Êtres humains, machines et épigrammes grecques

Il nous reste l’interprétation…

Lors du colloque du CRIHN « De la transformation des sciences humaines par les humanités numériques » (mai 2023), une idée est ressortie à plusieurs reprises dans différentes présentations : l’importance croissance des actes herméneutiques. Le constat récurrent était que la multiplication de contenus générés par ordinateur, ainsi que l’abondance d’outils d’analyse et fouille de texte nous obligent à nous poser la question de ce que signifient ces contenus et ces analyses. Que signifie un texte produit par un grand modèle de langage? Que signifie un graphique qui montre la distribution de concepts dans un corpus de textes, ou les “sentiments” exprimés dans des documents? La conclusion sur laquelle nous semblions être d’accord est que, si les ordinateurs peuvent désormais produire des contenus tout à fait semblables à ceux que peut produire un être humain, ce qu’il nous reste à faire, à nous autres êtres humains, c’est de les interpréter. C’est une situation somme toute très ancienne, qui n’a rien de nouveau. Il ne fallait pas attendre chatGPT pour que Borges l’imagine dans la bibliothèque de Babel, une bibliothèque où se trouvent tous les livres possibles (qui ne sont que le fruit de l’épuisement de toutes les combinaisons possibles des lettres), dont aucun n’a de sens, à moins qu’un bibliothécaire le lise en lui en attribuant un. D’une part des contenus materiels qui disent quelque chose mais qui n’ont pas de sens, de l’autre l’activité intellectuelle qui ne consiste pas à produire du nouveau contenu, mais juste à interpréter l’existant. La production du sens se trouve donc du côté de la lecture. L’être humain est lecteur, la machine écrivain.

…comme dans la Bibliothèque de Babel

“Et ça… une machine ne pourra jamais le faire…”

Arguments from Various Disabilities. These arguments take the form, “I grant you that you can make machines do all the things you have mentioned but you will never be able to make one to do X”. Numerous features X are suggested in this connexion. I offer a selection:
Be kind, resourceful, beautiful, friendly, have initiative, have a sense of humour, tell right from wrong, make mistakes , fall in love, enjoy strawberries and cream, make some one fall in love with it, learn from experience, use words properly, be the subject of its own thought, have as much diversity of behaviour as a man, do something really new. […]
No support is usually offered for these statements. I believe they are mostly founded on the principle of scientific induction. A man has seen thousands of machines in his lifetime. From what he sees of them he draws a number of general conclusions.Turing, Computer Machinery and Intelligence, 1950

Trois présupposés

il y a des choses
il y a des caractéristiques qui définissent les choses
il y a une hiérarchie et les êtres humains sont au sommet

Il me semble très intéressant d’analyser de façon approfondie les présupposés qui se cachent derrière cette idée – qui semblerait à première vue plutôt partageable. J’en vois au moins trois. Le premier est que le monde soit fait de choses bien identifiées, séparées et autonomes : ici des ordinateurs et des êtres humains. Le deuxième est le fait qu’il faille établir une distinction de rôles entre ces choses séparées, et que cette distinction soit en quelque sorte la garantie de la séparation ontologique. En d’autres termes : les ordinateurs savent faire cela et cela, les êtres humains savent faire d’autres choses et donc les ordinateurs et les êtres humains sont deux choses séparées. Le troisième, un peu moins explicite, est celui qui, en réalité fonde la nécessité des deux premier : c’est le fait qu’il est nécessaire d’établir une hiérarchie entre les choses. Il y a des choses et elles ne se valent pas. Ici : qui est mieux entre les ordinateurs et les êtres humains ? Évidemment cette hiérarchie est biaisée : une fois que nous avons décidé que nous sommes bien une chose séparée, en tant qu’être humains, notre narcissisme nous impose l’anthropocentrisme. Le but du jeu sera donc de démontrer que nous sommes mieux que les ordinateurs. Or une série de “rôles” qui pendant longtemps sont restés clairement une prérogative des êtres humains – et en particulier la manipulation du langage naturel et l’analyse du texte – semblent désormais être accessibles aussi à des machines. Il faut donc trouver d’autres rôles auquel les machines n’aient pas accès. Et voilà émerger l’idée de l’interprétation. C’est un peu le dernier recours, car la beauté de l’interprétation est qu’il est extrêmement difficile de dire quand il y en a et quand il y en a pas. On revient au problème – bien connu par Turing – est-ce que la machine pense? Ou dit autrement : est-ce que la machine produit du sens ? Nous pouvons tranquillement dire non, car il n’y a pas une définition précise de ce qu’est le sens.

Blessure narcissique?

Des frontières nettes?

My posthumanist account calls into question the givenness of the differential categories of human and nonhuman, examining the practices through which these differential boundaries are stabilized and destabilized. Barad, Karen. 2007. Meeting the Universe Halfway: Quantum Physics and the Entanglement of Matter and Meaning. Second Printing edition. Durham: Duke University Press Books.

C’est l’approche de Karen Barad, que j’ai souvent citée. Barad démontre qu’il n’y a jamais des frontières stables et indéniables qui séparent des “choses”. Tracer une frontière est toujours le résultat d’un choix particulier. Même d’un point de vue physique, il n’y a pas quelque chose comme des objets séparés clairement l’un de l’autre. Même le contour physique d’une “chose” n’est en réalité pas un véritable contour et tout “bord” déborde.

Ce qui devient intéressant est donc de comprendre comment une frontière “se stabilise et se déstabilise”, comme le dit Barad (Meeting the Universe Halfway).

Le fait de tracer une frontière repose toujours sur des décisions éthiques. morales ou politiques. Et si l’on regarde la distinction entre sens et syntaxe – en tant qu’avatar searlien de l’opposition entre interpétation et contenu dépourvu de sens, hermeneutique humaine et contenus produits par des machines – il est immédiatement évident comme cette distinction se situe dans une longue liste d’opposition dont l’objectif est de produire des jugements de valeurs: Il y a d’une part le sens et de l’autre la syntaxe, d’une part l’âme et de l’autre le coprs, d’une part l’immatérialité et de l’autre la matière, les idées et les activités triviales, les penseurs et les secretaires, les hommes et les femmes, les grands penseurs et les petites mains (pour citer l’expression de Margot Mellet)

Tracer les frontières de cette manière ne nous aide aucunement à “comprendre” la spécificité humaine, cela nous pousse seulement à créer des hiérarchies inutiles, et nécessairement violentes : car il y aura toujours quelque chose qui sera mieux que quelque chose d’autre.

Les computers

debout: Ester Gerston
accroupie: Gloria Gordon Bolotsky
Jennifer Light, When Computers Were Women
Kathy Kleiman, Proving Ground: The Untold Story of the Six Women Who Programmed the World’s First Modern Computer

Mais le sens est du côté de…

John William Mauchly e J. Presper Eckert

Les frontières…

Hommes/machines

Hommes/animaux

Hommes/femmes

Penseurs/secrétaires

Grands intellects/petites mains

Sens/syntaxe

Immatérialité/matière

Deux stratégies maintenant

… mais ça… une machine ne pourra jamais le faire…
comprendre qu’il n’y a pas de petites mains? (cf. Margot Mellet)

L’Anthologie grecque

c. 4000 épigrammes
c. 325 auteur.e.s
c. XVI s. de littérature
AG. = A. Palatine + Appendix Planudea

Le projet « Anthologie grecque »

Nombreux acteurs :

Elsa Bouchard
Christian Raschle
Servanne Monjour
Annalisa Divincenzo
Margot Mellet
Mathilde Verstraete
Luiz Capelo
Et bien d’autres étudiant·e·s…

Arthur Juchereau
Tim Guicherd
David Larlet
Sara Rubio
Perseus
Perseids
Bibliothèque Palatine (Heidelberg)
Liceo Classico Cagnazzi (Altamura)

Le projet « Anthologie grecque »

anthologiagraeca.org : une édition numérique collaborative de l’AG, contenant :

plusieurs éditions du texte grec
traductions
scholia
alignements avec le manuscrit
méta-données : auteurs, lieux, mots-clés,…
commentaires
références internes et externes

Qui interprète? Qui produit le sens?

Le sens émerge dans les intra-actions à la suite desquelles on stabilise les frontières entre humain et technique

Il était une fois, un projet de recherche…

Quel modèle éditorial pour véhiculer un tel corpus ?
- spip
- API
- Restructuration des données
- Nouvelle plateforme (django)

MARCELLO Pour démontrer cette hypothèse, je vais vous raconter l’histoire de notre projet, comment il est né et comment il s’est développé jusqu’à sa forme actuelle.

Il s’agit toujours d’un travail en cours, je vous donnerai donc un aperçu d’un état intermédiaire qui évolue encore.

La question initiale m’est venue lorsque j’ai remarqué qu’il y avait beaucoup d’informations sur l’Anthologie grecque en ligne, éparpillées mais difficiles d’accès. Il m’a semblé que l’environnement numérique pouvait être le lieu idéal pour valoriser et diffuser le corpus anthologique

Le principe d’une anthologie repose en effet sur le rassemblement de fragments épars et représentatifs d’une culture selon un réseau de sens et d’imagination qui fait appel à la récurrence de thèmes (ce que l’on appelle des topoi). Ce principe est en fait très proche des caractéristiques de structuration et de circulation des contenus sur le Web. Comme le dit Milad Doueihi dans son ” Digital culture “, notre culture numérique est éminemment anthologique. (Doueihi 2011, 163).

Le projet pilote a donc exploré les possibilités d’édition d’un tel corpus dans un environnement numérique afin de mettre en évidence la multiplicité des lectures, le réseau des topoï, et l’enrichissement des épigrammes par un ensemble de métadonnées.

L’objectif initial n’étant pas principalement académique, mais plutôt de diffuser et de promouvoir l’Anthologie auprès d’un large public, la structure du projet s’est écartée des standards de l’édition savante numérique (XML par exemple, la volonté d’établir le texte…) et nous a conduit à imaginer un nouveau modèle éditorial.

La première version était un simple site web généré avec le système de gestion de contenu Spip, mis en place par Marcello Vitali-Rosati.

Spip est un CMS français, développé dans les années 90 pour l’édition académique, et spécialement conçu pour la publication de revues.

Le premier modèle de données, que j’ai développé dans Spip, a ensuite servi à préciser les besoins et surtout à définir le projet, ses enjeux de recherche, ses approches et ses méthodes.

La structure des données a donc été initialement définie à partir des contraintes et de la conception d’un environnement technologique particulier - choisi un peu au hasard, en raison de mon aisance à le manipuler.

Ce constat est fondamental : la mise en œuvre d’une stratégie éditoriale, la définition d’une conception singulière du texte, ainsi que celle d’un modèle épistémologique et herméneutique pour le lire et l’interpréter, nécessitent la mise en place d’outils et d’environnements de lecture et d’écriture. A ce titre, il n’y a pas de théorie du texte sans manipulation du texte.

Le Spip original a été utilisé pour définir la première API, conçue par Arthur Juchereau. Et successivement, cette API nous a permis de faire évoluer le modèle éditorial et d’affiner notre interprétation du sens du texte afin de développer d’autres environnements de lecture et d’écriture. Tout au long de ce processus, notre équipe a progressivement acquis les compétences techniques indispensables pour suivre les évolutions du projet, mais aussi ses enjeux épistémologiques et herméneutiques.

En 2014, Arthur a d’abord dû nous expliquer concrètement ce qu’est une API. Nous en avions auparavant une compréhension approximative. La possibilité d’interroger le texte de manière standardisée depuis plusieurs plateformes s’est avérée être un atout majeur : la conception du modèle de données s’est faite de manière progressive, en ajoutant les champs nécessaires au fur et à mesure.

Dès lors, nos pratiques ont changé : nous avons commencé à manipuler les données, en utilisant javascript ou python, et c’est en faisant cela que nous avons progressivement affiné notre compréhension de l’anthologie. Nos modèles théoriques sont nés de l’environnement technique et de l’évolution de nos compétences et de nos pratiques numériques.

Qu’est-ce qu’une épigramme?

chose	–>	idée

texte sur le CP23?		texte idéal
texte dans l’éd de Waltz?		l’idée d’épigramme
texte dans ma mémoire		interprétation philologique
texte déclamé?

Je vais essayer de rendre plus claire cette idée avec l’exemple concret du travail sur le projet d’édition collaborative de l’Anthologie Palatine – que je mène depuis une dizaine d’année avec plusieurs autres personnes.

Ce que je veux questionner c’est l’idée selon laquelle il y aurait d’une part quelque chose de matériel – un texte inscrit, par exemple, ou un texte prononcé à haute voix, ou inscrit dans un format ou un support techniques particuliers – et de l’autre l’idée, le sens de cette chose matérielle, odnt toutes les inscriptions ne seraient finalement que des manifestations partielles. Le phénomène et le noumène en somme.

Je vais m’arrêter en particulier sur le cas spécifique de l’épigramme et sur la question – qui semble évidemment relever de l’interprétation et se trouver donc du côté du sens – : qu’est-ce qu’une épigramme ?

Or, dans la réalité cette question, et sa réponse, émergent dans une série complexe d’intra-actions qui preexistent aux pôles qu’elles finissent par relier. Car le sens de ce qu’est une épigramme émerge du fait que concretèment on commence à agir. Qui commence à agir? Justement, on ne peut pas savoir qui est le sujet de cette action avant que l’action se déroule. Pensant qu’elle se déroule on commence à identifier des personnes, des textes, des formats, des outils techniques. Mais toutes ces “choses” ne sont initialement qu’un tout assez floue et non défini. Car il n,y a pas encore un ou plueisurs textes incarnés. Il n’y a pas non plus une ou plusieurs personnes, mais des intra-actions desquelles émergent progressivement des chercheurs, des chercheuses, des professeurs des professeures et des étudiants et des étudiantes. Au fur et à mesure que les atcions se déroulent, ces personnes et ces choses commencent à prendre une forme, on commence à définir une différence entre des personnes qui font le travail considéré plus important et celles qui font un travail moins important. On commence à voir des textes écrits et dans ces textes on commence à voir des formats qu’on distingue progressivement des textes.

Lesa actions continuent et à la fin il y a un fichier json avec des chaps particuliers et ces champs et ce fichier font en sorte que de l’autre côté se stabilise quelque chose comme une idée: une épigramme est une entité – même le nom vient de la relation avec le json – abstraite – car on ne lui trouve pas un correspondant en déhors de ce json qui vient jute d’apparaître – qui possède – car comment exprimer autrement ces relations? – des textes et ces textes sont les valeurs d’autres champs, dans le json, mais ils sont des entités abstraites dans le modèle idéale et interpétatif qui vient de se former.

Seulement quand on décide de regarder ce processus comme s’il était arrêté on peut définir les diffférents pôles qui ont interagit. Car ces pôles ne sont pas les sujets de l’interaction, en réalité: ils en sont le résultats.

L’interpétation est donc cet ensemble d,mactions sans frontières et délimitations précises. Le sens n’a rien d’humain, car il n,y avait pas encore d’humain pensant qu’il émergait. Les humains sont le contre-coup de la prduction de sens

Et considératon éthiques: qui a pris quel rôle et pourquoi? Quels sont les intra-actoins qui ont fait cristalliser un jugement de valeur particulier?

Ce processus est difficile à décrire car le langage pour le décrire est aussi un résultat du processus. On le décrit toujours après-coup.

Qui lit les épigrammes donc?

Il n’y a pas de lecteur, il n’y a pas d’acteur hermeneutique. Le sens émerge dans le processus et avec lui et par après-coup, les acteurs qui semblent en etre les producteurs et qui en sont, au contraire, les productions.

Plus difficile…


`entity:`	intra-actions	texte idéal
`passage:`		l’idée d’épigramme
json		modèles épistémologiques
XML		les petites mains (cf. M. Mellet)
texte (de Waltz ou CP23 etc…		les penseurs

Réinventer la roue

Il n’y a pas de choses “triviales”
Utiliser un outil = ne pas e poser la question des frontières
Inventer un outil = se concentrer sur la stabilisation et déstabilisation des frontières

Manipulation des données et évolution des modèles épistémologiques

alignements (wikidata, tlg…)
autorité et collaboration
Intelligence Artificielle Littéraire : pour un modèle algorithmique de la variation dans l’Anthologie grecque

La variatio dans l’Anthologie

Définir un concept littéraire avec un algorithme

3 types de variation

Stylistique
Rhétorique
Paradigmatique

Testons quelques algos simple…

Levenshtein
Jaccard bow
Cosinus similarity sur un bow
tf-idf

et moins simple:

Word mover distance
- avec w2v
- avec gloVe
  - modèles w2v entraînés sur le TLG (fournis par M. Pöckelmann et le projet Paraphrasis))
  - GloVe entrané sur l’Anthologie

Qu’est-ce qu’une variation?

Qui décide ce qu’est une variation?
D’où émerge le sens?
Rôle du graphique, de la librairie python, de la métrique, de son implémentation dans un algo, du café…

Les frontières floues

D’abord un ensemble d’intra-actions. Ensuite se stabilisent des frontières qui font émerger:

les formats
la structure des données
les protocoles
les algorithmes
les infrastructures
les personnes et leur rôle (plus ou moins “important” et reconnu)
les collaborations
les concepts
…

attention à la stabilisation des frontières!

Êtres humains, machines et épigrammes grecques

Il nous reste l’interprétation…

…comme dans la Bibliothèque de Babel

“Et ça… une machine ne pourra jamais le faire…”

Trois présupposés

Blessure narcissique?

Des frontières nettes?

Les computers

Mais le sens est du côté de…

Les frontières…

Deux stratégies maintenant

L’Anthologie grecque

Le projet « Anthologie grecque »

Le projet « Anthologie grecque »

Qui interprète? Qui produit le sens?

Il était une fois, un projet de recherche…

Qu’est-ce qu’une épigramme?

Plus difficile…

Réinventer la roue

Manipulation des données et évolution des modèles épistémologiques

La variatio dans l’Anthologie

Définir un concept littéraire avec un algorithme

3 types de variation

Testons quelques algos simple…

Qu’est-ce qu’une variation?

Les frontières floues

Merci!