Un objet mal classé est un objet perdu. Ce dicton, cher aux bibliothécaires, s'applique très bien à l'ensemble des contenus multimédia. Pour étiqueter et classer ces contenus, les informaticiens, s'inspirant des modèles mis au point par les documentalistes, ont créé des bases de données couplées à des moteurs de recherche: les objets sont associés à des catégories ou à des mots-clés, grâce auxquels il est possible de les identifier. Ces outils sont toutefois limités. Un objet ne peut être retrouvé que si l'on a introduit, dans le moteur de recherche, l'intitulé exact auquel il est associé dans la base de données. Une limitation d'autant plus problématique lorsque l'on a affaire à des images qui, contrairement aux expressions linguistiques, n'ont pas de structure reconnaissable par un ordinateur.

Assistant au Département d'informatique de l'Université, Carlo Jelmini s'est attaqué à ce problème et a mis au point un modèle d'annotation d'images susceptible de décupler la puissance des outils de recherche tels qu'ils existent aujourd'hui. Un travail de diplôme qui lui a valu de recevoir, le 20 mai dernier, le Prix Arditi en informatique. Associé au Viper Group, dirigé par Stéphane Marchand-Maillet, maître d'enseignement et de recherche, ce travail s'inscrit dans le cadre de recherches visant à appliquer l'intelligence artificielle au domaine du multimédia.