COMMUNICATIONS ET PUBLICATIONS

A venir

S. Brée, T. Constum, T. Paquet, P. Tranouez, « Passer des actes de mariage à une base de données sur Paris et sa banlieue (1880-1940) : le projet EXO-POPP », Colloque de la Société de Démographie Historique, Le renouveau des grandes enquêtes en démographie historique. Créer et partager les données en histoire des populations, Campus Condorcet, 23 et 24 novembre 2023.

Passé

Sandra Brée a présenté le projet EXO-POPP au 146e congrès du Comité des travaux historiques et scientifiques “Périphéries” (Aubervilliers, 4-7 mai 2022)

L’EQUIPE D’EXO-POPP

(English below)

EXO-POPP est un projet collaboratif coordiné par Sandra Brée (LARHRA, CNRS) et porté avec Thierry Paquet (Université de Rouen, Litis) financé par l’Agence Nationale de la Recherche.

Sandra Brée est historienne et démographe, chargée de recherche au CNRS (section 33) et affiliée au LARHRA. Ses recherches en démographie historique portent sur le déclin de la fécondité à Paris au XIXe siècle, la transition démographique urbaine ou encore l’évolution de la nuptialité et de la divortialité en France depuis la Révolution (site internet). Elle est également chargée des médias sociaux de la Société de Démographie Historique et des Annales de Démographie Historique et chargée de l’animation du département « données historiques, économiques et financières » de Progedo.

Thierry Paquet est Professeur à l’université de Rouen et membre du laboratoire LITIS (EA 4108). Il est spécialiste en reconnaissance de l’écriture manuscrite, en reconnaissance de formes pour données séquentielles, en analyse et reconnaissance d’images de documents et des modèles probabilistes et réseaux de neurones. Il participe actuellement à de nombreux projets, voir sa page personnelle.

Thomas Constum effectue son doctorat au sein de l’ANR EXO-POPP, après avoir été ingénieur de recherche sur le projet POPP.
Il a acquis une première expérience de la recherche en intelligence artificielle appliquée au traitement de l’image durant un projet réalisé pendant son dernier semestre d’études. Ce projet consistait à accompagner un doctorant dans ses recherches pour l’entreprise Actemium, filiale du groupe Vinci. Il s’agissait de détecter en temps réel des véhicules dans des images issues de caméras de surveillance. Par la suite, il a approfondi son expérience durant son stage de fin d’études au sein de l’entreprise Quicksign située à Paris. Ce stage de recherche visait à améliorer une intelligence artificielle capable de déterminer la nature d’un document justificatif (carte d’identité, facture, relevé d’identité bancaire, etc).

Théo Larcher est ingénieur en informatique, récemment diplômé de l’INSA de Rouen Normandie où il a commencé à se spécialiser dans la recherche en IA et Deep Learning. Il a effectué son stage de fin d’étude au laboratoire MIS d’Amiens, dans le cadre de l’ANR CLARA.

Pierrick Tranouez est Ingénieur de Recherche à l’université de Rouen Normandie, dans le laboratoire LITIS  Un des ses domaines de recherche est la valorisation numérique du patrimoine documentaire, qu’il a enseigné dans le Master Histoire Civilisation Patrimoine, Valorisation du Patrimoine. Il s’intéresse plus particulièrement à l’application de méthodes d’apprentissage artificiel appliquées à l’analyse d’images de documents (layout analysis, structural analysis, HTR). Il anime notamment les projets  DocExplore et PIVAJ. Pour en savoir plus.

Sébastien Adam est Professeur à l’université de Rouen Normandie, et mène ses travaux de recherche dans l’équipe apprentissage du LITIS. Il s’intéresse aux problématiques d’apprentissage à partir d’exemple, avec un intérêt particulier pour les données de type graphes. Ses travaux fondamentaux sont appliqués à l’analyse d’image de documents, qu’il s’agisse de documents d’entreprise, de documents graphiques ou de documents historiques. Il est impliqué dans de nombreux projets de recherche à la fois fondamentaux et appliqués.

Clément Chatelain est maître de conférences à l’INSA de Rouen. Il effectue ses recherches au LITIS (EA 4108) dans le domaine du machine learning et des réseaux de neurones, avec des applications aux images de documents et à l’imagerie médicale. Depuis 2021 il est directeur du labcom ANR LLisa. Voir également sa page personnelle : http://pagesperso.litislab.fr/cchatelain/

Zoé Poli est étudiante en Master 2 Matilda à l’université Lyon 2.
Noémie Remond-Gaulier est étudiante en Master 2 Egalité à l’université Lyon 2.
Elles sont stagiaires sur le projet EXO-POPP pour aider à alimenter la machine et lui permettre d’apprendre à partir de données lues et relevées manuellement. Elles pourront également corriger les informations lues automatiquement par la machine.

The EXO-POPP team

EXO-POPP is a collaborative project headed by Sandra Brée (LARHRA, CNRS), and carried out with Thierry Paquet (University of Rouen, Litis), funded by the ANR (Agence Nationale de la Recherche).

Sandra Brée is a historian and demographer and has been working for fifteen years on historical quantitative data for this research on the decline of fertility in Paris in the 19th century, the urban demographic transition and the evolution of nuptiality and divortion in France since the Revolution (website). It makes regular use of statistical publications such as the Annuaires statistiques de la ville de Paris or Annuaires statistiques de la France, population censuses or population movements, whose data it copies by hand. It is therefore fully aware of the time devoted to this type of collection and the time that would be saved and could be devoted to analysis if the data were already available in databases. She is also in charge of social media for the Société de Démographie Historique and Annales de Démographie Historique and is in charge of the animation of Progedo’s « historical, economic and financial data » department. This inclusion in the network of quantitative historians will enable her to promote the project and to surround herself with specialists in historical demography, family history, social history and economic history to analyse the database created and to draw from it a conference and then a particularly comprehensive and rich work on the Parisian population of the inter-war period.

Thierry Paquet is Professor at the University of Rouen and Director of the LITIS laboratory (EA 4108). He is a specialist in handwriting recognition, pattern recognition for sequential data, analysis and recognition of document images and probabilistic models and neural networks. He is currently involved in numerous projects, see his website.

Thomas Constum is doing his PhD at ANR EXO-POPP, after having been a research engineer on the POPP project.
He acquired his first experience in research in artificial intelligence applied to image processing during a project carried out during his last semester of studies. This project consisted of accompanying a doctoral student in his research for Actemium, a subsidiary of the Vinci group. The aim was to detect vehicles in real time in images from surveillance cameras.
Subsequently, he deepened his experience during his end-of-study internship with the Paris-based company Quicksign. The aim of this research internship was to improve an artificial intelligence capable of determining the nature of a supporting document (identity card, invoice, bank statement, etc.).

Pierrick Tranouez is a Research Engineer at University of Rouen Normandy, LITIS laboratory. One of his research field are digital humanities for cultural heritage, which he taught in the Master Histoire Civilisation Patrimoine, Valorisation du Patrimoine. He is a specialist of applying machine learning technique to analyse digitized historical documents, mainly layout/structural analysis, semantic and logical segmentation and handwritten text recognition. He heads software projects  DocExplore and PIVAJPersonal website.

Théo Larcher is a computer science engineer, recently graduated from INSA Rouen Normandie where he started to specialize in AI and Deep Learning research. He did his end-of-study internship at the MIS laboratory in Amiens, in the framework of the ANR CLARA.

Sébastien Adam is a Full Professor at the University of Rouen Normandie. He conducts his research in the learning team of the LITIS laboratory. He is interested in machine learning, with a particular interest in graph data processing. His fundamental work is applied to document image analysis, in the contexts of corporate documents, graphical documents or historical documents. He is involved in numerous research projects, both fundamental and applied.

Clément Chatelain is an associate professor at INSA Rouen. He is a researcher at Litis laboratory (EA 4108) working on machine learning and neural networks, with application to document images and medical imaging. Since 2021 he is at the head of the Labcom ANR LLisa. See also his personal website : http://pagesperso.litislab.fr/cchatelain/

Zoé Poli is a student in the Master 2 Matilda programme at the University of Lyon 2.
Noémie Remond-Gaulier is a student in the Master 2 Equality programme at the University of Lyon 2.
They are trainees on the EXO-POPP project to help feed the machine and enable it to learn from manually read and recorded data. They will also be able to correct the infroamtics read automatically by the machine.

A propos

Ce carnet a pour ambition de présenter le projet EXO-POPP : Extraction Optique des entités nommées manuscrites pour les actes de mariage de la population de Paris (1880-1940) (qui a débuté le 1er octobre 2021) et de donner des informations régulières sur l’avancée du projet.

Résumé du projet :
Ce projet vise à élaborer une vaste base de données à partir de 300 000 actes de mariages de Paris et sa banlieue entre 1880 et 1940. Grâce à la collaboration d’informaticiens et de chercheurs en sciences sociales, ce projet permettra des avancées considérables.
Les derniers progrès en reconnaissance d’écritures manuscrites et en traitement automatique du langage naturel, grâce au Deep Learning, permettent d’envisager des avancées significatives dans la compréhension et l’extraction optique d’entités nommées manuscrites. C’est l’ambition du projet EXO-POPP de développer de nouveaux algorithmes et de les appliquer à l’analyse des actes de mariages qui offrent un cas d’étude exemplaire pour l’utilisation de ces nouvelles techniques.
EXO-POPP va considérablement améliorer la compréhension des transformations familiales sous la IIIᵉ République. Au-delà, l’automatisation de la transcription d’archives laisse entrevoir d’immenses possibilités pour la recherche historique quantitative.

Le projet Exo-Popp fait partie des projets de l’Observatoire de l’histoire de la population française : grandes bases de données et intelligence artificielle (ObHisPop), soutenu par l’INSHS.

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