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Travaux de l’année 2026 au sujet des disciplines et des institutions de Sunoikisis DC

Présentation du projet Sunoikisis 

Sunoikisis digital classics est un séminaire international consacré aux études des lettres classiques et numériques, couvrant la période 2015–2026.       https://sunoikisisdc.github.io/

L’année dernière, il avait été question de créer un fichier CSV pour y mettre toutes les informations des cours de Sunoikisis DC. Voici le lien pour ceux qui souhaitent s’y reporter : Synthèse de nos travaux sur le projet Sunoikisis DC (avril 2025).

Présentation du travail de cette année

Cette année nous sommes partis de ce fichier pour analyser des points précis du projet. Nous nous sommes donc divisés en deux axes d’étude ; d’un côté l’analyse des institutions représentées dans les cours de Sunoikisis, de l’autre côté l’analyse des objets d’étude des cours de Sunoikisis.

L’analyse des disciplines de Sunoikisis DC

Nous allons vous présenter la tâche de notre groupe pour analyser les disciplines enseignées par Sunoikisis.  Nous avons fini par attribuer à chaque séance une ou deux disciplines. Celles-ci rattachées à une ou deux méthodes en s’appuyant sur la taxonomie TaDiRAH 2.0 (Taxonomy of Digital Research Activities in the Humanities). https://vocabs.dariah.eu/tadirah/en/index

Le CSV établi par les élèves de l’année précédente contenait 87 thèmes distincts répartis sur six colonnes (themes_1 à themes_6). Ce billet retrace notre démarche, les problèmes rencontrés et les choix que nous avons faits ensemble. Il  contient 87 thèmes distincts sur l’ensemble du corpus. Il y avait aussi des colonnes contributor, institutions, country qui ne nous intéressent pas pour notre travail. Voici donc les douze thèmes plus fréquents :

Thème

Occurrences dans les cours

Visualization

52

Linked open data

41

Annotation

38

Encoding

31

Digitization

30

Text encoding

28

Treebank

28

Text analysis / Text mining

47

Named entities

25

Translation

25

Geography

20

Archaeology

19

Après avoir actualisé les séances sur le fichier CSV hn2_sunoikisis dc_data.csv sur notre dépôt GitHub, nous nous sommes concentrés sur les colonnes intitulées Themes_1 à Themes_6. Pour cela, notre première étape a donc été de nettoyer ce fichier CSV, à l’aide du logiciel OpenRefine. 

Le travail d’adaptation du fichier CSV original pour notre objet d’étude

Pour pouvoir travailler sur les thèmes des séances, nous avons fait le choix de garder un fichier CSV plus rudimentaire. Nous avons donc conservé les colonnes suivantes : 

  • Saison
  • Numéro dans la saison
  • Date de la séance 
  • Titre de la séance
  • Thème_1
  • Thème_2
  • Thème_3
  • Lien URL de la séance

Il nous est apparu évident à ce stade de conserver uniquement trois colonnes de thèmes au lieu des six existantes. Les autres avaient été peu ou pas remplies, et semblaient avoir peu d’intérêt dans notre analyse future.

Nous avons donc créé un nouveau fichier CSV, que nous avons intitulé “csv intermédiaire”. Nous y avons évidemment supprimé les colonnes contributor, institutions, country. Le plus gros problème était le manque d’homogénéité des catégories puisque différentes personnes se sont succédées pour remplir ces colonnes. Les colonnes themes n’étaient pas cohérentes, et ce jusque dans leurs écritures puisqu’on pouvait retrouver différentes orthographes d’une même technique ou discipline.

Dans cette capture d’écran nous voyons un exemple clair du manque d’homogénéité. Le themes_3 de la ligne 51 et 56 s’intitule “treebankmais celui de la ligne 58 devient “tree bank”.

À cette étape du travail, nous avons été confrontés à une impasse dans notre réflexion. En effet, les disciplines abordés par les séances de Sunoikisis nous semblaient très diverses et difficiles à étiqueter dans une logique généraliste. Certaines séances étudiaient des champs disciplinaires très précis, comme l’archéologie, mais certaines abordaient des thèmes plus généraux, comme la prise en main d’un logiciel, ou une méthodologie d’utilisation de données informatiques.

Notre première idée a été de faire une grande division entre les champs qui concernaient exclusivement l’Antiquité et d’autres appartenant au domaine informatique et numérique. En analysant plus précisément le contenu de chaque séance, cette idée est apparue comme peu pertinente. En effet, de nombreuses séances mêlaient ces deux vastes domaines, qui devenaient donc indissociables. L’utilisation des outils digitaux pour l’appliquer au domaine des lettres classiques est le cœur de la création des cours de Sunoikisis.

Nous avons donc souhaité nous restreindre à seulement deux colonnes discipline et deux colonnes method. L’objectif était de rester le plus large possible pour pouvoir établir des correspondances entre les cours, tout en gardant l’idée d’une classification par champ disciplinaire et méthode numérique associée. Les cours Sunoikisis étant organisés par saison selon un thème précis, le caractère général des intitulés nous évite de tomber dans des filiations exactes correspondant à chaque saison.

Cependant, dans les différentes disciplines, nous avons tout de même essayé de restituer cette dimension numérique en attribuant l’étiquette “digital humanities”, généralement accompagnée de la méthode “teaching”. Cela met en évidence des cours centrés sur une technique numérique qui n’a pas d’application directe aux humanités classiques. Ce choix nous permet ainsi de ne pas différencier ces cours de l’ensemble puisque l’on retrouve toujours la volonté de l’appliquer aux humanités classiques. Sur le fichier final nous pouvons ainsi relever 90 occurrences de “teaching” et 152 de “digital humanities”

Nos choix d’annotation

Pour mieux comprendre notre démarche voici un tableau qui explique la situation initale et montre nos différents choix pour unifier les disciplines et les méthodes : 

Situation

Terme évité

Terme retenu

Justification

Cours 3D, VR, Wiki

archaeology / history

digital humanities

Cours d’outil pur, pas de discipline classique

text mining (thème CSV)

text mining

knowledge discovery

Terme officiel TaDiRAH 2.0

text analysis

text analysis

content analysis

Plus précis dans TaDiRAH 2.0

text editing / encoding

text editing

Editing

Terme officiel TaDiRAH sous Enriching

maps and mapping / geography

mapping

spatial analysis

Cours de cartographie rien à voir avec mapping, un concept mathématique

Terme officiel TaDiRAH sous Analyzing

visualisation (thème CSV)

visualisation

data visualization

Terme officiel TaDiRAH sous Analyzing

adding / notifying

adding, notifying

Enriching

Micro-opérations sans catégorie propre

Les problèmes rencontrés

Les limites de TaDiRAH

Certaines thématiques du CSV n’ont pas de correspondance directe dans TaDiRAH 2.0. Le terme « text mining » n’existe pas comme concept autonome – il est uniquement mentionné dans les notes relatives à l’analyse de contenu. Les micro-opérations comme l’ajout, la notification et la soustraction ne possèdent pas de classification distincte et sont classées sous l’enrichissement. Un identifiant périmé (Wikidirecteur) a aussi été éliminé, car il n’est plus en lien avec aucune entrée du registre actuel.

De plus nombre de termes présents sur TaDiRAH n’ont aucune définition, que ce soit sur le site en lui-même ou sur Wikidata, il est donc peu commode de les utiliser. Ce flou existe par exemple pour associate et associating, il est impossible de réellement les différencier. En effet associate et associating n’ont aucune définition et renvoient à des liens morts. Le seul indice que nous donne le site réside dans le concept plus large (broader concept). Associate renvoie à contextualizing tandis que associating, lui, renvoie à annotating. Deux termes proches ont alors une signification totalement différente.

Hétérogénéité orthographique des termes

Le document comprenait des termes en majuscules non standardisées (par exemple : Annotating, Spatial Analysis), tandis que TaDiRAH 2.0 emploie des lettres minuscules. Nous avons tout transformé en minuscules et avons fait un copié-collé depuis vocabs.dariah.eu. Pour choisir entre l’usage de ‘organizing’ et ‘organising’, ou ‘preserving’ et ‘preservation’, nous avons opté pour l’orthographe américaine en nous référant à Wikidata comme juge normalisateur.

Les sessions exclusivement numériques

Pour les sessions entièrement dédiées à l’utilisation d’outils numériques tels que 3D, VR, Wiki, SIG…, nous avons opté pour le concept des humanités numériques comme domaine d’étude et l’enseignement comme méthodologie secondaire. Cela leur confère une identité unique sur le graphe final, distincte des sessions disciplinaires (histoire, linguistique, géographie…). En effet, dans une visée généraliste, nous ne pouvions pas restituer des méthodes aussi précise que “3D” ou “XML-TEI” et il n’existe pas encore d’autres catégories.

Résultats et représentations visuelles

Le premier représente les disciplines les plus présentes et le second quantifie les méthodes les plus utilisées dans les cours de Sunoikis. Évidemment l’enseignement et les humanités numériques apparaissent fréquemment à cause de notre choix de répertoriage. Voici deux tableaux illustrant les conclusions de notre travail. Nous ne les avons donc pas inclus dans les tableaux.

Discipines Occurrences dans les cours
Philology 55
Geography 35
Archaeology 30
History 28
Literature 20
Méthodes Occurrences dans les cours
Encoding 27
Annotating 24
Linked Open Data 19
Visualization 18
Georeferencing 17

Suite au nettoyage et à l’annotation, le corpus montre une distribution plus forte des méthodes par rapport aux disciplines. La forte présence de “teaching” qui est parfois la seule méthode pour certains cours ne suffit pas à expliquer cette différence. En effet, “digital humanities” est souvent un cas unique dans les disciplines. Il est encore plus présent que “teaching” et il n’empêche pas à d’autres disciplines d’avoir un nombre important d’occurrences. On peut lier cette conséquence à des possibilités plus grandes que pour les disciplines. Il est plus difficile d’annoter des méthodes puisqu’elles sont toutes uniques : il n’y a pas autant de grands regroupements conventionnels de méthodes, comme les disciplines peuvent avoir. On voit sur TaDiRAH que le nombre de méthode est conséquent et bien que nous ayons essayé de généraliser au maximum cela reste encore imparfait. 

Conclusion

Ce travail nous a confronté aux réalités concrètes de l’annotation en humanités numériques : un fichier de 283 séances avec 87 thèmes hétérogènes demande des décisions collectives, des règles partagées et beaucoup de vérifications. La création de ce fichier nous a permis d’avoir une vision encore un peu plus parfaite des possibilités offertes par les humanités numériques. Le résultat n’est pas parfait, mais il est cohérent et exploitable.

 Pour y regarder de plus près, voici notre fichier CSV

L’analyse des institutions de Sunoikisis

Notre groupe a voulu préciser le poids des relations unissant les intervenants du projet Sunoikisis Digital Classics, qu’il s’agisse d’universités, d’organismes, d’associations, ou d’indépendants, par l’étude des 283 séances de la période 2015-2026. En fin de processus, un graphe généré par le logiciel Gephi permettra de visualiser le lien entre les institutions ayant participé aux séances.

Création d’un CSV comme base pour notre étude

Nous sommes partis d’un premier fichier de travail commun, constitué lors des précédentes années et mis à jour au fur et à mesure des séances. De ce fichier structuré, nous avons pu extraire les données qui nous intéressaient, en l’occurrence les institutions participantes et les numéros de séances. Pour les traiter, un éditeur de code (VSCode) nous a été utile dans l’harmonisation des données. La fonction rechercher et remplacer nous a par exemple permis de repérer et de corriger le phénomène récurrent de variantes de dénomination pour une même institution (Leipzig University, University of Leipzig). De là, il a été aisé d’isoler la liste des noms d’institutions pour constituer une sorte de feuille de présence sous forme de tableau CSV dans lequel chaque colonne définit une institution, et chaque ligne une séance. Sur OpenRefine ensuite, l’opération consiste à attribuer, ligne par ligne et pour chaque séance donnée, la valeur 1 aux entités concernées, c’est-à-dire aux institutions présentes dans la séance en question. L’absence de 1 dans notre tableau, donc la non-présence de l’institution, équivaut à la valeur 0.

Une nouvelle étape consiste en la transposition des données. Il s’agit d’opérer une nouvelle mise en forme dans laquelle toutes les entités se trouvent désormais regroupées dans une seule et même colonne intitulée « Institutions ». Cette transposition effectuée avec OpenRefine permet de réduire le tableau à deux colonnes seulement, l’autre étant la colonne « n_total ». Avec ce nouveau tableau, une nouvelle étape est franchie dans ce qui permettra le chargement de notre fichier CSV dans le logiciel Gephi.

Le passage du CSV d’OpenRefine à Gephi

Pour établir le degré de relation entre deux nodes (nœuds) liés entre eux par une edge (arête), Gephi doit connaître la valeur weight (poids) de ce lien. Le prochain travail consiste donc à formater notre fichier de manière à ce que la valeur weight y apparaisse. Exécuté manuellement, cette tâche aurait sans doute nécessité plusieurs heures de travail. Pour plus de facilité, un code python généré par ChatGPT puis rentré dans Google Colab, a permis d’obtenir rapidement un fichier CSV avec une nouvelle colonne weight, le rendant ainsi conforme aux exigences de Gephi.

# Build edge list
edges = {}
for _, group in df.groupby("n_total"):
    institutions = group["Institutions"].dropna().unique()

for a, b in combinations(sorted(institutions), 2):
    key = (a, b)
    edges[key] = edges.get(key, 0) + 1

# Convert to DataFrame
edge_list = pd.DataFrame(
[(a, b, w) for (a, b), w in edges.items()],
columns=["Source", "Target", "Weight"])

 

Sur OpenRefine, nous pouvons désormais visualiser notre tableau à trois colonnes, Source, Target, Weight . Après le nettoyage des données, 149 institutions différentes sont recensées. Au cours des 283 séances, 76 n’apparaissent qu’une fois, 26 deux fois, 13 trois fois, 3 quatre fois, 5 cinq fois, 10 six fois, 5 sept fois, 2 8 fois, 3 neuf fois, 1 dix fois, 2 seize fois, puis 24, 68 et 105 fois pour les trois premières en termes de fréquence. L’université de Londres est largement représentée, présente à plus d’un tiers (37%) des séances, suivie de l’université de Leipzig (24%) devançant le King’s College de Londres (8,5%) et les universités d’Helsinki et d’Exeter (près de 6% chacune).

Il nous faut maintenant importer les données sur Gephi en tant que Edges table. Notre fichier étant au format CSV, le caractère séparateur entre les différentes colonnes est la virgule. Nous laissons le reste des paramètres par défaut, c’est-à-dire Interval dans Time representation et Double dans Weight. Aucune erreur n’est détectée et nous pouvons maintenant nous concentrer sur le logiciel Gephi.

Réglages des résultats sur Gephi

Notre graphe comptabilise 143 nodes et 306 edges. Parmi les différents layouts à disposition, ForceAtlas 2 permet d’organiser les nodes de manière plus lisible et “exploitable” visuellement.Le réglage des différents paramètres offre la possibilité d’ajuster l’échelle des éléments pour améliorer la lisibilité de l’ensemble, par exemple en modifiant la taille des nodes selon leur importance. Au vu du grand nombre d’institutions, il a été envisagé de regrouper ces dernières par pays pour ensuite disposer d’un moindre nombre de nodes, et ainsi d’une meilleure lisibilité à l’écran. Toutefois, les différents réglages opérés ont permis de produire un graphe visuellement satisfaisant et le regroupement par pays a donc été mis de côté.

L’ajout d’une colonne Label permet d’attribuer à chaque node le nom de l’institution qu’il représente.

Les images affichées précédemment proviennent de la fenêtre Overview de Gephi. Mais le logiciel possède également une fenêtre Preview dans laquelle il est enfin possible de générer une image en haute résolution du réseau. De nombreux paramètres sont à nouveaux disponibles, ainsi que des presets pour plus de facilité. L’export du graphe peut se faire en format svg, pdf ou png. Notons aussi que certains layouts permettent la génération de graphes 3D, c’est le cas notamment du layout Force Atlas 3D, disponible sous forme de plugin-in.

Avec le plug-in “Give Colors To Nodes”, il est aussi possible de créer des nodes de couleurs différentes en ajoutant au tableau une nouvelle colonne pourvue d’une valeur RGB. Pour ce qui nous concerne, l’on peut par exemple attribuer une même couleur à chaque pays — ou zone géographique, pour mieux les distinguer entre eux.

On peut choisir de s’intéresser au réseau dans son ensemble, ou bien de se focaliser sur une institution en particulier, par exemple ici en plaçant le pointeur de la souris sur « Birkbeck University ».

Interprétation des résultats obtenus sur Gephi

Ce travail sur le réseau des institutions du projet Sunoikisis s’est révélé intéressant à plus d’un titre. La tâche la plus contraignante aura sans doute été le formatage du fichier CSV pour le faire correspondre exactement aux demandes de Gephi. Ce logiciel que nous découvrions peut vite s’avérer frustrant et déroutant lorsque l’on peine à comprendre la logique avec laquelle il opère. A l’arrivée, un graphe a finalement pu être généré. Il nous montre la prééminence de l’université de Londres (179 connexions) dans les institutions concernées par Sunoikisis. L’on remarque aussi la forte présence de l’université de Leipzig en Allemagne (90 connexions) , ce qui n’est pas étonnant compte tenu du fait que ces deux institutions sont à l’initiative du projet. Dans une moindre mesure, deux autres institutions anglaises se démarquent aussi par leur relative importance, l’université d’Exeter (25 connexions) et le King’s College (39 connexions) de Londres. L’université d’Helsinki (24 connexions) possède également un réseau non négligeable. Multitude d’institutions — la plupart en fait — sont représentées dans le graphe avec des nodes de taille minimale, laissant supposer que Sunoikisis sollicite régulièrement de nouvelles institutions qui n’ont préalablement jamais participé au projet, et n’y participeront pas ultérieurement si ce n’est ponctuellement. En ce qui concerne l’université Paris Nanterre, nous pouvons relever qu’elle possède des liens avec les universités d’Oviedo, d’Erfurt, de Londres, de Leipzig, et de l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne. Ces “liens” sont à nuancer dans la mesure où ils désignent des cooccurrences lors d’une même session, et par conséquent n’impliquent pas nécessairement de rapport direct entre les institutions elles-mêmes. Si un thème commun réunit les participants d’une séance Sunoikisis, les raisons précises qui les unissent s’avèrent très diverses, pouvant être liées à un partage mutuel de connaissances, à un champ de travail commun, à la découverte d’un nouveau projet, etc.

Et si Aristophane avait entendu le consentement ? Pastiche de L’Assemblée des femmes

On raconte que, dans un carton d’archives oublié au fond d’un dépôt poussiéreux, on aurait retrouvé, il y a peu, un feuillet grec un peu rongé. Certains philologues enthousiastes y ont même vu, plus ou moins sérieusement, les restes d’un chapitre perdu de L’Assemblée des femmes : un passage où Praxagora et ses compagnes ne parlent plus seulement de mise en commun des biens, mais d’une question qui nous obsède aujourd’hui : le consentement. On ne sait pas si Aristophane a écrit ces vers, mais on l’imagine bien, avec son humour grossier et sa logique implacable, s’emparer de cette histoire de « oui », de « non » et de tout le reste. Ce qui suit est donc un pastiche d’une Assemblée des femmes, imaginée comme si Aristophane avait vécu à l’époque de nos débats contemporains sur le consentement.

 La nuit s’accrochait encore aux murs d’Athènes comme une vieille servante qui ne veut pas quitter la maison. Des lampes fumaient au-dessus des portes. Des ombres en manteaux trop larges se glissaient dans les ruelles, trébuchant dans des sandales volées. C’étaient les femmes. PRAXAGORA, en tête, la barbe postiche de travers, la démarche pesante des citoyens sortis de banquets et de décrets mal compris.

PRAXAGORA

Mes amies, dépêchez-vous ! Si les hommes se réveillent avant que nous ne soyons assises à leur place, ils continueront de décider qui a « consenti », qui « exagère » et qui « n’a pas vraiment dit non ». Par Zeus, il est temps que quelqu’un compte autre chose que leurs jarres : leurs mensonges.

UNE FEMME VIEILLE

Par Artémis, j’ai mis la tunique de mon mari : elle sent le vin, l’ail et la lâcheté. Avec cette odeur-là, on nous prendra pour de vrais citoyens.

PRAXAGORA

C’est parfait. L’odeur de l’impunité est le parfum officiel de la cité. Pour le reste, ils déposent les charges sur les mêmes épaules : esclaves, métèques, femmes, et toutes celles qu’on fait taire après les avoir « prises ». Aujourd’hui, nous allons leur rendre un service qu’ils ne méritent pas : penser à leur place ce qu’ils n’ont jamais su penser sans ricaner – ce qu’est un « oui », ce qu’est un « non », et ce que veut dire « consentir ».

CHŒUR DES FEMMES (murmurant)

Ils viennent la nuit,

Avec leurs mains pressées,

Leurs serments « par Zeus ».

oubliés au matin.

Ils disent : « Elle n’a pas dit non. »,

Et la cité répond :

« Alors il n’y a pas de problème. »

UNE JEUNE FEMME

Et que dirons-nous à l’Assemblée ? Les hommes aiment les lois, mais seulement quand elles protègent leurs habitudes. Dès qu’on parle de ce qui se passe dans le lit, ils se bouchent les oreilles avec la même main qu’ils posent partout sans demander.

PRAXAGORA
Nous parlerons leur langue : « ordre de la cité », « protection de tous », « paix des foyers ». Si nous disons « #MeToo », ils croiront que c’est une danse crétoise. Nous dirons seulement : qu’un corps est une maison où l’on doit frapper avant d’entrer. Allez, ajustez vos barbes. Marchez comme si vous aviez passé votre vie à fuir le service militaire et la responsabilité.

Changement de scène : l’Assemblée.

Les bancs se remplissent de citoyens bâillants, se plaignant du froid, du vent et de la nécessité de penser si tôt. Les femmes déguisées se glissent parmi eux.

HÉRALDE
Silence, citoyens ! À l’Assemblée ! Qui veut parler de la cité, de nos lois, de nos lits, et de notre réputation chez les barbares ?

PRAXAGORA
(se levant)

Moi.

UN CITOYEN INQUIET

Encore toi ? La dernière fois tu voulais tout mettre en commun ; j’ai encore peur que mon vin finisse dans la bouche du voisin !

PRAXAGORA
Rassure-toi, ton vin est à l’abri : même les dieux n’en voudraient pas. Aujourd’hui, ce ne sont pas vos amphores que je viens partager, mais vos excuses.

UN JEUNE RICHE

Nos excuses ? Nous en avons à peine assez pour nos procès !

PRAXAGORA
Vous dites : « Elle n’a rien dit », « Elle n’a pas résisté », « Elle était ivre, mais moi aussi. » Vous ajoutez : « C’était une plaisanterie », « C’est la coutume », « De mon temps, on ne se plaignait pas ». Et quand une femme parle, vous criez : « Calomnie ! Exagération ! Complot contre les honnêtes citoyens !”

CHŒUR DES FEMMES (à part)

Ils ont la main leste.

Et l’oreille lourde.

Ils entendent chaque rire,

Mais jamais chaque « non ».

UN VIEIL ATHÉNIEN

Si on fait des lois trop dures, on ne pourra plus approcher une femme sans témoins, contrats et notaire ! La cité se videra de désir.

PRAXAGORA

Voilà un homme qui prend ses désirs pour des impunités. Quand tu donnes du vin, tu ne lui mets pas l’amphore dans la bouche en disant : « Au fond, tu le voulais. » Le corps d’une femme n’est pas un vase à essayer pour voir s’il fuit. Écoutez mon décret.

Premier décret sur le consentement

Tout rapport sera considéré comme injuste si l’un des deux n’a pas dit « oui » sans peur ni menace. Le silence ne vaudra plus « oui ». La peur ne vaudra plus « oui ». La contrainte ne vaudra plus « oui ». Quiconque dira : « Elle n’a pas dit non » sera considéré comme ayant avoué sa faute.

UN CITOYEN INQUIET

Mais, comment prouver ce « oui » ? Allons-nous remplir les archives de « oui », de « non », de « peut-être » ?

PRAXAGORA
Nous ne remplirons pas les archives, nous remplirons les esprits. Que les garçons comprennent qu’un « non » n’est pas un point de départ de négociation. Que les filles sachent qu’elles peuvent dire « non » sans s’excuser d’être.

UNE JEUNE FEMME

Et si l’on change d’avis ? Si l’on dit « oui » puis « non » ? Les hommes disent : « Elle était d’accord au début, elle n’a pas le droit de se plaindre après. »

PRAXAGORA

Second décret : le « oui » réversible

Le « oui » est un chemin, pas une chaîne. Le consentement pourra être retiré à tout moment, comme on retire sa main du feu quand il brûle trop. Dire « j’arrête » vaudra plus que tous les serments « par Zeus ».

UN JEUNE RICHE

Et nous, qui nous protégera des fausses accusations ?

CHŒUR DES FEMMES (riant)

Ils craignent les fausses accusations,

Mais pas les vraies violences.

PRAXAGORA
Nous écouterons tout le monde, mais nous cesserons de dire, avant même d’entendre : « Elle exagère, elle cherche l’argent. » Nous ne demanderons plus à la victime pourquoi elle n’a pas crié plus fort, sans nous demander à nous pourquoi nous avons si mal entendu.

UN VIEIL ATHÉNIEN

Et le vertueux, celui qui respecte le « non », lui donneras-tu quelque chose ?

PRAXAGORA
Oui : plus d’honneur que les bavards qui se vantent de leurs conquêtes. Que la virilité se mesure non au nombre de femmes prises, mais au nombre de limites respectées.

HÉRALDE
Que ceux qui approuvent ces décrets sur le consentement dans la cité lèvent la main ! Les femmes déguisées votent d’un geste vif. Les hommes hésitent, pensent à leurs filles, à leurs mères, à des histoires jamais dites. Puis, des mains se lèvent, un peu honteuses, un peu soulagées.

CHŒUR DES FEMMES (chant final)

Nous n’avons pas aboli le désir,

Nous avons nommé la violence.

Nous n’avons pas fermé les lits,

Nous avons ouvert les yeux.

Comment j’ai fabriqué ce pastiche !

Pour écrire ce pastiche, je suis parti du corpus de L’Assemblée des femmes : le texte grec (via Perseus) et sa traduction française. Ensuite, j’ai travaillé avec deux outils principaux : Voyant Tools pour le texte grec et français et Deucalion pour lemmatiser le texte grec. La liste des mots fréquents confirme très vite ce qu’on sent à la lecture : les termes femmes, hommes, cité, assemblée, lois, commun reviennent sans cesse, comme les pronoms nous et vous qui marquent la confrontation entre différents groupes.

Voyant permet de repérer des syntagmes récurrents grâce aux fonctions de type « contextes » / « collocations ». J’ai ainsi dégagé quelques expressions de trois mots ou plus que j’ai cherché à imiter dans le pastiche. Par exemple :

– des syntagmes construits sur le modèle « Par Zeus ! » / « Par Artémis ! », que j’ai transposés dans mon texte avec des formules comme « Par Zeus, il est temps que quelqu’un… ».
– des groupes du type « à l’Assemblée de… ».

– des syntagmes plus abstraits comme « pour le bien de la cité » et « intérêt de tous ».

J’ai utilisé Deucalion pour lemmatiser le texte. Cela permet de regrouper les différentes formes d’un même mot et de faire ressortir certains lemmes structurants, comme γυνή (femme), ἀνήρ (homme), πόλις (cité), νόμος (loi). On retrouve aussi des verbes liés à la parole et à la décision : λέγω, δοκεῖ, ψηφίζομαι, ainsi que des termes qui touchent à la volonté et à la contrainte, comme βούλομαι, θέλω, ἀναγκάζω, ἑκών / ἄκων (de son plein gré / malgré soi). Même si Aristophane ne parle évidemment pas de « consentement » au sens moderne, on voit déjà que son texte joue avec la tension entre ce qu’on veut et ce qu’on subit, entre ceux qui décident et ceux qui sont décidés par les autres. C’est ce noyau que j’ai déplacé vers notre problématique actuelle.

Pour le pastiche lui-même, j’ai essayé d’imiter d’abord le mouvement général de la pièce : au début, le lexique tourne autour de la nuit, des corps, des maisons, puis la comédie bascule vers l’Assemblée, les lois, les décrets. J’ai repris ce passage du privé au public. J’ai aussi calqué le rythme des répliques : des interventions courtes, parfois de mauvaise foi, pour le citoyen inquiet ou le jeune riche. Ce contraste est directement inspiré de la dynamique comique d’Aristophane. Enfin, le chant du chœur reprend le principe des anaphores et des oppositions simples, en écho aux chants choraux de la pièce originale.

 

Project Gutenberg : une bibliothèque numérique utile pour les Humanités classiques et numériques (Billet 2)

Project Gutenberg est une ressource simple, gratuite et efficace

J’ai découvert le Project Gutenberg, une super bibliothèque numérique qui est utile pour les humanités classiques et numériques.

Parmi toutes les bibliothèques en ligne qu’on nous a proposées, j’ai choisi de me pencher sur le Project Gutenberg (www.gutenberg.org). C’est l’une des toutes premières du genre, lancée dans les années 1970. Son objectif est simple et clair : rendre accessibles à tout le monde des livres gratuits et libres de droits, dans des formats basiques comme txt, epub, Kindle ou HTML.

Ce qui m’a tout de suite accroché, c’est la section « History – Ancient ». Il y a plein de textes d’auteurs grecs et latins : Hérodote, Thucydide, Plutarque et j’en passe. La plupart sont traduits en anglais, ce qui rend la lecture facile et donne une bonne base pour faire des recherches. Pour notre formation en humanités classiques et numériques, cette collection est un vrai trésor. Elle nous permet d’accéder à des œuvres essentielles de l’Antiquité tout en nous aidant à comprendre comment marchent les bibliothèques numériques et leurs formats.

Cela dit, il faut savoir que les textes en grec ou latin original sont assez limités sur le site. On trouve parfois des trucs en grec ancien, comme des extraits de l’Iliade ou de l’Odyssée, ou des dialogues de Platon, mais la grande majorité des fichiers sont des traductions en anglais. Par contre, pour le latin, c’est un peu plus fourni : on peut lire Cicéron, César, Virgile, Ovide ou même Augustin. Ces versions sont souvent juste des transcriptions basiques, sans notes critiques ou annotations savantes. Ça montre bien que Project Gutenberg n’est pas une base pour les philologues pointus, mais plutôt une biblio ouverte à tous, parfaite pour découvrir, lire ou comparer des traductions avant de passer à des ressources plus pro comme la Perseus Digital Library ou le TLG.

Le site est super facile à utiliser : tu peux chercher par auteur, titre ou mot-clé. Chaque livre a une fiche claire avec ses infos de base (titre, auteur, langue, date, formats disponibles). Contrairement à des plateformes plus complexes comme Gallica ou Perseus, Gutenberg n’a pas d’outils d’analyse ou d’annotations avancées. Mais cette simplicité rend la navigation rapide et sympa, surtout si tu débutes dans l’exploration des ressources numériques.

En fouillant dans la section « History – Ancient », j’ai aussi vu qu’on pouvait comparer différentes versions d’un même texte. Le site n’offre pas d’outil automatique pour ça, mais il y a souvent plusieurs traductions ou éditions disponibles. Par exemple, tu peux trouver deux versions anglaises d’un texte de Plutarque ou d’Hérodote, traduites à des époques différentes. Comme les fichiers sont en formats ouverts (txt, epub, HTML), c’est un jeu d’enfant de les télécharger et de les mettre côte à côte pour repérer les différences de style ou de vocabulaire. Cette possibilité de comparaison capture bien l’esprit des humanités numériques, où on peut utiliser les ressources libres de Gutenberg pour bricoler ses propres analyses de texte.

En résumé, Project Gutenberg est une ressource simple, gratuite et efficace. Elle ne remplace pas les plateformes plus spécialisées, mais c’est une excellente porte d’entrée pour plonger dans le monde des bibliothèques numériques. Pour les étudiants en humanités classiques et numériques, c’est l’outil idéal pour apprendre à lire, télécharger, citer et manipuler des textes anciens dans un environnement digital.

Petit guide de survie : aimer le grec quand on ne connaît que Je t’aime en français

Apprendre le grec n’est pas seulement une aventure intellectuelle, c’est aussi une école de patience

Je m’appelle Adrien Kamali. Il y a environ huit ans, le destin m’a fait quitter l’Iran pour venir en France. Et ce même destin m’a peu à peu transformé : de quelqu’un qui voulait rester un Iranien franc, je suis devenu un Franco-Iranien.
Ce changement de pays n’a pas bouleversé mon existence en profondeur… sauf sur un point : la langue française. Je n’en connaissais absolument rien, à part ce petit mot magique « Je t’aime ». J’aimais les langues, surtout l’allemand, qui était tout en haut de ma liste. Le français, lui, ne m’attirait pas. Aujourd’hui pourtant, je regrette de ne pas l’avoir appris plus tôt.
Mon histoire avec le grec ancien est toute différente. Elle est plus ancienne. Quand j’étais étudiant en philosophie, j’ai découvert une phrase d’Héraclite qui m’a marqué à vie :

Ἐμοῦ λόγου ἀκούσαντας οὐκ ἐμοῦ ἀλλὰ τοῦ λόγου ὁμολογεῖν σοφόν ἐστιν.


Depuis ce jour, je n’ai jamais cessé de chercher ce Logos.
C’est pour ça que j’ai suivi les cours de grec à l’université Paris Nanterre, puis que je me suis lancé dans un master. Pour moi, apprendre le grec, c’est une étape essentielle dans cette quête. Avec d’autres langues, on peut s’approcher du Logos… mais on ne l’entend pas vraiment. Peut-être même qu’il ne parle qu’en grec.
Apprendre le grec n’est pas seulement une aventure intellectuelle, c’est aussi une école de patience. Chaque déclinaison, chaque verbe irrégulier me rappelle que la langue n’est pas un simple outil, mais un chemin. Un chemin parfois abrupt, souvent long, mais qui ouvre des paysages insoupçonnés.
Et puis il y a la joie discrète des petites victoires : comprendre enfin un vers d’Homère, déchiffrer une phrase de Platon, ou reconnaître un mot grec caché dans le français. Ces moments-là me rappellent pourquoi j’ai commencé. Et pourquoi, malgré les difficultés, je continue.