[fg-arc] Offre de thèse : Machine Learning appliqué aux sceaux byzantins

Thu Sep 25 11:15:25 CEST 2025

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Offre de thèse 2026-2029

Machine Learning appliqué aux sceaux byzantins
1             Information

·          *Encadrants *:

–       Beatrice Caseau,
<https://www.orient-mediterranee.com/member/caseau-chevallier-beatrice/> UMR
8167 Orient et Méditerranée, Sorbonne Université (Prof. en Histoire)

–       Victoria Eyharabide,
<https://scai.sorbonne-universite.fr/public/profiles/view/1054051c4829bab27529/1>
Laboratoire STIH, Sorbonne Université (MCF en Informatique)

·          *Lieu *:

–       Bibliothèque Byzantine, Collège de France - 52 rue du
Cardinal-Lemoine, 75005 Paris

–       Maison de la recherche, Sorbonne Université - 28 rue Serpente, 75006
Paris

·          *Durée : *3 ans (date de début souhaitée : janvier 2026)

·          *Financement : *Contrat doctoral de l’Initiative Humanités
Numériques,
<https://www.sorbonne-universite.fr/actualites/humanites-numeriques-structurer-former-transformer>
Sorbonne Université.

·          *Salaire brut mensuel : 2300 *€

·          *Mots clés *: Réseaux profonds, Reconnaissance de caractères,
Segmentation d'instances, Représentation des connaissances, Sigillographie
byzantine
2             Méthodologie

Ce contrat inclut une recherche pluridisciplinaire en intelligence
artificielle et histoire. Ce projet en humanités numériques est de proposer
un programme de machine learning sur la base de photos de sceaux byzantins,
afin d’améliorer la lecture des lettres, la segmentation des mots et de
reconstituer les principales formules présentes sur les sceaux. Le but
ultime est de faciliter la lecture des sceaux dont les lettres sont
endommagées ou la légende incomplète et ainsi de récupérer des sceaux
laissés de côté pour une publication car de lecture trop incertaine. Si
nous parvenons à améliorer les lectures, voire à lire des sceaux laissés de
côté pour le moment, les informations qu’ils contiennent deviendront
accessibles à la communauté scientifique.

Il s’agit de combiner des approches d'apprentissage profond [*2*] et des
outils de traitement automatique du langage (TALN) [*1*] appliqués aux
sceaux byzantin, afin de récupérer intégralement le texte des sceaux malgré
leur forme abrégée et leurs caractères parfois endommagés ou manquants. Dans
des recherches antérieures [*7*, *4*], nous avons obtenu des transcriptions
du verso des sceaux grâce à une approche neuronale en deux étapes,
localisant d'abord les caractères par un détecteur d'objets profonds, puis
les reconnaissant par un réseau convolutif. Nous prévoyons de poursuivre
cette recherche en divisant cette tâche en plusieurs étapes [*9*]. Nous
développerons d'abord une approche bayésienne prédisant les limites des
mots (complets ou abrégés) [*6*, *5*]. Ensuite, les hypothèses sur les mots
seront éventuellement élargies en utilisant des approches de normalisation
de texte et de transformation de traduction automatique. Pour
l’entraînement, nous nous appuierons sur des corpus et des dictionnaires
grecs [*8*].
3             Contexte historique

Les sceaux byzantins sont des objets importants pour la connaissance de
l’administration et de l’aristocratie byzantine. On estime le nombre de
sceaux byzantins découverts en fouilles à environ 80 000. Ce nombre
augmente régulièrement, d’environ 1000 à 1500 nouvelles pièces par an. Les
sceaux comportent du texte qui permet de reconstruire non seulement la
carrière des sigillants mais aussi l’ensemble des fonctions administratives
et des postes dans les provinces. C’est de loin la source la plus
importante pour établir la prosopographie de l’aristocratie byzantine,
puisque tous les dignitaires et les principaux fonctionnaires de l’empire
byzantin (qui dure du 4e au 15e siècle) disposaient d’un sceau pour sceller
leur correspondance. Les militaires et les membres du haut clergé avaient
aussi leur sceau. Les femmes avaient rarement des sceaux mais les
impératrices et les membres de la très haute aristocratie avaient parfois
une bulle personnelle.

Les sceaux conservés sont très majoritairement en plomb, mesurant entre 20
et 30 mm. Les sceaux en plomb sont des objets circulaires systématiquement
bi-faces à partir du 6e siècle qui portent le plus souvent de
l’iconographie et toujours du texte grec (on laissera de côté les sceaux
dans d’autres alphabets). Il sera possible de travailler par des méthodes
de reconnaissance faciale quand l’iconographie comporte la figure des
saints. Il y a enfin des monogrammes qui constituent un nom ou un titre
sous la forme de lettres entremêlées et il serait utile d’avoir un
programme informatique pour proposer des lectures de ces monogrammes.
4             Profil du/de la candidat·e

Les candidat·e·s doivent répondre aux critères suivants :

·          Être titulaire d’un *master en informatique *ou équivalent.

·          Avoir une forte appétence pour les sciences humaines numériques
et l’histoire.

·          Maîtriser de manière avancée le langage de programmation *Python
*(obligatoire).

·          Posséder une solide expérience en *apprentissage automatique et
apprentissage profond *appliqués aux images et/ou aux textes, avec l’usage
des bibliothèques correspondantes (TensorFlow, PyTorch, etc.).

·          Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaires (chercheures
en histoire, sigillographes, archivistes)

·          Notions en graphes de connaissance et ontologies seront
appréciées.

·          Avoir une *excellente maîtrise de l’anglais *écrit et oral
(indispensable).

·          Des compétences en communication en *français *constituent un
atout mais ne sont pas obligatoires.
5             Modalités de candidature

Les personnes intéressées sont invitées à envoyer un dossier complet par
e-mail aux deux encadrants :

·          Beatrice Caseau — *beatrice.caseau at sorbonne-universite.fr*
<beatrice.caseau at sorbonne-universite.fr>

·          Victoria Eyharabide —
*maria-victoria.eyharabide at sorbonne-universite.fr*
<maria-victoria.eyharabide at sorbonne-universite.fr>

Le dossier doit comprendre :

1.      Une *lettre de motivation (1 page max.) *détaillant l’intérêt pour
le sujet et les compétences pertinentes pour la thématique proposée.

2.      Un *CV complet *(formations, expériences, publications).

3.      Un *relevé de notes *(Master).

4.      Deux *lettres de recommandation *(*optionnel*).

*Dates importantes*

·          *Date limite pour candidater : 20 octobre 2025*

·          *Début souhaité de la thèse : janvier 2026*

5.      La bourse est déjà disponible : le/la doctorant·e pourra *commencer
immédiatement *si possible.
6             References

[1]  Badr AlKhamissi, Millicent Li, Asli Celikyilmaz, Mona Diab, and Marjan
Ghazvininejad. A review on language models as knowledge bases, 2022.

[2]  Yannis Assael, Thea Sommerschield, Brendan Shillingford, Mahyar
Bordbar, John Pavlopoulos, Marita Chatzipanagiotou, Ion Androutsopoulos,
Jonathan Prag, and Nando de Freitas. Restoring and attributing ancient
texts using deep neural networks. Nature, 603(7900):280–283, 2022.

[3]  Jean-Claude Cheynet. Les sceaux byzantins de la collection Yavuz Tatis.
Izmir. Privately published, Izmir, 2019.

[4] Victoria Eyharabide, Laurence Likforman-Sulem, *Lucia Maria
Orland*i, *Alexandre
Binoux*, *Theophile Rageau*, *Qijia Huang*, Attilio Fiandrotti, Beatrice
Caseau, and Isabelle Bloch (2023). Study of historical Byzantine seal
images: the BHAI project for computer-based sigillography. In ICDAR 2023,
7th International Workshop on Historical Document Imaging and Processing
(HIP '23). Association for Computing Machinery ACM, New York, NY, USA,
49–54. https://doi.org/10.1145/3604951.3605523

[5]  Sharon Goldwater, Thomas L Griffiths, and Mark Johnson. A bayesian
framework for word segmentation: Exploring the effects of context.
Cognition, 112(1):21–54, 2009.

[6]  Shu Okabe, Laurent Besacier, and Francois Yvon. Weakly supervised word
segmentation for computational language documentation. In Annual meeting of
the Association for Computational Linguistics, 2022.

[7]  Théophile Rageau, Laurence Likforman-Sulem, Attilio Fiandrotti,
Victoria Eyharabide, Béatrice Caseau, Jean-Claude Cheynet (2025). Character
recognition in Byzantine seals with deep neural networks. Journal of
Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage, Elsevier. Volume
37, pp e00403, https://doi.org/10.1016/j.daach.2025.e00403

[8]  Francois Yvon. Rewriting the orthography of SMS messages. Natural
Language Engineering, 16(2):133–159, 2010.

[9]  Victoria Eyharabide (2024). Artificial Intelligence Applied to
Byzantine Sigillography: Current Research, Challenges, and Future
Perspectives. In Special issue “Digital Approaches to Medieval
Sigillography,” of the journal Digital Medievalist
<https://journal.digitalmedievalist.org/> (DM), 17(1): 1–16.
https://doi.org/10.16995/dm.15119
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