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The Spy Who Wished Them Well

Sun, 12 Dec 2021 00:00:00 +0000

Plus de détails prochainement.

Automatiser le balisage des éditions savantes numériques

Mon, 22 Nov 2021 18:15:00 +0000

Introduction

Comment produire des éditions savantes numériques sans y engloutir des fortunes ? Ce billet ouvre une série consacrée à l’édition efficace ; j’y examine ce que les modèles de langue pré-entraînés peuvent apporter à l’automatisation des tâches éditoriales, le balisage sémantique au premier chef.

Table des matières

Le problème

Quand on aime, on ne compte pas

Du moins le proverbe le dit-il. Les éditions savantes numériques en sont l’illustration la plus coûteuse : transcrire, traduire, annoter, c’est des milliers d’heures de travail, fournies, dans le cas de , par des centaines de collaborateurs hautement qualifiés.

Que les projets les plus en vue des humanités numériques parviennent à réunir les sommes considérables dont ils ont besoin, c’est, en un sens, une chance. Mais un modèle qui repose sur la largesse de riches fondations, d’universités et d’agences publiques, et sur la mobilisation durable d’une main-d’œuvre nombreuse, n’a rien d’un modèle économique d’avenir.

Car si l’on veut que des chercheurs du monde entier s’attellent à rendre les documents historiques accessibles à un public plus large, le coût des éditions critiques numériques doit être divisé non par deux, mais par cent ou par mille .

Une barre placée haut

Paradoxe : la solution pourrait bien venir des projets les plus gourmands en main-d’œuvre, tel , car ils forment un jeu d’entraînement de grand prix pour automatiser les tâches les plus rébarbatives et les plus répétitives de l’édition numérique, à commencer par le balisage.

Non que le balisage soit accessoire. Bien au contraire : il est devenu la pièce maîtresse de tout projet numérique digne de ce nom. Normalisé par la , il permet de consigner tout ce que l’on voudra du document et du texte qu’il porte : structure, notes marginales, ratures, variantes, nature du papier, taches, écriture… la liste est ouverte.

L’exemple qui suit, emprunté à , montre comment le balisage charge le texte d’informations nouvelles (catégorie, structure, champs sémantiques, ratures, etc.), et donne en fin de compte aux éditions numériques un avantage décisif sur leurs aînées de papier.

Texte brut Balisage XML

Texte brut	Balisage XML
`Pour rompre grenades et donner violence aux artifices de foeu Mects parmy la pouldre et la sixiesme partye dicelle de vif argent`	`<div id="p008r_2" categories="arms and armor"> <head>Pour rompre <wp>grenades</wp> et donner<lb/> violence aux <wp>artifices de foeu</wp></head> <ab>Mects parmy la <m>pouldre</m> <del><ms>six fois autant</ms> de <m>vif argent</m></del><lb/> <del>et</del> <ms>la sixiesme partye</ms> dicelle de <m>vif argent</m></ab> </div>`

Pour rompre grenades et donner
violence aux artifices de foeu

Mects parmy la pouldre et la sixiesme
partye dicelle de vif argent

<div id="p008r_2" categories="arms and armor">
<head>Pour rompre <wp>grenades</wp> et donner<lb/>
violence aux <wp>artifices de foeu</wp></head>
<ab>Mects parmy la <m>pouldre</m>
<del><ms>six fois autant</ms> de
<m>vif argent</m></del><lb/>
<del>et</del> <ms>la sixiesme partye</ms>
 dicelle de <m>vif argent</m></ab>
</div>

Ces informations valent pour la conservation, mais aussi, je l’ai montré ailleurs, pour la synthèse et l’analyse. Reste que ce genre d’annotation dévore le temps, d’autant qu’un même texte doit souvent exister sous plusieurs états : traduction, transcription, version modernisée, etc.

La solution

Les transformeurs, chemin le plus court vers l’automatisation ?

En 2020, a lancé à grand bruit sa dernière famille de grands modèles de langue généralistes, GPT-3, pour « Generative Pre-trained Transformer 3 ». Les transformeurs sont une percée assez récente de l’intelligence artificielle : ils apprennent une tâche nouvelle avec une rapidité déconcertante, en lisant une simple consigne (prompt) et une poignée d’exemples ; on peut aussi les entraîner davantage sur un jeu de données ad hoc (fine-tuning), ce qui améliore à la fois leur vitesse et leur précision. C’est en ce sens que GPT-3 et ses semblables sont dits : ils apprennent à partir de peu d’exemples.

À en croire OpenAI, GPT-3 compte un nombre record de 175 milliards de paramètres et a été entraîné sur plus de 570 Go de texte, pour l’essentiel des documents anglais vraisemblablement tirés d’ . Par sa taille même, il a fixé un nouvel étalon dans le domaine, et s’acquitte d’emblée des tâches les plus diverses avec un réalisme troublant : il écrit des plausibles, dans des salons de discussion, , , traduit des documents, explique le jargon, et j’en passe.

Ayant accès à l’API d’OpenAI depuis mai 2021, en avant-première, j’ai pu éprouver le modèle sur des tâches réputées difficiles : traduire en anglais de la poésie française et des textes néo-latins, expliquer des analogies, et même résumer à un enfant de sept ans le quatrième livre de la Fondation de la métaphysique des mœurs de Kant (sans convaincre, il est vrai).

Codex

L’un des derniers rejetons de GPT-3 s’intéresse aux langages informatiques. Baptisé Codex, il traduit le langage naturel en code, et inversement. Si je cherche, par exemple, une expression régulière qui « trouve uniquement les mots commençant par une majuscule », GPT-3 me rend aussitôt une expression régulière qui fonctionne : [A-Z]+\w+.

OpenAI affirme que Codex manie une douzaine de langages, dont Python, JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby et Swift. En transformant sans heurt le pseudo-code en code, il dispense de la syntaxe tatillonne des langages informatiques et laisse l’esprit libre pour l’essentiel : les étapes logiques et les stratégies par lesquelles un programme résout un problème.

Au-delà d’OpenAI

OpenAI n’est pas seul en lice, loin de là. Comme je l’ai rappelé plus haut, la Beijing Academy for Artificial Intelligence a annoncé en 2021 un modèle plus vaste encore et plus capable, Wu Dao 2. Nvidia et Microsoft ont uni leurs forces pour produire le bien nommé Megatron-Turing NLG 530B. Des entreprises plus modestes, comme et , ouvrent elles aussi leurs API au public ; et l’on n’oubliera pas les initiatives libres, dont . Le paysage change vite ; pour suivre les nouveaux venus, le mieux est de consulter .

Les expériences

Note

Ces expériences visent à trouver la voie la moins coûteuse vers une automatisation fiable des tâches éditoriales. On m’objectera que certaines d’entre elles se prêteraient aussi à l’apprentissage supervisé ; c’est une hypothèse que j’examinerai dans un prochain billet.

Un transformeur comme GPT-3 peut-il apprendre à annoter, disons, un manuscrit technique et scientifique du XVI^e siècle ?

Expérience 1 – Classer les entrées

Commençons modestement. Puisqu’il apprend « à partir de peu d’exemples », GPT-3 devrait saisir sans tarder la logique selon laquelle notre équipe a classé les entrées du Ms. Fr. 640.

Conception de la consigne

Pour l’entraîner, je me suis contenté d’une consigne minimale et de quatre courtes entrées en texte brut, données en exemple, dont l’une relevait de la « médecine », une autre des « armes et armures », une troisième de la « peinture ».

Test

J’ai ensuite soumis un passage qui ne figurait pas dans la série initiale :

Working neatly
Never put down, if you can, two colors one on top of the other.
But next, having made your design carefully, keep the place of shadows for them alone,
& also separately that of lights & highlights, without layering one color all over & then highlighting or else shading on it.
And in this way, you further your work, economize your colors & work neatly.
Which is the reason that, the colors not being muddled nor mixed together, they do not die & you soften the colors better, since they are not so thick.

La réponse colle parfaitement au contenu :

<categories="painting">

Soumettons-lui maintenant une entrée d’une catégorie qui ne figurait même pas parmi les textes d’entraînement : la réponse surprend.

<categories="jewelry">

Résultat

La catégorie « jewelry » (joaillerie) n’existe pas dans notre édition du Ms. Fr. 640 ; l’équipe éditoriale lui la catégorie plus large des « Stones » (pierres). L’intuition de GPT-3 n’en est pas moins juste, et laisse penser qu’avec un peu plus d’entraînement il saurait classer n’importe quelle entrée du Ms. Fr. 640, voire celles de textes techniques comparables du XVI^e siècle.

Expérience 2 – Le balisage sémantique

Haussons la barre. Si des transformeurs comme GPT-3 apprennent à classer des textes selon des critères éditoriaux donnés, sauront-ils aussi en reconnaître une partie du balisage ?

Note

Secrets of Craft and Nature balises sémantiques et balises structurelles. GPT-3, hélas, ne lit pas les images, à la différence d’autres projets comme . Les prochaines versions de GPT en seront sans doute capables, et il le faudra bien, car la plupart des aspects structurels et matériels d’un document ne se reconnaissent pas autrement. Je laisse donc ces balises-là de côté pour m’en tenir au balisage qui se passe de reconnaissance d’images.

Conception de la consigne

Les balises sémantiques signalent, entre autres, les animaux, les plantes, les toponymes, les perceptions sensorielles. Pour la consigne d’entraînement, j’ai retenu quelques exemples tirés de l’édition :

<!--Input prompt-->
The following is a list of words and their corresponding semantic tags

cannons: <wp>cannons</wp>
powder: <m>powder</m>
flasks: <tl>flasks</tl>
wooden: <m>wooden</m>
iron: <m>iron</m>
parchment: <m>parchment</m>
goats: <al>goats</al>
lambs: <al>lambs</al>
leather: <m>leather</m>
earth: <m>earth</m>
fine fatty earth: <m>fine fatty earth</m>
Venice: <pl>Venice</pl>
Flemish: <pl>Flemish</pl>
almond: <pa>almond</pa>
almond oil: <m><pa>almond</pa> oil</m>
walnuts skin: <m><pa>walnuts</pa> skin</m>
molten lead: <m>molten lead</m>
today: <tmp>today</tmp>
In the past: <tmp>In the past</tmp>
Clockmakers: <pro>Clockmakers</pro>
red copper: <m>red copper</m>
crucible: <tl>crucible</tl>
bellows: <tl>bellows</tl>
charcoal: <m>charcoal</m>
founders: <pro>founders</pro>

Test

Essayons d’abord des mots faciles avec le modèle Davinci-codex : Apothecary, smoke, glassmakers, latten, snake. La réponse est immédiate et sans faute :

<!--Output-->
Apothecary: <pro>Apothecary</pro>
smoke: <m>smoke<m>
glassmakers: <pro>glassmakers</pro>
latten: <m>latten</m>
snake: <al>snake</al>

Épreuve plus délicate : les mots composés, comme copper plates, walnut oil et wood block, qui permettent de vérifier si GPT-3 sait imbriquer les balises.

<!--Output-->
copper plates: <m>copper plates</m>
walnut oil: <m><pa>walnut</pa> oil</m>
wood block: <m>wood block</m>

Le bilan est ici en demi-teinte : Davinci-codex n’a correctement balisé que walnut oil, et n’a pas vu les balises tl et m imbriquées dans copper plates et wood block. Mais une consigne mieux faite y remédie, comme le montre l’essai suivant : cinq exemples supplémentaires de balises imbriquées, et Davinci-codex rend un résultat presque irréprochable, avec une seule erreur (oil paintbrushes) :

<!--Output-->
cannon powder: <m><wp>cannon</wp> powder</m>
arquebus powder: <m><wp>arquebus</wp> powder</m>
oil paintbrushes: <m><al>oil</al> paintbrushes</m>
sheep footbones: <m><al>sheep</al> footbones</m>
bronze mortar: <tl><m>bronze</m> mortar</tl>

Conclusion

Gardons à l’esprit que ces essais ont porté sur de courts fragments. Je gage qu’avec davantage de contexte, dans les exemples comme dans la consigne, les modèles GPT-3 feraient mieux encore ; et qu’un ajustement fin (fine-tuning) sur des jeux de données ad hoc affinerait encore la précision du balisage.
Il faudrait, certes, reprendre ces expériences à plus grande échelle pour établir la fiabilité des modèles de langue pré-entraînés ; on peut néanmoins conclure dès à présent que cette approche permet aux éditeurs d’automatiser plusieurs tâches d’annotation en quelques gestes, et d’économiser, potentiellement, énormément de temps et d’argent.

Visualiser les manuscrits 2 (mise à jour)

Sat, 20 Nov 2021 16:00:00 +0000

Chose promise, chose due : voici une nouvelle version du treemap interactif présenté dans un , qui offre cette fois deux modes d’affichage.

Note

Pour un meilleur confort de lecture, vérifiez que la page est en mode clair (cliquez sur l’icône de lune en haut à droite).

Regrouper les folios par catégorie

L’archive d’un seul coup d’œil

Mon, 24 May 2021 16:00:00 +0000

Le problème

Le désordre des archives historiques a de quoi décourager. Le Mediceo del Principato, aux , en est l’exemple même : une petite partie seulement du fonds est inventoriée, et nombre de ses pièces sont éparpillées, sans raison apparente, dans plus de 6 500 volumes. Pour ne rien arranger, on ne peut consulter qu’un nombre limité de ces volumes, ou filze, comme on dit là-bas : quatre liasses par jour en temps ordinaire, et, en temps de pandémie, quatre par quinzaine. Faute d’inventaires détaillés, l’ampleur du fonds oblige le chercheur à ruser pour mettre la main rapidement sur ce qu’il cherche.

La solution

Les uns s’en remettent au hasard ; les autres tentent des conjectures raisonnées à partir de la chronologie, des destinataires, des auteurs, de la provenance du fonds, de la langue, etc. Or il suffit de regarder toutes ces variables ensemble pour que se dessinent, dans la structure de l’archive, des régularités insoupçonnées qui affinent nos conjectures. L’expérience me l’a appris : mises en graphique, les métadonnées que le chercheur consigne d’ordinaire dans un tableur lui donnent une bien meilleure vue de l’endroit où il se trouve dans l’archive.

L’expérience

Je travaille en ce moment sur la correspondance d’un espion du XVI^e siècle. Ses lettres sont dispersées dans des centaines de liasses ; elles sont écrites sous diverses identités, adressées à des correspondants divers et parfois inattendus, envoyées de lieux divers, et ainsi de suite. Pour repérer les filze qui ont le plus de chances de contenir les lettres attendues, j’ai monté un tableau de bord, c’est-à-dire une application web de visualisation interactive ( ) qui relie toutes sortes de données, géographiques et chronologiques notamment, à un diagramme hiérarchique ( ) du fonds. D’un coup d’œil, j’y lis ce qui a déjà été trouvé, ce que cela représente, et où il pourrait valoir la peine de chercher encore ; et il suffit de cliquer sur telle ou telle variable pour que tous les diagrammes se recomposent et fassent apparaître les corrélations correspondantes.

La suite

Ce tableau de bord peut surtout, et c’est peut-être l’essentiel, se convertir en index visuel. Quand l’édition critique de ces lettres paraîtra en ligne, il en sera une seconde porte d’entrée, par laquelle les lecteurs pourront parcourir les données. Pour l’heure, la confidentialité m’oblige à n’en montrer qu’une capture d’écran caviardée, mais je publierai le tableau de bord complet l’an prochain ; en attendant, un prototype sera bientôt disponible. À suivre !

Visualiser le balisage sémantique du BnF Ms. Fr. 640

Sun, 20 Dec 2020 18:15:00 +0000

Vue d’ensemble

Les éditions savantes riches en données regorgent d’annotations éditoriales qu’on peut extraire, analyser et visualiser à toutes sortes de fins scientifiques. C’est le cas de , parue en 2020, dont le fichier de métadonnées se télécharge depuis le dépôt GitHub du projet. Je montre dans ce billet comment réunir toutes ces variables dans une matrice de corrélation, puis la visualiser de plusieurs manières.

Les données

Le Making and Knowing Project tient à jour une feuille de calcul qui décrit le contenu du manuscrit : entry_metadata.csv. On la trouvera sur le du Making & Knowing. On peut aussi se fabriquer des fichiers .csv sur mesure, avec davantage de balisage, grâce à l’excellent de Matthew Kumar, qui est une version Python du BnF Ms. Fr. 640.

Préparer Python

Pandas servira à mettre les données en forme, Matplotlib et seaborn aux cartes de chaleur, et NetworkX, pour finir, aux réseaux fondés sur les corrélations.
Pour des variables de ce type, on évitera la méthode de Pearson au profit de la méthode 𝜙𝐾 ; prenez le temps de sur cette mesure de corrélation et sur PhiK, la bibliothèque qui l’implémente.

#install packages
pip install phik

# import modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import networkx as nx

Préparer les données

Téléchargeons d’abord, dans le dossier metadata du , la dernière version du fichier de métadonnées de l’édition. Nous n’en garderons que les colonnes utiles. Pour cette démonstration, je retiens toutes les balises sémantiques de la traduction anglaise tl ; on peut tout aussi bien prendre celles de la transcription française tc, ou de la version normalisée tcn. Les valeurs sont séparées par des points-virgules, et c’est à Python de les compter : d’où la méthode stack-unstack, avec l’expression régulière [^;\s][^\;]*[^;\s]*. Pour rendre la matrice plus lisible, nous renommons chaque colonne. Les pressés peuvent sauter cette étape ; qu’ils retiennent seulement qu’à ce stade notre dataframe s’appelle tagsrn.

# load the edition's metadata
df = pd.read_csv('entry_metadata.csv')

# select the tags you want to correlate
dftags = df[['al_tl', 'bp_tl', 'cn_tl', 'df_tl', 'env_tl', 'm_tl', 'md_tl', 'ms_tl', 'mu_tl', 'pa_tl', 'pl_tl', 'pn_tl', 'pro_tl', 'sn_tl', 'tl_tl', 'tmp_tl', 'wp_tl', 'de_tl', 'el_tl', 'it_tl', 'la_tl', 'oc_tl', 'po_tl']]

# count comma separated values
tagcount = dftags.stack(dropna=False).str.count(r'[^;\s][^\;]*[^;\s]*').unstack()

# rename columns
tagsrn = tagcount.rename(columns={'al_tl': 'animals', 'bp_tl': 'body parts', 'cn_tl': 'currency', 'df_tl': 'definitions', 'env_tl': 'environment', 'm_tl': 'material', 'md_tl': 'medical', 'ms_tl': 'measurement', 'mu_tl': 'music', 'pa_tl': 'plant', 'pl_tl': 'toponym', 'pn_tl': 'person', 'pro_tl': 'profession', 'sn_tl': 'sensory', 'tl_tl': 'tool', 'tmp_tl': 'temporal', 'wp_tl': 'weapons', 'de_tl': 'German', 'el_tl': 'Greek', 'it_tl': 'Italian', 'la_tl': 'Italian', 'oc_tl': 'Occitan', 'po_tl': 'Poitevin'})

Corréler

Le dataframe une fois nettoyé, on peut calculer les coefficients de corrélation entre les variables. C’est le moment de bien comprendre ses données et de s’assurer qu’on emploie la mesure de corrélation qui leur convient ; le paquet pandas-profiling rend ici de grands services.

# calculate correlation coefficient with the phi k method
cortag = tagsrn.phik_matrix()

cortag est notre matrice de corrélation. Reste à l’explorer sous plusieurs formes.

Visualiser

Le plus simple est d’abord de la représenter comme une matrice colorée, à l’aide du de seaborn.

Carte de chaleur des corrélations

f, ax = plt.subplots(figsize=(16, 14))
ax = sns.heatmap(cortag, linewidths=.03, vmin=0, cmap="Oranges", square=True)

Qui connaît bien le texte voit aussitôt que la carte tient debout. Les noms de personnes, par exemple, sont fortement corrélés au latin : rien d’étonnant, quand on sait combien les humanistes du XVI^e siècle aimaient latiniser les noms.

On m’objectera que cette carte enfonce des portes ouvertes. Ce n’est pas tout à fait faux, et les balises médicales semblent au premier abord donner raison à l’objection, elles qui sont corrélées, comme on s’y attendait, aux parties du corps, aux mesures et aux plantes.

Mais qu’on lise la carte avec plus d’attention, ligne à ligne, et des corrélations plus curieuses apparaissent. Que les balises médicales aillent de pair avec les mots italiens et latins, voilà qui renseigne sur l’origine des recettes médicales du Ms. Fr. 640 ; et la corrélation entre professions, définitions et mesures montre à quel point l’identité professionnelle structure les discours techniques du XVI^e siècle.

Clustermap des corrélations

Les cartes de chaleur sont précieuses en phase « exploratoire », mais elles peuvent sembler brouillonnes à votre auditoire, surtout si vous discutez de groupes sémantiques précis du manuscrit – ou si vous les cherchez encore. Le module clustermap de seaborn donne alors des résultats intéressants.

clustermap = sns.clustermap(cortag, figsize=(12, 13), dendrogram_ratio=(.1, .2), vmin=0, cmap="Oranges", cbar_pos=(-.06, .12, .03, .68))

Outre qu’elle ressemble à un insecte pixélisé (oui, le mot est dans le Robert), la clustermap sépare nettement les balises isolées (en haut et à gauche) de celles qui sont mieux reliées aux autres. On y distingue aussi des groupes à l’écart, comme la musique et le poitevin (qui l’eût cru !), et des groupes plus centraux, comme les mesures, les matériaux, les définitions et les armes. Les professions sont bien reliées, mais ne se rattachent à aucun groupe particulier, du moins dans cette matrice-ci.

Réseau de corrélations

Pour condenser encore les corrélations de notre matrice, les graphes de réseau offrent une solution élégante, surtout lorsqu’il s’agit de présenter le contenu du manuscrit à un public.
Il faut pour cela convertir la matrice en une liste d’arêtes et de nœuds, et fixer un seuil au-dessous duquel les corrélations les plus faibles disparaissent du graphe.

# transform the data
links = cortag.stack().reset_index()
links.columns = ['var1', 'var2','value']

# threshold 
links_filtered = links.loc[(links['value'] > .6) & (links['var1'] != links['var2'])]
links_filtered

# create edges
G = nx.from_pandas_edgelist(links_filtered, 'var1', 'var2')

# draw network using Kamada & Kawai's algorithm 
plt.figure(3,figsize = (12,12))
nx.draw_kamada_kawai(G, with_labels = True, node_color = 'red', node_size = 400, edge_color = 'black', linewidths = 1, font_size = 14)

S’il reste trop d’arêtes et de nœuds, on peut toujours relever le seuil pour obtenir un résultat plus net ; ou bien exporter le graphe, avec la fonction .write_gexf(), pour le retravailler dans Gephi.

nx.write_gexf(G, 'graph.gexf')

Le résultat se voit en tête de ce billet.

Mise à jour : réseau circulaire pondéré

Je cherchais un moyen de représenter les matrices de corrélation sous forme de réseaux pondérés, et j’ai trouvé chez une approche intéressante, que j’adapte ici à notre jeu de données.

# create graph weighted by correlation coefficients (unfiltered)
Gx = nx.from_pandas_edgelist(links, 'var1', 'var2', edge_attr=['value'])

# determine a threshold to remove some edges
threshold = 0.4

# list to store edges to remove
remove = []

# loop through edges in Gx and find correlations which are below the threshold
for var1, var2 in Gx.edges():
 corr = Gx[var1][var2]['value']
 #add to remove node list if abs(corr) < threshold
 if abs(corr) < threshold:
 remove.append((var1, var2))

# remove edges contained in the remove list
Gx.remove_edges_from(remove)

print(str(len(remove)) + ' edges removed')

Quelques arêtes supprimées, on peut fixer la couleur et l’épaisseur des autres.

# determine the colors of edges
def assign_colour(correlation):
 if correlation <= 0.8:
 return '#ff872c' # orange
 else:
 return '#f11d28' # red


def assign_thickness(correlation, benchmark_thickness=3, scaling_factor=3):
 return benchmark_thickness * abs(correlation)**scaling_factor


def assign_node_size(degree, scaling_factor=50):
 return degree * scaling_factor

On donne aussi aux nœuds une taille proportionnelle à leur nombre de connexions.

# assign node size depending on number of connections (degree)
node_size = []
for key, value in dict(Gx.degree).items():
 node_size.append(assign_node_size(value))

On obtient un graphe pondéré qui accueille davantage de nœuds et bien plus d’arêtes, sans rien perdre de sa lisibilité ni de son pouvoir d’information.

La correspondance secrète de Filippo Cavriana, 1568—1589.

Fri, 27 Dec 2019 00:00:00 +0000

Les lettres secrètes de Filippo Cavriana sont un témoignage sans équivalent sur les guerres de Religion : pendant plus de vingt ans, elles suivent les intrigues, les batailles, les négociations et les complots qui rythmaient la vie de la cour de France, et bien au-delà.

Conservées aux , elles sont pour la plupart dispersées dans des centaines de liasses non inventoriées, ces filze dont on parle à Florence. J’ai pu en exhumer des dizaines de nouvelles ces dernières années, mais ce genre de recherche devient de plus en plus ardu : l’éloignement de Florence, la dégradation de certains services publics en Italie, la pandémie de Covid-19, tout concourt à faire d’un projet de publication de cette sorte une entreprise longue et incertaine.

Publier des sources primaires doit pourtant rester, en dépit des obstacles, une part du métier d’historien. C’est la forme de ces publications qui, sans doute, doit changer : il faut non seulement qu’elle s’accommode de la situation que je viens de décrire, mais encore qu’elle rende mieux compte du caractère cumulatif de cette recherche, et qu’elle permette à d’autres de la poursuivre.

D’où l’idée d’un nouveau type de publication numérique, qui soit extensible, pérenne, digne de confiance, indépendante de toute plateforme et, autant que possible, collaborative.

L’édition est désormais en ligne : . Elle réunit les lettres transcrites à ce jour, tirées des Archives d’État de Florence et de Mantoue ainsi que de la BnF, et s’enrichit à mesure que d’autres refont surface. J’ai exposé les raisons de sa conception dans .

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The Spy Who Wished Them Well

Automatiser le balisage des éditions savantes numériques

Introduction

Le problème

Quand on aime, on ne compte pas

Une barre placée haut

La solution

Les transformeurs, chemin le plus court vers l’automatisation ?

Codex

Au-delà d’OpenAI

Les expériences

Expérience 1 – Classer les entrées

Conception de la consigne

Test

Résultat

Expérience 2 – Le balisage sémantique

Conception de la consigne

Test

Conclusion

Visualiser les manuscrits 2 (mise à jour)

L’archive d’un seul coup d’œil

Le problème

La solution

L’expérience

La suite

Visualiser le balisage sémantique du BnF Ms. Fr. 640

Vue d’ensemble

Les données

Préparer Python

Préparer les données

Corréler

Visualiser

Carte de chaleur des corrélations

Clustermap des corrélations

Réseau de corrélations

Mise à jour : réseau circulaire pondéré

La correspondance secrète de Filippo Cavriana, 1568—1589.

Les transformeurs, chemin le plus court vers l’automatisation ?