Mohamed œuvre pour le projet ANR High Vision, porté à ECHELLES par Daniel Foliard, qui croise des expertises en sciences humaines et en vision par ordinateur en intelligence artificielle afin de s’attaquer aux défis posés par la numérisation de masse des photographies patrimoniales de la fin du XIXe siècle et du début du XXe siècle.
Quel est ton parcours ?
Je suis Mohamed Chelali, docteur en informatique, spécialisé en analyse d’images et intelligence artificielle. Après une thèse à l’Université Paris Cité consacrée à l’analyse de séquences temporelles d’images, j’ai travaillé comme AI Applied Scientist dans l’industrie sur la compréhension automatique de contenus visuels et vidéo. Je suis aujourd’hui postdoctorant au CNRS, où mes travaux se situent à l’interface entre vision par ordinateur, humanités numériques et patrimoine culturel. Ils s’inscrivent dans le cadre du projet ANR High Vision, qui vise le développement de méthodes d’intelligence artificielle pour l’analyse à grande échelle de corpus photographiques patrimoniaux, en particulier la collection Victor Forbin.
Page personnelle : https://mchelali.github.io
Quelle est ta mission dans l’ANR High Vision ?
Dans le projet ANR High Vision, ma mission consiste à concevoir et développer des outils d’intelligence artificielle dédiés à l’analyse automatique de grandes collections de photographies patrimoniales datant de la fin du XIXᵉ et du début du XXᵉ siècle. Mes travaux portent à la fois sur l’analyse du contenu visuel des images et sur l’exploitation d’éléments matériels souvent peu étudiés, tels que les versos des photographies, leurs tampons et annotations. Ces différentes sources d’information sont intégrées dans une approche multimodale visant à mettre en relation données visuelles, textuelles et contextuelles. L’objectif est de proposer des outils d’exploration et d’analyse capables d’accompagner le travail des historiens, archivistes et chercheurs en sciences humaines, sans se substituer à leur expertise.
Visualisation d’un échantillon du corpus Forbin : https://mchelali.github.io/forbin_dataset/
Jeu de données (Hugging Face) : https://huggingface.co/datasets/mchelali/forbin_dataset
Qu’est-ce que tu aimerais développer à l’avenir ?
À l’avenir, je souhaite développer des approches d’intelligence artificielle plus interprétables, plus robustes et mieux adaptées aux spécificités des corpus patrimoniaux, souvent hétérogènes, incomplets ou bruités. Je m’intéresse en particulier à l’analyse conjointe du recto et du verso des photographies, en considérant les traces matérielles comme des objets de recherche à part entière, ainsi qu’à la conception d’outils où l’IA agit comme un assistant à la recherche, facilitant l’exploration des corpus et l’émergence de nouvelles hypothèses scientifiques. Plus largement, mon ambition est de contribuer à un dialogue durable entre intelligence artificielle et sciences humaines, au service de la compréhension et de la valorisation du patrimoine culturel.
En savoir plus sur l’ANR High Vision : https://highvision.hypotheses.org/a-propos