Quels usages de l’IA à la bibliothèque de Sciences Po ? Témoignage de Caroline Maufroid, iconographe

Interview menée par Christel RONSIN

Caroline Maufroid, iconographe à la bibliothèque de Sciences Po, partage son expérience de l’intégration de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans la gestion des fonds documentaires audiovisuels. Entre limites techniques et défis juridiques, son témoignage éclaire les écueils et les opportunités d’une technologie en pleine évolution.

Titulaire du diplôme d’ingénierie documentaire de l’INTD, Caroline Maufroid est spécialisée dans le domaine audiovisuel. 11 ans d’expérience dans les agences photo AKG, REA et la Collection lui ont permis d’acquérir la rigueur nécessaire à la gestion documentaire et informatique d’un important flux d’images et de vidéos. Depuis 11 ans, elle est iconographe et administratrice de la Banque d’images de Sciences Po qu’elle a mise en place.

CHRISTEL RONSIN : Caroline, depuis quand utilisez-vous l’IA à la bibliothèque, et pour quelles activités ?

CAROLINE MAUFROID : Dès 2019 nous en utilisions déjà ! À l’époque, notre système de gestion des actifs numériques (DAM), développé avec l’éditeur Einden, intégrait Google Vision. Cet outil permettait une indexation automatique des mots-clés par reconnaissance visuelle, ainsi qu’un module de reconnaissance faciale et une fonction de transcription audio (speech-to-text) pour les vidéos. Les résultats n’étaient cependant pas à la hauteur de nos attentes.

Ces modèles d’IA, non adaptés au fonds spécifique de Sciences Po - principalement des captations de conférences -, peinaient à traiter des discours complexes avec des accents marqués, un vocabulaire technique pointu et une multitude de noms propres. La qualité était comparable à celle des sous-titres automatiques de YouTube !

©Caroline Maufroid/Sciences Po

De même, la description automatique des images s’avérait peu pertinente. Notre fonds, très homogène (photos de cours, de conférences et portraits), posait problème : Google Vision réduisait par exemple un portrait à des termes génériques comme « cravate, sourire, lunettes », alors que nous avions besoin du nom du chercheur et de son laboratoire. Le décalage entre nos exigences de précision contextuelle et les résultats proposés était trop important, nous avons donc abandonné ces fonctionnalités. Aujourd’hui, nous sommes en attente des nouveautés de notre éditeur pour le printemps 2026, qui s’annoncent prometteuses.

CR : Utilisez-vous d’autres outils d’IA dans votre travail ?

CM : Oui, notamment pour la documentation audiovisuelle. J’utilise régulièrement Google Lens pour identifier des éléments dans nos fonds photo. Par exemple, pour des voyages d’étudiants dans l’Union Européenne, où les images ne sont pas légendées, cet outil me permet de reconnaître des bâtiments ou des lieux grâce à la reconnaissance visuelle. Cela nous fait gagner un temps précieux, Google Lens évite ainsi des lacunes dans l’indexation. Cela me permet aussi de retrouver des publications anciennes d’images sur le web quand il faut rechercher des crédits photo.

Par ailleurs, depuis deux ans, Sciences Po dispose d’une plateforme de valorisation de notre contenu éditorial, incluant articles, podcast et conférences vidéo. Ce portail, ouvert au grand public depuis quelques mois, existe en deux versions : Conférence (1) dédiée à l’actualité, et Sources (2) qui est à dimension pédagogique. Pour les transcriptions automatiques, Sources utilise Whisper, un outil OpenAI, tandis que Gemini génère les chapitres, les mots-clés et les résumés des conférences.

Cependant, nous ne l’appliquons pas systématiquement à l’ensemble de notre fonds, car l’utilisation de ces IAG a un coût, nous sélectionnons donc les contenus prioritaires.