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quasi.modo

Quasi.modo est une architecture conceptuelle et technique dédiée à l'exploration, l'intégration et l'interopérabilité des données et des connaissances produites autour d'objets patrimoniaux complexes. Son nom est un acronyme de "Querying and Unifying Architecture for Semantic Integration of Multidimensional Orchestrated Disciplinary Observations", exprimant à la fois sa fonction — interroger, unifier et structurer — et son ambition : articuler des observations disciplinaires multiples dans une logique de convergence sémantique.

Le point séparant Quasi et modo est intentionnel : il marque une articulation critique. Il symbolise à la fois un connecteur fonctionnel et une modularité intellectuelle entre une approche ouverte, évolutive (quasi, "presque", "en formation") et une structure méthodique (modo, "manière", "mode"). Cette ponctuation reflète la nature du projet : un espace interstitiel —ni rigide ni strictement normatif— mais orchestré pour permettre la coexistence raisonnée de logiques disciplinaires parfois hétérogènes.

La référence implicite à Quasimodo, le personnage emblématique du roman de Victor Hugo Notre-Dame de Paris, fait référence au personnage marginal et central, physiquement déformé mais profondément humain, gardien de la cathédrale et témoin silencieux de son histoire. Il incarne une forme de connaissance sensible, située au-dessus, entre le visible et l'invisible. De même, quasi.modo aspire à être un gardien numérique des données scientifiques liées à Notre-Dame et à d'autres sites patrimoniaux, capable d'embrasser la complexité de leur documentation multidisciplinaire tout en préservant la singularité de chaque regard savant.

Enraciné dans le travail scientifique mené autour de la restauration de Notre-Dame de Paris, le projet quasi.modo cherche à permettre une intégration sémantique n-dimensionnelle —spatiale, temporelle, morphologique, lexicale et méthodologique. Il offre un cadre unifié mais flexible, où les données de numérisation 3D, annotations géolocalisées, archives, analyses scientifiques et mnémogrammes (récits narratifs spatialisés) peuvent être explorés, liés et interrogés selon des protocoles de recherche rigoureux, documentés et adaptables.

Quasi.modo n'est ni juste un acronyme ni simplement une plateforme logicielle. C'est un système de médiation des connaissances, un pont entre les disciplines, un observatoire augmenté des pratiques scientifiques et professionnelles — faisant écho au personnage dont il évoque le nom, et au monument dont il hérite la mémoire.

Mnémogrammes publics

Les mnémogrammes sont des récits multidimensionnels publiés par les auteurs de quasi.modo. Combinant narration scientifique et exploration 3D, ces publications enrichies révèlent l'évolution patrimoniale à travers des parcours thématiques documentés, des stratifications morphologiques et temporelles, et des annotations expertes géolocalisées. Une médiation scientifique innovante créée par les chercheurs pour transmettre leurs découvertes.

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Crédits

Quasi.modo est développé au laboratoire CNRS-MAP depuis 2023 (www.map.cnrs.fr). Cette recherche est principalement soutenue par le Conseil européen de la recherche (ERC) dans le cadre du projet ERC-2021-Advanced Grant nDame_Heritage (www.ndameheritage.map.cnrs.fr). Un financement complémentaire a été apporté par la CNRS MITI et le ministère français de la Culture dans le cadre de l'action scientifique Notre-Dame. Les travaux ont également bénéficié du soutien de l'Agence nationale de la recherche (ANR) au titre du programme Investissements d'Avenir intégré à France 2030, notamment à travers la Fondation des Sciences du Patrimoine et l'équipement d'excellence EquipEx+ ESPADON, ainsi que par le soutien de l'établissement public chargé de la conservation et de la restauration de la cathédrale Notre-Dame de Paris. Le développement de quasi.modo s'aligne par ailleurs sur les objectifs de l'Infrastructure de recherche européenne pour les sciences du patrimoine (E-RIHS), en particulier sa plateforme DIGILAB, qui complète FIXLAB, MOLAB et ARCHLAB en fournissant un environnement numérique partagé pour l'accès intégré aux données, les services sémantiques et les workflows analytiques interdisciplinaires.