Des humanités numériques en 2017
Texte intégral
- 1 Doueihi, Milad (2011), Pour un humanisme numérique, Paris, Seuil.
1Rares sont, en cette période de contraction budgétaire et d’interrogations sur les disciplines universitaires, les champs qui ont le vent en poupe et dont l’énoncé du nom suffit à ouvrir les cordons de la bourse des agences de financement. Tel est pourtant le cas des humanités numériques, dont la vogue internationale a accompagné la conversion numérique de nos vies. Mais les humanités numériques sont-elles une méthode ou un ensemble de méthodes, un champ d’investigation, une option méthodologique ? Sont-elles seulement le nouveau nom de procédures d’analyse statistique ou quantitative datant de l’après-guerre et de l’école des Annales ? Ne sont-elles que la poursuite de l’entreprise de formalisation et de modélisation des sciences humaines entamées depuis le xixe siècle ou marquent-elles une rupture épistémologique, celle d’une approche réellement empirique et réfutable des faits culturels ? Inventent-elles un nouvel humanisme comme le suggère Milad Doueihi1 ou, au contraire, un nouveau positivisme ? On ne peut répondre à ces questions qu’en précisant ce que le pluriel de la locution recouvre, à partir d’une analyse concrète des pratiques et des contenus d’une discipline qui dispose désormais de ses ancêtres mythiques (le père Busa, jésuite pionnier de la numérisation et de l’analyse de corpus anciens), de ses gourous (le génial Franco Moretti, l’auteur de Graphes, cartes et arbres. Modèles abstraits pour une autre histoire de la littérature en 2008), de ses revues (Le champ numérique, Journal of Digital Humanities ; Digital Humanities Quarterly, etc.), de ses organisations (réunies dans l’Alliance of Digital Humanities Organizations, ADHO), de ses lobbies (Dariah en Europe) et, depuis quelques années, de ses propres formations.
2La première dimension des humanités numériques, c’est la numérisation de la littérature primaire et secondaire de la recherche, autrement dit la disponibilité de sources numériques abondantes et la bascule en ligne des productions de la recherche (revues, actes de colloques, échanges scientifiques dans les réseaux scientifiques sur des sites comme revues.org ou fabula.org en France). Avant même de rentrer dans l’ordre du calcul et du logiciel, la dataification du savoir est une vague de fond qui transforme profondément le travail du chercheur. Qu’il soit ou non versé dans la fouille de ces fonds, la dématérialisation, la transmission et l’accès à distance de gigantesques corpus ou même seulement de métadonnées ont augmenté de manière déterminante notre aptitude à trouver, citer, corroborer, participant assurément d’une inflation de publications scientifiques et d’une philologie aux pratiques plus extensives, et ouvrant plus largement les portes, autrefois étroites, de l’érudition dans un monde scientifique plus fortement globalisé. L’émergence de réseaux décentralisés de chercheurs, l’internationalisation des carrières, des échanges disciplinaires accrus sont les bénéfices évidents de la numérisation de l’information scientifique ; parallèlement, des travaux de recherche aux normes homogénéisées, publiées dans des espaces plus spécialisés, mais aux références plus nombreuses et plus variées grâce à la sérendipité ouverte par les bases de données et bibliothèques patrimoniales sont caractéristiques de l’ère numérique. Accélération, décloisonnement, internationalisation, multiplication des travaux : telles sont les mouvements qui affectent la littérature scientifique de l’âge des humanités numériques. Ce constat positif ne saurait masquer des problématiques financière et juridique essentielles, puisque l’enjeu est désormais celui des luttes entre plateformes de publication et de la place dévolue à cette alternative qu’est l’« open access », communautaire ou publique, des articles — assurément le numérique a contribué au basculement d’un modèle de financement par la vente ou l’abonnement à un financement de la publication par le chercheur ou son laboratoire.
3Assumées souvent par les bibliothèques, les entreprises de numérisation du passé sont aussi l’affaire des équipes de recherche, qui produisent des éditions critiques ou des outils de consultation à forte valeur ajoutée, qu’il s’agisse de permettre des recherches, des contextualisations, de produire un commentaire, de donner des médias en illustration. Cette production scientifique de haute exigence a imposé le développement de normes parfois complexes (comme la Text Encoding Initiative, un dérivé du XML pour l’édition patrimoniale dont les modalités d’application font plusieurs centaines de pages) et l’usage de technologiques lourdes, en particulier du côté de l’archéologie (reconstitutions 3D) ou de la géographie (le développement de Systèmes d’Information Géographique). Elle mobilise des énergies considérables et proportionnelles à la précision de la numérisation désirée (doit-on par exemple encoder chaque rature d’un manuscrit dans la perspective où cela puisse un jour servir, se demandent par exemple les spécialistes de génétique textuelle ?) et de l’enrichissement désiré (combien peut-on ajouter de références à un vers de Dante pour l’expliquer ?). Elle pose des problèmes méthodologiques et épistémologiques aigus face à l’impossibilité de tout conserver et de tout numériser : loin d’être rapide, automatique et transparence, la conversion de l’héritage culturel en données (c’est-à-dire ultimement en zéros et en uns) est une entreprise considérable mobilisant des compétences archivistiques bien identifiées, mais aussi des inventions techniques à visées scientifiques, didactiques ou ergonomiques. Tout en s’insérant mutatis mutandis dans la longue durée des pratiques philologiques, celles qui ont presque autant transformé les laboratoires en Sciences Humaines et Sociales que ceux de sciences « dures ».
4Une autre évolution considérable concomitante à la numérisation du monde, c’est l’émergence de nouveaux objets d’études possédant leurs problématiques spécifiques. Blogs, forums de débat ou d’écriture, publications sur sites spécialisés comme Wattpad, écritures sur les fils des réseaux sociaux, traces numériques variées offrent à la fois un accès inédit à des données de masse sur les comportements humains, des pratiques culturelles et des objets inédits : les new media studies sont directement apparentées aux humanités numériques, ne serait-ce que parce que l’étude d’un objet comme Twitter par exemple suppose une sensibilité, une familiarité si ce n’est une expertise particulière à ce qu’on appelait communément les nouvelles technologiques de l’information et de la communication. Il faut dire aussi que les problématiques ouvertes par ces œuvres numériques assumées en tant que telles ou par ces productions amateurs rouvrent violemment de lourdes questions théoriques (Qu’est-ce qu’un texte ? Qu’est-ce qu’un auteur ? Où s’arrête une œuvre ?) et introduisent de nouvelles dimensions formelles et esthétiques : il faut penser des œuvres hypertextuelles proposant des fins alternatives, analyser des haïkus poétiques rédigés dans l’espace des 140 signes de Twitter, comprendre des dispositifs aussi originaux que des « Webdoc » ou des « rantbooks » (sortes de chroniques qui fleurissent sur Wattpad), déployer des concepts capables d’étendre les catégories de la rhétorique et de la poétique (la notion de « transmédialité », celle de « délinéarrisation », pour évoquer deux concepts utilisés pour décrire des œuvres hypermédias), ou encore pouvoir réfléchir à la manière dont la notion de virtuel peut être utilisée pour analyser les jeux vidéos… Toutes tâches qui relèvent, au sens large, des humanités numériques.
5Mais ce n’est pas en tant que périmètre étendu d’objets culturels ou comme simple technique d’archivage que les humanités numériques ont introduit le plus de spécificité, mais plutôt en tant qu’ensemble de méthodes qui visent l’analyse quantitative, la modélisation numérique, et recourent à des méthodes stochastiques avancées si ce n’est au deep learning et à l’intelligence artificielle pour produire des formes originales de savoir. Celles-ci passent par de vraies expériences, se déploient par des visualisations graphiques ou des tableaux de chiffres, modifiant en profondeur le régime traditionnel d’administration de la preuve dans le domaine des sciences humaines.
6Je finirai par l’exemple d’une des problématiques émergentes les plus fortes : l’analyse computationnelle de la culture. L’analyse quantitative de l’histoire culturelle a été ouverte par la mise à disposition de corpus de masse tel que celui de Google books (6 % de la littérature publiée dans le monde) et a été popularisée sous le nom de « culturonomics ». Elle se donne désormais aux chercheurs, en promettant un accès profond aux faits culturels et à leurs évolutions qui affleurent à travers leurs traces textuelles dans les corpus textuels numérisés. Encore faut-il pouvoir interroger ces corpus, qui ont comme caractéristique d’être équipés de métadonnées assez pauvres (lorsqu’elles ne sont pas limitées à des dates) et d’être souvent parasités par des bruits (erreurs de numérisations, métadonnées fautives) qui ne deviennent invisibles qu’à très grande échelle et qui mettent donc en échec les méthodes de fouilles et les outils traditionnels de fouille de données. Face à des corpus dépassant plusieurs millions de mots et plusieurs dizaines de milliers de textes par exemple, les outils communs de visualisation ou de textométrie et les méthodes mêmes de fouille traditionnelles (comme les nuages de mots) deviennent inefficaces. Le text mining doit alors emprunter à des outils statistiques issus des sciences dures ou encore de la finance, par exemple le langage R, et recourt à des solutions parfois très anciennes (l’analyse fréquentielle, proposée dès 1944), mais souvent originales (comme la sémantique distributionnelle). Que l’on cherche de phénomènes sémantiques ayant des échos textuels nets (présence d’un auteur, champs de référence) ou la détection par des analyses statistiques de changements de paradigme qui seraient individuellement noyés dans le bruit des analyses fréquentielles, ce domaine émergent qu’est l’histoire quantitative de la culture et des idées ne peut être exploré que par la conjonction de l’esprit de géométrie et de l’esprit de finesse, la capacité à capturer et à représenter des faits mesurables massifs ne pouvant s’appuyant que sur une intuition cynégétique de terrain et une connaissance des corpus permettant la modélisation des évolutions supposées et la détection de phénomènes historiques inattendus.
7Quant à l’usage de l’intelligence artificielle, nouvel horizon des humanités numériques, dont on peut attendre une puissance de classement phénoménale (permettant par exemple de rapprocher des textes éloignés dans de gigantesques corpus ou de traduire le sens d’un mot sans comprendre le sens d’une langue) et une capacité de « déduction » à la naïveté utile pour corréler des phénomènes éloignés ou découvrir des causalités cachées, elle ne demandera pas moins, mais assurément plus de savoirs théoriques ou historiques aux chercheurs désirant y entrer. Tel est le prix à payer pour que les humanités numériques ne pas deviennent pas la justification scientiste d’absurdités (comme l’attribution des œuvres de Molière à Corneille sur la foi de mauvaises analyses stylométriques, pour prendre un exemple récent), mais s’intègrent dans la longue durée du savoir humaniste. Pour devenir un bon « data scientist » c’est bien d’un supplément d’âme, et pas uniquement de compétences mathématiques nouvelles, dont devra faire preuve le chercheur.
Pour citer cet article
Référence papier
Alexandre Gefen, « Des humanités numériques en 2017 », Mélanges de la Casa de Velázquez, 47-2 | 2017, 315-318.
Référence électronique
Alexandre Gefen, « Des humanités numériques en 2017 », Mélanges de la Casa de Velázquez [En ligne], 47-2 | 2017, mis en ligne le 01 janvier 2018, consulté le 13 octobre 2024. URL : http://journals.openedition.org/mcv/7957 ; DOI : https://doi.org/10.4000/mcv.7957
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