VECtorisation de CARtes anciennes – VECCAR

Site du projet : https://www.msh-vdl.fr/recherche/projet-veccar

Financeur : Réseau national des Maisons des Sciences de l’Homme (RnMSH)

Responsables scientifiques à l’UMR LISA : JOUVE Johan, PRUNETTI Dominique, VAN CAUWELAERT MARCHI Vannina

Responsable scientifique extérieur (porteur) : Dominique Andrieu,  MSH Val de Loire et Romain Raveaux, Lifat.

Partenaires :

• MOM : FR3747 – Maison de l’Orient et de la Méditerranée
• LIFAT : EA 6300 – ERL CNRS 7002 Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée
• MMSH : Maison Méditerranéenne des Sciences de l’Homme
• MSHE : Maison des Sciences de l’Homme et de l’Environnement
• MSHS Sud-Est : Maison des Sciences de l’Homme et de la Société Sud-Est
• ILIAD3: Centre d’Expertise et de Transfert Universitaire de l’Université de Tours dans le domaine de l’Innovation Logicielle en traitement d’Images & Acquisition de Données 3D

MSH impliquées :

• MSH porteuse : MSH Val de Loire
• MSH partenaires : MSHE, MSHS Sud-Est, MMSH

Objectifs :

Le projet Veccar a pour objectif de développer une étape majeure dans l’acquisition d’informations géographiques à partir de cartes anciennes numérisées. Si les cartes anciennes sont aujourd’hui bien référencées comme sur la plateforme CartoMundi ou les catalogues des bibliothèques universitaires, l’exploitation des informations géographiques qui les compose sont encore mal exploitées.

En effet, les systèmes d’informations géographiques (SIG) nécessitent de convertir les images numériques en objets géométriques simples exploitables par les méthodes d’analyse spatiale : cette étape est la vectorisation. Si les outils de vectorisation manuelle existent l’automatisation de cette étape n’est pas proposée pour des documents cartographiques où les informations se superposent et s’entrecroisent. Les discontinuités graphiques ne signifient pas systématiquement une discontinuité sur l’espace géographique.

Les cartes anciennes sont pourtant des sources d’informations géographiques uniques pour la connaissance historique des espaces. Grâce aux technologies de l’intelligence artificielle, de nouvelles opportunités s’ouvrent avec l’apprentissage automatique des images. Nous souhaitons établir une preuve de concept visant à développer une application de vectorisation automatique des reproductions numériques de documents cartographiques imprimés. Au terme du projet Veccar, une réponse à l’appel à projet générique de l’ANR est prévue.