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Collaboration de métiers différents dans les projets 
d'humanités numériques : quel serait le socle commun 
idéal de connaissances techniques et méthodologiques ? 
Emmanuelle Morlock 
IGE CNRS, UMR 5189 
@emma_morlock 
Journée d’étude Bap F, INSHS, Paris, 21 nov 2014
Préambule 
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été) et de veille techno... 
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les HN 
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information numérique et de ses enjeux reste faible... 
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Collaboration et compétences : une question épineuse 
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collaboration ? 
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Une approche globale et transdisciplinaire 
“Dans le débat actuel, on essaie de 
ne pas penser les humanités 
numériques comme une discipline et 
de plutôt les envisager comme une 
approche globale, transdisciplinaire, 
adoptant une attitude et un point de 
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Chapitre 3. Histoire 
des humanités 
numériques 
Michaël E. Sinatra et 
Marcello Vitali-Rosati 
http://books. 
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Une nouvelle configuration de l’écosystème 
“Loin d’être un simple développement 
technologique ayant un impact sur le 
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numériques nous amènent à repenser 
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des humanités 
numériques 
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Cartes (SIG)
Panorama 2 : autres types de projets 
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(analyse, édition) Plateformes de production et 
préservation 
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Qu’apportent les humanités numériques ? 
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analyse des objets étudiés 
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interprétations” 
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interprétatives
Socle commun ? 
● A ce stade, on peut voir que suivant les projets, les 
compétences mises en oeuvre sont de natures très 
différentes 
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d’un SIG 
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Comment prendre connaissance d’un projet de HN ? 
● Le graphisme et l’ergonomie sont très importants, mais ils 
ne renseignent pas les technologies et perspectives 
scientifiques mises en oeuvre 
● une démarche de “rétro-ingénierie”1 en 3 étapes d’ 
analyse successives : 
○ les sources (données) 
○ les traitements 
○ la présentation visuelle + les interfaces d’accès aux données 
numériques2 
1. Cf. http://miriamposner.com/blog/how-did-they-make-that/ 
http://miriamposner.com/blog/how-did-they-make-that-the-video/ 
2. notre ajout
Exemple 1. Une correspondance sous la révolution
Projet Morand 
Outil de publication OMEKA (avec modifications). Image facsimile 
des images + transcription html et TEI. Création d’une frise 
temporelle à partir des données. Diffusion du corpus (fichier à 
télécharger) et du schéma TEI ODD (modèle de données + doc). 
Documents Word stylés par la chercheuse puis converti en TEI 
par des scripts XSLT spécifiques. Normalisation de l’orthographe 
(du texte et des noms). Numérisation des images. 
Sélection des lettres - Choix des phénomènes à transcrire 
assumé comme subjectif - Format XML pour les données et 
principe d’un balisage TEI simple (structure : 1 teiCorpus)
Exemple 2. Une édition critique
Projet Hyperdonat 
Une interface innovante permettant de visualiser chaque témoin 
séparément ou dans leurs différences. Fonctionnalité de création 
de “témoin virtuel” (javascript + html). Méthode entièrement 
documentée et diffusée sur demande. 
Numérisation d’une édition quelconque, tokenisation puis collation 
manuelle d’un manuscrit à la fois. 4 types prédéfinis de notes d’ 
apparat critique. Encodage manuel guidé par l’interface et 
fabrication de l’édition web par des scripts XSLT spécifiques. 
Des éditions de commentaires (principalement érudition antique 
mais ouverte à tous type de commentaire et de langue). Format 
XML pour les données et principe d’un balisage TEI
Constats 
● Des choix techniques et intellectuels indissociables 
● Les projets les plus pertinents et innovants sont menés 
par des “digital humanists” possédant une véritable 
double compétence (chercheurs + développeurs ou vice-versa) 
● Mieux vaut raisonner “casquette” (tâche, expertise) que 
“métier” 
● Importance déterminante de la phase de pré-production : 
nécessité d’intégrer dès le départ tous les points de vue 
(objectifs scientifiques, objectifs technologiques, 
dissémination, préservation) 
● Le critère clé : à quelles questions de recherche le projet 
entend répondre...
Propositions : 1 - Données 
○ Connaître les spécificités des données traitées et comprendre la 
logique des présupposés théoriques (ou débats) qui président à 
leur constitution (cf. la nécessaire “fabrication” des “données 
brutes”) 
=> Analyse des documents sources et des dimensions que l’on 
veut représenter pour permettre une exploitation scientifique 
○ Connaître les principaux mode de structuration des données 
=> modèles relationnel/arborescence XML/graphes RDF 
○ Savoir modéliser les sources (documents, objets, informations) et 
les produits numériques réalisés 
=> outils de modélisation et d’analyse pour pouvoir travailler 
collectivement à plusieurs niveaux d’abstraction
Propositions : 2 - Traitements 
○ Spécificité des SHS : comprendre et maîtriser ses outils de 
connaissance - qu’ils soient matériels ou méthodologiques 
=> en finir vraiment avec l’idée d’une informatique “magique” 
○ Pouvoir regarder sous le capot et comprendre l’impact de 
certains traitements sur la nature des données produites, savoir 
décoder “la représentation d’une représentation” (D. Buzzeti) 
=> des compétences spécifiques selon la nature des données et 
des traitements : langage de script pour les opérations simples 
sur les textes, statistiques, arborescences XML, graphes, image 
et son, 3D, données spatiales... 
○ Pouvoir mettre en relation choix techniques de traitement des 
données et possibilités d’exploitation (représentable, calculable, 
inférable)
Propositions : 3. présentation visuelle et accès aux données 
○ Idéal de transparence : ne pas produire de “boîte noire” car l’ 
enjeu principal est la réutilisation des données (produire des 
interfaces incluant formellement les information nécessaire à l’ 
intelligibilité des données et de leurs contextes d’origine et de 
fabrication) 
=> dimension innovante des HN, nécessite des méthodes 
spécifiques de conception et de gestion de projet 
○ Le web comme plateforme de publication 
=> en connaître l’architecture, les protocoles, les langages (http, 
html, css, javascript) (pas une collection de “pages” physiques) 
○ Le numérique comme éco-sytème (montée en puissance du web 
de données et de l’Open data)
Conclusion : quelle place pour les prof. de l’infodoc ? 
● L’objectif doit être de participer à la discussion (et à la conception des 
projets) : sur les couches 1 et 3, le professionnel de l’info doc est plus 
légitime que l’informaticien 
● Pour la couche 2, on a besoin de véritables doubles compétences (notion 
de “data scientist” élargie) 
● Oui, il faut apprendre à coder, mais d’abord pour comprendre, et être en 
mesure de concevoir (prototyper) et conseiller, pas pour nécessairement 
pour produire le code final. 
● Conséquences sur les modes d’évaluation des projets (comment prendre 
en compte toutes les couches) et des personnes (quand le système d’ 
éval. est fondé sur la contribution personnelle distinguable)
Epilogue : comment acquérir ces compétences ? 
● Se lancer tout seul : Internet : livres articles, billets de blog en ligne, 
cours en ligne, MOOCS, Code academy 
● Voie royale : écoles thématiques, ANF du CNRS, summer school 
(Oxford, Leipzig) et formations organisées par les consortiums de la 
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archéologie) 
● Se prendre en charge collectivement : modèle du “ThatCamp” et des 
“non-conférences” 
● Modèle qui devrait essaimer : le “séminaire-atelier” au sein des labos, 
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Merci pour votre attention ! 
emmanuelle.morlock@mom.fr

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Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers

  • 1. Collaboration de métiers différents dans les projets d'humanités numériques : quel serait le socle commun idéal de connaissances techniques et méthodologiques ? Emmanuelle Morlock IGE CNRS, UMR 5189 @emma_morlock Journée d’étude Bap F, INSHS, Paris, 21 nov 2014
  • 2. Préambule ● Qui parle ? une IGE doc de formation initiale, autodidacte en informatique webdesign, bcp de formation continue (ANF, écoles d’ été) et de veille techno... ● HISoMA, une UMR qui s’est engagée depuis plusieurs années dans les HN ● Néanmoins, en général, la connaissance des spécificités de l’ information numérique et de ses enjeux reste faible... ● ... notre réponse : une veille mensuelle, l’organisation d’ateliers “techniques” (démarré en septembre), un projet de séminaire de recherche inter-labos (porté par la MOM, mais ouvert à toutes les équipes de Lyon et sa région), co-host de la conf. TEI 2015
  • 3. Collaboration et compétences : une question épineuse ● Nécessité d’un très grand nombre de compétences pointues ● Dévalorisation du technique par rapport au scientifique ● Si les missions fondamentales sont les mêmes, les compétences requises complètement différentes ● Peu ou pas de formation initiale à l’informatique en SHS ● Tout “code” (balise) perçue (à tort) comme technique et ne concernant pas le chercheur ● Difficulté à se former (évolutions rapides et ruptures technologiques) ● Mé-connaissance du numérique qui fait penser que l’on pourra déléguer la conception des outils aux “experts” de l’informatique...
  • 4. Une question chiffon rouge Je n’ai pas appris à l’école, Chacun son métier c’est trop tard pour moi Faut-il apprendre à coder ? OUI ! NON ! Les HN c’est avant tout construire des choses
  • 5. Collaboration et Humanités numériques (HN) La collaboration, une caractéristique essentielle des projets HN : ● La collaboration est plus que la coopération ● Quelles connaissances sur la nature, les contraintes, les potentialités et techniques de traitement de données sont nécessaires pour le développement d’une saine et productive collaboration ? Ce dont on ne parlera pas : ● Savoir-faire liés à la collaboration en soi ● Outils numériques facilitant la collaboration ● Formation des “ingénieurs HN” en soi
  • 7. Ce que les humanités numériques ne sont pas... ● le simple usage d’un ordinateur ● le développement de “produits multimédia” ● l’exégèse des médias numériques ● les “Big Data”
  • 8. Une approche globale et transdisciplinaire “Dans le débat actuel, on essaie de ne pas penser les humanités numériques comme une discipline et de plutôt les envisager comme une approche globale, transdisciplinaire, adoptant une attitude et un point de vue sur la recherche qui devraient impliquer l’ensemble des chercheurs en sciences humaines et sociales.” Chapitre 3. Histoire des humanités numériques Michaël E. Sinatra et Marcello Vitali-Rosati http://books. openedition. org/pum/317
  • 9. Une nouvelle configuration de l’écosystème “Loin d’être un simple développement technologique ayant un impact sur le processus de recherche et de visualisation des données en sciences humaines et sociales, les humanités numériques nous amènent à repenser le sens même de la recherche et, par conséquent, l’ensemble du modèle de production et de circulation du savoir à l’époque de l’édition numérique.” Chapitre 3. Histoire des humanités numériques Michaël E. Sinatra et Marcello Vitali-Rosati http://books. openedition. org/pum/317
  • 10. Panorama 1 : modes de représentation de l’information Exposition virtuelle Edition numérique Visualisation de données 3D Analyses textuelles Narrations multimedia Frises temporelles Cartes (SIG)
  • 11. Panorama 2 : autres types de projets Portails d’outils (analyse, édition) Plateformes de production et préservation Portails d’agrégation de ressources et BDD Standards, ontologies, référentiels et leurs communautés
  • 12. Qu’apportent les humanités numériques ? ● Optimisation de méthodes traditionnelles ● Enrichissement des modalités de représentation et d’ analyse des objets étudiés ● “Administration de la preuve”, “objectivation de nos interprétations” ● Nouvelles questions de recherche, nouvelles questions interprétatives
  • 13. Socle commun ? ● A ce stade, on peut voir que suivant les projets, les compétences mises en oeuvre sont de natures très différentes ○ par ex. édition philologique vs utilisation de la 3D ou d’un SIG ● Le web fait office de plateforme universelle de diffusion
  • 14. Comment prendre connaissance d’un projet de HN ? ● Le graphisme et l’ergonomie sont très importants, mais ils ne renseignent pas les technologies et perspectives scientifiques mises en oeuvre ● une démarche de “rétro-ingénierie”1 en 3 étapes d’ analyse successives : ○ les sources (données) ○ les traitements ○ la présentation visuelle + les interfaces d’accès aux données numériques2 1. Cf. http://miriamposner.com/blog/how-did-they-make-that/ http://miriamposner.com/blog/how-did-they-make-that-the-video/ 2. notre ajout
  • 15. Exemple 1. Une correspondance sous la révolution
  • 16. Projet Morand Outil de publication OMEKA (avec modifications). Image facsimile des images + transcription html et TEI. Création d’une frise temporelle à partir des données. Diffusion du corpus (fichier à télécharger) et du schéma TEI ODD (modèle de données + doc). Documents Word stylés par la chercheuse puis converti en TEI par des scripts XSLT spécifiques. Normalisation de l’orthographe (du texte et des noms). Numérisation des images. Sélection des lettres - Choix des phénomènes à transcrire assumé comme subjectif - Format XML pour les données et principe d’un balisage TEI simple (structure : 1 teiCorpus)
  • 17. Exemple 2. Une édition critique
  • 18. Projet Hyperdonat Une interface innovante permettant de visualiser chaque témoin séparément ou dans leurs différences. Fonctionnalité de création de “témoin virtuel” (javascript + html). Méthode entièrement documentée et diffusée sur demande. Numérisation d’une édition quelconque, tokenisation puis collation manuelle d’un manuscrit à la fois. 4 types prédéfinis de notes d’ apparat critique. Encodage manuel guidé par l’interface et fabrication de l’édition web par des scripts XSLT spécifiques. Des éditions de commentaires (principalement érudition antique mais ouverte à tous type de commentaire et de langue). Format XML pour les données et principe d’un balisage TEI
  • 19. Constats ● Des choix techniques et intellectuels indissociables ● Les projets les plus pertinents et innovants sont menés par des “digital humanists” possédant une véritable double compétence (chercheurs + développeurs ou vice-versa) ● Mieux vaut raisonner “casquette” (tâche, expertise) que “métier” ● Importance déterminante de la phase de pré-production : nécessité d’intégrer dès le départ tous les points de vue (objectifs scientifiques, objectifs technologiques, dissémination, préservation) ● Le critère clé : à quelles questions de recherche le projet entend répondre...
  • 20. Propositions : 1 - Données ○ Connaître les spécificités des données traitées et comprendre la logique des présupposés théoriques (ou débats) qui président à leur constitution (cf. la nécessaire “fabrication” des “données brutes”) => Analyse des documents sources et des dimensions que l’on veut représenter pour permettre une exploitation scientifique ○ Connaître les principaux mode de structuration des données => modèles relationnel/arborescence XML/graphes RDF ○ Savoir modéliser les sources (documents, objets, informations) et les produits numériques réalisés => outils de modélisation et d’analyse pour pouvoir travailler collectivement à plusieurs niveaux d’abstraction
  • 21. Propositions : 2 - Traitements ○ Spécificité des SHS : comprendre et maîtriser ses outils de connaissance - qu’ils soient matériels ou méthodologiques => en finir vraiment avec l’idée d’une informatique “magique” ○ Pouvoir regarder sous le capot et comprendre l’impact de certains traitements sur la nature des données produites, savoir décoder “la représentation d’une représentation” (D. Buzzeti) => des compétences spécifiques selon la nature des données et des traitements : langage de script pour les opérations simples sur les textes, statistiques, arborescences XML, graphes, image et son, 3D, données spatiales... ○ Pouvoir mettre en relation choix techniques de traitement des données et possibilités d’exploitation (représentable, calculable, inférable)
  • 22. Propositions : 3. présentation visuelle et accès aux données ○ Idéal de transparence : ne pas produire de “boîte noire” car l’ enjeu principal est la réutilisation des données (produire des interfaces incluant formellement les information nécessaire à l’ intelligibilité des données et de leurs contextes d’origine et de fabrication) => dimension innovante des HN, nécessite des méthodes spécifiques de conception et de gestion de projet ○ Le web comme plateforme de publication => en connaître l’architecture, les protocoles, les langages (http, html, css, javascript) (pas une collection de “pages” physiques) ○ Le numérique comme éco-sytème (montée en puissance du web de données et de l’Open data)
  • 23. Conclusion : quelle place pour les prof. de l’infodoc ? ● L’objectif doit être de participer à la discussion (et à la conception des projets) : sur les couches 1 et 3, le professionnel de l’info doc est plus légitime que l’informaticien ● Pour la couche 2, on a besoin de véritables doubles compétences (notion de “data scientist” élargie) ● Oui, il faut apprendre à coder, mais d’abord pour comprendre, et être en mesure de concevoir (prototyper) et conseiller, pas pour nécessairement pour produire le code final. ● Conséquences sur les modes d’évaluation des projets (comment prendre en compte toutes les couches) et des personnes (quand le système d’ éval. est fondé sur la contribution personnelle distinguable)
  • 24. Epilogue : comment acquérir ces compétences ? ● Se lancer tout seul : Internet : livres articles, billets de blog en ligne, cours en ligne, MOOCS, Code academy ● Voie royale : écoles thématiques, ANF du CNRS, summer school (Oxford, Leipzig) et formations organisées par les consortiums de la TGIR Huma-Num et les réseaux internationaux (Ariadne pour l’ archéologie) ● Se prendre en charge collectivement : modèle du “ThatCamp” et des “non-conférences” ● Modèle qui devrait essaimer : le “séminaire-atelier” au sein des labos, des MSH, des réseaux...
  • 25. Merci pour votre attention ! emmanuelle.morlock@mom.fr