Dévoiler des secrets cachés derrière l’un des plus grands compositeurs britanniques
Les archives Britten Pears Arts abritent une grande variété de documents, notamment des partitions, des dessins, des journaux intimes et plus de 20 000 écrits de correspondance, liés à l’un des plus grands compositeurs britanniques du XXe siècle, Benjamin Britten. Les archives ont pour vocation de révéler et de partager des éléments sur les activités professionnelles et personnelles de Britten. Qui était-il, de qui s’entourait-il et comment a-t-il pu connaître un tel succès ?
Sur la question de l’entourage de Britten, un récent projet a permis de découvrir une liste intéressante de personnes dans le sillage de Britten, pouvant aider à déterminer qui il était et comment il est devenu l’un des plus grands compositeurs britanniques de tous les temps. 130 000 entités influentes entourant la vie de Britten ont été révélés dans le cadre d’un projet expérimental d’intelligence artificielle réalisé en collaboration avec Axiell, le fournisseur de logiciels des archives Britten Pears Arts, un groupe d’archives partenaire et Faculty, un incubateur d’IA.
Découvrez comment l’IA a permis de découvrir la contribution méconnue de femmes à l’œuvre de Britten, de mieux comprendre la vie de Britten et de créer de nouvelles perspectives numériques pour le secteur du patrimoine.
Imaginer une archive d’IA
Lors de la conférence des Utilisateurs d’Axiell en 2022, le directeur technique, Dave Thomas, a évoqué le rôle des stratégies technologiques innovantes dans les musées et les archives. « Les musées et les archives sont riches en informations. En plus de cela, du matériel numérique est produit chaque jour. Les pratiques actuelles de classification de l’information et de partage du contenu ne peuvent pas suivre le rythme du nouveau matériel, sans parler des arriérés considérables de matériel physique à numériser. »
« Lorsque des moyens numériques révolutionnaires comme l’IA apparaissent, nous voyons une solution pouvant aider nos clients à atteindre leurs objectifs. L’IA peut améliorer la façon dont nos clients conservent un grand volume d’informations, puis établissent des liens avec des entités au-delà de leur institution. Elle offre également de nouvelles opportunités pour le public de s’engager dans les histoires des collections et de découvrir des aspects de l’histoire. »
En tant que fournisseur de technologie de référence pour les musées, Axiell a pour mission de fournir des logiciels innovants permettant et soutenant les travaux de ses institutions clientes. Cela implique d’être à l’écoute de la communauté et de concevoir des solutions à parts égales.
Dave est un pionnier dans ce domaine chez Axiell grâce à son vaste réseau d’experts d’opinion et de technologie. L’un d’entre eux est Faculty, un incubateur de science des données basé à Londres, en Angleterre. En octobre 2022, Axiell s’est associé à Faculty afin d’explorer les applications potentielles de l’IA pour les musées et les archives.
Avant cela, Christopher Hilton, responsable de la bibliothèque et des archives Britten Pears Arts, a contacté Dave pour lui faire part de sa vision de l’utilisation de l’IA dans les archives.
La vision de Christopher : déterminer si l’IA peut aider à isoler des éléments dans les documents d’archives, puis identifier ceux qui existent dans la collection d’une autre institution.
Selon Christopher : « Certains objectifs de la communauté des archives sont possibles d’un point de vue conceptuel mais peu pratiques d’un point de vue logistique en raison de la quantité de travail manuel nécessaire. L’un de ces objectifs serait de dresser la liste de toutes les entités présentes dans chaque archive afin d’identifier les entités communes à toutes les archives et de pouvoir donner un récit plus riche de l’histoire. »
Définir le projet
Pour ce projet, l’équipe d’Axiell s’est intéressée à la compréhension de la sphère sociale entourant le sujet des archives Britten-Pears, Benjamin Britten, l’un des compositeurs britanniques les plus importants, actif au milieu du XXe siècle.
Grâce à son travail aux archives Britten-Pears, Christopher a pu indiquer des collections susceptibles de révéler la correspondance entre Britten et les personnes et institutions qui l’entouraient. Le Royal Opera House était un choix évident en raison de la carrière musicale de Britten, et la London School of Economics en raison de ses tendances politiques.
Christopher explique : « Nous voulions explorer non seulement la capacité de l’IA à extraire des informations d’une archive, mais aussi sa capacité à se déplacer d’un lieu d’archivage à un autre. Pourrait-elle identifier la même personne dans plusieurs archives ? J’ai pu établir des liens avec d’autres institutions au sein de la communauté Axiell qui pourraient révéler des synergies. »
Faculty et la science des données
Faculty est un consultant en technologie et un incubateur dirigeant un programme de formation pour les futurs scientifiques des données. Les participants se voient attribuer une « entreprise hôte » avec laquelle ils peuvent s’associer sur des projets exploratoires. Nikita Ostrovsky a été affecté au projet avec Axiell.
Selon Nikita : « Je venais de terminer mon master de physique à Oxford et je cherchais à en savoir plus sur la science des données et l’IA. Faculty choisit des personnes ayant des bases techniques et les affecte à un projet exploratoire de six semaines, tout en leur donnant une série de formations et en les laissant découvrir. Lorsque j’ai entendu parler du projet avec Axiell, j’ai immédiatement été emballé. C’était une rencontre parfaite ».
Avec Nikita, Christopher et les trois archives, Axiell disposait des ressources nécessaires pour expérimenter l’IA dans le domaine des archives.
Création du partenariat
L’excitation était palpable lorsque l’équipe a commencé à organiser sa structure de travail. Christopher raconte : « Comme chaque base de données d’archives est différente, surtout lorsque vous travaillez avec différents systèmes de gestion des collections, mon travail consistait à rassembler les données de nos partenaires, à les partager avec Nikita, puis à expliquer les concepts et le fonctionnement des bases de données afin que nous puissions relier les différents systèmes entre eux et comprendre comment les archives étaient structurées. Je suis devenu le point de pivot. »
« Les ordinateurs nous permettent de passer au peigne fin les données et de donner un sens à de grandes quantités de contenus. Ce projet nécessitait de travailler avec trois archives différentes, chacune contenant des dizaines de milliers d’enregistrements sur différents logiciels, structurés de différentes manières. Dès le départ, il était important de trouver une approche qui fonctionnerait de manière transversale avec chacune des archives, produit et structure de données, afin que nous puissions généraliser le processus après le projet, dans une optique de durabilité et d’innovation future », explique Nikita.
L’issue du projet
Après 6 semaines intenses, l’IA a révélé des connexions significatives entre les entités des collections. Des tendances concernant la sphère sociale entourant Britten sont apparues, et toutes les autres entités avec lesquelles il a interagi. De plus, Nikita a pu visualiser les connexions entre les sujets dans un modèle multidimensionnel qui illustre l’ampleur et la force de ces relations.
« C’est un triomphe à la fois pour l’avenir de l’archivage, mais aussi pour leur démocratisation et l’élargissement de notre compréhension de l’histoire. Dans le modèle de visualisation de Nikita, les lignes entre les différentes entités démontrent leurs liens. Plus la ligne est épaisse, plus la fréquence des mentions et des connexions que nous avons trouvées dans chacune des archives est élevée. Cela démocratise l’accès aux archives. Tout à coup, le public peut identifier par lui-même les relations importantes, il n’est plus nécessaire de se fier aux archivistes ou à leurs interprétations », explique Christopher.
« De plus, de nouveaux modèles apparaissent, permettant d’identifier les personnes impliquées dans le milieu artistique de Britten, mais qui ne sont pas directement liées ou reconnues pour leur contribution. C’est le cas par exemple de certaines femmes qui, à l’époque, n’étaient pas considérées comme des créatrices, mais qui apparaissent comme des intermédiaires entre les personnes, les lieux et les événements entourant l’œuvre de Britten. Ces femmes ont été reléguées à l’arrière-plan de l’histoire alors qu’elles ont contribué de manière significative au processus et à l’impact de Britten sur l’histoire. »
Le plus grand challenge
Un travail aussi novateur a évidemment engendré des obstacles à surmonter. Lorsqu’on lui a demandé quel était son plus grand défi, Nikita a répondu : « On nous a demandé de construire une machine capable de démêler des éléments. Lorsque le logiciel passe au peigne fin les documents d’archives, nous commençons à voir que des entités que nous savons être les mêmes, sont référencées de différentes manières.
Par exemple, « Winston Churchill » peut aussi être appelé « Winston », « Churchill », « Sir Winston Churchill », etc.
Lorsque vous faites passer un catalogue par la technologie de l’IA, il arrive que celle-ci ne puisse pas relier différentes références sous une même entité. C’était un défi au cœur du projet, et nous avons fait une avancée significative dans la compréhension de la façon de le résoudre. »
Visionnez la vidéo pour découvrir comment
Perspectives d’avenir de l’IA
Lorsqu’on lui demande dans quelle direction il aimerait voir évoluer l’utilisation de la science des données dans le secteur, Christopher répond : « J’aime l’idée du catalogage automatisé. Étant donné que nous travaillons de plus en plus avec du matériel numérique, nous pouvons désormais effectuer des recherches dans le texte de nos archives. Il y a peut-être des moyens pour que l’IA puisse générer des catalogues automatiquement et produire des métadonnées avec un minimum d’intervention humaine. Les archivistes pourraient alors passer plus de temps à examiner ce que l’IA a produit, au lieu de passer du temps sur l’étape du catalogage. Il sera toujours nécessaire que les hommes fassent un minimum de vérifications, mais si nous avons une longueur d’avance sur le travail fastidieux, nous serons gagnants. »
Quelle est la prochaine étape ?
L’étape suivante reste plus hypothétique. Comment Axiell peut-il se servir de ce travail exploratoire, une preuve de concept pour l’IA dans le secteur de la culture, et en faire profiter plus largement ses utilisateurs.
Au final, cette expérience a révélé 130 000 entités à travers les trois archives, avec des connexions fortes et diverses entre elles.
Les musées et les archives sont des conservateurs de la réalité. Ces documents constituent une source de faits historiques et il devient de plus en plus important de préserver et de faciliter les connexions entre les institutions pour améliorer la narration historique et l’accès du public. Alors, comment les fournisseurs de MuseTech comme Axiell peuvent-ils utiliser les technologies de pointe pour transformer notre histoire et nos récits communs ?
Christopher raconte qu’un des principaux enseignements annexes du projet est de comprendre l’importance de prendre le temps de réfléchir et de rêver un peu. « Il est très facile pour nous, dans le secteur du patrimoine, de nous laisser submerger par le quotidien. Si vous vous efforcez de suivre l’évolution de la technologie, il existe des innovations qui valent la peine d’être examinées.
De plus, nous avions une limite de 6 semaines autour de ce projet qui m’a aidé à comprendre l’étendue de l’investissement. Cela a créé une énorme différence dans mon approche. J’étais capable de conceptualiser 6 semaines de travail exploratoire et de comprendre ensuite que je pourrais revenir à la “normale ».
Je n’ai aucune hésitation à recommander à d’autres utilisateurs de s’impliquer dans une démarche de ce type. Même si vous pensez être très occupé, il est possible d’intégrer cette activité dans votre journée. »
Vous souhaitez en savoir plus sur le travail d’Axiell avec l’IA ? Ou vous voulez être sur la liste pour un futur projet ?
