La correction participative de l’OCR par crowdsourcing au profit des bibliothèques numériques

National audienceFor their digitization projects, libraries produce often OCR with errors which can be corrected by providers employing low cost labor. But libraries May also appeal to web volunteers (explicit crowdsourcing) or to a paid crowd (like Amazon Mechanical Turk marketplace) or to users correcting OCR by playing games (gamification) or to internet users who don’t know that they are correcting OCR (implicit crowdsourcing like reCAPTCHA). Profitability of these experiments is compared.Dans le cadre de leurs projets de numérisation, les bibliothèques génèrent une OCR brute comportant souvent des erreurs qui peuvent ensuite être corrigées par des prestataires faisant appel à de la main d’œuvre à bas coût. Mais les bibliothèques peuvent aussi faire appel à des internautes bénévoles (crowdsourcing explicite), à des internautes rémunérés (Amazon Mechanical Turk Marketplace), à des internautes qui corrigent l’OCR sous la forme de jeux (gamification) ou encore à des internautes qui corrigent de l’OCR sans le savoir (crowdsourcing implicite de reCAPTCHA). Dans cet article, nous étudions ces approches et comparons la rentabilité de ces expérimentations concrètes