Hypertextualité, construction du sens et représentation des connaissances

Éléments méthodologiques 

Finalité de cette recherche 

Comme souvent dans le cadre de la recherche action, ce travail de recherche s’est construit au fil du temps, allant du général au particulier. Le sujet général correspondait plus à un ensemble d’interrogations personnelles qu’à une véritable construction, qui est venue plus tard, quand toutes les pièces ont été précisées et isolées, pour être finalement assemblées. Sans finalité pratique, les recherches sont validées par la communauté universitaire et non par le terrain. La finalité pratique de cette recherche, qui en quelque sorte permettrait de la valider par le terrain, se traduit par l’aboutissement du projet  sciences, mais la finalité n’est pas uniquement pratique. Nous nous sommes situé dans une articulation étroite des deux lieux : académique et terrain. Pour parvenir à articuler la volonté de répondre aux problèmes qui se posent sur le terrain et l’exigence universitaire de construction d’un savoir objectif, nous pouvons distinguer trois étapes pour caractériser notre démarche :
– action
– analyse de corpus
– études expérimentales .

Action 

Il ne faut pas entendre « observation » dans un sens naturaliste, comme le dit Gérard Vergnaud, « On n’a de chance de connaître vraiment quelque chose que si on essaye de le transformer. (Vergnaud, 1994) » En recherche action le chercheur n’est pas spectateur mais acteur.

Il ne faut pas entendre « observation » dans un sens naturaliste, comme le dit Gérard Vergnaud, « On n’a de chance de connaître vraiment quelque chose que si on essaye de le transformer. (Vergnaud, 1994) » En recherche action le chercheur n’est pas spectateur mais acteur.

Analyse de corpus
Les idées nées au cours de la phase précédente vont prendre corps ici, conduisant à la constitution d’un corpus. Une analyse de corpus, aussi objective et précise soit elle, demeure insatisfaisante : les propositions produites dans ce cadre relèvent plus de l’interprétation que de la preuve. Conclusions pour la deuxième phase, elles deviennent hypothèses dans la troisième. Pour atteindre le statut de preuve, nous devons passer à une autre phase de la recherche, de nature expérimentale.

Études expérimentales
La mise en œuvre des conclusions de la deuxième phase à travers le projet sciences donne lieu à différents types d’expérimentations. Le projet lui-même est une sorte de macro-expérimentation, notre équipe multidisciplinaire, les outils techniques d’une part : plate-forme de publication, numérisation, outils d’édition comme les outils cognitifs d’autre part : lectochromie, construction de parcours, participent tous de l’étude expérimentale de construction d’un système hypertextuel savant. Plusieurs microexpérimentations ont aussi été mises en œuvre autour de sciences, qui visaient à valider des choix particuliers de publication, ou d’analyse de textes, sémantique ou statistiques et qui ont donné lieu à de nouvelles constructions d’outils, techniques comme théoriques.

Cette recherche doit nous amener à aborder un ensemble de questions relevant de :
L’Intelligence artificielle L’intelligence artificielle (I.A.) sera étudiée à travers son rapport à l’élaboration de modèles de la cognition et de la mémoire, de mécanismes d’interactions entre niveaux de connaissances dans la compréhension de textes, de représentation de situations cognitives et de mécanismes d’apprentissage.
La linguistique cognitive La linguistique cognitive sera abordée à travers des recherches sur les opérations fondamentales de construction des représentations et de traitement du sens.
La communication La communication nous amènera à procéder à l’étude de modèles de la communication langagière et textuelle.
La sémiotique L’informatique linguistique et ses techniques seront utilisées pour la mise au point d’analyseurs syntaxico-sémantiques et morphologiques, de procédures de validation. Ceci donnera lieu à un certain nombre d’expérimentations sur corpus.

Organisation par thèmes de recherche

Les thèmes de recherche que nous visons à développer découlent de la mise en place d’un dispositif de communication mettant en œuvre des technologies numériques. Nous aurions pu mentionner la cybernétique plutôt que la terminologie a priori plus vague de « technologies numériques », mais cela aurait en fait réduit notre champ de recherche qui tentera d’intégrer plus largement les technologies de communication et de numérisation, dans leur sens le plus large possible. En cela, nous nous associons à la citation suivante : « La technologie doit envisager l’universalité des objets techniques. En ce sens, la Cybernétique est insuffisante. (Simondon, 1969, page 48) » .

Intelligence artificielle

Définition
L’intelligence artificielle (IA) est définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « La construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisantes par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. (Minsky, 1987) » Cette discipline est liée à la question de savoir si les machines peuvent penser, sur laquelle il faut relever les recherches de Alan Turing qui ont abouti à la modélisation d’un test qui permettrait d’affirmer ou non qu’une machine est capable de penser. « Je propose d’étudier la question, « Est-ce que les machines peuvent penser ? ». Ceci devrait commencer par la définition des termes « machine » et « penser ». Les définitions devraient être formulées de manière à refléter autant que possible l’utilisation habituelle de ces termes, mais cette attitude est dangereuse. Si la signification des mots « machine » et « penser » doit être trouvée en examinant comment ils sont habituellement utilisés il est difficile d’échapper à la conclusion que la signification et la réponse à la question « Est-ce que les machines peuvent penser? » devrait être trouvée dans une enquête statistique telle qu’un sondage de l’institut Gallup. Mais ceci est absurde. Au lieu d’essayer une définition de ce type, je devrais plutôt remplacer la question par une autre, qui lui serait liée de près et n’utiliserait pas de mots ambigus. La nouvelle forme du problème peut être exprimé suivant les termes d’un jeu que nous appellerons « le jeu de l’imitation ». Il se joue avec trois personnes, un homme (A), une femme (B), et un enquêteur (C) qui peut être de n’importe quel sexe. L’enquêteur est dans une pièce différente des deux autres. Le but du jeu pour l’enquêteur est de déterminer lequel des deux autre est l’homme et lequel est la femme. Il les connaît par des étiquettes X et Y, à la fin du jeu il dit soit « X est A et Y est B » ou « X est B et Y est A ». L’enquêteur peut poser des questions à A et B. Nous nous posons maintenant la question « Qu’est-ce qui se passerait si une machine prenait la place de A dans ce jeu ? » Est-ce que l’enquêteur se tromperait aussi souvent quand le jeu est fait sous cette forme ou quand le jeu se fait avec un homme et une femme ? Ces questions remplacent celle originale « Est-ce que les machines pensent ? » (Turing, 1950) »  .

L’Intelligence Artificielle est un domaine qui a suscité de nombreux débats. Après les promesses des débuts, la désillusion de certains a donné lieu à un certain nombre de controverses qu’il est possible de retrouver jusque dans la définition qu’en donne Le dictionnaire des sciences. C’est d’une part : « Un « artifice », c’est-à-dire un art consommé qui fait illusion en produisant des leurres fabriqués tout exprès pour nous tromper en laissant accroire que les machines seraient effectivement intelligentes, sans toutefois nous duper vraiment. (Serres et Farouki, 1997, page 479) »

Cette définition fait référence aux logiciels dont le comportement mime l’intelligence humaine « de l’extérieur », mais qui ne sont en fait basés que sur les techniques traditionnelles de l’informatique, c’est-à-dire faisant appel à la logique, aux mathématiques et à l’algorithmique. « Cependant l’intelligence artificielle se distingue des autres branches de l’informatique en ce qu’elle aborde des problèmes mal formulés, pour lesquels il n’existe pas de solution universellement admise. (Serres et Farouki, 1997, page 480) »

Les progrès faits en matière d’algorithmique font que certains problèmes résolus par l’IA hier sont aujourd’hui résolus par des techniques paradoxalement plus traditionnelles, tout en étant plus modernes. C’est peut-être quand il doit être fait appel à l’imagination que nous entrons tout à fait dans le champ de l’IA, en particulier pour ce qui se rapproche de la création artistique. « Certains programmes d’intelligence artificielle font reposer le travail de l’imaginaire à l’œuvre chez le compositeur sur une modélisation de la mémoire où se conjugueraient deux mécanismes heuristiques : un mécanisme d’évocation, simulant les processus de réminiscence par lesquels un contexte […] remet en mémoire des épisodes anciennement vécus, et un mécanisme de recombinaison, qui mettrait bout à bout et ajusterait les fragments sortis de la mémoire[…] L’élaboration, la simulation et l’évaluation de ces critères heuristiques relève précisément de l’intelligence artificielle. (Serres et Farouki, 1997, page 480) » .

Table des matières

Introduction Générale
Chapitre 1 Introduction
1.1 Objectifs thématiques et finalités
A. Objectif Général
1. Analyser
2. S’interroger
3. Croiser
4. Discuter
5. Numériser
6. Éditer
B. Objectifs Particuliers
1. Hypertexte
2. Parcours
3. Sens et cognition
1.2 Cadre de référence théorique
A. Première idée régulatrice : la simulation
B. Deuxième idée régulatrice : la rétroaction
C. Troisième idée régulatrice : l’information codée
1.3 Éléments méthodologiques
A. Finalité de cette recherche
1. Action
2. Analyse de corpus
3. Études expérimentales
Chapitre 2 Cadre épistémologique
2.1 Les questions à résoudre
A. Problématique
2.2 Organisation par thèmes de recherche
A. Intelligence artificielle
1. Définition
2. Système expert
3. Traitement du langage naturel
4. Pensée et apprentissage
5. Approche connexioniste
B. Cartographie
C. Orientation et repérage
D. La linguistique cognitive
E. La communication
F. L’informatique linguistique
G. La sémiotique
2.3 Organisation de la thèse
Chapitre 3 L’écrit, la médiation, la numérisation
3.1 Introduction
3.2 Le document
A. Définition
B. Théorie du support numérique
C. La chaîne documentaire
1. Définition
2. L’application, notion technique imposée
3. Approche dynamique du document
3.3 La notion de collection
A. La définition du dictionnaire
B. La collection pour valoriser
3.4 Le livre, du papier à l’électronique
A. Le livre traditionnel
1. Poids économique
B. Qu’entend-on par livre électronique ?
1. Première définition du livre électronique
2. La définition du dictionnaire
3. Notre définition
C. Le point sur les technologies
1. Modèles ou contenus anglophones
2. Modèles ou contenus francophones
3. Cartables et manuels numériques
4. Normes, standards et formats
5. Papier et encre électroniques
D. Livre électronique : Rupture ou continuité ?
1. Texte imprimé ou électronique
2. Le futur du livre ?
3. Rupture
4. Les métadonnées
5. Lecture sur papier et lecture sur écran
6. Modélisations sémantiques et cognitives
3.5 Conservation numérique
A. Les formats
B. La numérisation comme changement de support
C. La chaîne de numérisation
1. Soin continu
2. Rafraîchissement
3. Migration
4. Émulation
5. Conservation de la technologie
3.6 Les corpus électroniques
A. Pourquoi un corpus en ligne ?
1. Pérennisation et patrimoine
2. Travail collaboratif
B. Les grands projets de numérisation de textes
1. Les projets Français
2. Les projets étrangers
Conclusion Générale

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