Webinaire Séance 5

Action SAD-2HN / February 2026 (105 Words, 1 Minutes)

Date: vendredi 20 mars 2026, de 12h30 à 13h30.

Cette séance propose une réflexion sur les enjeux et les limites de l’analyse automatique de grands corpus d’images, fondée sur l’expérience du projet ‘Visual Contagions’.

Programme:

Peut-on gérer un déluge d’images ? Méthodes et enjeux critiques du projet ‘Visual Contagions’ - par Béatrice Joyeux-Prunel (Professeure à l’université de Genève (Suisse), chaire d’humanités numériques)

Résumé : ‘Visual Contagions’ est un projet de recherche sur la mondialisation par l’image. Il repose notamment sur l’étude de motifs iconographiques à travers le temps et l’espace, à partir d’une analyse à grande échelle de la presse illustrée des 19e et 20e siècles. La récupération de millions d’images, extraites automatiquement par segmentation algorithmique, géoréférencées, puis regroupées par similarité visuelle, permet de tracer la diffusion d’images, de motifs ou de styles, tout en rendant visibles certaines dynamiques de reproduction, d’appropriation et de transformation des images. Cette présentation reviendra sur les enjeux d’une gestion intelligente de ce corpus : comment encoder des phénomènes complexes et incertains, tracer les données de leur source à leur description experte, et s’assurer que l’analyse computationnelle reste au service de vraies questions de recherche, notamment d’une lecture critique des cultures visuelles passées, avec la conscience des effets des techniques utilisées sur le travail historien.

Béatrice Joyeux-Prunel est professeure à l’université de Genève (Suisse) depuis 2019, chaire d’humanités numériques, après avoir été MCF en histoire de l’art contemporain à l’ENS de Paris (2006-2019). Elle travaille sur la mondialisation artistique et visuelle. Dernières publications : The Rise of the Avant-Garde (1848-1918) : A Transnational History (Brill, 2026), et avec la data designer Guillemette Crozet, L’Art Contemporain. Une infographie (CNRS Editions, 2024).

Revoir la présentation : Lien à venir!