Authors
Aurélien Bénel,
Title
Modéliser ce qui résiste à la modélisation : De la sémantique à la sémiotique
In
Revue ouverte d'intelligence artificielle
Volume
À paraître
Year
2019
Indexed by
Abstract
Pour traiter de l’intelligence artificielle appliquée aux humanités numériques, cet article prend le pari risqué de concentrer son état de l’art sur les années 1970. Nous découvrons que ces premiers travaux de modélisation des objets archéologiques à l’aide de « langages d’analyse » et de « domaines » n’ont rien à envier aux projets actuels à base de RDF et d’OWL, qu’ils recèlent même souvent une finesse d’analyse digne des projets les plus aboutis. Mais ces travaux sont surtout intéressants par les débats qu’ils firent naître dans la communauté des archéologues, débats d’une profondeur théorique suffisante pour rester, nous semble-t-il, applicables plus de 45 ans après. Parmi les critiques de l’époque, la plus intéressante et la plus constructive est probablement celle de l’archéologue Philippe Bruneau : contrairement aux objets de la Nature, les objets des Sciences humaines, parce qu’ils sont déjà porteurs de sens, doivent être décrits avec des méthodes sémiotiques (plutôt que sémantiques). La prise en compte du contexte ne se traduit alors pas par un vague principe ou par un modèle de plus, mais par un refus systématique des modèles à portée générale. Les modèles doivent tenir compte du fait que seuls un petit nombre des traits pouvant caractériser un objet seront pertinents et ce par différence avec les objets qui sont proches de lui dans son univers technique. Consciemment ou inconsciemment, un certain nombre de travaux d’aujourd’hui en ingénierie des connaissances s’inscrivent au moins partiellement dans ces perspectives. Comme nous l’illustrons avec nos propres logiciels et expérimentations, la prise en compte de cette approche sémiotique trace des perspectives prometteuses pour l’instrumentation de la pratique quotidienne des chercheurs en Sciences humaines ainsi que pour la médiation scientifique. Mais, par un juste retour aux sources de l’intelligence artificielle (à l’époque où sa visée était moins substitutive que compréhensive) l’intérêt de la prise en compte de l’approche sémiotique est peut-être plus grand encore dans la foule de questions de conception qu’elle suscite, questions anecdotiques à première vue, mais liées finalement à ce qu’est le sens et à ses modes de construction.
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