Mezanno - Historique des versions

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	Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027 (*). Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].		Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027 (voir les partenaires ci-dessous). Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].

	Consulter https://mezanno.xyz/, le site dédié au programme Mezanno, l'entrepôt du projet (https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/) et l'interface [[Corpusense]] qui donne accès aux production groupe (version en cours de développement: https://mezanno.xyz/corpusense/).		Consulter https://mezanno.xyz/, le site dédié au programme Mezanno, l'entrepôt du projet (https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/) et l'interface [[Corpusense]] qui donne accès aux production groupe (version en cours de développement: https://mezanno.xyz/corpusense/).

Pcristofoli le 11 septembre 2025 à 15:18

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	Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.		Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.

	'''(*) Partenaires:~~'''~~		===Manifestations scientifiques===

			* Séminaire scientifique "Plateformes collaboratives basées sur le standard IIIF", vendredi 24 janvier 2025, de 9:00 à 12:30, Bibliothèque nationale de France, site François-Mitterrand, en salle 70. Equipe organisatrice : N. Abadie (IGN), E. Carlinet (EPITA), J. Chazalon (EPITA), P. Cristofoli (EHESS), B. Dumenieu (EHESS), J.-P. Moreux (BnF), J. Perret (IGN).

			* Jonathan Perrinet, Marie Puren et al., "Reprendre le contrôle des processus de traitement de données de la recherche en histoire quantitative : présentation de l'écosystème Mezzano", intervention aux journées ''DHNord 2025: Valoriser les données de recherche en humanités numériques, enjeux, pratiques, perspectives'', 12-14 nov. 2025 Lille (France), voir : https://dhnord2025.sciencesconf.org/resource/page/id/2

			===Partenaires:===

	'''Bibliothèque nationale de France (BnF)''' : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;		'''Bibliothèque nationale de France (BnF)''' : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;

Pcristofoli le 11 septembre 2025 à 15:05

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	Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.		Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.

	(*) Partenaires:		'''(*) Partenaires:'''

	Bibliothèque nationale de France (BnF) : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;		'''Bibliothèque nationale de France (BnF)''' : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;

	École pour l’Informatique et les Techniques Avancées (EPITA) : Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) (expertise développement logiciel et extraction de données) ; Resp. Joseph Chazalon.		'''École pour l’Informatique et les Techniques Avancées (EPITA)''' : Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) (expertise développement logiciel et extraction de données) ; Resp. Joseph Chazalon.

	École des hautes études en sciences sociales (EHESS) : Centre de Recherches Historiques (CRH UMR8558) : expertise usages pour la recherche en histoire ; Resp. Bertrand Dumenieu.		'''École des hautes études en sciences sociales (EHESS)''' : Centre de Recherches Historiques (CRH UMR8558) : expertise usages pour la recherche en histoire ; Resp. Bertrand Dumenieu.

	Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) : Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LASTIG) : expertise en liage d’entités géohistoriques, animation de communauté open-source. Resp. Nathalie Abadie.		'''Institut national de l’information géographique et forestière (IGN)''' : Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LASTIG) : expertise en liage d’entités géohistoriques, animation de communauté open-source. Resp. Nathalie Abadie.

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	Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027 (*). Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].		Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027 (*). Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].

	Consulter le site dédié au programme Mezanno ~~et vers~~ l'entrepôt du projet : https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/		Consulter https://mezanno.xyz/, le site dédié au programme Mezanno, l'entrepôt du projet (https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/) et l'interface [[Corpusense]] qui donne accès aux production groupe (version en cours de développement: https://mezanno.xyz/corpusense/).

	~~<big>Les productions de Mezanno sont accessibles via~~ l'interface [[Corpusense]].</~~big>~~

	Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.		Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.

Pcristofoli le 11 septembre 2025 à 14:39

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Pcristofoli : /* Mezanno : un écosystème libre pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé */

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Mezanno : un écosystème libre pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé

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	==Mezanno : un écosystème libre pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé==		===Mezanno : un écosystème libre pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé===

	Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027. Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].		Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027. Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].

			Consulter le site dédié au programme Mezanno et vers l'entrepôt du projet : https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/

			<big><big>Les productions de Mezanno sont accessibles via l'interface [[Corpusense]].</big></big>

	Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.		Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.
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	Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.		Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.

	~~Lien vers le site dédié au programme Mezanno et vers l'entrepôt du projet : https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/~~		===Partenaires===

	~~Les productions de Mezanno sont accessibles via l'interface L'interface [[Corpusense]].~~

	~~"""~~Partenaires~~"""~~

	Bibliothèque nationale de France (BnF) : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;		Bibliothèque nationale de France (BnF) : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;

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Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027. Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].

Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.

Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.

Lien vers le site dédié au programme Mezanno et vers l'entrepôt du projet : https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/

Les productions de Mezanno sont accessibles via l'interface L'interface [[Corpusense]].

"""Partenaires"""

Bibliothèque nationale de France (BnF) : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;
École pour l’Informatique et les Techniques Avancées (EPITA) : Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) (expertise développement logiciel et extraction de données) ; Resp. Joseph Chazalon.
École des hautes études en sciences sociales (EHESS) : Centre de Recherches Historiques (CRH UMR8558) : expertise usages pour la recherche en histoire ; Resp. Bertrand Dumenieu.
Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) : Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LASTIG) : expertise en liage d’entités géohistoriques, animation de communauté open-source. Resp. Nathalie Abadie.

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	~~===Mezanno : un écosystème libre pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé===~~		Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027 (*). Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].

	Mezanno est un programme de recherche soutenu par le plan quadrienal de la recherche de la Bibliothèque nationale de France (BnF) 2024-2027. Il prolonge une partie des travaux engagé au cours du programme de recherche [[Soduco]].

	Consulter le site dédié au programme Mezanno et vers l'entrepôt du projet : https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/		Consulter le site dédié au programme Mezanno et vers l'entrepôt du projet : https://github.com/mezanno/mezanno.github.io/

	~~<big>~~<big>Les productions de Mezanno sont accessibles via l'interface [[Corpusense]].~~</big>~~</big>		<big>Les productions de Mezanno sont accessibles via l'interface [[Corpusense]].</big>

	Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.		Les nombreuses ruptures technologiques récentes, dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la création d’interfaces utilisateur multiplateformes, ou encore dans la facilité à déployer des services, offrent de nouvelles perspectives aux travaux de recherche en sciences sociales. Les grands corpus de sources historiques sérielles tels que recensements, annuaires, dictionnaires, cadastres ou publications officielles peuvent à présent être traités semi-automatiquement pour produire des données quantitatives fines et massives, d’une qualité suffisante pour une utilisation en recherche. Cependant, alors que la méthodologie scientifique associée se précise, les outils manquent pour assister efficacement les chercheurs à interroger, organiser et construire leurs objets de recherche à partir des fonds d’archives numérisés. C’est d’autant plus vrai pour les corpus massifs, impossibles à exploiter sans outillage adéquat.
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	Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.		Mezanno, se compose d’un ensemble d’outils libres et interopérables pour l’annotation assistée d’un corpus personnalisé, porté par une communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Ces outils sont de nature à couvrir trois étapes clés : la constitution d’un corpus, l’extraction des données brutes, et leur structuration selon un modèle pertinent pour l'analyse, tout en permettant un export interopérable des données produites. Mezanno s’appuie fortement sur le standard IIIF afin de constituer facilement des corpus à partir de ressources publiques, et intègre des modules d’intelligence artificielle via des API publiques (en particulier OCR, HTR, détection de contenus) pour assister l’utilisateur dans l’extraction ou la transcription des contenus bruts des documents qui l’intéressent. La possibilité de publier et partager des modules d'intelligence artificielle au sein de Mezanno offrira aux chercheurs en sciences sociales une collection d'outils semi-automatiques ayant le potentiel de faciliter et d’accélérer la production de corpus riches et densément connectés.Les aspects techniques de ces outils visent à maximiser leur utilisabilité et à faciliter leur maintenance grâce à une séparation claire des expertises nécessaires pour les faire évoluer.

	~~===~~Partenaires~~===~~		(*) Partenaires:

	Bibliothèque nationale de France (BnF) : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;		Bibliothèque nationale de France (BnF) : BnF/DSR/Cellule IA (R&D numérique, IA et patrimoine, IIIF), BnF/DCO/Datalab (cas d’usage pour la recherche, animation scientifique, dissémination des résultats), BnF/DSR/DSI/SED (études et développements) ; Resp. Projet Jean-Philippe Moreux ;

	École pour l’Informatique et les Techniques Avancées (EPITA) : Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) (expertise développement logiciel et extraction de données) ; Resp. Joseph Chazalon.		École pour l’Informatique et les Techniques Avancées (EPITA) : Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) (expertise développement logiciel et extraction de données) ; Resp. Joseph Chazalon.

	École des hautes études en sciences sociales (EHESS) : Centre de Recherches Historiques (CRH UMR8558) : expertise usages pour la recherche en histoire ; Resp. Bertrand Dumenieu.		École des hautes études en sciences sociales (EHESS) : Centre de Recherches Historiques (CRH UMR8558) : expertise usages pour la recherche en histoire ; Resp. Bertrand Dumenieu.

	Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) : Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LASTIG) : expertise en liage d’entités géohistoriques, animation de communauté open-source. Resp. Nathalie Abadie.		Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) : Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LASTIG) : expertise en liage d’entités géohistoriques, animation de communauté open-source. Resp. Nathalie Abadie.