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Hiéroglyphes

Egyptologie

Projet Rosette – un cyber Champollion ?

Situation

le patrimoine laissé par l’Egypte Antique est fabuleusement riche, et très peu exploité. Car le langage hiéroglyphique est complexe, d’où un nombre très restreint de personnes capables de traduire la multitude de textes gravés sur les monuments, ou rédigés sur des papyri.

Projet

créer un outil informatique d’assistance aux différentes étapes du déchiffrage des hiéroglyphes :

La version 2.0 est disponible ! Découvrez-la !

Et l'ancienne version 1.3 est encore en ligne !

  1. Reconnaissance des caractères (OCR) : à partir d’une photo numérique, d’une reproduction papier, ou d’un document (livre, photocopie). Le moteur de reconnaissance pourrait s’appuyer sur deux bases de connaissances : une collection de 7,000 hiéroglyphes au format GIF, et plusieurs polices de caractères déjà existantes (Gardiner, Glyph, Nahkt) et couvrant les quelque 750-800 caractères les plus utilisés.
  2. Gestion des textes : l’application doit permettre de stocker, de gérer et d’afficher une base de textes de longueur variable, ainsi que des informations associées : source, auteur, date, translittération, traduction(s), …
  3. Affichage graphique : compte tenu du nombre de caractères possibles (disons 760 de base), une seule police ne suffit pas ; il faut en utiliser 4 ou 5. Par ailleurs, une représentation artistique n’est pas linéaire. Les hiéroglyphes sont parfois superposés, ce qui implique une gestion en deux dimensions de l’affichage et/ou de l’impression.
  4. Recherche de vocabulaire : identification des mots d’un texte à partir d’un dictionnaire. Contrairement au français, où un mot n’a en principe qu’une seule orthographe, l’égyptien ancien a plusieurs variantes d’un même mot. L’application doit proposer les mots « approchants » affectés d’un coefficient de confiance. La construction du dictionnaire sera facilité par le module 1 ci-dessus.
  5. Analyse syntaxique : ceci fait appel à la technologie de l’Intelligence Artificielle (IA), utilisant un moteur d’inférence pour appliquer plusieurs centaines de « règles » de grammaire au texte à analyser. Les règles sont connues, mais restent à traduire en langage informatique.
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