État de l'art selon le chat Gépété

Résumé des recherches actuelles sur la lecture et la traduction des hiéroglyphes égyptiens avec des smartphones

Les avancées technologiques récentes en reconnaissance d’images et en intelligence artificielle (IA) permettent des progrès significatifs dans le déchiffrement des hiéroglyphes égyptiens. Voici un aperçu des recherches actuelles concernant l’utilisation de smartphones équipés de logiciels basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNNs) avec mécanismes d’attention pour lire, déchiffrer et traduire les hiéroglyphes.

1. Utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNNs)

Reconnaissance visuelle des hiéroglyphes

• Les CNNs sont particulièrement efficaces pour analyser les images en identifiant les motifs caractéristiques des hiéroglyphes, tels que :

  • Les formes géométriques complexes.

  • Les détails esthétiques variés.

  • Les variations dues à l’érosion ou aux styles artistiques.

• Les CNNs permettent de classer chaque hiéroglyphe selon des bases de données existantes (ex. : Gardiner’s Sign List, qui regroupe les principaux signes hiéroglyphiques).

Problématiques abordées :

• Variabilité des inscriptions : Les signes peuvent être stylisés différemment selon les périodes, les lieux ou les supports.

• Bruit visuel : Les inscriptions peuvent être abîmées ou partiellement effacées, nécessitant des techniques de "remplissage contextuel".

2. Intégration des mécanismes d’attention

Focus sur les parties pertinentes des inscriptions

• Les mécanismes d’attention permettent au système de se concentrer sur des régions spécifiques de l'image hiéroglyphique :

  • Cela améliore l’identification des signes importants.

  • Le modèle peut ignorer les zones non pertinentes, comme des fissures ou des éléments de décor.

Traduction et contexte linguistique

• En hiéroglyphes, la position d’un signe et son voisinage influencent son interprétation.

• Les mécanismes d’attention analysent la relation spatiale et syntaxique entre les différents hiéroglyphes pour produire une lecture plus contextuelle.

3. Traduction automatisée

Approche NLP (Natural Language Processing)

• Après la reconnaissance des signes, les systèmes appliquent des techniques de traitement automatique des langues pour convertir les hiéroglyphes en égyptien ancien, puis dans une langue moderne (ex. : anglais ou français).

Modèles existants

• Certains modèles s'inspirent de systèmes comme Google Translate, mais sont adaptés aux langues anciennes :

  • Utilisation de corpus d’égyptien ancien annotés.

  • Développement de traductions basées sur les grammaires décrites dans des ouvrages comme la Grammaire égyptienne de Champollion.

4. Déploiement sur smartphones

Caractéristiques spécifiques aux smartphones

• Puissance de calcul : Les smartphones récents (dotés de processeurs dédiés à l'IA) permettent d'exécuter des modèles complexes localement.

• Caméras haute résolution : Une bonne qualité d'image est essentielle pour capturer les détails des hiéroglyphes.

Applications disponibles ou en développement

• Des applications comme Fabricius (projet de Google Arts & Culture) permettent une reconnaissance de base des hiéroglyphes.

• Les recherches visent à enrichir ces outils pour :

  • Identifier une plus grande variété de signes.

  • Fournir des traductions contextuelles.

5. Limites et défis actuels

• Complexité des langues anciennes : L’égyptien ancien comprend plusieurs formes d’écriture (hiéroglyphique, hiératique, démotique) et une grammaire complexe difficile à modéliser.

• Corpus limité : Les bases de données d’hiéroglyphes annotés sont encore restreintes.

• Erreur contextuelle : Les modèles actuels peinent parfois à intégrer pleinement le contexte culturel et religieux qui influence le sens des textes.

Conclusion

Les recherches sur les logiciels de reconnaissance d’images et de traduction des hiéroglyphes sur smartphones progressent rapidement grâce à l’IA. Bien que des outils comme Fabricius existent déjà, les travaux en cours visent à développer des solutions plus précises et accessibles, intégrant des modèles CNNs et des mécanismes d’attention pour des résultats optimaux.

Dans un avenir proche, ces avancées pourraient démocratiser l’étude des hiéroglyphes et offrir à chacun une "clé de Rosette numérique".

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page mise à jour le 11/01/2025 07:50