Episode Details

Personne aujourd’hui n’aurait l’idée de se passer d'une calculatrice, d'un correcteur orthographique et encore moins d’un ordinateur. Ces outils ont fait leurs preuves pour la recherche historique. L’intelligence artificielle s’inscrit dans cette continuité. Cependant, si elle permet d’étudier de nouveaux objets et sources, et fournit de nouvelles méthodes et outils, en quoi questionne-t-elle le principe même de la recherche et de l’écriture scientifique ?

L'intelligence artificielle, un outil à historiciser

Un premier moment de développement de l’intelligence artificielle (IA) peut être identifié dans les années 1980. L’intelligence artificielle générative, quant à elle, se développe depuis les années 2000. Aujourd’hui, la numérisation des archives permet notamment la constitution de grandes bases de données informatisées. Du fait de leur envergure, ces bases de données doivent être traitées informatiquement, et peuvent être exploitées par l’IA. Ces méthodes sont utilisées entre autres pour les études de démographie historique, et permettent de produire des statistiques, de mettre en évidence des récurrences ou d'indexer de vastes corpus.

Quand l'historien entre dans "une salle de lecture d'archives et [prend] en photo une liasse, [il a] déjà des pratiques numériques, avant même de savoir s'il y a des chiffres, des tableurs", souligne cependant Caroline Muller, historienne et coautrice de Écrire l’histoire. Gestes et expériences à l’ère numérique (Armand Colin, 2025). Dans la rubrique "'pratique numérique', il faut aussi réfléchir à tous les autres outils. L'IA n'est pas uniquement à assimiler à un usage quantitatif, parce qu'elle sert à faire plein d'autres choses, d'autres gestes, que de la mise en données sérielles."

L'IA et les promesses de nouvelles découvertes historiques

Les avancées de l’intelligence artificielle ne sont pas seulement appliquées aux sources d’histoire contemporaine. Victor Gysembergh, directeur de recherches au CNRS, au Centre Léon Robin de recherche sur la pensée antique, dirige un projet d’étude de manuscrits antiques et médiévaux grâce à de nouvelles technologies, PALAI, pour “PALimpsests: Artificial Intelligence applied to advanced imaging of recycled manuscripts from Northern Italy in the Early Middle Ages”. L’analyse multispectrale déployée permet par exemple de déceler les différentes strates d’écriture d’un même document palimpseste. En tant que technique non invasive, elle est adaptée aux manuscrits les plus fragiles. Ainsi, une couche d’écriture d'un papyrus d’Herculanum, jusqu’alors illisible, car il est carbonisé et ne peut être déroulé, a pu être déchiffrée. L’IA peut également, grâce à un fonctionnement prédictif, aider à la reconstitution de textes dont certains fragments ont été perdus, abîmés par l’eau ou par le feu.

Grâce à ces méthodes, Victor Gysembergh a ainsi "découvert un texte sur Platon, une introduction à la philosophie de Platon", témoigne-t-il. "Au 19ᵉ siècle, ce manuscrit a été badigeonné de produits chimiques, il est complètement noir. Pendant des années, on a essayé de traiter les images multispectrales avec des méthodes numériques qui vont de l'addition, la soustraction, la statistique, jusqu'à des modèles qui relèvent proprement de l'apprentissage machine, de l'intelligence artificielle. À chaque fois, ces étapes ont permis de lire quelques lettres, quelques mots en plus, et dans la lutte avec le texte, d'arracher chaque fois un peu plus de sens."

L'IA peut-elle remplacer les historiens, les historiennes et les archivistes ?

Ces usages questionnent la pérennité des pratiques des chercheurs, des chercheuses et des archivistes, au point que d’aucuns se demandent si les nouvelles technologies numériques et d’intelligence artificielle sont à même de concurrencer ou de remplacer leur activité. Ce qui est "nouveau dans l'histoire de l'i