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Lucas Terriel

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*Ingénieur recherche et développement INRIA-ALMAnaCH (*Automatic Language Modelling and Analysis & Computational Humanities*)* *ALMAnaCH — Centre Inria de Paris* *2 rue Simone Iff, 75589 Paris Cedex 13 (France)* Je suis ingénieur R&D au sein de l'équipe ALMAnaCH à INRIA ; je travaille dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) dans le contexte de la gestion, de l'enrichissement et de la valorisation des données patrimoniales ou des corpus en sciences humaines et sociales. Mes recherches et mes réalisations logicielles portent sur différentes thématiques, entre autres : - cadre et métriques d'évaluation pour la reconnaissance automatique des écritures manuscrites (HTR/OCR); - tâches de reconnaissance et d'extraction d'entités nommées (*named entity recognition*) et liage à des bases de connaissances (*entity linking*) pour l'indexation/structuration (semi-)automatique de documents; - publication de données de recherche structurées (exemple TEI). Activités professionnelles -------------------------- ### Emplois ***Depuis novembre 2020* *:* ingénieur recherche et développement à Inria, équipe-projet ALMAnaCH.** **- projet Ner4Archives (*named entity recognition for archives* - INRIA/Archives nationales)** *avril 2019 : vacataire TEKLIA, Annotation/segmentation de livres d'heures du bas Moyen-Âge sur le logiciel Transkribus dans le cadre du projet de recherche HORAE (IRHT-CNRS).* ### Stages *Avril 2020 à juillet 2020 :* ingénieur de recherche et de développement junior de l'équipe ALMAnaCH d'Inria sur le projet Lectaurep (réflexions sur un format pivot XML TEI pour centraliser les métadonnées et dévelloppement d'une application Python de visualisation des résultats de modèles HTR - [KrakenBenchmark](https://gitlab.inria.fr/dh-projects/kraken-benchmark)). *Juillet 2019 à septembre 2019 :* e-archiviste stagiaire à la mission des archives du ministère de la culture (Réflexions sur l'archivage des données nativement numériques au sein de la mission, tests sur les logiciels d'archivage numérique (Archifiltre, ReSIP, Octave, Vitam, ADAMANT) et priorisation des fonctionnalités au sein d'un *product backlog* pour des développements ultérieurs, rédaction de la documentation pour effectuer des versements électroniques à partir des outils existants pour traiter la messagerie, la bureautique et leurs métadonnées associées). *Juin 2019 :* archiviste stagiaire au Minutier central des notaires parisiens des Archives nationales (analyse des minutes et inventaire de l'[étude XLVI](https://www.siv.archives-nationales.culture.gouv.fr/siv/rechercheconsultation/consultation/ir/pdfIR.action?irId=FRAN_IR_042152) et de l'[étude](https://www.siv.archives-nationales.culture.gouv.fr/siv/rechercheconsultation/consultation/ir/pdfIR.action?irId=FRAN_IR_041253 "étude VII") VII, traitement matériel et intellectuel d'un vrac d'archives privés de l'étude XVII) ### Cursus universitaire *2018-2020 :* Master « Technologies numériques appliquées à l’histoire », École nationale des chartes-PSL. *2016-2018 :* Master recherche en histoire, civilisations, patrimoine des mondes contemporains, Université de Cergy-Pontoise/UQAM (Canada). *2013-2016 :* Classes préparatoires littéraires, Lycée Gustave-Monod, Enghein-les-Bains. Activités scientifiques ----------------------- ### Développements / Humanités numériques \- KaMI (Kraken as Model Inspector - ex Kraken-Benchmark) : Écosystème agnostique pour l'évaluation de modèles HTR/OCR comprenant une librarie en Python ([Kami-lib](https://gitlab.inria.fr/dh-projects/kami/kami-lib)) et une application ([Kami-app](https://kami-app.herokuapp.com/)) ; originellement basé sur moteur [Kraken](http://kraken.re/master/index.html). \- [Kraken-Benchmark](https://gitlab.inria.fr/dh-projects/kraken-benchmark) (archivé) : *Dashboard* de métriques pour évaluer les modèles HTR/OCR en Python et utilisation du moteur OCR/HTR Kraken via son API \- [Open Barzaz Breiz Collection](https://github.com/Lucaterre/projet_OBBC_AppPy) (réalisation de Master) : Application web Python-Flask / XSLT / XML TEI de mise à disposition d'une collection de chants populaires bretons issus de l'ouvrage *Barzaz Breiz* (1846) de Théodore Hersart de La Villemarqué. ### Travaux universitaires *[Représenter et évaluer les données issues du traitement automatique d'un corpus de documents historiques. L'exemple de la reconnaissance des écritures manuscrites dans les répertoires de notaires du projet LectAuRep](https://github.com/Lucaterre/L-TERRIEL_memoireDeStage_M2TNAH_ENC),* 2020, mémoire sous la direction d'Alix Chagué et Thibault Clérice, École nationale des chartes-PSL *« Vive le Québec libre ! » et Charles de Gaulle en 1967 à travers les caricatures politique*, 2018, mémoire sous la direction du Pr. Patrick Garcia, Université de Cergy-Pontoise *Jean-Noël Jeanneney. historien civique*, 2017, mémoire sous la direction du Pr. Patrick Garcia, Université de Cergy-Pontoise ### Traductions Fred Gibbs, [«Installation de bibliothèques Python avec pip»](https://programminghistorian.org/fr/lecons/installation-modules-python-pip) traduction par Lucas Terriel, *The Programming Historian en français* 3 (2021), https://doi.org/10.46430/phfr0015.

Publications

alix-chague
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Des images au texte : LECTAUREP, un projet de reconnaissance automatique d'écriture

Alix Chagué , Lucas Terriel , Laurent Romary
DHNord2020: The Measurement of Images: Computational Approaches in the History and Theory of the Arts, Nov 2020, Lille / Virtual, France
Conference poster hal-03008579v1
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Take a sip of TEI and relax: a proposition for an end-to-end workflow to enrich and publish data created with automatic text recognition

Alix Chagué , Hugo Scheithauer , Lucas Terriel , Floriane Chiffoleau , Yves Tadjo-Takianpi
Digital Humanities 2022 : Responding to Asian Diversity, ADHO; University of Tokyo, Jul 2022, Tokyo, Japan
Conference papers hal-03739767v1
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Production d'un modèle affiné de reconnaissance d'écriture manuscrite avec eScriptorium et évaluation de ses performances

Hugo Scheithauer , Alix Chagué , Aurélia Rostaing , Lucas Terriel , Laurent Romary
Les Futurs Fantastiques - 3e Conférence Internationale sur l’Intelligence Artificielle appliquée aux Bibliothèques, Archives et Musées, AI4LAM, Bibliothèque nationale de France, Dec 2021, Paris, France
Conference papers hal-03538195v1