Caroline Koudoro-Parfait est chercheuse postdoctorale à l’Université de Trèves depuis le 1ᵉʳ octobre 2025. Lauréate d’une bourse de recherche de deux ans décernée par la Fondation Alexander von Humboldt, elle consacre ses travaux à l’étude des circulations des femmes entre les Antilles françaises et la métropole à l’époque moderne, notamment autour de la Révolution française.
Le 6 janvier 2025, elle a soutenu sa thèse de doctorat à Sorbonne Université, intitulée « Des IA au service de l’espace littéraire du XIXᵉ siècle : évaluation et analyse des outils de reconnaissance d’entités nommées spatiales ». Cette thèse, financée par le Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), a été dirigée par Glenn Roe (ObTIC, CELLF), Gaël Lejeune (STIH) et Motasem Alrahabi (ObTIC). Ses recherches portaient sur l’application de systèmes de reconnaissance d’entités nommées (REN) à des textes romanesques du XIXᵉ siècle, issus de la collection ELTeC et transcrits par reconnaissance optique de caractères (OCR). Ces données, souvent bruitées ou altérées, lui ont permis d’évaluer la robustesse de ces systèmes et d’analyser l’impact du bruit introduit par l’OCR sur leurs performances. Elle a ainsi formulé plusieurs recommandations pour les recherches futures en humanités numériques, notamment quant aux stratégies à adopter face à des données bruitées avant d’entreprendre de nouveaux traitements OCR, souvent coûteux.
En 2020, elle a obtenu un Master en Humanités Numériques au Centre d’Études Supérieures de la Renaissance à Tours. Auparavant, elle avait obtenu en 2017 le Diplôme National Supérieur d’Expression Plastique à l’École Nationale Supérieure d’Arts de Paris-Cergy, et en 2011 un Master en philosophie de l’art à la Sorbonne Université.
Caroline Koudoro-Parfait articule des approches issues du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de la linguistique informatique avec des questionnements relevant des sciences humaines et littéraires. Ses travaux contribuent à renouveler et enrichir les études littéraires et historiques par des méthodes numériques, tout en favorisant leur accessibilité pour les recherches à venir.
site personnel : https://carolinekoudoroparfait.github.io/
dépôt de la thèse : https://theses.hal.science/tel-05042915
publications : https://scholar.google.com/citations?user=HO2zVKUAAAAJ&hl=en