligne cette année. Les enregistrements des intervenants seront annotés avec MemoRekall, qui, avec des annotations des vidéos déjà existantes, formeront une vidéographie de référence pour les études qui mobilisent des approches computationnelles en histoire de l’art. La vidéographie restera consultable bien au-delà de novembre 2020. Ainsi #dhnord2020 ne sera pas aussi éphémère que d’autres colloques.
Le 18-20 novembre, des tables rondes seront organisées pour discuter les interventions et l’impact de ces nouvelles méthodes sur l’étude de l’histoire de l’art plus généralement.
- Il y aura aussi une session de posters, avec les informations et l’appel à contributions à suivre prochainement.
- Un ouvrage collectif issu du colloque sera publié aux Presses Universitaires du Septentrion et sera accessible en Open Access. Les auteurs sont encouragés à publier conjointement les jeux de données et le code informatique.
Interventions originales
(Interventions préenregistrées disponibles, cliquez sur les liens pour y accéder)
- Béatrice Joyeux-Prunel, Université de Genève, “Le numérique et la circulation des images. De la cartographie artistique à l’étude des contagions visuelles.”
- Stefaan Van Liefferinge, Gabriel S. Rodriguez et Lisa Peck, Columbia University, “La collection d’images du département d’histoire de l’art à l'université de Columbia : comment automatiser l'étude de sa construction et de ses créateurs ?”
- Pierre-Carl Langlais, Université Paul-Valéry Montpellier 3 / Sorbonne Université, “Stéréotypes viraux : analyser les circulations historiques de l'image médiatique au prisme du deep learning.”
- Isabella di Lenardo, École polytechnique fédérale de Lausanne, “Les peintures par l’IA. La recherche à grande échelle de similarités visuelles.”
Understanding Images through AI : Modalization and Operationalizing
- Nicolas Gonthier, Yann Gousseau et Saïd Ladjal, Télécom Paris, “Transfert d’apprentissage et visualisation de réseaux de neurones pour les images."
- Peter Bell, University of Erlangen-Nürnberg (FAU), “Mouvement angélique : Explorer et comprendre l'art, l'iconographie et la composition avec le machine learning.”
- Timothy R. Tangherlini, University of California, Berkeley; Peter Broadwell, Stanford University “Je veux danser: analyse comparative de chorégraphies K-Pop grâce à l'évaluation des postures en deep learning.”
- Matthew Lincoln, Carnegie Mellon University, “Encore un autre substitut numérique ? La vision par ordinateur et l'avenir des systèmes de gestion des collections."
From Artificial Intelligence to Aesthetic Intelligence
- Leonardo Impett, University of Durham, "Les théories de l'image à l’origine de la vision par ordinateur.”
- Johanna Drucker, University of California, Los Angeles, “Mé-reconnaissance de l’image: augmentation, automatisation et intelligence esthétique.”
- Dominique Cardon, Sciences Po, “Une machine qui lit les images : une histoire socio-technique de l'intelligence artificielle en vision par ordinateur.”
AI Aesthetics aux Cultural Analytics
- Emily L. Spratt, Columbia University, “Les jeux de données augmentés : appropriations artistiques des GANs et leurs rapports avec les considérations éthiques de l’Intelligence Artificielle”
Présentations d'outils numériques
(Interventions préenregistrées disponibles, cliquez sur les liens pour y accéder)
- Leonardo Impett, University of Durham, “ImageGraph : un langage de programmation graphique pour les humanités numériques visuelles.”
- Lauren Tilton et Taylor Arnold, University of Richmond, “Distant Viewing Toolkit : Un logiciel pour l'analyse de la culture visuelle.”
Tables rondes en direct
mardi 17 novembre 2020
1. From One Image to Another: Circulations, Transmissions, and Intervals
D’une image à l’autre : circulations, transmissions et intervalles
- Modératrice : Nuria Rodríguez Ortega, University of Málaga
- Béatrice Joyeux-Prunel, University of Geneva
- Stefaan Van Liefferinge, Columbia University
- Isabella di Lenardo, École polytechnique fédérale de Lausanne
- Pierre-Carl Langlais, Université Paul-Valéry Montpellier 3, Sorbonne Université
mercredi 18 novembre 2020
2. Understanding Images through Machine Learning and Deep Learning
Comprendre les images avec le machine learning et le deep learning
- Modérateur : Taylor Arnold, University of Richmond
- Peter Bell, University of Erlangen-Nürnberg (FAU)
- Nicolas Gonthier, Télécom Paris
- Matthew Lincoln, Carnegie Mellon University
- Timothy R. Tangherlini, University of California, Berkeley
jeudi 19 novembre 2020
3. From Artificial Intelligence to Aesthetic Intelligence
De l’intelligence artificielle à l’intelligence esthétique
- Modérateurs : Clarisse Bardiot, Université Polytechnique Hauts-de-France & Emmanuel Château-Dutier, Université de Montréal
- Dominique Cardon, Sciences Po
- Johanna Drucker, University of California, Los Angeles
- Leonardo Impett, University of Durham
vendredi 20 novembre 2020
4. Cultural Analytics : a dialogue between Lev Manovich and Emily L. Spratt, moderated by Everardo Reyes
“Cultural Analytics” : un dialogue entre Lev Manovich et Emily L. Spratt, modéré par Everardo Reyes
- Modérateur : Everardo Reyes, Université Paris 8
- Lev Manovich, City University of New York
- Emily L. Spratt, Columbia University
vendredi 20 novembre 2020, 17h-18h30
5. The Stakes of AI for Large Collections of Images and Research Infrastructures
Enjeux de l’IA pour pour les grandes collections d’images et les infrastructures de recherche
- Modérateurs : Clarisse Bardiot, Université Polytechnique Hauts-de-France & Emmanuel Château-Dutier, Université de Montréal
- Emmanuelle Bermès, Bibliothèque Nationale de France
- Antoine Courtin, Institut National d’Histoire de l’Art
- Nanne van Noord, University of Amsterdam, Netherlands Institute for Sound and Vision
- Emily Pugh, Getty Research Institute
- Tristan Weddigen, Biblioteca Hertziana Max-Planck-Institute, University of Zurich
- Dario Negueruela del Castillo, Max Planck Society, University of Zurich
Ateliers pratiques
sur inscription, en français uniquement
Mardi, 17 novembre 13h-16h : Jean-Philippe Moreux, l’expert scientifique de Gallica à la Bibliothèque nationale de France, “Fouille d'images patrimoniales : expérimentations, outils.”
Mercredi, 18 novembre 10h-12h : Régis Robineau, coordinateur technique de Biblissima et Johann Holland, TGIR Huma-Num, “Adopter et utiliser les standards IIIF pour vos corpus d'images numériques.”
Mercredi, 18 novembre 13h-15h : Tom Monnier, doctorant à Imagine - École des Ponts ParisTech “Extraction automatique d’illustrations et lignes de texte au sein de documents IIIF.”
[Directs] Programme, jour par jour :
Atelier pratique (uniquement en français)
13h - 16h (CET Paris)
7 am - 10 am (EDT Montréal)
4 am - 7 am (PDT Los Angeles)
“Fouille d'images patrimoniales : expérimentations, outils.”
Jean-Philippe Moreux, l’expert scientifique de Gallica à la Bibliothèque nationale de France,
17h - 18h30 (CET Paris)
11 am - 12.30 pm (EDT Montréal)
8 am - 9.30 am (PDT Los Angeles)
- Modératrice : Nuria Rodríguez Ortega, University of Málaga
- Béatrice Joyeux-Prunel, University of Geneva
- Stefaan Van Liefferinge, Columbia University
- Isabella di Lenardo, École polytechnique fédérale de Lausanne
- Pierre-Carl Langlais, Université Paul-Valéry Montpellier 3, Sorbonne Université
Ateliers pratiques (uniquement en français)
10h - 12h (CET Paris)
4 am - 6 am (EDT Montréal)
1 am - 3 am (PDT Los Angeles)
“Adopter et utiliser les standards IIIF pour vos corpus d'images numériques.”
Régis Robineau, coordinateur technique de Biblissima et Johann Holland, TGIR Huma-Num
13h - 15h (CET Paris)
7 am - 9 am (EDT Montréal)
4 am - 6 am (PDT Los Angeles)
“Extraction automatique d’illustrations et lignes de texte au sein de documents IIIF.”
Tom Monnier, doctorant à Imagine - École des Ponts ParisTech
17h - 18h30 (CET Paris)
11 am - 12.30 pm (EDT Montréal)
8 am - 9.30 am (PDT Los Angeles)
- Modérateur : Taylor Arnold, University of Richmond
- Peter Bell, University of Erlangen-Nürnberg (FAU)
- Nicolas Gonthier, Télécom Paris
- Matthew Lincoln, Carnegie Mellon University
- Timothy R. Tangherlini, University of California, Berkeley
17h - 18h30 (CET Paris)
11 am - 12.30 pm (EDT Montréal)
8 am - 9.30 am (PDT Los Angeles)
- Modérateurs : Clarisse Bardiot, Université Polytechnique Hauts-de-France & Emmanuel Château-Dutier, Université de Montréal
- Dominique Cardon, Sciences Po
- Johanna Drucker, University of California, Los Angeles
- Leonardo Impett, University of Durham
Tables rondes
12h - 13h30 (CET Paris)
6 am - 7.30 am (EDT Montréal)
3 am - 4.30 am (PDT Los Angeles)
4. Cultural Analytics : a dialogue between Lev Manovich and Emily L. Spratt, moderated by Everardo Reyes
“Cultural Analytics” : une dialogue entre Lev Manovich et Emily L. Spratt, modéré par Everardo Reyes
- Modérateur : Everardo Reyes, Université Paris 8
- Lev Manovich, City University of New York
- Emily L. Spratt, Columbia University
17h - 18h30 (CET Paris)
11 am - 12.30 pm (EDT Montréal)
8 am - 9.30 am (PDT Los Angeles)
5. The Stakes of AI for Large Collections of Images and Research Infrastructures
Enjeux de l’IA pour pour les grandes collections d’images et les infrastructures de recherche
- Modérateurs : Clarisse Bardiot, Université Polytechnique Hauts-de-France & Emmanuel Château-Dutier, Université de Montréal
- Emmanuelle Bermès, Bibliothèque Nationale de France
- Antoine Courtin, Institut National d’Histoire de l’Art
- Nanne van Noord, University of Amsterdam, Netherlands Institute for Sound and Vision
- Emily Pugh, Getty Research Institute
- Tristan Weddigen, Biblioteca Hertziana Max-Planck-Institute, University of Zurich
- Dario Negueruela del Castillo, Max Planck Society, University of Zurich
"Training the Archive: A research project with the aim to structure information and data of museum collections and make them accessible to curators in an exploratory way" Dominik Bönisch, Ludwig Forum for International Art Aachen
"Les artistes contemporains et leurs œuvres sur les réseaux sociaux : Une nouvelle source pour l’histoire de l’art ?" Adrien Jeanrenaud, École nationale des chartes
"Des images au texte : LECTAUREP, un projet de reconnaissance automatique d'écriture" Alix Chagué, Lucas Terriel, and Laurent Romary, Inria Project ALMAnaCH
Organisateurs
Conseil Scientifique
Direction Scientifique : Clarisse Bardiot et Emmanuel Château-Dutier
Secrétariat Scientifique et Edition des Capsules MemoRekall : Edward J. Gray
Comité scientifique
- Elise Baillieul (ULille)
- Clarisse Bardiot (UPHF, MESHS)
- Emmanuel Château-Dutier (Université de Montréal, CRIHN)
- Antoine Courtin (INHA)
- Océane Delleaux (ULille)
- Béatrice Joyeux-Prunel (University of Geneva)
- Nicolas Hervé (INA)
- Kristine Tanton (Université de Montréal, CRIHN)
- Nicolas Thély (University of Rennes, MSHB)
Partenaires
- CNRS
- CRIHN (Montreal)
- MESRI
- Région Hauts-de-France
- Université de Lille
- Université d'Artois
- Université du Littoral Côte d'Opale
- Université Polytechnique Hauts-de-France
- Université Catholique de Lille
- Université de Picardie Jules Vernes
Bibliographie
- Arnold, Taylor et Lauren Tilton. s. d. « Distant Viewing: Analyzing Large Visual Corpora ». Digital Scholarship in the Humanities. https://doi.org/10.1093/digitalsh/fqz013
- Drucker, Johanna. 2013. « Is There a “Digital” Art History? » Visual Resources 29 (1-2, Digital Art History). Routledge : 5-13. https://doi.org/10.1080/01973762.2013.761106.
- Ellis, Margaret Holben et C. Richard Johnson Jr. 2019. « Computational Connoisseurship: Enhanced Examination Using Automated Image Analysis ». Visual Resources 35 (1-2, Digital Art History). Routledge : 125-140. https://doi.org/10.1080/01973762.2019.1556886.
- Moretti, Franco et Leonardo Impett. 2017. « Totentanz. Operationalizing Aby Warburg’s Pathosformeln. Pamphlets 16 ». Literary Lab, Stanford.https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet16.pdf.
- Joyeux-Prunel, Béatrice. 2010. L’art et la mesure : histoire de l’art et méthodes quantitatives. Actes de la recherche à l’Ens 5. Paris : Éditions Rue d’Ulm ; Presses de l’École normale supérieure.
- Klinke, Harald et Liska Surkemper, éds. 2016. Visualising big image data. International Journal of Digital Art History.
- Manovich, Lev. 2012. « How to Compare One Million Images? » Dans Understanding Digital Humanities, édité par David M. Berry, 249-278. London : Palgrave Macmillan UK. https://doi.org/10.1057/9780230371934_14.
- Rodríguez-Ortega, Nuria. 2020. « Image processing and computer vision in the field of digital art history. » Dans The Routledge Companion to Digital Humanities and Art History. Brown, Kathryn, éd. Routledge Art History and Visual Studies Companions. New York : Routledge.
- Seguin, Benoit. 2018. « The Replica Project: Building a Visual Search Engine for Art Historians ». XRDS 24 (3) : 24–29. https://doi.org/10.1145/3186653.
- Shen, Xi, Alexei A. Efros et Mathieu Aubry. 2019. « Discovering Visual Patterns in Art Collections with Spatially-consistent Feature Learning ». arXiv:1903.02678 [cs], mars. http://arxiv.org/abs/1903.02678.
- Vane, Olivia. 2019. Timeline Design For Visualising Cultural Heritage Data. PhD Thesis, Innovation Design Engineering, Londres : Royal College of Art.
- Wevers, Melvin et Thomas Smits. s. d. « The Visual Digital Turn: Using Neural Networks to Study Historical Images ». Digital Scholarship in the Humanities. https://doi.org/10.1093/llc/fqy085.
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Cette manifestation est soutenue par l'Etat et le Conseil Régional Hauts-de-France dans le cadre du CPER ISI-MESHS. |
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