The Copying and Collection of Music in the Trouvère Chansonnier F-Pn fr. 24406

F-Pn fr. 24406 is a codex of 155 folios containing, along with two Old-French prose works and a series of religious lyrics, 301 vernacular songs, all but one with notation. Despite its rich contents, fr. 24406 rarely receives mention in lists of the most important trouvère chansonniers. The majority of its contents are held in common with several of the other twenty chansonniers with notation. Editors consistently prefer other manuscripts’ musical and textual readings to those of fr. 24406, because of the uniqueness of its readings and its supposed inaccuracy. In this thesis, I argue that modern editorial principles have biased scholarship against perceiving what fr. 24406 has to offer and that both its history and its contents are to be valued. Its music scribes, by their very individuality and even their mistakes, reveal much about the notated transmission of the songs, about the previous existence of now-lost sources, and about the craftsmanship displayed by notators of vernacular monophony. I propose to view what has been seen as sloppiness in fr. 24406 as its flexibility. The medieval songbook, sometimes seen as an obstacle to scholarly access to authored originals or to medieval performances, is treated as in itself a worthy work of art. The thesis traces the themes of flexibility and scribal intelligence through the history of fr. 24406. My point of reference is the moment of copying and thus the thesis divides naturally into three parts: before, during and after copying. I begin after, with the combination shelf-mark’s two component manuscripts. The question of their relationship offers an occasion to trace the book’s usage since its compilation and changing scholarly opinions since its first notice. The task of manuscript description is thus largely accomplished through the lens of secondary scholarship. For the manuscript’s prehistory, I mine codicological evidence and apply musical comparison to demonstrate the existence of multiple lost, notated exemplars for fr. 24406. The final part of the thesis is then devoted to describing the notators against this backdrop. Comparison of notational techniques between sources lets us pinpoint the decisions of fr. 24406’s notators and describe their adaptability, their intelligence, and their craft.This PhD was funded by the Cambridge International Trus

Reconnaissance de documents assistée: architecture logicielle et intégration de savoir-faire

Cette thèse aborde la reconnaissance de documents suivant une approche assistée, qui vise à exploiter au mieux les compétences respectives de l’homme et de la machine. Nos contributions portent notamment sur les questions d’architecture logicielle soulevées par la mise en oeuvre de systèmes de reconnaissance de documents. Les avantages d’un environnement coopératif sont motivés par une analyse critique des systèmes actuels, et une projection sur les futures applications de la reconnaissance de documents. Diverses propositions concrètes sont émises sur la conduite du dialogue homme-machine, ainsi que sur les possibilités d’amélioration à l’usage. L’inventaire des données à gérer dans un système de reconnaissance est organisé de façon modulaire et homogène, et représenté à l’aide du format standard DAFS Sur le plan du contrôle, le système est décomposé selon une modélisation multi-agents. Cette découpe conceptuelle est alors simulée dans notre plateforme de développement, qui repose sur la programmation concurrente, distribuée, et multi-langages. Une solution expressive est proposée pour le couplage entre le noyau de l’application et l’interface graphique. Le prototype qui a servi à valider l’architecture est présenté. Notre architecture logicielle encourage l’exploitation du savoir-faire typographique, par l’intermédiaire d’un support de fontes standardisé. Ce rapprochement entre les deux disciplines profite à la fois à l’ergonomie, à la valorisation des résultats de reconnaissance, et aux méthodes d’analyse automatiques. Nous présentons une poignée d’analyseurs originaux, pour des tâches de reconnaissance de caractères, d’identification des fontes, ou de segmentation. Les expériences conduites en guise de première évaluation démontrent l’utilité potentielle de nos outils d’analyse. Par ailleurs, une contribution est apportée au problème de l’évaluation des performances de systèmes de reconnaissance assistée, avec l’introduction d’un nouveau modèle de coûts. Celui-ci intègre l’influence du comportement de l’utilisateur, de même que l’amélioration des performances liée au phénomène d’apprentissage incrémental. Notre modèle de coûts est utilisé dans des simulations, ainsi que dans des expériences mettant en jeu des analyseurs existants. Les observations mettent en évidence la dynamique particulière des systèmes assistés par rapport aux approches entièrement automatiques.This thesis addresses the question of document recognition with an assisted perspective advocating an adequate combination between human and machine capabilities. Our contributions tackle various aspects of the underlying software architecture. Both a study of existing systems and a projection on some future applications of document recognition illustrate the need of cooperative environments. Several mechanisms are proposed to drive the human-machine dialog or to make the recognition systems able to improve with use. The various data involved in a recognition system are organized in a modular and homogeneous way. The whole information is represented using the DAFS standard format. In our proposition, the control is decentralized according to a multi-agent modelling. This conceptual scheme is then simulated on our development platform, using concurrent, distributed, and multi-languages programming. An expressive solution is proposed for the coupling between the application kernel and a graphical user interface. A prototype is realized to validate the whole architecture. Our software architecture takes advantage of the typographical know-how, through the use of a standardized font management support. This integrated approach lets us enhance the ergonomy, extend the possible use of the recognition results, and redefine some recognition techniques. A few innovative analyzers are described in the field of optical character recognition, font identification, or segmentation. The first experiments show that our simple methods behave surprisingly well, with respect to what can be expected from the state of the art. Besides, we bring a contribution to the problem of measuring the performance of cooperative recognition systems, through the introduction of a new cost model. Our notations are able to describe assisted recognition scenarios, where the user takes part in the process, and where the accuracy is modified dynamically thanks to incremental learning. Our cost model is used both in simulations and in experiments implying existing analyzers. The dynamic aspects of assisted systems can then be observed

Modèle de dégradation d’images de documents anciens pour la génération de données semi-synthétiques

In the last two decades, the increase in document image digitization projects results in scientific effervescence for conceiving document image processing and analysis algorithms (handwritten recognition, structure document analysis, spotting and indexing / retrieval graphical elements, etc.). A number of successful algorithms are based on learning (supervised, semi-supervised or unsupervised). In order to train such algorithms and to compare their performances, the scientific community on document image analysis needs many publicly available annotated document image databases. Their contents must be exhaustive enough to be representative of the possible variations in the documents to process / analyze. To create real document image databases, one needs an automatic or a manual annotation process. The performance of an automatic annotation process is proportional to the quality and completeness of these databases, and therefore annotation remains largely manual. Regarding the manual process, it is complicated, subjective, and tedious. To overcome such difficulties, several crowd-sourcing initiatives have been proposed, and some of them being modelled as a game to be more attractive. Such processes reduce significantly the price andsubjectivity of annotation, but difficulties still exist. For example, transcription and textline alignment have to be carried out manually. Since the 1990s, alternative document image generation approaches have been proposed including in generating semi-synthetic document images mimicking real ones. Semi-synthetic document image generation allows creating rapidly and cheaply benchmarking databases for evaluating the performances and trainingdocument processing and analysis algorithms. In the context of the project DIGIDOC (Document Image diGitisation with Interactive DescriptiOn Capability) funded by ANR (Agence Nationale de la Recherche), we focus on semi-synthetic document image generation adapted to ancient documents. First, we investigate new degradation models or adapt existing degradation models to ancient documents such as bleed-through model, distortion model, character degradation model, etc. Second, we apply such degradation models to generate semi-synthetic document image databases for performance evaluation (e.g the competition ICDAR2013, GREC2013) or for performance improvement (by re-training a handwritten recognition system, a segmentation system, and a binarisation system). This research work raises many collaboration opportunities with other researchers to share our experimental results with our scientific community. This collaborative work also helps us to validate our degradation models and to prove the efficiency of semi-synthetic document images for performance evaluation and re-training.Le nombre important de campagnes de numérisation mises en place ces deux dernières décennies a entraîné une effervescence scientifique ayant mené à la création de nombreuses méthodes pour traiter et/ou analyser ces images de documents (reconnaissance d’écriture, analyse de la structure de documents, détection/indexation et recherche d’éléments graphiques, etc.). Un bon nombre de ces approches est basé sur un apprentissage (supervisé, semi supervisé ou non supervisé). Afin de pouvoir entraîner les algorithmes correspondants et en comparer les performances, la communauté scientifique a un fort besoin de bases publiques d’images de documents avec la vérité-terrain correspondante, et suffisamment exhaustive pour contenir des exemples représentatifs du contenu des documents à traiter ou analyser. La constitution de bases d’images de documents réels nécessite d’annoter les données (constituer la vérité terrain). Les performances des approches récentes d’annotation automatique étant très liées à la qualité et à l’exhaustivité des données d’apprentissage, ce processus d’annotation reste très largement manuel. Ce processus peut s’avérer complexe, subjectif et fastidieux. Afin de tenter de pallier à ces difficultés, plusieurs initiatives de crowdsourcing ont vu le jour ces dernières années, certaines sous la forme de jeux pour les rendre plus attractives. Si ce type d’initiatives permet effectivement de réduire le coût et la subjectivité des annotations, reste un certain nombre de difficultés techniques difficiles à résoudre de manière complètement automatique, par exemple l’alignement de la transcription et des lignes de texte automatiquement extraites des images. Une alternative à la création systématique de bases d’images de documents étiquetées manuellement a été imaginée dès le début des années 90. Cette alternative consiste à générer des images semi-synthétiques imitant les images réelles. La génération d’images de documents semi-synthétiques permet de constituer rapidement un volume de données important et varié, répondant ainsi aux besoins de la communauté pour l’apprentissage et l’évaluation de performances de leurs algorithmes. Dans la cadre du projet DIGIDOC (Document Image diGitisation with Interactive DescriptiOn Capability) financé par l’ANR (Agence Nationale de la Recherche), nous avons mené des travaux de recherche relatifs à la génération d’images de documents anciens semi-synthétiques. Le premier apport majeur de nos travaux réside dans la création de plusieurs modèles de dégradation permettant de reproduire de manière synthétique des déformations couramment rencontrées dans les images de documents anciens (dégradation de l’encre, déformation du papier, apparition de la transparence, etc.). Le second apport majeur de ces travaux de recherche est la mise en place de plusieurs bases d’images semi-synthétiques utilisées dans des campagnes de test (compétition ICDAR2013, GREC2013) ou pour améliorer par ré-apprentissage les résultats de méthodes de reconnaissance de caractères, de segmentation ou de binarisation. Ces travaux ont abouti sur plusieurs collaborations nationales et internationales, qui se sont soldées en particulier par plusieurs publications communes. Notre but est de valider de manière la plus objective possible, et en collaboration avec la communauté scientifique concernée, l’intérêt des images de documents anciens semi-synthétiques générées pour l’évaluation de performances et le ré-apprentissage

Analyse d’images de documents patrimoniaux : une approche structurelle à base de texture

Over the last few years, there has been tremendous growth in digitizing collections of cultural heritage documents. Thus, many challenges and open issues have been raised, such as information retrieval in digital libraries or analyzing page content of historical books. Recently, an important need has emerged which consists in designing a computer-aided characterization and categorization tool, able to index or group historical digitized book pages according to several criteria, mainly the layout structure and/or typographic/graphical characteristics of the historical document image content. Thus, the work conducted in this thesis presents an automatic approach for characterization and categorization of historical book pages. The proposed approach is applicable to a large variety of ancient books. In addition, it does not assume a priori knowledge regarding document image layout and content. It is based on the use of texture and graph algorithms to provide a rich and holistic description of the layout and content of the analyzed book pages to characterize and categorize historical book pages. The categorization is based on the characterization of the digitized page content by texture, shape, geometric and topological descriptors. This characterization is represented by a structural signature. More precisely, the signature-based characterization approach consists of two main stages. The first stage is extracting homogeneous regions. Then, the second one is proposing a graph-based page signature which is based on the extracted homogeneous regions, reflecting its layout and content. Afterwards, by comparing the different obtained graph-based signatures using a graph-matching paradigm, the similarities of digitized historical book page layout and/or content can be deduced. Subsequently, book pages with similar layout and/or content can be categorized and grouped, and a table of contents/summary of the analyzed digitized historical book can be provided automatically. As a consequence, numerous signature-based applications (e.g. information retrieval in digital libraries according to several criteria, page categorization) can be implemented for managing effectively a corpus or collections of books. To illustrate the effectiveness of the proposed page signature, a detailed experimental evaluation has been conducted in this work for assessing two possible categorization applications, unsupervised page classification and page stream segmentation. In addition, the different steps of the proposed approach have been evaluated on a large variety of historical document images.Les récents progrès dans la numérisation des collections de documents patrimoniaux ont ravivé de nouveaux défis afin de garantir une conservation durable et de fournir un accès plus large aux documents anciens. En parallèle de la recherche d'information dans les bibliothèques numériques ou l'analyse du contenu des pages numérisées dans les ouvrages anciens, la caractérisation et la catégorisation des pages d'ouvrages anciens a connu récemment un regain d'intérêt. Les efforts se concentrent autant sur le développement d'outils rapides et automatiques de caractérisation et catégorisation des pages d'ouvrages anciens, capables de classer les pages d'un ouvrage numérisé en fonction de plusieurs critères, notamment la structure des mises en page et/ou les caractéristiques typographiques/graphiques du contenu de ces pages. Ainsi, dans le cadre de cette thèse, nous proposons une approche permettant la caractérisation et la catégorisation automatiques des pages d'un ouvrage ancien. L'approche proposée se veut indépendante de la structure et du contenu de l'ouvrage analysé. Le principal avantage de ce travail réside dans le fait que l'approche s'affranchit des connaissances préalables, que ce soit concernant le contenu du document ou sa structure. Elle est basée sur une analyse des descripteurs de texture et une représentation structurelle en graphe afin de fournir une description riche permettant une catégorisation à partir du contenu graphique (capturé par la texture) et des mises en page (représentées par des graphes). En effet, cette catégorisation s'appuie sur la caractérisation du contenu de la page numérisée à l'aide d'une analyse des descripteurs de texture, de forme, géométriques et topologiques. Cette caractérisation est définie à l'aide d'une représentation structurelle. Dans le détail, l'approche de catégorisation se décompose en deux étapes principales successives. La première consiste à extraire des régions homogènes. La seconde vise à proposer une signature structurelle à base de texture, sous la forme d'un graphe, construite à partir des régions homogènes extraites et reflétant la structure de la page analysée. Cette signature assure la mise en œuvre de nombreuses applications pour gérer efficacement un corpus ou des collections de livres patrimoniaux (par exemple, la recherche d'information dans les bibliothèques numériques en fonction de plusieurs critères, ou la catégorisation des pages d'un même ouvrage). En comparant les différentes signatures structurelles par le biais de la distance d'édition entre graphes, les similitudes entre les pages d'un même ouvrage en termes de leurs mises en page et/ou contenus peuvent être déduites. Ainsi de suite, les pages ayant des mises en page et/ou contenus similaires peuvent être catégorisées, et un résumé/une table des matières de l'ouvrage analysé peut être alors généré automatiquement. Pour illustrer l'efficacité de la signature proposée, une étude expérimentale détaillée a été menée dans ce travail pour évaluer deux applications possibles de catégorisation de pages d'un même ouvrage, la classification non supervisée de pages et la segmentation de flux de pages d'un même ouvrage. En outre, les différentes étapes de l'approche proposée ont donné lieu à des évaluations par le biais d'expérimentations menées sur un large corpus de documents patrimoniaux

Maîtrise de la qualité des transcriptions numériques dans les projets de numérisation de masse

This work focuses on the assessment of characters recognition results produced automatically by optical character recognition software (OCR on mass digitization projects. The goal is to design a global control system robust enough to deal with BnF documents collection. This collection includes old documents which are difficult to be treated by OCR. We designed a word detection system to detect missed words defects in OCR results, and a words recognition rate estimator to assess the quality of word recognition results performed by OCR.We create two kinds of descriptors to characterize OCR outputs. Image descriptors to characterize page segmentation results and cross alignment descriptors to characterize the quality of word recognition results. Furthermore, we adapt our learning process to make an adaptive decision or prediction systems. We evaluated our control systems on real images selected randomly from BnF collection. The mmissed word detection system detects 84.15% of words omitted by the OCR with a precision of 94.73%. The experiments performed also showed that 80% of the documents of word recognition rate less than 98% are detected with an accuracy of 92%. It can also automatically detect 45% of the material having a recognition rate less than 70% with greater than 92% accuracy.Ce travail s’intéresse au contrôle des résultats de transcriptions numériques produites automatiquement par des logiciels de reconnaissance optique de caractères (OCR), lors de la réalisation de projets de numérisation de masse de documents. Le but de nos travaux est de concevoir un système de contrôle des résultats d’OCR suffisamment robuste pour être performant sur l’ensemble des documents numérisés à la BnF. Cettecollection est composée de documents anciens dont les particularités les rendent difficiles à traiter par les OCR, même les plus performants. Nous avons conçu un système de détection des mots omis dans les transcriptions, ainsi qu’une méthode d’estimation des taux dereconnaissance des caractères. Le contexte applicatif exclu de recourir à une vérité terrain pour évaluer les performances. Nous essayons donc de les prédire. Pour cela nous proposons différents descripteurs qui permettent de caractériser les résultats des transcriptions. Cette caractérisation intervient à deux niveaux. Elle permet d’une part de caractériser la segmentation des documents à l’aide de descripteurs de textures, et d’autres part de caractériser les textes produits en ayant recours à un second OCR qui joue le rôle d’une référence relative. Dans les deux cas, les descripteurs choisis permettent de s’adapter aux propriétés des corpus à contrôler. L’adaptation est également assurée par une étape d’apprentissage des étages de décision ou de prédiction qui interviennent dans le système. Nous avons évalué nos systèmes de contrôle sur des bases d’images réelles sélectionnées dans les collections documentaires de la BnF. Le système détecte 84, 15% des mots omis par l’OCR avec une précision de 94, 73%. Les expérimentations réalisées ont également permis de montrer que 80% des documents présentant un taux de reconnaissance mots inférieur à 98% sont détectés avec une précision de 92%. On peut également détecter automatiquement 45% des documents présentant un taux de reconnaissance inférieur à 70% avec une précision supérieure à 92%

Analyse et recherche d'oeuvres d'art 2D selon le contenu pictural

État de l'art des méthodes manuelles et automatiques d'analyse des oeuvres d'art 2D -- Recherche d'images selon l'organisation spatiale des couleurs -- Seuil automatique pour la recherche d'images selon l'OSC -- Extraction des contours des traits -- Analyse de l'impact pictural dans les oeuvres au trait -- Conclusion et perspectives

Interprétation contextuelle et assistée de fonds d'archives numérisées (application à des registres de ventes du XVIIIe siècle)

Les fonds d'archives forment de grandes quantités de documents difficiles à interpréter automatiquement : les approches classiques imposent un lourd effort de conception, sans parvenir à empêcher la production d'erreurs qu'il faut corriger après les traitements.Face à ces limites, notre travail vise à améliorer la processus d'interprétation, en conservant un fonctionnement page par page, et en lui apportant des informations contextuelles extraites du fonds documentaire ou fournies par des opérateurs humains.Nous proposons une extension ciblée de la description d'une page qui permet la mise en place systématique d'échanges entre le processus d'interprétation et son environnement. Un mécanisme global itératif gère l'apport progressif d'informations contextuelles à ce processus, ce qui améliore l'interprétation.L'utilisation de ces nouveaux outils pour le traitement de documents du XVIIIe siècle a montré qu'il était facile d'intégrer nos propositions à un système existant, que sa conception restait simple, et que l'effort de correction pouvait être diminué.Fonds, also called historical document collections, are important amounts of digitized documents which are difficult to interpret automatically: usual approaches require a lot of work during design, but do not manage to avoid producing many errors which have to be corrected after processing.To cope with those limitations, our work aimed at improving the interpretation process by making use of information extracted from the fond, or provided by human operators, while keeping a page by page processing.We proposed a simple extension of page description language which permits to automatically generate information exchange between the interpretation process and its environment. A global iterative mechanism progressively brings contextual information to the later process, and improves interpretation.Experiments and application of those new tools for the processing of documents from the 18th century showed that our propositions were easy to integrate in an existing system, that its design is still simple, and that required manual corrections were reduced.RENNES-INSA (352382210) / SudocSudocFranceF

Contributions au tri automatique de documents et de courrier d'entreprises

Ce travail de thèse s inscrit dans le cadre du développement de systèmes de vision industrielle pour le tri automatique de documents et de courriers d entreprises. Les architectures existantes, dont nous avons balayé les spécificités dans les trois premiers chapitres de la thèse, présentent des faiblesses qui se traduisent par des erreurs de lecture et des rejets que l on impute encore trop souvent aux OCR. Or, les étapes responsables de ces rejets et de ces erreurs de lecture sont les premières à intervenir dans le processus. Nous avons ainsi choisi de porter notre contribution sur les aspects inhérents à la segmentation des images de courriers et la localisation de leurs régions d intérêt en investissant une nouvelle approche pyramidale de modélisation par coloration hiérarchique de graphes ; à ce jour, la coloration de graphes n a jamais été exploitée dans un tel contexte. Elle intervient dans notre contribution à toutes les étapes d analyse de la structure des documents ainsi que dans la prise de décision pour la reconnaissance (reconnaissance de la nature du document à traiter et reconnaissance du bloc adresse). Notre architecture a été conçue pour réaliser essentiellement les étapes d analyse de structures et de reconnaissance en garantissant une réelle coopération entres les différents modules d analyse et de décision. Elle s articule autour de trois grandes parties : une partie de segmentation bas niveau (binarisation et recherche de connexités), une partie d extraction de la structure physique par coloration hiérarchique de graphe et une partie de localisation de blocs adresse et de classification de documents. Les algorithmes impliqués dans le système ont été conçus pour leur rapidité d exécution (en adéquation avec les contraintes de temps réels), leur robustesse, et leur compatibilité. Les expérimentations réalisées dans ce contexte sont très encourageantes et offrent également de nouvelles perspectives à une plus grande diversité d images de documents.This thesis deals with the development of industrial vision systems for automatic business documents and mail sorting. These systems need very high processing time, accuracy and precision of results. The current systems are most of time made of sequential modules needing fast and efficient algorithms throughout the processing line: from low to high level stages of analysis and content recognition. The existing architectures that we have described in the three first chapters of the thesis have shown their weaknesses that are expressed by reading errors and OCR rejections. The modules that are responsible of these rejections and reading errors are mostly the first to occur in the processes of image segmentation and interest regions location. Indeed, theses two processes, involving each other, are fundamental for the system performances and the efficiency of the automatic sorting lines. In this thesis, we have chosen to focus on different sides of mail images segmentation and of relevant zones (as address block) location. We have chosen to develop a model based on a new pyramidal approach using a hierarchical graph coloring. As for now, graph coloring has never been exploited in such context. It has been introduced in our contribution at every stage of document layout analysis for the recognition and decision tasks (kind of document or address block recognition). The recognition stage is made about a training process with a unique model of graph b-coloring. Our architecture is basically designed to guarantee a good cooperation bewtween the different modules of decision and analysis for the layout analysis and the recognition stages. It is composed of three main sections: the low-level segmentation (binarisation and connected component labeling), the physical layout extraction by hierarchical graph coloring and the address block location and document sorting. The algorithms involved in the system have been designed for their execution speed (matching with real time constraints), their robustness, and their compatibility. The experimentations made in this context are very encouraging and lead to investigate a wider diversity of document images.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Proceedings of the 23rd International Congress of Byzantine Studies : Round Tables

Following the 23rd International Congress of Byzantine Studies, the Organizing Committee decided to produce an online publication of Proceedings from the Round Tables. According to the official title of the congress, Byzantium - a World of Changes, AIEB together with the Organizing Committee, have decided to implement some changes to the concept of the Round Tables. The aim of these changes were to encourage discussion at the Round Tables by presenting preliminary papers at the website in advance. The idea was to introduce the topic and papers of the individual Round Tables that would be discussed, first between the participants, and then with the public present. Therefore, the conveners of the Round Tables were asked to create Round Tables with no more than 10 participants. They collected the papers, which were to be no longer than 18,000 characters in one of the official languages of the Congress and without footnotes or endnotes. Conveners provided a general statement on the goal of each roundtable and on the content of the papers. The present volume contains papers from 49 Round Tables carefully selected to cover a wide range of topics, developed over the last five years since the previous Congress. The topics show diversity within fields and subfields, ranging from history to art history, archeology, philosophy, literature, hagiography, and sigillography. The Round Tables displayed current advances in research, scholarly debates, as well as new methodologies and concerns germane to all aspects of international Byzantine studies. The papers presented in this volume were last sent to the congress organizers in the second week of August 2016 and represent the material that was on hand at that time and had been posted on the official website; no post-congress revisions have occurred. We present this volume in hope that it will be an initial step for further development of Round Tables into collections of articles and thematic books compiled and published following the Congress, in collaboration with other interested institutions and editors. With this volume, the organizers signal their appreciation of the efforts of more than 1600 participants who contributed, both to the Round Tables and to the Congress in general

Oryctolagus cuniculus and the tricksters

Oryctolagus cuniculus, le lapin européen est un animal surprenant. De nature casanière, on le retrouve pourtant dans presque toutes les régions du monde, mélangeant de façon obstinée différentes modalités d’existence, sauvage et domestique, suivant des trajectoires imprévues dans lesquelles il est à la fois héros et victime. Ses différentes manières d’« être en vie » interrogent nos propres manières (humaines) de « voir la vie ». Le lapin endosse la figure d’un trickster, c’est un « joueur de tours » qui ne pose pas de règles et n’en suit lui-même aucune. Que pouvons-nous apprendre