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Axe de recherche en histoire numérique
LARHRA UMR5190

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<table><tr><td style="vertical-align: middle;"><a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="Licence Creative Commons" style="border-width:0; font-size:smaller" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a>
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<span xmlns:dct="http://purl.org/dc/terms/" property="dct:title">Le cours "Introduction aux méthodes et aux outils numériques pour les sciences historiques"</span> de <span xmlns:cc="http://creativecommons.org/ns#" property="cc:attributionName">Francesco Beretta</span> est mis à disposition selon les termes de la <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International</a>. Cette autorité subsiste sous réserve de toutes les citations, extraits de documents, textes, images, etc. dont les droits reviennent à leurs auteurs respectifs, mentionnés explicitement ou non. </td></tr></table>
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On trouve ici la suite de ce qui a été exposé sur cette page: [[intro_histoire_numerique:production_connaissance_historique|Pyramide de la connaissance: des sources au savoir historique]]


===== Cycle de la connaissance: des sources au savoir historique =====


Le savoir historique est-il un //**savoir scientifique**// ?\\

  * La variété des savoirs scientifiques [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Discipline_scientifique|Discipline scientifique (Wikipedia)]]
  * [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_scientifique|Méthode scientifique (Wikipedia)]]
  * Le modèle et la théorie dans les sciences [[https://plato.stanford.edu/entries/models-science/#ModeTheo|Models in Science (Stanford Encyclopedia of Philosophy)]]


Les contenus de cette page sont inspirés, tout en les adaptant aux disciplines historiques, par ces travaux :
  * Evandro Agazzi, //Scientific objectivity and its contexts// (Cham: Springer, 2014).
  * Evandro Agazzi (ed.), //Varieties of scientific realism : objectivity and truth in science// (Cham: Springer, 2017).

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Une discipline scientifique se définit par son **objet**, par sa **méthode**, par sa **finalité.**
    * Par exemple, la physique classique (newtonienne) étudie le mouvement, la masse et autres propriétés des corps physiques à l'échelle de la nature perceptible par l'humain, éventuellement à l'aide d'instruments tel le télescopes optiques. L'objet de ces disciplines scientifiques est souvent très limité: il est défini pour cette discipline en fonction de ses méthodes et de son domaine.
    * Les sciences historiques ont un **objet** différent, très général: reconstituer la vie, l'action, la pensée des individus et la structure des sociétés du passé
    * Quant à la méthode, pour Aristote la science est une connaissance des causes des phénomènes. Pour la conception 'moderne' de la science, dont un des fondateurs est Galilée, la science est une modélisation mathématique des phénomènes naturels: on décrit ce qui se passe sans souvent connaître la cause des phénomènes observés. La théorie peut tenter d'expliquer les causes mais les 'lois' physiques —en réalité des modèles ou hypothèses descriptives— sont généralement exprimées en termes de rapport numériques, par des formules mathématiques approximant les phénomènes observés. Si la science moderne renonce ainsi, généralement, à comprendre les causes des phénomènes, sa forme mathématique et sa force opératoire sur la nature physique et biologique la rendent efficace et rentable économiquement.
    * Pour les sciences historiques c'est plus complexe car l'origine du savoir historique est souvent une interrogation sur les causes des phénomènes historiques (cf. la suite ci-dessous, le cycle de production de la connaissance historique)
    * Quant à la finalité, les sciences 'naturelles' visent généralement, et permettent en tout cas, une emprise technologique sur la nature et sur l'humain au sens biologique; les sciences historiques décrivent, analysent, tentent de comprendre les phénomènes individuels ou sociaux du passé à partir des sources afin d'acquérir une intelligence du passé et, d'une certaine mesure et par analogie, des phénomène du présent. Leur utilité est donc principalement dans leur apport à la culture et à la vie sociale, dans leur fonction critique vis-à-vis des idéologies.
  * Une comparaison directe et non réfléchie entre histoire et sciences naturelles au point de vue de la certitude de leurs méthodes (les sciences 'dures' contre les sciences 'molles') est donc trompeuse et trahit une compétence insuffisante en épistémologie de la part de qui la pratique. Une réflexion articulée sur les différences des objets, méthodes et finalités est en revanche fort utile afin de situer la place des sciences historiques, avec leur spécificités propres, parmi les disciplines qui permettent de produire un savoir scientifique, fondé sur une méthode précise et robuste, et définissant avec précision et compétence ses objets.


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===== Le cycle de la connaissance en sciences historique =====

{{:intro_histoire_numerique:beretta_slides_cycle_methodologique_complet_1.2.pdf|Le cycle de la connaissance en sciences historiques}} (Diapositives)




Toute recherche en histoire part de la construction d’une problématique à partir du savoir existant tel qu’il est présent dans la bibliographie. Après avoir défini un questionnement, choisi une ou plusieurs méthodes et construit son/ses objets scientifiques, l’historien-ne a recours aux sources pour en extraire les informations qui seront analysées et interprétées afin de répondre au questionnement et intégrer ces réponses dans le savoir élaboré en réponse à la problématique. 

En histoire numérique, la production des données représente le moment décisif de passage de l’analogique au numérique et il est fondamental de réfléchir en détail à cette opération qui doit préparer les traitements qui seront appliqués aux données. L’application d’un modèle —on parle techniquement d’un « modèle conceptuel »— est décisive. Elle doit correspondre au questionnement de la recherche et doit être effectuée selon les règles de l’art afin que les analyses produites avec les outils numériques soient possibles et que les résultats soient pertinents. 

Si on réutilise des données déjà existantes, on doit d’une part comprendre en détail le modèle —et les questionnements— à partir duquel elles ont été produites et, d’autre part, mettre en place les conversions sémantiques qui permettent d’injecter ces données dans le système d’information à partir duquel elles seront analysées. Au niveau conceptuel, c’est de nouveau un modèle qui est appliqué, sachant que tout modèle apporte une simplification et un appauvrissement par rapport à la richesse de la source de départ, mais que cette transformation est indispensable à la construction des analyses —notamment dans une approche sérielle— et doit donc être parfaitement maîtrisée et réfléchie critiquement.

Après avoir récolté suffisamment d’information sous forme de données numériques, on pourra  appliquer à celles-ci différents traitements (statistiques ou autre) en adéquation avec le questionnement de la recherche, en choisissant les logiciels appropriés. De cette analyse ressortira un ‘modèle’ —au sens cette fois de modèle statistique— qui va rendre visible, par approximation, un ou plusieurs aspects de la structure présente dans l’information. L’expérience montre que le modèle obtenu (par ex. une courbe, ou une répartition sur le plan de facteurs, ou un graphe) doit être analysé avec précaution afin d’éviter les biais méthodologiques et les méprises. Cette analyse a donc une fonction essentiellement heuristique : il s’agit de mettre en évidence —par l’intermédiaire des données— un aspect de la réalité qui demande ensuite vérification, interprétation et contextualisation. Parfois on s’aperçoit du fait que le codage choisi —qui est aussi un modèle produisant une abstraction et une simplification— est inadéquat et qu’il faut donc le modifier afin de mettre mieux en valeur les structures présentes dans l’information.

Aussi, on remarque souvent que l’information récoltée est insuffisante pour répondre au questionnement, et qu’il est donc nécessaire de se procurer davantage de données. Ou alors la connaissance obtenue engendre de nouveaux questionnements, d’où l’importance de la notion de cycle qui permet de rendre compte des étapes progressives d’une recherche. Concernant l’analyse des données, le cycle doit être court, afin d’éviter qu’on passe plusieurs mois, voir années dans le cadre d’une thèse de doctorat, à récolter des données numériques mal structurées qui seront ensuite inadaptées aux traitements qu’on avait imaginés. Il s’agit donc de vérifier dès que possible, et régulièrement, si les modèles adoptés —conceptuel, de codage et statistique— permettent de répondre au questionnement, ou s’il est éventuellement nécessaire de les modifier.

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===== Sources et travaux =====


==== Typologie des sources ====

 Cf. Eckert G. et Beigel T., //Historisch Arbeiten//, p.59-87: "Quellen: Material des Historikers"


    * Écrites (inscriptions, manuscrits, imprimés)
    * Matérielles (tout type d'objet physique produit ou manipulé par les êtres humains)
    * Orales (interviews, enregistrements de discours et événements)
    * Audiovisuelles (photos, films)
    * Digitales (reproductions de sources analogiques ou sources //digital born//: tweets, blogs, pages web)

==== Distinction entre sources et travaux ====

Le classement dépend de la finalité de l'utilisation:
  * produire le savoir historique (les sources)
  * connaître l'état, le contenu du savoir historique (le travaux)
  * un exemple de cette distinction (histoire de l'histoire,  [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Historiographie|historiographie]]):
    * Puaux François, Histoire de l’établissement des protestants français en Suède, Paris, G. Fischbacher, 1891. 

==== Utilisation de sources et travaux ====

Deux scénarios:

    * Apprentissage de l'histoire: \\ de la bibliographie aux sources, du général au particulier (cf. Eckert G. et Beigel T., //Historisch Arbeiten//, p.88-104: "Literatur: Zugänge zur Wissenschaft") 
    * Production du savoir historique: \\ de l'analyse fine des sources (à partir d'une problématique) à la généralisation et aux synthèses   (cf. //ibid//., p.105-143: "Quellen, Literatur und Fragestellung" ; Prost, //Douze leçons//, ch. 13. Histoire, vérités, méthodes. Des structures argumentatives de l’histoire)


La lecture des travaux comme//** lieu d'apprentissage de la méthode en sciences historiques**//
On s'efforcera de:
    * analyser dans les travaux la construction de la problèmatique et du questionnement (normalement exposé dans l'introduction).
    * étudier leur manière d'analyser des sources et de produire l'information factuelle (les "faits").
    * analyser leur manière de produire le savoir: quelles méthodes ont été appliquées à l'information récoltée afin de répondre au questionnement?



Le //**savoir historique comme réponse à une problématique**// (Castellanos Maria del Mar, Delacroix-Tessereau Florie et Vergnes Frédérique, La recherche et le traitement de l’information, Paris, Nathan, 2018 , p. 6-13):\\
  * confronter les contenus des différentes sources du savoir historique concernant un sujet\\
  * s'interroger sur les enjeux d'un sujet et interroger critiquement l'opinion courante\\
  * transformer les affirmations en questions: une ensemble de phrases qui décrivent, souvent sous forme de questions, les problèmes qu'on souhaite explorer et les pistes qu'on imagine parcourir\\
  * une interrogation qui naît souvent de l'observation du présent, qui interroge le passé pour comprendre le présent
  * La construction de la problématique doit précéder la recherche de l'information. Elle est essentielle car elle est le fondement de la recherche et de la production du savoir historique.
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