Le machine learning identifie des phénomènes transitoires dans archives historiques

Une nouvelle approche d'apprentissage automatique a permis de découvrir des phénomènes transitoires jusque-là inconnus dans des images historiques numérisées. La technique applique des modèles de vision par ordinateur avancés pour analyser des corpus d'archives anciennes à grande échelle. Cette application ouvre des perspectives inédites pour l'analyse historique et scientifique de matériaux d'archive.