Informatique et numérique

Qu'est-ce que le numérique ? Milad Doueihi, 2013

Informatique comme science

Informatique comme industrie

Informatique comme culture

Humanités numériques

Humanités numériques

(Tentative de) définition : ThatCamp 2010- Manifeste

« Pour nous, les digital humanities concernent l’ensemble des Sciences humaines et sociales, des Arts et des Lettres. Les digital humanities ne font pas table rase du passé. Elles s’appuient, au contraire, sur l’ensemble des paradigmes, savoir-faire et connaissances propres à ces disciplines, tout en mobilisant les outils et les perspectives singulières du champ du numérique. Les digital humanities désignent une transdiscipline, porteuse des méthodes, des dispositifs et des perspectives heuristiques liés au numérique dans le domaine des sciences humaines et sociales. »

Champs disciplinaires

• Littérature : l’Index Thomisticus (Roberto Busa) de la Somme théologique de Thomas d’Aquin
• Linguistique computationelle : TAL, lexicométrie
• Linguistique de corpus : Frantext, 4250 textes, base pour le Trésor de la Langue Française
• Histoire (quantitative), Archéologie, Anthropologie
• Géographie et Sociologie : SIG, Gephi

Humanités numériques

Père Roberto Busa, jésuite et spécialiste de Thomas d'Aquin

Index Thomisticus en collaboration avec IBM

Première enquête philologique, 1949

→ Sciences du texte et de l'interprétation, science informatique

Éclatement de l'idée de texte

Numérisation patrimoniale

Lecture érudite et savante → conception quantitative de la preuve

Humanités numériques

Alan Turing et sa machine apprenante/pensante

Turing test, by Bilby - Own work, Public Domain

Article proposant un modèle humain et social aux machines et à leurs apprentissages

(≠ apprentissage automatique)

→ aléas et imprévus

Humanités numériques

PÉRIODISATIONS

Berry 2011, en 2 vagues:

1. Les humanités se servent de l’efficacité des machines
   • 1980+ (selon digital manifesto 2.0)
   • transdisciplinarité
   • base de données et textes
   • close reading
2. Les humanités numériques génèrent et interprètent des données
   • computational turn
   • mesurer la qualité des résultats
   • distant reading

Humanités numériques

PÉRIODISATIONS

Burnard 2012, en 3 périodes:

1. Litterary and Linguistic Computing (LCC):
   • index, analyse quantitative
   • histoire quantitative
2. Humanities Computing (HC):
   • réflexion sur les pratiques numériques en humanités
   • grands débats et structuration en discipline
   • standardisation
3. Digital Humanities (HN):
   • naissance du web
   • distribution / captation

 « L’historien de demain sera programmeur ou ne sera plus »

Emmanuel Leroy-Ladurie, 1968

Ladurie (1973)

→ transformation de l'acte même de lire

Humanités numériques

L'ESPOIR ET LE FUTUR ÉTERNEL

Rappel: « impératif philologique » (Vico, 1725): la nécessité de restituer les conditions de production des savoirs dans leurs variations et leur inévitable fragilité

Assurer la qualité avant la quantité

Humanités numériques

L'ESPOIR ET LE FUTUR ÉTERNEL

Les optimistes, « le meilleur est à venir »:

• accompagner l'historien vers la programmation
• des APIs pour tout
• une humanité cognitivement augmentée
• l'expertise neutre dépendante de la machine

Rosnay (1995),  Clavert (2013), Le Deuff (2014)...

Humanités numériques

CRITIQUES

Société présentiste (Hartog, 1993), soumise à la technologie

• "Computer- aided literature studies have failed to have a significant impact on the field as a whole" (Olsen, 1993)
• "fantasme récurrent de la bibliothèque universelle" (Welger-Barboza, 2001)
• "une rencontre ratée entre une technique et une discipline" (Genet et Zorzi, 2011)
• "tarte à la crème des discours sur l’innovation à l’Université" (Mounier, 2017)

Humanités numériques

CRITIQUES

Société présentiste (Hartog, 1993), soumise à la technologie

• boite noire (Drucker, 2011)
• biais épistémologiques (Drucker, 2011)
• difficulté de sourcer
• faibles interactions avec l'historien 

Vague 2 de Berry (2011)

Les humanités numériques génèrent et interprètent des données (2010+)

= mirage?

Qu'est-ce qu'une donnée ?

Interprétable par l'humain vs. compréhensible par la machine

non-structurée vs. structurée (ex: csv) 

Mastcam 100, NASA

Les données

ou plutôt:

les « construits » (Bruno Latour)

/

les « capta » (Johanna Drucker).

Parce que ce sont les sciences humaines qui
captent et construisent ces données

Qu'est-ce qu'une donnée ?

Nous identifions et interprétons les informations,  
les machines non!

Qu'est-ce qu'une donnée ?

Qu'est-ce qu'une donnée ?

De l'importance de créer des chaînes de traitement de données

Traitement des données

1. Captation/Numérisation
2. Stockage
3. Nettoyage/Pré-traitement
4. Traitement (intégration/fusion)
5. Analyse
6. Visualisation / publication

Co-authorship network map of physicians publishing on hepatitis C, CC BY Andy Lamb

Captation/Numérisation

Captation/Numérisation

Creative Tools from Halmdstad, Sweden

Stockage

Stockage

Format libre vs. propriétaire

format de données interopérable et dont les spécifications techniques sont publiques et sans restriction d’accès ni de mise en œuvre

Loi pour la confiance dans l'économie numérique, 2004

Nommage

• Environnement technique (caractères)
• Document connu et identifiable
• Règle de nommage

Stockage

3 niveaux pour le stockage de donnée:

1. Conserver                        → physique (train de bits)
2. Assurer l'accès                → format ouverts,
3. Preserver l'intelligibilité → métadonnées

Accès aux données

Et pour la diffusion ? Normes et conventions !

• FAIR
• DOIs
• Moissonnage (OAI-PMH, APIs)
• Open Data
• Web des données ?

Importance des métadonnées et de l'indexation !

Quelques mot-clés !

Stockage

Crédits : Matthieu Quantin

Pré-traitement/Nettoyage

Open refine non blank cells, CC BY Tony Hirst

Pré-traitement/Nettoyage

Analyse

• Knowledge discovery
• Apprentissage machine
• Réseau de neurones

Tasks, CC BY NC xkcd

@tifa2up / medium.com / Image Classification using Deep Neural Networks

Visualisation

Des objets d'étude hétérogènes

Des objectifs variés

(LREC map 2010)

Nantes1900

Nantes1900

Numérisation 3D

Rétro-ingénierie

Archivistique

Ingénierie des connaissances

Bases de données

IHM

Réalité augmentée

Nantes1900

Haruspex

Haruspex

Du discours aux données...

... et inversement

Objectifs d'analyses:

• Proximité multi-échelle
• Intra/inter-corpus
• Multi-dimensionnel
• Contenu
• Co-occurrences
• Connectivité
• Anomalies

Ce n'est pas:

• du web sémantique
• un outil de formalisation des connaissances
• un outil de stockage
• ...

Haruspex

Entrée:

texte (brut/pdf, office, LateX, ...)

Sortie:

Multigraphe pondéré

              - nœud = texte

              - arc = occurrence

Haruspex

Fonctionne en 4 étapes

Haruspex

Topic modeling (bi-clustering)

Haruspex

Topic modeling (bi-clustering): le corpus UNESCO

Haruspex

Topic modeling (bi-clustering): le corpus UNESCO

Haruspex

Topic modeling (bi-clustering): le corpus UNESCO

Haruspex

Topic modeling (bi-clustering): le corpus UNESCO

Haruspex

Le corpus de Pierre Teissier

• Entretiens
• Chimie du solide / Materials Research
• Thèse (2007), livre(2013), articles.

Problématique générale
Identifier la naissance et la dispersion d’une
communauté scientifique.

Haruspex

Le corpus de Pierre Teissier

Repêchage :  Si non-homogène  //   Si trop commun  //  Si en disparition

Haruspex

Équivalence entre mots ou expressions

Haruspex

Équivalence entre mots ou expressions

Haruspex

Haruspex

C’est l’hypothèse qu’émet l’atlas : qu’un lien existe entre ce qui apparemment diffère au plus haut point. »

Georges Didi-Huberman (2011)

Atlas ou le gai savoir inquiet

Haruspex

Générer un point d'entrée

Haruspex

Point surprenant

Haruspex

Haruspex

Haruspex

Le corpus de Pierre Teissier

Haruspex

Le corpus de Pierre Teissier

Haruspex

Épistémologie pratique

Épistémologie pratique

Autres applications

Haruspex

Recital

http://recital.univ-nantes.fr

{RE}gistres de la {C}omédie-{ITAL}ienne

• Histoire des spectacles (XVIIIe)
• Économie du spectacle

La Comédie-Italienne : [dessin] / [Jean Baptiste Lallemand]. src: gallica.bnf.fr

Dans une étude longitudinale, que nous enseigne la comptabilité du théâtre sur :

• la structure sociale du public ?
• la popularité du répertoire et des auteurs ?
• la circulation des acteurs, ouvriers, danseurs,etc.?
• les décors et la mise en scène (accessoires) ?

Le fonds documentaire

• conservé sous les toits de la Bibliothèque-Musée de l’Opéra

• numérisé dans le cadre d’un précédent projet du CETHEFI convention avec la BnF pour un droit d’exploitation

• fac-similés disponibles sur gallica.bnf.fr

69 registres,  27544 pages

Extraction des données

Que faire avec les 25.250 pages d’archives numérisées ?

Du fac-similé à la donnée :

• numérique, par ex. un montant de recette
• et symbolique, par ex. une catégorie de dépense, ou un titre de pièce

Deux sous-projets en informatique, menés conjointement :

• Reconnaissance automatique d’écriture manuscrite
• Transcription participative avec RECITAL

Crowdsourcing

"Science participative"

Le problème :

Une tâche colossale et complexe d’annotation et de transcription des registres

La (notre) solution :

• Scinder cette tâche en une myriade de micro-tâches indépendantes,
• exposées instantanément et disponibles 24/7 via le Web,
• exploitant une ressource inépuisable : le citoyen-bénévole !

Estimation temps expert : 7400 heures (pour les comptes quotidiens = 70% du corpus)

« labeling and transcription are well-suited HITs (Human IntelligenceTasks) for crowdsourcing »

Crowdsourcing

"Science participative"

Pourquoi ne peut-on pas automatiser l’extraction de données ?...

autrement dit

Pourquoi la reconnaissance de formes est-elle peu performante ?

• écriture manuscrite irrégulière
• 2 langues : Italien et Français
• monnaie duodécimale de l’Ancien Régime : Livre-Sou-Denier
• 7+ « caissiers » : de Alborghetti à Linguet (à partir de 1741)
• au cours du siècle :
  • évolution formelle des bilans comptables
  • évolution des règles comptables

Crowdsourcing

"Science participative"

http://recital.univ-nantes.fr

Sciences participatives

• Co-production de connaissance par l’expert et le citoyen
• Le crowdsourcing (ou production participative) comme accélérateur de projets et vecteur du passage à l’échelle
• Une communauté très active autour des projets pour la santé,l’environnement et la biodiversité, l’astronomie

Sciences participatives

Fold It

Sciences participatives

Pour aller plus loin :Les sciences participatives en France : État des lieux, bonnes pratiques et recommandations par François Houllier, PDG de l’Inra, Fév. 2016.

Galaxy Zoo

Sciences participatives

Pour la transcription d’archives principalement

Popularité grandissante des plate-formes participatives

Quelques projets emblématiques :

• Testaments de Poilus: 354 documents en TEI pour l’édition électronique.
• Transcribe Bentham: 21 609 pages (partiellement) transcrites dont 20 779 (96%) ont été approuvées.
• Transcribathon : 51 652 documents dont 15 187 en cours de transcription et 14 132 achevés

Et les humanités ?

Sciences participatives

• 88 projets dont 12 en histoire
• Global Impact Awardde Google ($1,8M)
• Vaste communauté de volontaires (essentiellement anglophones)

Zooniverse

Sciences participatives

projet démarré en 2016

• CS pour la transcription participative de 25 000 pages de registres
• comportant 8 types de documents et 133 catégories d’information
• 3+1 familles de tâches et un workflow complexe incluant :
  • indexation des pages
  • annotation graphique des pages
  • indexation des marques
  • transcription des marques
  • évaluation collaborative des transcriptions

Et RECITAL ?

Sciences participatives

Avancement : >1M tâches réalisées par +1800 bénévoles

Et RECITAL ?

Crowdsourcing

"Science participative"

http://recital.univ-nantes.fr

À vous de jouer !

Données fiables ?

(1) Recherche de consensus

(2) Élimination des doublons

Données fiables ?

Le CS génère de l’incertitude (et donc du stress !)

1. Les facteurs endogènes :

• Compétence et intention des bénévoles a priori inconnues

2. Les choix de conception de RECITAL :

• Découpage, enchaînement et difficulté des tâches
• Stratégie d’affectation aléatoire des tâches
• Mode de transcription libre (diplomatique vs. modernisée)
• Règle du consensus à la majorité

Nettoyage des données

Résolution d'entités

Soit un ensemble de titres de pièces tiré de sources fiables et variées (Gueulette, Repertorio, etc.)

Comment aligner des fragments de titres de soirée sur les titres de pièces ?

• distance 3-Grams et taux de couverture
• perspectives : clustering

• "Le père de famille"
• "Paysans de qualité"

Et maintenant ?

Une base de données « intermédiaire » de 64 979 fragments de transcription :

• indexés :task_key et field
• tracés et validés :status et confidence
• repérés :mark_id

Et maintenant ?

Consensus sur un titre : 13 opinions !

A noter !

• Comment est caractérisée la donnée ? status, confidence, mark_id
• Quelle signification des indicateurs pour l’expert ?

Pour quelles finalités ?

• Créer des productions numériques « fiables »complémentaires car nécessairement limitées : c’est l’historien qui connaît le contexte !
• Représentation des données : multiplier les échelles d’observation !
• Mise en évidence d’"éléments de surprise" amenant de nouvelles connaissances (dépense du « Lion »)

Recital

Quelles productions numériques?

https://recital.univ-nantes.fr/dashboard/#/

Conclusion

• Objectif : disposer d’une BdD fiable, documentée et fidèle au corpus original augmentée de mécanismes d’exploration et d’analyse
• Moyen :pallier les limites des techniques de reconnaissance automatique d’écriture par le crowdsourcing
• Difficultés :la nature du corpus et les choix de conception de la plateforme induisent des problématiques de qualité des données
• Solution partielle n°1 : les techniques de correction des données permettent de résoudre la très grande majorité des dissensus
• Solution partielle n°2 : les techniques pour la résolution d’entités permettent d’opérer des rapprochements et donc, de consolider les données

Quelques questionnements

Pour le crowdsourcing, réduction du bruit et de l'incertitude par :

• Évaluation des bénévoles
• Évaluation de la difficulté des tâches
• Recherche de consensus : appariement et réconciliation
• Stratégie d'affectation des tâches aux bénévoles
• Détection/prévention des contributions indésirables

Pour la valorisation du fonds documentaire :

• Intégration de données avec des sources externes
• Statistiques et visualisation
• Recherche d'information
• Analyse de données

Peut-on automatiser cette tâche ???

oui ! mais ... les algorithmes ont besoin de beaucoup de données pour apprendre !

Pour délimiter les zones, on peut :

• Utiliser les données des annotations
• Utiliser des données artificielles

Apprentissage

Reconnaissance

Peut-on automatiser cette tâche ???

Apprentissage

Reconnaissance

oui ! mais ... les algorithmes ont besoin de beaucoup de données pour apprendre !

Pour reconnaitre le texte, on peut :

• Utiliser les données des annotations
• Utiliser d'autres textes déjà annotés (fr, en, es, ...)

de l'amour, et les villageois

Recital

Titres :

• carnaval d'été
• amours champestres
• (divertissement)

Liste de "référence" :

Repertorio

Clarence D. Brenner

(fautes/doublons)

4e Du Carnaval d'Été et Le Divertissement Precedé dés amours champestres

Nettoyage

Résolution d'entités (N-grams + position)

Recital

Résultats (sur un échantillon vérifié) :

70% de précision

Les deux jumeaux de Bergame Werther et Charlotte Le Comte d'albert

• 'Le Comte d'Albert', 0.56
• 'Deux Jumeaux de Bergame', 0.55
• 'Werther et Charlotte', 0.52

Couverture : 90%, Sim. moy. : 0.54

[('les', 0.13), ('esd', 0.13), ('sde', 0.13), ('deu', 0.13) [...] ('alb', 0.13), ('lbe', 0.13), ('rt', 0.13), ('t', 0.13)]

1. Calcul de similarité (cos) avec chaque titre de référence
2. Position approximative dans la chaîne originale
3. Vérification de la couverture totale

[Kondrak, 2005]

Outils et services

TGIR Huma-Num

Outils et services

https://www.huma-num.fr/services-et-outils/traiter

• Traitement de textes
• Bases de données
• SIG
• 2D, 3D
• Calcul intensif