Contexte

L’enjeu de la découvrabilité des contenus à l’ère du web préoccupe un grand nombre d’acteurs du milieu culturel. Le secteur des lettres n’y échappe pas, et les éditeurs de livres sont à la recherche de moyens de mieux mettre en valeur leurs produits sur le web et les nombreuses plateformes technologiques qui permettent de rejoindre les consommateurs.

En parallèle, l’intelligence artificielle fait des progrès rapides. Les algorithmes de traitement du langage naturel et des images s’améliorent, et leur utilisation devient possible pour de véritables applications commerciales, en dehors du périmètre de la recherche fondamentale.

Projet

Nous croyons qu’il est possible d’utiliser les nouveaux développements en intelligence artificielle pour générer des métadonnées associées à des livres. Contrairement aux métadonnées «traditionnelles» qui sont typiquement produites et distribuées dans la chaîne d’approvisionnement du livre, ces nouvelles métadonnées :

• Porteront plus sur le contenu de l’oeuvre, que sur sa forme
• Pourront être générées en grand volume, de façon automatisée ou semi-automatisée

Le projet consiste à faire de la recherche, des expérimentations, et développer des prototypes de solutions qui appliquent cette idée à un corpus de livres. Ce corpus sera constitué de titres choisis d’un certain nombre d’éditeurs québécois, offrant une diversité de genres et de formes (romans, essais, etc.).

Crédits

TAMIS est une idée originale de Gilles Herman, des Éditions du Septentrion, de Christian Roy et de Clément Laberge.

Le projet et la solution qui en émerge sont portés par A10s.