L'intelligence artificielle des textes ; des algorithmes à l'interprétation

Damon Mayaffre

Laurent Vannier

Collectif

Sciences humaines et sociales

Publié par Honoré Champion, le 26 avril 2021

266 pages

Résumé

Encore trop méconnue des Humanités, l'Intelligence artificielle ébranle les pratiques scientifiques et les certitudes. Appliquée aux textes - corpus littéraires, corpus politiques, textes français, textes latins - elle dévoile ses avantages et ses limites. Sous conditions, la digitalisation de masse de la culture vivifie les sciences et les arts du texte. La sémantique de corpus tire bénéfice des données massives à condition qu'elles soient circonscrites. L'algorithmique et la puissance de calcul excellent sous condition de se départir des prétentions probatoires au profit d'autres objectifs : explorer, interroger, décrire. En passant de la fixité du folio à la dynamique de l'écran, les textes s'ouvrent sur des parcours de lecture inédits, appuyés sur de nouveaux objets tels que les motifs. Seulement, les programmes de deep learning décrits dans cet ouvrage - avant tout, les modèles convolutionnels - ne peuvent rester plus longtemps une boite noire. Les couches cachées des réseaux de neurones artificiels n'ont d'intérêt que lorsqu'elles nourrissent les parcours interprétatifs et caractérisent des passages. C'est donc la profondeur herméneutique de l'approche numérique qui est exploitée ici. En donnant une autre représentation des corpus, en révélant les structures sous-jacentes des textes, en faisant émerger de nouveaux observables, l'Intelligence artificielle épaule l'herméneute et le philologue. Dans cet ouvrage, la machine apprend du corpus, classe les textes et décrit les grandeurs textuelles pertinentes ; reste aux chercheurs, linguistes, informaticiens, historiens, statisticiens le plaisir de comprendre.