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Si historiquement, les bibliothèques numériques patrimoniales furent d’abord alimentées par des images, elles profitèrent rapidement de la technologie OCR pour indexer les collections imprimées afin d’améliorer le service de recherche d’information offert aux utilisateurs. Mais l’accès aux ressources iconographiques n’a pas connu les mêmes progrès et ces dernières demeurent dans l’ombre : indexation manuelle lacunaire, hétérogène et impossible à généraliser ; silos par genre documentaire ; recherche dans le contenu des images encore peu opérationnelle sur les collections patrimoniales. Aujourd’hui, il serait pourtant possible de mieux valoriser ces ressources en exploitant les énormes volumes d’OCR produits durant les deux dernières décennies (tant comme descripteur textuel que pour l’identification automatique des illustrations des imprimés), en profitant de la maturité des techniques d’intelligence artificielle (en particulier l’apprentissage profond ou deep learning), pour mettre ainsi en valeur ces gravures, dessins, photographies, cartes, etc., pour leur valeur propre, mais aussi comme point d’entrée dans les collections, en favorisant découverte et rebond.Cet article décrit une approche ETL (extract-transform-load) appliquée aux images d’une bibliothèque numérique à vocation encyclopédique : identifier et extraire l’iconographie partout où elle se trouve (dans les collections d’images, mais aussi dans les imprimés) ; transformer, harmoniser et enrichir ses métadonnées descriptives grâce à l’IA ; intégrer ces données dans une application web dédiée à la recherche iconographique. Cette approche est qualifiée de pragmatique à double titre, puisqu’il s’agit de valoriser des ressources numériques existantes tout en mettant à profit les acquis de l’IA.

If historically, heritage digital libraries were initially made up of images, they rapidly benefited from the optical character recognition (OCR) technology to index print collections and improve reference services for users. However, access to iconographic resources has not experienced the same progression, remaining somewhat difficult to access. Manual indexation is not very efficient, it is varied and impossible to apply uniformly. Searching the content of an image is not as effective with heritage collections. Today, it is possible to improve the use of these resources by exploiting large volumes of OCR produced over the past two decades (both the textual descriptors as well as the automatic identification of the illustrations in the printed documents) and to take advantage of proven artificial intelligence techniques, especially deep learning. In doing so, it will showcase engravings, drawings, photographs, maps, etc. as such but also the point of entry to the collections by improving discovery and connections.This article describes an ETL (extract-transform-load) approach as it applies to the images in a digital library with an encyclopedic vocation. There are three components: 1) identify and extract the iconography wherever it is found, either in images or in the printed documents, 2) transform, harmonise and enrich the descriptive metadata with the help of artificial intelligence, and 3) incorporate this data into a web application dedicated to iconographic research. This is a two-pronged approach because it highlights existing digital resources and takes advantage of the benefits of artificial intelligence.