Ingénieur-e d’études en analyses des sources historiques et culturelles (H/F)

Ingénieur-e d’études en analyses des sources historiques et culturelles F/H

Lieu : 45100 Orléans, France

Type du poste : Contrat à Durée Déterminée

Entreprise

Établissement d'enseignement supérieur, l'Université d'Orléans est présente sur 7 sites en région Centre Val de Loire.

Elle compte 18 000 étudiant.e.s, 141 diplômes nationaux, 2000 personnels et 24 unités de recherche.

Lieu d’exercice : Université d’Orléans – POLEN

Prise de poste : Poste à pourvoir à partir d'Octobre 2026

Type de contrat/Statut : Catégorie A (IGE), CDD (10 mois), temps plein

Présentation du service/laboratoire

Le laboratoire POLEN (Pouvoirs, Lettres, Normes - UR 4710), a une vocation fortement pluridisciplinaire, puisqu'il regroupe littéraires, historiens, historiens du droit, civilisationnistes, linguistes et anthropologues. Le projet scientifique d'ensemble du laboratoire porte sur la question de l'autorité, du pouvoir et du modèle, dans leurs différentes formes ou natures, et dans leurs différents modes d'expression, de représentation et de diffusion. Cette question soulève celle, a contrario, de la contestation, de la subversion et de la marge. Le projet "Sociabilités de l'information au XVIIIe siècle" s'inscrit plus spécifiquement dans l'équipe Claress (De l'âge CLAssique aux REStaurationS).

Présentation du projet

Le/la Ingénieur(e) sera en charge de développer, optimiser et déployer des modèles de reconnaissance de texte sur des manuscrits français du XVIIIème siècle et d’en proposer une exploitation textométrique. Ce poste s’inscrit dans un projet de recherche sur élaboration, la circulation et la manipulation de l’information, intitulé « Sociabilités de l’information et de la désinformation au XVIIIe siècle ». Le/la Ingénieur(e) travaillera principalement avec une historienne, spécialiste des médias des XVIIe et XVIIIe siècles.

Responsabilités

• Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de HTR (ex : CRNN, Transformer) pour la transcription automatique de documents manuscrits.
• Adapter les modèles existants (ex : Kraken, Calamari) ou en développer de nouveaux en fonction des spécificités des corpus (écritures anciennes, langues rares, etc.).
• Utiliser eScriptorium pour l’annotation, l’entraînement et l’évaluation des modèles.
• Nettoyer, segmenter et annoter des images de documents manuscrits (binarisation, correction de perspective, etc.).
• Collaborer avec les archivistes pour constituer des jeux de données labellisés de qualité.
• Automatiser les pipelines de prétraitement (OpenCV, Scikit‑image, etc.).
• Intégrer les modèles HTR dans des workflows de numérisation (API, scripts Python).
• Optimiser les performances (temps de traitement, précision) pour des volumes importants de documents.
• Documenter les processus et former les utilisateurs finaux (archivistes, chercheurs).
• Utiliser TXM (Textométrie) ou des outils similaires pour visualiser les transcriptions en lien avec les images originales (alignement texte/image).
• Générer des statistiques d’usage des mots (fréquences, cooccurrences).
• Permettre des recherches par mots-clés dans les corpus transcrits.
• Automatiser l’export des transcriptions vers des formats compatibles avec TXM (TEI, CSV, etc.).
• Évaluer la pertinence de l’outillage de type RAG sur IA.

Profil recherché

Formation et expérience professionnelle

• Bac+5 (Master, diplôme d’ingénieur) en informatique, sciences des données, humanités numériques, archivistique, ou discipline scientifique avec une spécialisation en gestion de données.
• Expérience de 3 à 5 ans dans un poste similaire (gestion de BDD, numérisation, traitement de données scientifiques). Expérience en milieu académique ou culturel (bibliothèques, archives, laboratoires) appréciée.

Compétences techniques

• Paléographie de manuscrits français du XVIIIe siècle.
• Maîtrise des outils HTR (eScriptorium ou Arkindex).
• Langages de programmation : Python (PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Scikit‑learn).
• Traitement d’images : Techniques de binarisation, segmentation, augmentation de données.
• Expérience en deep learning (CNN, RNN, Transformers) et en évaluation de modèles (métriques : CER, WER).
• Outils d’analyse textuelle : TXM (un atout majeur), AntConc, ou autres logiciels de textométrie.

Qualités personnelles

• Rigueur : Respect des protocoles et traçabilité des actions.
• Autonomie : Capacité à proposer des solutions techniques adaptées.
• Esprit d’équipe : Collaboration avec des profil·e·s variés (chercheur·e·s, archivistes, informaticien·ne·s).
• Pédagogie : Formation des utilisateur·rice·s aux outils mis en place.
• Adaptabilité : Réactivité face à l’évolution des besoins du projet.

Équité et inclusivité

Une université européenne, des valeurs partagées, un plan égalité professionnelle femme/homme, diversité et non-discrimination, inclusion, qualité de vie au travail et engagement dans la transition écologique.

Avantages

• Un cadre de travail respectueux de l’équilibre vie professionnelle et vie personnelle.
• Développement de ses compétences à travers une large offre de formation.
• Accompagnement des personnes en situation de handicap et adaptation des postes de travail.
• Télétravail possible selon nécessité et organisation du service (1 à 2 jours/ semaine).
• 57 jours de congés annuels, dont 10 jours de RTT, pour un temps plein actif dès la prise de poste.
• Activités sportives et culturelles.
• Forfait mobilité durable (vélo, covoiturage).
• Prise en charge partielle des transports.
• Aides et prestations d’actions sociales : aide à la famille, aux vacances et séjours pour enfants.
• Aides aux parents d’enfants en situation d’handicap.

Contact

Mme Brétéche –

Adressez votre lettre de motivation et votre C.V. jusqu’au 30/07/2026.