Caractérisation des écritures médiévales

Characterization of medieval scripts

• Auteur / Autrice : Malamatenia Vlachou
• Direction : Dominique Stutzmann, Mathieu Aubry
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Histoire, textes, documents
• Date : Inscription en doctorat le 31/08/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'École pratique des hautes études
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche et l'histoire des textes IRHT
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École pratique des hautes études (Paris ; 1868-....)

Mots clés

Mots clés libres

Paléographie

Humanités Numériques

Médievale

Deep Learning

Latin

Computer vision

Palaeography

Digital humanities

Médieval

Deep Learning

Latin

Computer vision

Résumé

Cette recherche a pour objectif de caractériser les écritures manuscrites en alphabet latin du Moyen Âge et d'étudier leurs mécanismes évolutifs en se fondant sur l'étude des signes qui les composent. En caractérisant les productions écrites grâce au deep learning, on étudiera les mécanismes évolutifs de l'écriture en alphabet latin dans un univers multilingue, aux niveaux individuel (fatigue, vieillissement), collectif et sur le temps long, pour comprendre l'émergence, la stabilisation, les influences de familles d'écritures. Cette recherche formalisera les critères d'analyse et modifiera profondément notre compréhension de l'histoire de l'écriture (classification, datation, processus évolutifs, morphologie et formalité). La première étape consiste en la mise en œuvre les outils existants pour créer des « prototypes », une description formalisée des signes de l'écriture, et la validation les résultats en les confrontant à la « doctrine » paléographique. On envisage des comparaisons en synchronie (e.g. textualis, cursiva, hybrida, semitextualis) comme en diachronie (e.g. onciale, semi-onciale, caroline, praegothica), ainsi que la création de corpus spécifiques pour améliorer la génération de prototypes valides, en se fondant sur la littérature paléographique et l'exploitation des éditions hyperdiplomatiques existantes, qui ont déjà formalisé des phénomènes efficients pour l'analyse de l'écriture.

The objective of the project is to characterize medieval handwritten scripts in latin alphabet and to study their evolutionary mechanisms based on the study of the signs that compose them. By characterizing the written productions thanks to deep learning, we will study the evolutionary mechanisms of writing in latin alphabet in a multilingual universe, at the individual (fatigue, aging) and collective levels and over time, in order to understand the emergence, stabilization, and influences of writing families. This research will formalize the criteria of analysis and will profoundly modify our understanding of the history of writing (classification, dating, evolutionary processes, morphology and formality). The first step consists inimplementing existing tools to create ''prototypes'', a formalized description of the signs of writing, and validating the results by confronting them with the paleographic ''doctrine''. Synchronic comparisons (e.g. textualis, cursiva, hybrida, semitextualis) and diachronic ones (e.g. uncial, semi-oncial, caroline, praegothica) will be undertaken, as well as the creation of specific corpora to enhance the production of valid prototypes, based on the paleographic literature and the exploitation of existing hyperdiplomatic editions, which have already formalized efficient phenomena for the analysis of the writing.